## Fa ktor yang Memengaruhi Kadar Gula Darah Puasa Pasien Diabetes Mellitus Tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Probit Biner
Indah Fahmiyah, I Nyoman Latra Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : indahfahmiyah@gmail.com, i_nyoman_l@statistika.its.ac.id
Abstrak —  Penyebab  kematian  untuk  semua  umur  telah mengalami pergeseran, yaitu dari penyakit menular menjadi Penyakit  Tidak  Menular  (PTM),  salah  satu  PTM  adalah diabetes mellitus (DM). Dari semua jenis DM, penderita DM tipe  2  menca-pai  90%  –  95%  dari  keseluruhan  populasi penderita  DM.  DM  tipe  2  adalah  penyakit  gangguan metabolik  yang  ditandai  dengan  kadar  gula  darah  tinggi akibat  adanya  resistensi  insulin  dan  atau  defisiensi  insulin (gangguan sekresi insulin). Penderita DM tipe 2 memerlukan penatalaksanaan  DM  secara  baik  dan  teratur  untuk menjaga agar kadar gula darah tetap terkendali. Salah satu kadar gula darah yang dapat menggambarkan kondisi gula darah penderita DM tipe 2 adalah Gula Darah Puasa (GDP). GDP merupakan kadar gula darah seseorang yang diukur/ diperiksa setelah menjalani puasa sekitar 10-12 jam. Kadar gula  darah  yang  tidak  terkendali  dapat  meningkatkan terjadinya  komplikasi  akibat  DM  tipe  2,  bahkan  dapat menyebabkan  kematian.  Oleh  sebab  itu,  dilakukan penelitian terhadap pasien DM tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr.  Soetomo  yang  sedang  menjalani  rawat  jalan  untuk mengetahui  faktor  yang  memengaruhi  kadar  GDP  pasien dengan  mengkategorikan  kadar  GDP  menjadi  2  kategori, yaitu  GDP  terkendali  (GDP  <  126  mg/dl)  dan  GDP  tidak terkendali  (GDP  ≥  126  mg/dl)  sebagai  variabel  dependen sehingga  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi untuk variabel dependen yang bersifat kualitatif (kategorik), yaitu salah satunya adalah regresi probit biner. Faktor atau variabel yang  signifikan  meme-ngaruhi  kadar  GDP  adalah kadar HDL, LDL, dan Trigliserida dengan ketepatan model dalam mengklasifikasikan sebesar 70% .
Kata  Kunci —DM  Tipe  2,  Kadar  GDP,  Regresi  Probit Biner.

## I. P ENDAHULUAN
enyebab kematian untuk semua umur telah mengalami pergeseran,  yaitu  dari  penyakit  menular  menjadi penyakit  tidak  menular  (PTM),  salah  satu  PTM  adalah diabetes  mellitus atau  disingkat  DM  [1].  Indonesia diprediksi memiliki  penderita diabetes sebanyak 8,4 juta pada  tahun  2000  dan  meningkat  menjadi  21,3  juta  pada tahun 2030 [2]. Dari semua jenis DM, penderita DM tipe 2  mencapai  90%  –  95%  dari  keseluruhan  penderita  DM [3]. DM tipe 2 adalah penyakit gangguan metabolik yang ditandai  dengan  kadar  gula  darah  tinggi  akibat  adanya resistensi  insulin  dan  atau  defisiensi  insulin  (gangguan sekresi insulin) [3].
Penderita DM tipe 2 memerlukan penatalaksanaan DM se-cara  baik  dan  teratur  untuk  menjaga  agar  kadar  gula darah te-tap terkendali. Apabila penderita DM tipe 2 tidak
mengendalikan kadar gula darah dengan baik, kadar gula darah dapat mengalami peningkatan dan penurunan secara tidak stabil sehingga dapat memicu terjadinya komplikasi [4].  Beberapa  komplikasi  yang  sering  terjadi  pada penderita  DM  tipe  2  adalah  ketoasidosis  diabetik  dan komplikasi makrovaskular [3].
Salah satu kadar gula darah yang dapat menggambarkan kondisi gula darah seseorang, khususnya penderita  DM  tipe  2  adalah  Gula  Darah  Puasa  (GDP). GDP merupakan kadar gula darah seseorang yang diukur atau diperiksa setelah menjalani puasa sekitar 10-12 jam [5].  GDP  dapat  digunakan  sebagai  pedoman  dalam diagnosis DM. Jika hasil pemeriksaan GDP ≥ 126 mg/dl dan  terdapat  keluhan  khas  DM,  diagnosis  DM  dapat ditegakkan [6].
Upaya  pencegahan  terjadinya  kadar  GDP  yang  tidak terkendali  sangat  diperlukan,  salah  satu  caranya  adalah mengetahui  faktor  yang  memengaruhi  kadar  GDP  tidak terkendali.  Penelitian  yang  dilakukan  [5]  memperoleh kesimpulan  bahwa  faktor  pengetahuan,  pendidikan, asupan  makan,  aktivitas  fisik,  asupan  obat,  serta komplikasi  penyakit  lain  tidak  berhubungan  dengan pengendalian  kadar  gula  darah.  Menurut  penelitian  [4], aktivitas fisik dan pengetahuan memengaruhi terkendalinya  kadar  gula  darah  pasien  DM.  Kadar  gula darah penderita DM dimodelkan [7] dengan regresi spline birespon.
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor yang memengaruhi kadar GDP pasien DM tipe 2 studi kasus di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo dengan mengkategorikan  pasien  menurut  kadar  GDP  menjadi  2 kategori,  yaitu  GDP  terkendali  (GDP  <  126  mg/dl)  dan GDP tidak terkendali (GDP ≥ 126 mg/dl) sebagai variabel dependen.  Variabel  independen  antara  lain  usia,  kadar HDL, kadar LDL, kadar Trigliserida, jenis ke-lamin, dan riwayat  keluarga  menderita  DM.  Salah  satu  metode statistika  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan antara  variabel  dependen  yang  bersifat  kualitatif  dengan variabel independen adalah regresi probit. Regresi probit adalah metode regresi yang digunakan untuk menganalisis variabel  dependen  yang  bersifat  kualitatif  dan  variabel independen  yang  bersifat  kualitatif,  kuantitatif,  atau gabungan  keduanya  dengan Cummulative  Distribution Function (CDF) normal untuk mengestimasi model probit [8].
P

## II. T INJAUAN P USTAKA

## Regresi Probit Biner
Regresi  probit  adalah  metode  regresi  yang  digunakan untuk  menganalisis  variabel  dependen  yang  bersifat kualitatif dan variabel independen yang bersifat kualitatif, kuantitatif,  atau  gabungan  keduanya  dengan  pendekatan CDF  normal  untuk  mengestimasi  model  probit  [8] . Pemodelan regresi probit biner diawali dengan persamaan (1) [9] dengan vektor x = [1 x 1 x 2 … x p ]′ dan β = [ β 0 β 1 β 2 … β p ]′.
ε *    β x y
(1)
Untuk membentuk model probit biner, y * dikategorikan menjadi  2  kategori  dengan  memberikan  nilai  threshold terten-tu. Jika y * ≤ γ , y dikategorikan 0 dan jika y * > γ, y dikategorikan 1. Dengan demikian, model probit untuk y = 0 adalah
) β x ( ) x | (       0 y P (2)
dan model probabilitas untuk y = 1 adalah
) ( 1 ) | 1 ( β x x        y P (3)
Dengan  Φ(∙)  merupakan  CDF  dari  distribusi  normal standar, yaitu   dz z        β x β x ) (  (4)
Dan ϕ (∙)  atau Φ− 1 (∙) yang ditunjukkan persamaan (4) merupakan fungsi distribusi probabilitas distribusi normal standar.
        2 exp 2 1 ) ( 2 z z   (5)
Pengaruh  variabel  independen  terhadap  probabilitas variabel  dependen  dapat  ditunjukkan  dengan  nilai marginal  effect .  Berikut  rumus marginal  effect untuk setiap  kategori  dengan  cara  menurunkan  persamaan  (2) dan (3) terhadap x .
β β) x x x β β x x x            

    ( ) | 1 ( ) ( ) | 0 ( y P y P

## Penaksiran Parameter Model Regresi Probit Biner
Penaksiran  parameter  pada  model  regresi  probit  biner dapat  menggunakan  metode Maximum  Likelihood Estimation (MLE). Metode MLE merupakan metode yang memaksimumkan  fungsi likelihood dengan  fungsi likelihood seperti dalam persamaan (8) .
        i i y n i y
L          1 1 1 ) ( β x - β x - β (8)
Langkah  metode  MLE  berikutnya  adalah  melakukan transformasi ln terhadap fungsi likelihood dan menghitung turunan pertama dari fungsi ln 𝐿(𝛃) terhadap β .                            
     
                           β x - β x - β x - β x - x x β x - β x - β x - β x - β β 1 1 1 ln 1 1 i n i i i n i i i y y y L
  
(9)
Langkah  berikutnya,  persamaan  (9)  disamadengankan nol.
          0 1 1                   β x - β x - β x - β x - x i y n i i  (10)
Akan  tetapi,  persamaan  (10)  yang  didapatkan  adalah fungsi  implisit  (tidak close  form )  sehingga  digunakan iterasi Newton-Raphson untuk menyelesaikan persamaan yang  tidak  linier  [10].  Secara  umum,  iterasi  ke-  ( t +  1) dengan  metode  Newton-Raphson  ditunjukkan  oleh persamaan (11) untuk t = 1, 2, 3, …
                      t t t t t t t t t L L                            β β β β β β g H β β ) ( 1 ln ln 1 2 1 (11)
Proses iterasi Newton-Raphson akan berhenti, jika hasil iterasi sudah konvergen atau ‖𝛃 (𝑡+1) − 𝛃 (𝑡) ‖ ≤ 𝜀 dengan ε merupakan bilangan yang sangat kecil.

## Pengujian Signifikansi Parameter Secara Serentak
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak digunakan untuk menguji signifikansi parameter β secara serentak. Hipotesis pengujian secara serentak adalah
H 0 : 0 β β β 2 1     p  H 1 : minimal ada satu 0 β j  ; j = 1, 2, …, p .
Statistik uji yang digunakan adalah Likelihood Ratio Test (LRT) [11] dengan P i adalah probabilitas kejadian untuk observasi ke- i .
                                n i y i y i n n i i P P n n n n G 1 1 0 1 ) 1 ( ln 2 0 1
(12)
Keputusan H 0 ditolak, jika 𝐺 > 𝜒 𝛼,𝑝 2 atau P- value < α pada  tingkat  signifikansi  α  dengan  derajat  bebas  ( db ) sebesar banyaknya variabel independen ( p ).

## Pengujian Signifikansi Parameter Secara Parsial
Pengujian parsial dilakukan untuk menguji signifikansi parameter β secara  parsial.  Hipotesis  yang  digunakan adalah
H 0 : 0 β j  H 1 : 0 β j  ; j = 1, 2, …, p .
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  statistik  uji  Wald [11].
) 1 , 0 ( ~ ) βˆ ( βˆ j j N SE W j  (13)
Keputusan H 0 ditolak, jika nilai statistik W j > Z α /2 atau W j > − Z α /2 atau P- value < α.

## Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  ( goodness  of  fit  test )  digunakan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan hasil prediksi dari model [11]. Hipotesis dalam pengujian kesesuaian model adalah.
H 0 :  Tidak  terdapat  perbedaan  antara  hasil  observasi dengan hasil prediksi dari model (model sesuai)
H 1 :  Terdapat  perbedaan  antara  hasil  observasi  dengan hasil prediksi dari model (model tidak sesuai)
(6)
(7)
Statistik ujinya adalah statistik uji D atau Deviance .
      
                   n i i i i i i i y P y y P y D 1 1 1 ln ) 1 ( ln 2 (14)
Keputusan  menolak  H 0 ,  jika  nilai 𝐷 > 𝜒 𝛼,𝑛−𝑝−1 2 pada tingkat signifikansi α dan db sebesar n - p - atau P- value < α.

## Klasifikasi Model Regresi Probit Biner
Model  regresi  probit  biner  dapat  digunakan  untuk klasifikasi. Klasifikasi model regresi probit biner dihitung dengan membuat tabel klasifikasi yang ditunjukkan oleh Tabel 1.
T ABEL 1. T ABEL K LASIFIKASI M ODEL Kelompok yang Sebenarnya Kelompok yang Diprediksi
Total
y = 0 y = 1
y = 0
m 0 T m 0 F = m 0 – m 0 T m 0 y = 1 m 1 F = m 1 – m 1 T m 1T m 1
Ukuran  yang dipakai untuk menyatakan nilai  proporsi observasi  yang  salah  diklasifikasikan  oleh  fungsi klasifikasi  adalah Apparent  Error  Rate (APER)  [12]. Ketepatan  klasi-fikasi  dida-patkan  dari  nilai  1  – APER , yaitu.
1 0 1 0 1 1 m m m m APER F F      (15)

## Diabetes Mellitus Tipe 2
Diabetes  Mellitus (DM)  tipe  2  adalah  penyakit gangguan metabolik yang ditandai dengan kenaikan gula darah  (hiper-glikemia)  akibat  adanya  resistensi  terhadap insulin  dan  atau  defisiensi  insulin  (gangguan  sekresi insulin) [3]. Kelompok yang berisiko tinggi terkena DM tipe  2,  antara  lain  kelompok  usia  dewasa  (≥  45  tahun), memiliki  riwayat  keluarga  menderi-ta  DM,  riwayat prediabetes , riwayat melahirkan bayi dengan berat badan ≥ 4 kg, riwayat DM gestasional, obesitas, hiper-tensi, dan dislipidemia  [13].  Faktor  risiko  DM  tipe  2  lain  ada-lah gaya hidup kurang gerak serta diet tinggi lemak dan ren- dah  serat  [3].  Merokok  juga  menjadi  faktor  risiko timbulnya DM tipe 2.

## Kadar Gula Darah Puasa (GDP)
Gula Darah Puasa (GDP) adalah gula darah seseorang yang diperiksa setelah menjalani puasa selama 10-12 jam [5].  Kadar  GDP  menjadi  salah  satu  pedoman  dalam melakukan  diagnosis  DM.  Jika  hasil  pemeriksaan  kadar GDP  ≥  126  mg/dl  dan  terdapat  keluhan  khas  DM, diagnosis  DM  dapat  ditegak-kan  [6].  Dengan  demikian, kadar GDP yang buruk adalah kadar GDP ≥126 mg/dl atau dalam  penelitian  akan  disebut  se-bagai  GDP  tidak terkendali.  Kondisi  gula  darah  yang  tidak  ter-kendali dapat memicu timbulnya komplikasi akibat DM tipe 2.
Beberapa faktor yang diduga memengaruhi pengendalian  kadar  gula  darah  menurut  [4]  adalah  diit, aktivitas fisik, kepa-tuhan minum obat, dan pengetahuan. Pola  makan  tidak  sehat,  dapat  meningkatkan  terjadinya resistensi  insulin  sehingga  ka-dar  gula  darah  tidak terkendali. Kurangnya aktivitas fisik dan ketidakpatuhan penderita  DM tipe  2  dalam  meminum  obat  anti-diabetes serta tingginya konsumsi makanan berlemak je-nuh dapat meningkatkan  kadar  kolesterol  dan  lemak  dalam  darah. Hal ini diduga dapat menyebabkan kadar gula darah tidak
terkendali.  Kadar  kolesterol  ada  2,  yaitu High  Density Lipoprotein (HDL) dan Low Density Lipoprotein (LDL). Se-lain  itu,  darah  juga  terdapat  lemak  yang  berupa Trigliserida.  Kadar  HDL  dalam  tubuh  yang  <  35  mg/dl dan  lemak  Triglise-rida  >  250  mg/dl  dapat  dinyatakan sebagai kondisi dislipide-mia [14]. Kadar LDL yang baik adalah < 100 mg/dl [3] dan ukuran normal adalah antara 100 – 129 mg/dl.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang digunakan  terdiri  atas  data  sosiodemografi, riwayat kesehatan, dan pengukuran kesehatan pasien DM tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo yang menjalani rawat jalan Data didapatkan dari pasien DM tipe 2 yang sedang menjalani rawat jalan di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo Surabaya pada tanggal 2, 3, 4, 9, 10, 13, dan 16 Mei  2016,  yaitu  sebanyak  121  pasien.  Akan  tetapi,  data yang  yang  digu-nakan  dalam  penelitian  adalah  data  dari 50  pasien  yang  memi-liki  semua  data  yang  dibutuhkan dalam penelitian.

## Variabel Penelitian
Variabel dependen yang digunakan adalah kadar GDP yang dikategorikan menjadi 2, yaitu GDP terkendali (GDP <  126  mg/dl)  dan  GDP  tidak  terkendali  (GDP  ≥  126 mg/dl).  Variabel  independen  yang  digunakan  dalam membentuk  model  adalah  usia,  kadar  HDL,  LDL,  dan Trigliserida,  jenis  kelamin,  dan  riwayat  keluarga menderita DM. Variabel riwayat melahirkan bayi dengan berat badan ≥ 4 kg (khusus pasien wanita) dan kebiasaan merokok  (khusus  pasien  pria)  yang  dijadikan  sebagai tambahan deskrip-si pasien seperti dalam Tabel 2.
T ABEL 2. V ARIABEL P ENELITIAN Variabel Nama Variabel Kategori Skala Data Y Kadar GDP 0: GDP  terkendali  (GDP  < 126 mg/dl) 1:  GDP tidak terkendali (GDP ≥ 126 mg/dl) Nominal X 1 Usia - Rasio X 2 Kadar HDL - Rasio X 3 Kadar LDL - Rasio X 4 Kadar Trigliserida  - Rasio X 5 Jenis Kelamin 0: Pria 1: Wanita Nominal X 6 Riwayat keluarga menderita DM 0: Tidak ada riwayat keluarga menderita DM 1:  Ada riwayat keluarga menderita DM
Nominal X 7 Riwayat melahirkan bayi dengan berat badan ≥ 4 kg 0: Tidak ada riwayat melahirkan  bayi  dengan berat ≥ 4 kg 1:  Ada  riwayat  melahirkan bayi dengan berat ≥ 4 kg Nominal X 8 Kebiasaan Merokok 0: Tidak ada kebiasaan merokok 1:  Ada  (pernah  atau  masih menjadi perokok)
Nominal

## Langkah Analisis
Langkah analisis dalam penelitian ini, antara lain.
1. Mengumpulkan data pasien DM tipe 2.
2. Melakukan pre-processing data  pasien  DM  tipe  2 dengan  mengkategorikan  kadar  GDP  menjadi  2 kategori,  yaitu  GDP  <  126  mg/dl  dikategorikan  0  dan
GDP ≥ 126 mg/dl dikategorikan 1.
3. Mendiskripsikan  karakteristik  pasien  DM  tipe  2  yang sedang  menjalani  rawat  jalan  di  Poli  Diabetes  RSUD Dr. Soetomo.
4. Melakukan analisis regresi probit biner.
a. Membuat  model  regresi  probit  biner  dengan  cara meregresikan kadar GDP (Y) dengan X 1 hingga X 6 . Selanjutnya  menguji  signifikansi  parameter  secara serentak dengan statistik uji G pada persamaan (12). Jika minimal terdapat satu variabel independen yang signifikan  memengaruhi  kadar  GDP,  menguji signifikansi parameter secara parsial dengan statistik uji Wald pada persamaan (13).
b. Menguji  kesesuaian  model  regresi  probit  biner dengan  statistik  uji D yang  ditunjukkan  oleh persamaan (14).
c. Menghitung  ketepatan  klasifikasi  model  regresi probit biner dengan persamaan (15).
d. Membuat  model  regresi  probit  biner  terbaik  dan menginterpretasikan model.
e. Menguji  kesesuaian  model  regresi  probit  biner terbaik.
f. Menghitung  ketepatan  klasifikasi  model  regresi probit biner terbaik.
5. Membuat kesimpulan dan saran penelitian

## IV. A NALISIS DAN P EMBAHASAN

## Karekteristik Pasien DM Tipe 2
Pasien DM tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo yang  diteliti  sebanyak  50  pasien.  Pasien  dikategorikan menurut kadar Gula Darah Puasa (GDP), yaitu kadar GDP terkendali ( y = 0) dan GDP tidak terkendali ( y = 1). Dari 50  pasien  tersebut,  sebanyak  33  pasien  (66%)  memiliki GDP tidak terkendali dan 17 pasien (34%) memiliki GDP terkendali seperti ditunjukkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Karakteristik Pasien Berdasarkan Kategori Kadar GDP
Kelompok  yang  memiliki  risiko  menderita  DM  tipe  2 pada  umumnya  berusia  di  atas  45  tahun.  Rata-rata  usia pasien  yang  memiliki  kadar  GDP  tidak  terkendali  lebih muda daripada usia pasien yang memiliki GDP terkendali, yaitu masing-masing adalah 54,76 tahun dan 60,82 tahun yang ditunjukkan Tabel 3, sedangkan rata-rata usia dari 50 pasien adalah 56,82 tahun. Umumnya, pada usia tersebut wanita sudah mengalami masa menopause . T ABEL 3. K ARAKTERISTIK K ADAR GDP P ASIEN B ERDASARKAN U SIA
Kadar GDP Usia (tahun) Rata- rata Deviasi Standar Min  Maks GDP Terkendali 60,82 11,48 38 83 GDP Tidak Terkendali 54,76 8,65 41 70
Kondisi  rendahnya  kadar  HDL  hingga  berada  di  luar batas  normal  (<  35  mg/dl)  atau  kondisi  dislipidemia
menjadi  salah  satu  faktor  risiko  terjadinya  DM  tipe  2. Pasien  DM  tipe  2  yang  memiliki  kadar  HDL  sebesar 35 mg/dl ke atas, yaitu sebanyak 41 pasien (82%), sedangkan 18%  pasien  lainnya  memiliki  kadar  HDL  <  35  mg/dl. Rata-rata kadar HDL pasien DM tipe 2, baik pasien yang memiliki  kadar  GDP  tidak  terkendali  maupun  GDP terkendali  masing-masing  adalah  42,64  mg/dl  dan  50,12 mg/dl.  Ukuran  penyebaran  untuk  kedua  kategori  pasien hampir sama yang ditunjukkan Tabel 4.
T ABEL 4. K ARAKTERISTIK K ADAR GDP P ASIEN B ERDASARKAN
K ADAR HDL
Kadar GDP Kadar HDL (mg/dl) Rata- rata Deviasi Standar Min Maks GDP Terkendali 50,12 11,75 30 71 GDP Tidak Terkendali 42,64 11,12 19 68
Dari  50  pasien,  sebanyak  46%  pasien  memiliki  kadar LDL ≥ 130 mg/dl (melebihi batas normal) dan 54% pasien memiliki kadar LDL kurang dari 130 mg/dl. Secara rata- rata, kadar LDL pasien untuk setiap kategori pasien berada dalam  batas  normal,  yaitu  128,55  mg/dl  untuk  kategori kadar GDP tidak terkendali dan 112,53 mg/dl untuk kadar GDP terkendali seperti yang terdapat dalam Tabel 5.
T ABEL 5. K ARAKTERISTIK K ADAR GDP P ASIEN B ERDASARKAN
K ADAR LDL
Kadar GDP Kadar LDL (mg/dl) Rata- rata Deviasi Standar Min Maks GDP Terkendali 112,53 32,46 60 171 GDP Tidak Terkendali 128,55 38,63 43 214
Kadar Trigliserida yang melebihi batas normal (≥ 250 mg/dl)  juga  dinyatakan  sebagai  kondisi  dislipidemia. Pasien DM tipe 2 yang diteliti terdiri atas 41 pasien (82%) yang memiliki kadar Trigliserida < 250 mg/dl dan 9 pasien (18%) yang memiliki kadar Trigliserida sebesar 250 mg/dl ke atas.
T ABEL 6. K ARAKTERISTIK K ADAR GDP P ASIEN B ERDASARKAN K ADAR T RIGLISERIDA
Kadar GDP Kadar Trigliserida (mg/dl) Rata- rata Deviasi Standar Min Maks GDP Terkendali 117,12 46,33 45 194 GDP Tidak Terkendali 210,48 180,28 46 802
Rata-rata kadar Trigliserida pasien yang memiliki kadar GDP tidak terkendali sebesar 210,48 mg/dl dengan deviasi standar  sebesar  180,28  mg/dl.  Kadar  Trigliserida  pasien yang memiliki GDP terkendali mulai dari 46 mg/dl hingga menca-pai  802  mg/dl.  Kadar  Trigliserida  yang  sangat tinggi dapat berdampak buruk bagi penderita DM tipe 2, khususnya  dalam  kontrol  metabolik  seperti  kadar  gula darah serta kemungkinan munculnya komplikasi.
Secara  deskriptif,  pasien  wanita  (26  pasien)  lebih banyak  daripada  pasien  pria  (24  pasien).  Pasien  wanita yang  memiliki  kadar  GDP  tidak  terkendali  sebanyak  19 pasien  dan  lebih  ba-nyak  daripada  pasien  pria.  Dari  26 pasien  wanita,  sebanyak  15,38%  (4  pasien)  memiliki riwayat melahirkan bayi dengan berat badan ≥ 4 kg. Selain itu, pasien pria juga diteliti menge-nai kebiasaan merokok dan  diketahui  bahwa  18  pasien  dari  24  pasien  merokok memiliki kebiasaan merokok (pernah atau masih menjadi perokok aktif).
66% 34%
GDP Tidak Terkendali GDP Terkendali
T ABEL 7. K ARAKTERISTIK K ADAR GDP P ASIEN B ERDASARKAN J ENIS K ELAMIN Jenis
Kelamin Kadar GDP
Total GDP
Terkendali GDP Tidak Terkendali Pria 10 14 24 Wanita 7 19 26 Total 17 33 50
Penyakit DM tipe 2 sering dihubungkan dengan adanya riwayat keluarga menderita DM. Pasien DM tipe 2 yang memiliki  riwayat  keluarga  menderita  DM  sebanyak  24 pasien,  terdiri  atas  17  pasien  (70,83%)  memiliki  kadar GDP  tidak  terkendali  dan  7  pasien  (29,17%)  lainnya memiliki  GDP  terkendali.  Pasien  DM  tipe  2  yang  tidak memiliki  riwayat  keluarga  menderita  DM  sebanyak  26 pasien seperti dalam Tabel 8.
T ABEL 8. K ARAKTERISTIK K ADAR GDP P ASIEN B ERDASARKAN R IWAYAT K ELUARGA M ENDERITA DM Riwayat Keluarga Menderita DM Kadar GDP Total GDP Terkendali
GDP Tidak Terkendali Tidak Ada 10 16 26 Ada 7 17 24 Total 17 33 50

## Pembentukan Model Regresi Probit Biner
Model regresi probit biner atau regresi probit dibentuk dengan cara meregresikan variabel dependen, yaitu kadar GDP  pasien  yang  bersifat  kualitatif  dengan  variabel independen. Variabel independen yang digunakan dalam membentuk  model  regresi  probit,  yaitu  usia  (X 1 ),  kadar HDL (X 2 ), kadar LDL (X 3 ), dan kadar Trigliserida (X 4 ), jenis  kelamin  (X 5 ),  dan  riwayat  keluarga  menderita  DM (X 6 ).

## Pengujian Signifikansi Parameter Secara Serentak
Setelah  melakukan  estimasi  parameter  dengan  metode MLE  (Bab  II  Subbab  C)  dan  didapatkan  nilai  estimator (Tabel  9  kolom  ke-2),  dilakukan  pengujian  signifikansi parameter  secara  serentak  dengan  menghitung  nilai statistik G dengan persamaan  (12).  Nilai  statistik G dari pengujian secara serentak adalah 13,258 lebih besar dari nilai 𝜒 0,16;6 2 =  10,64464 . Selain itu, P- value sebesar 0,039 >  0,10.  Jadi,  H 0 ditolak  pada  tingkat  signifikansi  10%, artinya minimal terdapat  satu varia-bel  independen  yang memengaruhi kadar GDP.

## Pengujian Signifikansi Parameter Secara Parsial
Selanjutnya, dilakukan pengujian signifikansi parameter  secara  parsial  dengan  statistik  uji  Wald (persamaan (13)). Hasil pengujian signifikansi parameter terdapat dalam Tabel 9.
T ABEL 9. H ASIL P ENGUJIAN S ECARA P ARSIAL M ODEL R EGRESI P ROBIT B INER Prediktor 𝛃 ̂ W P
Konstanta -1,86126 -0,93 0,351 Usia (X 1 ) 0,02030 0,90 0,370 HDL (X 2 ) 0,03512 1,54 0,123* LDL (X 3 ) -0,00902 -1,33 0,185* Trigliserida (X 4 ) -0,00298 -1,23 0,219
Jenis kelamin (X 5 [1]) 0,28145 0,61 0,540 Riwayat Keluarga (X 6 [1]) 0,12736 0,30 0,764
Keterangan: * = signifikan pada tingkat signifikansi 20% Keputusan menolak atau gagal menolak H 0 pada tingkat signifikansi  (α)  20%  didapatkan  dengan  cara membandingkan  nilai  statistik W dengan  nilai  ±Z 0,1 =
±1,28 atau P- value d-ngan α = 0,20. Variabel yang secara signifikan  memengaruhi  kadar  GDP  pasien  DM  tipe  2 adalah  kadar  HDL  (X 2 )  dan  LDL  (X 3 )  dengan  tingkat signifikansi 20%.

## Uji Kesesuaian Model Regresi Probit Biner
Uji  kesesuaian  model  menggunakan  statistik  uji Deviance ( D ) yang dihitung dengan persamaan (14). Nilai statistik D sebesar 50,8454 dengan P -value sebesar 0,192. Dengan  tingkat  signifikansi  10%,  nilai 𝜒 0,16;6 2 adalah 55,23019 sehingga H 0 gagal ditolak karena nilai statistik D kurang dari χ tabel 2 dan P- value lebih dari 10%, artinya model regresi probit biner sesuai.

## Klasifikasi Model Regresi Probit Biner
Model regresi probit biner yang didapatkan juga dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  kadar  GDP  pasien DM tipe 2. Tabel 10 menunjukkan hasil klasifikasi yang didapatkan dari model regresi probit biner.
T ABEL 10. K LASIFIKASI M ODEL R EGRESI P ROBIT B INER
Kadar GDP Sebenarnya
Kadar GDP yang Diprediksi
Total GDP Terkendali GDP Tidak Terkendali GDP Terkendali 9 8 17 GDP Tidak Terkendali 4 29 33 Ketepatan Klasifikasi 76%
Pasien  dengan  kadar  GDP  tidak  terkendali  yang  tepat terklasifikasikan sebanyak 29 pasien, sedangkan 4 pasien lainnya tidak tepat terklasifikasikan. Pasien dengan kadar GDP  terkendali  yang  tepat  terklasifikasikan  sebanyak  9 pasien  dan  8  lainnya  terklasifikasikan  sebagai  pasien dengan  kadar  GDP  tidak  terkendali.  Ketepatan  model regresi  probit adalah  sebesar  76%  yang dihitung  dengan persamaan (15).

## Model Regresi Probit BinerTerbaik
Model  regresi  probit  biner  terbaik  yang  terbentuk adalah  model  regresi  probit  biner  dengan  menggunakan variabel kadar HDL (X 2 ), LDL (X 3 ), dan Trigliserida (X 4 ). Model regresi probit biner yang dibentuk adalah.
ε X 003181 , 0 X 011286 , 0 X 032659 , 0 065468 , 0 * 4 3 2      y Probabilitas model probit biner untuk y = 1 adalah
. X 003181 , 0 X 011286 , 0 X 032659 , 0 065468 , 0 ( 1 ) | 1 ( 4 3 2         x y P
Misalkan diambil data dari pasien kedua dengan kadar HDL (X 2 ) sebesar 56 mg/dl, LDL (X 3 ) sebesar 151 mg/dl, dan Trigliserida (X 4 ) sebesar 68 mg/dl, probabilitas pasien memiliki  kadar  GDP  tidak  terkendali  dihitung  dengan persamaan (3) dan didapatkan probabilitas sebesar
. 5624 , 0 ) 15706 . 0 ( 1 ) 68 ( 003181 , 0 ) 151 ( 011286 , 0 ) 56 ( 032659 , 0 065468 , 0 ( 1 ) | 1 (
             x y P
Dengan  demikian,  probabilitas  pasien  kedua  memiliki kadar  GDP  tidak  terkendali  sebesar  0,5624.  Langkah- langkah  tersebut  dapat  dilakukan  untuk  pasien-pasien yang  lainnya  dengan  nilai  kadar  HDL,  LDL,  dan Trigliserida tertentu.
Pengaruh perubahan kadar HDL, LDL, dan Trigliserida terhadap kadar GDP pasien ditunjukkan dengan masing- masing marginal  effect sebagai  berikut,  misalkan  data yang  digunakan  adalah  data  pasien  kedua.  Pengaruh perubahan kadar HDL terhadap kadar GDP pasien kedua
sebesar  -0,01287,  artinya  setiap  kenaikan  kadar  HDL sebesar  1  mg/dl  akan  menurunkan  probabilitas  pasien memiliki kadar GDP tidak terken-dali sebesar 0,01287.
. 01287 , 0 ) 394052 , 0 ( 032659 , 0 ) 15706 , 0 ( 032659 , 0 ) ( β X ) | 1 ( 4 2
               β x x y P
Variabel independen yang juga signifikan memengaruhi kadar GDP pasien DM tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo  adalah  kadar  LDL.  Pengaruh  perubahan  kadar LDL terhadap kadar GDP pasien kedua sebesar 0,004447. Jika ka-dar LDL naik sebesar 1 mg/dl, probabilitas pasien untuk me-miliki kadar GDP tidak terkendali naik sebesar 0,004447.
004447 , 0 ) 15706 , 0 ( 011286 , 0 X ) | 1 ( 3        x y P
Pengaruh perubahan kadar Trigliserida terhadap kadar GDP adalah sebesar 0,00125. Hal tersebut berarti bahwa se-tiap kenaikan kadar Trigliserida sebesar 1 mg/dl akan menaik-kan  probabilitas  pasien  untuk  memiliki  kadar GDP yang tidak terkendali sebesar 0,00125.
00125 , 0 ) 15706 , 0 ( 003181 , 0 X ) | 1 ( 4        x y P
Model regresi probit biner terbaik juga perlu diuji kese- suaian model. Nilai statistik D sebesar 52,6886 lebih kecil daripada 𝜒 0,16;46 2 =  58,64054 dan P- value sebesar 0,231 > 0,10 sehingga H 0 gagal ditolak pada tingkat signifikansi 10%,  arti-nya  model  regresi  probit  biner  terbaik  sesuai. Selain  itu,  kete-patan  model  regresi  probit  biner  terbaik dalam mengklasifi-kasikan pasien menurut kategori kadar GDP adalah sebesar 70% seperti dalam Tabel 11.
T ABEL 11. K LASIFIKASI M ODEL R EGRESI P ROBIT B INER T ERBAIK Kadar GDP Sebenarnya Kadar GDP yang Diprediksi Total GDP Terkendali GDP Tidak Terkendali GDP Terkendali 28 5 33 GDP Tidak Terkendali 10 7 17 Ketepatan Klasifikasi 70%

## V. K ESIMPULAN DAN S ARA N
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian,  antara lain. (1) Karakteristik pasien DM tipe 2 di Poli Diabetes RSUD  Dr.  Soetomo  yang  memiliki  kadar  GDP  tidak terkendali  (GDP  ≥  126  mg/dl)  sebanyak  66%  dan  34% lainnya  memiliki  GDP  terkendali  (GDP  <  126  mg/dl). Sebanyak  24  pasien  (48%)  adalah  pria  dan  26  pasien (52%)  adalah wanita.  Rata-rata usia pasien adalah 56,82 tahun. Riwayat melahirkan bayi dengan berat badan ≥ 4 kg terdapat pada 15,38% pasien wanita yang diteliti dan kebiasaan  merokok  terjadi  pada  75%  pasien  pria  yang diteliti. Kadar HDL, LDL, dan Trigliserida pasien berva- riasi,  bahkan  kadar  Trigliserida  ada  yang  mencapai  802 mg/dl. (2) Faktor atau variabel yang signifikan
memengaruhi  kadar  GDP  adalah  kadar  HDL,  LDL,  dan Trigliserida dengan ketepatan model sebesar 70%.
Saran  yang  dapat  diberikan  setelah  melakukan penelitian,  antara  lain.  (1)  Peneliti  lain  yang  hendak menggunakan  data  dari  instansi  RSUD  Dr.  Soetomo sebaiknya  menuliskan  proposal  dan  permohonan  izin penelitian  dengan  jelas,  khususnya  terkait  sumber  data yang  ingin  digunakan,  yaitu  data  primer  atau  data sekunder. Proposal penelitian hendaknya diajukan kepada pihak  rumah  sakit  jauh  sebelum  rencana  waktu pengambilan data karena izin penelitian dan pengambilan data  diberikan  oleh  pihak  rumah  sakit  kepada  peneliti sekitar 1 hingga 2 bulan dari pengajuan proposal. Dengan demikian,  penca-tatan  data  dapat  dilakukan  lebih  lama sehingga  data  yang  didapatkan  lebih  banyak.  (2)  Untuk penelitian  selanjutnya,  peneliti  diharapkan  menambah banyaknya pasien yang diteliti serta variabel independen yang  belum  ada  dalam  model,  seperti  kepatuhan  pasien dalam  melakukan  kontrol  metabolik,  jenis  obat antidiabetes  yang  dikonsumsi,  obesitas,  tekanan  darah, dan  komplikasi  yang  dialami.  Peneliti  sebaiknya berdiskusi dengan tenaga medis terkait penentuan variabel yang digunakan.

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1] Kemenkes. (2007). Riset Kesehatan Dasar: Riskesdas 2007.
[2] Wild,  S., Roglic,  G.,  Green, A.,  Sicree,  R., dan King, H. (2004). Global  Prevalence  of  Diabetes:  Estimates  for  the  year  2000  and projections for 2030. Diabetes Care, 27(5), 1047-1053.
[3] Depkes.  (2005).  Pharmaceutical  Care  untuk  Penyakit  Diabetes Melitus.
[4] Dewi,  E.U.  (2015).  Gambaran  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi Terkendalinya Kadar Gula Darah pada Pasien Diabetes Mellitus di Puskesmas Pakis Surabaya. Jurnal STIKes William Booth, 4(2).
[5] Qurratuaeni  (2009).  Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan Terkendalinya Kadar Gula Darah pada Pasien Diabetes Mellitus di Rumah Sakit Umum Pusat Fatmawati Jakarta. Skripsi. Universitas Islam Nasional Syarif Hidayatullah, Jakarta.
[6] Ndraha,  S.  (2014).  Diabetes  Melitus  Tipe  2  dan  Tatalaksana Terkini.  Departemen  Penyakit  Dalam  Fakultas  Kedokteran Universitas Krida Wacana Jakarta, 27(2), 9-16.
[7] Oktaviana,  D.  (2011).  Regresi  Spline  Birespon  untuk  Memo- delkan  Kadar  Gula  Darah  Penderita  Diabetes  Melitus.  Skripsi. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
[8] Gujarati,  D.N.  (2004).    Basic  Econometrics  (4th  ed.).  The McGraw-Hill: New York.
[9] Greene, W. H. (2008). Econometric Analysis (6th ed.). New Jersey: Prentice Hall Inc.
[10] Agresti,  A.  (2002).  Categorical  Data  Analysis  (2 nd ed.).  New Jersey: John Wiley Sons.
[11] Hosmer, D. dan Lemeshow. (2000). Applied Logistic Regression. USA: John Wiley & Sons.
[12] Johnson, R. A. dan Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis (6 th ed.). New Jersey: Prentice Hall.
[13] Nindyasari,  N.  D.  (2010).  Perbedaan  Tingkat  Kecemasan  pada Penderita Diabetes Mellitus (DM) Tipe I dengan Diabetes Mellitus (DM) Tipe II. Skripsi. Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
[14] Syamiyah,  N.  (2014).  Faktor  Risiko  Kejadian  Diabetes  Mellitus Tipe  2  pada  Wanita  di  Puskesmas  Kecamatan  Pesanggrahan Jakarta  Selatan  Tahun  2014.  Skripsi.  Universitas  Islam  Nasional Syarif Hidayatullah, Jakarta