Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021, Halaman 207-217                          Submitted: 5 Mei 2021
Online di : http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jnc/
Accepted: 22  Juli  2021
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X

## OBESITAS BERHUBUNGAN DENGAN PRE MENSTRUAL SYNDROME (PMS) PADA MAHASISWI
Bela Daniartama, Etisa Adi Murbawani, Hartanti Sandi Wijayanti, Ahmad Syauqy *
Departemen Ilmu Gizi, Fakultas Kedokteran, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Sudarto SH, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah 50275, Indonesia
* Korespondensi : E-mail: syauqy@fk.undip.ac.id

## ABSTRACT
Background: Pre Menstrual Syndrome (PMS)  has been reported to cause physical problems, mental health problems, and functional disorders in the social and work-related quality life. Nutritional status play a role in contributing to PMS.
Objective: This study aimed to determine the assiociation between nutritional status with PreMenstrual Syndrome (PMS) and its severity using several anthropometric in female university student.
Methods: This cross-sectional study was conducted on 77 female students of Diponegoro University. Data  were  collected  using  self-administered  qustionnaire,  anthropometric  assessment,  shortened premenstrual assesment form (sPAF; International Physical Activity Questionaire-Short Form (IPAQ- SF;  and  Food  Recall  3x24.  Descriptive  statistics,  chi-square,  and  logistic  regression  analyses  were performed to analyzed the data.
Results: The result of the study showed that high Body Mass Index (BMI)  (OR 3.944, 95% CI 1.091- 14.251; p<0.05), high body fat percentage (OR 3.289, 95% CI 1.022-10.584; p<0.05), and  high waist circumference (OR 4.696, 95% CI 1.201-18.360; p<0.05).was associated with increased risk of PMS and its severity.
Conclusion: Nutritional status was associated with PMS. Increase in Body Mass Index (BMI), body fat percentage, and waist circumference associated with risk of PMS and its severity. Keywords: Anthropometry; Female university student, Nutrition status, Premenstrual syndrome.

## ABSTRAK
Latar Belakang: Pre Menstrual Syndrome (PMS) dapat menyebabkan masalah berupa gangguan fisik, kesehatan mental, dan gangguan fungsional dalam konteks sosial dan pekerjaan perempuan. Faktor yang dapat mempengaruhi PMS yaitu status gizi.
Tujuan: Mengetahui hubungan  status  gizi  dengan  risiko dan  tingkat  intensitas  PMS  pada  mahasiswi dengan beberapa pengukuran antropometri.
Metode: Penelitian cross sectional yang melibatkan 77 mahasiswi Universitas Diponegoro. Pengukuran status gizi dilakukan dengan pengukuran berat badan, tinggi badan, Indeks Massa Tubuh (IMT), lingkar pinggang,  lingkar  panggul,  rasio  lingkar  pinggang  panggul,  dan  persen  lemak  tubuh.  Shortened Premenstrual  Assesment  Form  (sPAF)  untuk mengukur  intensitas  gejala  PMS.  International  Physical Activity Questionaire-Short Form (IPAQ-SF) untuk mengukur aktivitas fisik.  Food recall 3×24 untuk mengukur rata-rata asupan. Data dianalisis dengan uji Chi Square dan uji Regersi Logistik.
Hasil: Obesitas dengan IMT ≥23 kg/m 2 (OR 3,944; 95% CI 1,091-14,251; p<0,05), persen lemak tubuh ≥32% (OR 3,289; 95% CI 1,022-10,584; p<0,05), dan lingkar pinggang ≥80 cm (OR 4,696, 95% CI 1,201-18,360; p<0,05) dapat meningkatan risiko dan intensitas PMS.
Simpulan: Peningkatan IMT,  persen  lemak  tubuh,  lingkar  pinggang  dapat  meningkatkan  risiko  dan intensitas PMS.
Kata kunci: Antropometri; Mahasiswi; Premenstrual syndrome; Status gizi.
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X

## PENDAHULUAN
Menstruasi adalah siklus perdarahan yang terjadi setiap bulan pada wanita  selama tahap reproduksinya disebabkan oleh pelepasan  endometrium  secara  teratur  dan mengarah pada kapasitas reproduksi. 1 Menstruasi  dapat  terjadi  dikarenakan  sel telur  yang  tidak  dibuahi  sehingga  terjadi peluruhan  lapisan  dalam  rahim.  Produksi hormon yang tidak seimbang akan menyebabkan  gangguan  menstruasi. 2 Salah satu  gangguan  menstruasi  yang  dialami wanita yaitu Premenstrual syndrome (PMS). PMS seringkali dikaitkan dengan
ketidakseimbangan  kadar  estrogen  dan progesterone  serta  produksi  prostanglandin yang tinggi. 3–5 Premenstrual  syndrome terdiri  dari sekelompok gejala fisik dan emosional yang konsisten,  terjadi  selama  fase  luteal  pada siklus  menstruasi.  Umumnya  terjadi  7-10 hari  menjelang  menstruasi.  Gejala  fisik termasuk  nyeri  pada  payudara,  perut kembung, nyeri pada bagian abdominal dan punggung,  edema,  sakit  kepala,  gangguan buang  air  besar,  jerawat,  dan  gejala  psikis termasuk  mudah  tersinggung,  gelisah, gugup,  depresi,  kelelahan  yang  berlebihan, kebingungan,  perubahan  suasana  hati, perubahan  pola  tidur,  dan  perubahan  nafsu makan. 3,4,6
PMS dapat menyebabkan gangguan pada kehidupan wanita, termasuk gangguan fisik,  kesehatan  mental,  dan  gangguan fungsional  dalam  konteks  sosial  dan pekerjaan perempuan. 2 Beberapa faktor yang dapat  meningkatkan  risiko  dan  intensitas PMS  antara  lain,  riwayat  keluarga,  usia, terpapar  rokok,  stress,  konsumsi  zat  gizi, kurangnya  aktivitas  fisik,  dan  status  gizi. 7,8 Status gizi obesitas menjadi salah satu faktor yang meningkatkan PMS. Prevalensi dewasa obesitas  di  Jawa  Tengah  menurut  Riskedas RI  tahun  2018  yaitu  20%  dengan  obesitas sentral  mencapai  30%. 9 Obesitas  dikaitkan dengan jumlah kadar adiposit didalam tubuh yang  tinggi  sehingga  dapat  mempengaruhi proses pembentukan hormon estrogen. 10
Mahasiswa  yang  berusia  antara  18 sampai  25  tahun  yang  merupakan  usia poduktif  mengalami  beberapa  perubahan fisik sebagai akibat transisi dari masa remaja ke  dewasa.  Saat  menjadi  mahasiswa, biasanya mereka akan meninggalkan rumah dan  tinggal  di  asrama,  memiliki  banyak aktivitas  dan  kegiatan  selain  belajar  yang membuat kehidupan mahasiswi mejadi tidak teratur  termasuk  dalam  pola  makan, mahasiswi cenderung memilih mengonsumsi  makan  dan minum  yang  siap saji  yang  dapat  mempengaruhi  asupan  dan status  gizi. 11 Penelitian  pada  mahasiswi  di Semarang menunjukkan bahwa 62%
mahasiswi mengalami PMS sedang dan 20% mengalami PMS berat. 12
Tingginya prevalensi  PMS  juga  ditunjukkan  oleh penelitian yang dilakukan oleh Matsumoto et al ,  yaitu  90%  dari  wanita  usia  produktif mengalami  PMS  dengan  intensitas  ringan sampai PMS intensitas berat. 13 Bakhshani et al ,  menemukan  hubungan  yang  bermakna antara PMS dan status gizi. 14
Status gizi adalah gambaran mengenai  kondisi  tubuh  seseorang  yang dapat  dilihat  dari  asupan  makanan  yang dikonsumsi  dan  penggunaan  zat-zat  gizi didalam  tubuh.  Obesitas  didefinisikan sebagai  kelebihan  akumulasi  lemak  yang dapat  meningkatkan  risiko  kesehatan. 15 Beberapa  pengukuran  antropometri  yang dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  obesitas yaitu  IMT,  lingkar  pinggang,  rasio  lingkar pinggang panggul, dan persen lemak tubuh. Penelitian yang dilakukan oleh Mizier et a l menunjukkan wanita dengan IMT ≥30 kg/m 2 meningkatkan  risiko  mengalami  PMS  2,8 kali  dibandingkan  dengan  wanita  dengan IMT normal. 16 Hasil yang sejalan dilakukan oleh  Haghigni et  al ,  persen  lemak  tubuh ≥30% dapat meningkatkan gejala fisik yang meningkatkan  intensitas  PMS.    Pada penelitian yang dilakukan oleh Mohammadi et al menunjukkan bahwa lingkar pinggang dan rasio lingkar pinggang panggul berhubungan dengan intensitas PMS sedangkan pengukuran antropometri lainnya
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X
tidak  menunjukkan  adanya  hubungan. 17
Berthone-Jonshon et al menyebutkan bahwa tidak  ada  hubungan  antara  status  gizi  baik dengan kategori IMT, abdominal fat, persen lemak tubuh terhadap kejadian PMS. 12,18–20 Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengetahui hubungan status gizi yang diukur  dengan  empat  variabel  pengukuran antropometri berbeda dengan intensitas PMS dengan mempertimbangkan asupan dan gaya hidup. Peneliti berharap dengan menemukan korelasi  ini,  dapat  dijadikan  referensi  dan bahan  pertimbangan  dalam  mengurangi risiko PMS.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian deskriptif  analitik  dengan  metode cross- sectional, termasuk  dalam  ruang  lingkup ilmu  gizi  masyarakat yang  melibatkan sampel wanita pada fase perguruan tinggi di Universitas Diponegoro berusia 18-25 tahun di  Kota  Semarang.  Penentuan  sampel mengunakan teknik simple random sampling .  Pemilihan  sampel  menggunakan metode consecutive  sampling, dengan kriteria  inklusi  dan  ekslusi.  Kriteria  inklusi dalam  penelitian  ini  adalah  berstatus mahasiswi Universitas Diponegoro usia 18- 25  tahun,  bersedia  menjadi  responden dengan  mengisi  formulir informed  consent , belum menikah, dan sedang tidak menderita penyakit  kronis.  Kriteria  ekslusi  pada penelitian  ini  subjek  yang  tidak  menjalani semua  tahap  atau  proses  selama  penelitian dilakukan  dan/atau  mengundurkan  diri selama penelitian berlangsung. Berdasarkan perhitungan dengan rumus analitik korelatif dibutuhkan  sampel  minimal  sebanyak  77.
Penelitian  ini  telah  mendapat  persetujuan dari Komisi Etik Penelitian Kedokteran/Kesehatan  Rumah  Sakit  Islam Sultan Agung No. 46/EC/KEPK/2020. Variabel independen dalam
penelitian ini adalah status gizi (IMT, lingkar pinggang,  WHR,  persen  lemak  tubuh), variable  perancu  (usia,  merokok,  aktivitas fisik,  dan  asupan)  dan  variabel  dependen ( PreMenstrual Syndrome ). Penelitian menggunakan data primer untuk mengetahui asupan , status gizi, dan intensitas PMS pada mahasiswi.
Data yang didapatkan meliputi data identitas sampel, status gizi, asupan, tingkat aktivitas fisik, riwayat menstruasi, merokok, dan  skor  asesmen  PMS.  Data  identitas sampel  meliputi  nama,  tanggal  lahir  usia, alamat,  nomor  handphone.  Data  status  gizi meliputi  pengukuran  antropometri  berupa berat  badan,  tinggi  badan,  IMT,  lingkar pinggang, lingkar panggul, Waist-Hip-Ratio (WHR),  dan  persen  lemak  tubuh.  Data asupan  meliputi  total  energi,  asupan karbohidrat,  asupan  lemak,  dan  asupan protein.  Data  menstruasi  yaitu  tingkat keparahan PMS.
Data  status  gizi  berupa  pengukuran antropometri  berat  badan  menggunakan timbangan  digital  dengan  ketelitian  0,1 gram, tinggi badan menggunakan mikrotoise dengan  ketelitian  0,1  cm,  lingkar  pinggang dan lingkar panggul menggunakan pita ukur medline  dengan  ketelitian  0,1  cm.  Lingkar pinggang  diukur  pada  titik  tengah  antara tulang rusuk terakhir dengan puncak tulang iliac ,  dan  dibaca  pada  saat  ekspirasi maksimal.  Lingkar  panggul  diukur  pada bagian  pantat  yang  tertinggi.  Lingkar pinggang dan WHR dikategorikan menjadi 2 kategori,  yaitu  normal  (<80  cm)  dan abdominal fat (≥80 cm). 21 IMT diklasifikasikan menjadi 2 dengan menggunakan  referensi  klasifikasi  IMT menurut  kriteria  Asia  Pasifik,  yaitu  untuk IMT  normal  (18,5-  22,9  kg/m 2 )  dan overweight-obese
(≥23
kg/m 2 ). 22 Pengukuran  dilakukan  sebanyak  2  kali kemudian diambil rata-ratanya. Jika perbedaan  antara  pengukuran  pertama  dan kedua  >0,5  cm,  maka  pengukuran  ketiga akan dilakukan dan dua hasil terdekat dirata- rata sebagai hasil pengukuran.
Persen lemak tubuh diukur menggunakan  timbangan  injak  digital
Bioelectrical  Impedance  Anlysis (BIA)
dengan ketelitian 0,1%. Hasil ukur dinyatakan  dalam  bentuk  persentase  (%) yang dikategorikan diklasifikasikan menjadi dua  kategori,  yaitu  normal  (16  -  31%)  dan overfat-obese (≥32%). 23 Data asupan energi, karbohidrat,  lemak,  dan  protein  diperoleh dengan  menggunakan  metode food  recall
3x24  jam,  dengan  2x weekdays dan  1x weekend . Data  identitas  sampel,  tingkat aktivitas fisik, riwayat menstruasi diperoleh melalui  pengisian  kuisioner  online.  Tingkat aktivitas  fisik  menggunakan  kuisioner International Physical Activity Questionnaire  –  Short  Form (IPAQ  –  SF)
yang terdiri dari 7 poin pertanyaan aktivitas fisik  selama  7  hari  terakhir  kemudian diberikan  skor  dan  dihitung  menggunakan rumus  dengan  satuan  MET-menit/minggu. Hasil  perhitungan  dikategorikan  menjadi  3 kategori yaitu rendah (<600 MET- menit/minggu),  sedang  (600-2999  MET- menit/minggu), tinggi (>2999 MET- menit/minggu). 24 Asesmen PMS menggunakan PreMenstrual Syndrome Assesment Score dan dikategorikan menjadi tiga  kategori  menggunakan  instrumen kuisioner Shortened Premenstrual Assesment Form (SPAF) yang terdiri dari 10
butir  kuisioner  singkat  dengan  skala  1-6 untuk  setiap  poin  pertanyaan.  Kemudian dikategorikan  kedalam  3  kategori,  yaitu intensitas  ringan  untuk  total  nilai  1-10, intensitas  sedang  untuk  total  nilai  11-35, intensitas berat untuk total nilai 36-60. 25 Tingkat kecukupan asupan karbohidrat,  lemak,  dan  protein  subjek dianalisis menggunakan Nutrisurvey kemudian dibandingkan dengan perhitungan kebutuhan individu. Asupan energi, karbohidrat,  lemak,  protein  dikategorikan menjadi dua, kategori cukup apabila ≤110% dari  kebutuhan,  dan  dikategorikan  lebih apabila  asupan  >110%  dari  kebutuhan. 26 Merokok dikategorikan menjadi dua yaitu ya dan tidak.
Analisis  univariat  digunakan  untuk melihat  gambaran  karakteristik  subjek. Analisis bivariate menggunakan  uji chi- square untuk  uji  hubungan  data  kategorik. Analisis multivariat menggunakan uji regresi logistik.
HASIL Subjek penelitian adalah 77
mahasiswi  Universitas  Diponegoro  dengan rentang  usia  18-25  tahun.  Distribusi
karakteristik subjek dapat dilihat pada tabel 1.  Terdapat  27  (35,1%)  mahasiswi  berusia 18-21  tahun  dan  50  (64,9%)  mahasiswi berusia  22-25  tahun.  Distribusi  frekuensi status gizi menggunakan IMT menunjukkan 57 (74%) normal dan 20 (26%) overweight- obese . Distribusi frekuensi lingkar pinggang menunjukkan  55  (71,4%)  normal  dan  22
(28,6%) mengalami abdominal fat . Distribusi  frekuensi  WHR menunjukkan  40 (51,9%)  normal  dan  37  (48,1%)  obesitas sentral.  Distribusi  frekuensi  persen  lemak tubuh menunjukkan 50 (64,9%) healthy dan 27 (35,1%) overfat-obese . Distribusi asupan
energi dikategorikan  asupan  energi  baik  sebanyak 36 (46,8%), asupan energi lebih 41 (53,2%). Distribusi  asupan  protein  dikategorikan asupan  protein  baik  43  (55,8%),  asupan protein lebih  34  (44,2%).  Distribusi  asupan lemak  dikategorikan  asupan  lemak  baik  17 (22,1%),  asupan  lemak  lebih  60  (77,9%). Distribusi asupan karbohidrat dikategorikan asupan karbohidrat baik 55 (71,4%), asupan karbohidrat lebih 22 (28,6%).
Distribusi mahasiswi yang mengalami  PMS  sedang  sebanyak  49 (63,6%)  dan  berat  sebanyak  28  (36,4%). Distribusi  aktivitas  fisik  pada  mahasiswi didominasi  aktivitas  fisik  ringan  sebanyak 44 (57,1%), 24 (31,2%) aktivitas sedang, dan 9  (11,7%)  dengan  aktivitas  berat.  Hasil  uji korelasi antara variabel antropometri menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan yang  signifikan  antara  IMT,  persen  lemak tubuh,  lingkar  pinggang  dengan  PMS (p<0,05)  dan  tidak  ada  hubungan  antara WHR dengan PMS (Tabel 2).
Tabel  3  memperlihatkan  peran variable  IMT,  persen  lemak  tubuh,  dan lingkar  pinggang  terhadap  intensitas  PMS yang  dialami  oleh  subjek  sebelum  dan setelah  dikontrol  dengan  variabel  perancu ( confounding) berupa  usia,  aktivitas  fisik, merokok, dan asupan. Status gizi berhubungan dengan PMS baik sebelum dan sesudah  dikontrol  dengan  perancu.  Pada tabel  3  memperlihatkan  bahwa  pengukuran status gizi untuk menentukan obesitas yang paling  berperan  dalam  menyebabkan  PMS
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X
intensitas  berat  adalah  variable  lingkar pinggang  dengan  nilai  OR  tertinggi  yaitu 4,622,  kemudian  diikuti  dengan  variable IMT  dengan  OR  4,204,  dan  3,746  untuk persen lemak tubuh.

## PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  menujukkan bahwa  ada  hubungan  antara  status  gizi
dengan  PMS  baik  sebelum  dan  sesudah dikontrol dengan variable perancu. Obesitas dengan kategori IMT, lingkar pinggang, dan persen lemak tubuh meningkatkan produksi estrogen  yang  berkaitan  dengan  persentase lemak pada wanita. 17,19,21
Tabel 1. Distribusi Karakteristik Subjek Variabel n Persentase (%) Karakteristik dan Antropometri Umur 18 – 21 tahun 27 35,1 22 – 25 tahun 50 64,9 Indeks Massa Tubuh (IMT) Normal 57 74,0 Overweight-Obese 20 26,0 Lingkar Pinggang Normal 55 71,4 Abdominal fat 22 28,6 Waist-Hip-Ratio (WHR) Normal 40 51,9 Abdominal Obesity 37 48,1 Persen Lemak Tubuh Healthy 50 64,9 Overfat- Obese 27 35,1 Karakteristik Tingkat Kecukupan Asupan Asupan Energi Cukup 36 46,8 Lebih 41 53,2 Asupan Protein Cukup 43 55,8 Lebih 34 44,2 Asupan Lemak Cukup 17 22,1 Lebih 60 77,9 Asupan Karbohidrat Cukup 55 71,4 Lebih 22 28,6 Karakteristik Pre Menstrual Syndrome (PMS) dan Gaya Hidup Pre Menstrual Syndrome (PMS) Sedang 49 63,6 Berat 28 36,4 Aktivitas Fisik Rendah 44 57,1 Sedang 24 31,2 Berat 9 11,7 Merokok Ya 4 5,2 Tidak 73 94,8 Pada siklus menstruasi normal, ditandai oleh tingginya kadar FSH. Kadar FSH yang tinggi diperlukan untuk menstimulasi pertumbuhan folikel-folikel  ovarium  dan  proliferasi
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X
endometrium. Seiring berlangsungnya proses maturasi folikel, kadar esterogen akan
meningkat  diikuti  lonjakan  LH  yang  akan menginduksi proses ovulasi. Tabel 2. Hubungan antara Antropometri dengan PMS Variabel PMS Sedang Berat n % N % p Indeks Massa Tubuh Normal 42 73,7 15 26,3 0,002* Overweight – Obese 7 35,0 13 65 Persen Lemak Tubuh Healthy 38 76,0 12 24,0 0,002* Overfat - Obese 11 40,7 16 59,3 Lingkar Pinggang Normal 41 74,5 14 25,5 0,002* Abdominal fat 8 36,4 14 63,6 WHR Normal 29 72,5 11 27,5 0,093 Abdominal Obesity 20 54,1 17 45,9 *p value <0,05 Tabel 3. Variabel - variabel yang berhubungan dengan tingkat PMS Variabel Crude Odd Ratio 1 Adjusted Odd Ratio 2 OR (95% CI) p OR (95% CI) p IMT - Normal - Overweight-Obese 1 5,200 (1,745 ; 15,493) 0,003 1 4,204 (1,318 ; 13,408) 0,015 Persen lemak tubuh - Healthy - Overfat- Obese 1 4,606 (1,686 ; 12,586) 0,003 1 3,746 (1,303 ; 10,771) 0,014 Lingkar Pinggang - Normal - Abdominal fat 1 5,125 (1,776 ; 14,786) 0,003 1 4,622 (1,420 ; 15,048) 0,011
1 Multivariat tanpa variabel perancu ( Crude Odd Ratio ) 2 Multivariat dengan variable perancu ( Adjused Odd Ratio (AOR) ): usia, aktivitas fisik, merokok, asupan energi, asupan protein, asupan lemak, asupan karbohidrat
Fase  berikutnya  adalah  fase  luteal  yang ditandai dengan terbentuknya korpus
luteum,  jika  tidak  terjadi  fertilisasi  korpus luteum akan mengalami degenerasi sehingga kadar estrerogen dan progesterone menurun. 27
Pada wanita dengan obesitas terjadi peningkatan  produksi  androstenedion  yang merupakan androgen yang berfungsi sebagai prekursor  hormone  reproduksi.  Di  dalam tubuh, androgen digunakan untuk memproduksi  estrogen  dengan  bantuan enzim aromatase. Proses aromatisasi androgen menjadi estrogen ini terjadi di sel- sel  granulosa  dan  jaringan  lemak.  Semakin banyak  persentase  jaringan  lemak  tubuh,
semakin  banyak  pula  estrogen  yang terbentuk. 5,28
Pada  fase  luteal  apabila  terjadi peningkatan  estrogen  akan  menyebabkan PMS  dengan  meningkatkan  penebalan endometrium.  Estrogen  akan  meningkatkan asam  arakionat  yang  merupakan  prekursor prostanglandin yang menyebabkan kontraksi uterus  yang  akan  menyebabkan  rasa  nyeri. Ketidakseimbangan  prostanglandin  juga menyebabkan  mual,  nyeri,  dan  mengantuk yang  termasuk  kedalam  kriteria  PMS. 8,29,30
Kadar  estrogen  yang  meningkat  juga  dapat mengganggu  proses  metabolisme  tubuh salah  satunya  vitamin  B 6 yang  berfungsi mengontrol  produksi  serotonin.  Gangguan
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X
fungsi  serotonin  berkontribusi  terjadinya PMS  seperi  perubahan  perubahan  suasana hati,  peningkatan  nafsu  makan,  keinginan untuk  makan  makanan  tertentu,  dan  perut kembung. 31 Diketahui, variable lingkar pinggang mempunyai Odd  Ratio paling  tinggi dibandingkan Odd Ratio persen lemak tubuh dan  IMT.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa variable lingkar pinggang merupakan variable  yang  paling  besar  pengaruhnya terhadap  PMS. Abdominal  fat dapat mencerminkan  kondisi  kelebihan  lemak yang  terpusat  pada  daerah  perut  ( intra abdominal  fat )  lebih  akurat. 32 Pengukuran lingkar  pinggang  dapat  digunakan  sebagai pertanda kuantitas lemak dibagian abominal. Semakin  banyak  distribusi  lemak  dalam tubuh,  menyebabkan  kadar  lemak  yang menjadi  sumber  pembuatan  estrogen  yang menjadi  faktor  penyebab  PMS  dapat diketahui melalui pengukuran lingkar pinggang. 12 Berdasarakan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Fasli  J et  al menunjukkan terdapat  hubungan  positif  antara  lingkar pinggang  dengan  kadar  lemak  (trigliserida, HDL, dan kolesterol). 20 Pada  penelitian  ini,  IMT  memiliki OR  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  OR lingkar pinggang, dengan menggunakan cut- off IMT 23 kg/m 2 untuk klasifikasi obesitas pada  wanita  Asia,  penggunaan cut-off ini dapat menyebabkan adanya under- estimation pada  prediksi  risiko  yang dihadapi  suatu  populasi.  Menurut  Lim-U et al tahun  2011,  wanita  Asia  cenderung mengalami abdominal fat meskipun dengan IMT normal. 33 Variabel persen lemak tubuh memiliki  OR  paling  rendah  dibanding pengukuran  dengan  variable  IMT  dan lingkar  pinggang.  Prinsip  pengukuran  BIA yaitu  resistensi  aliran  arus  listrik  karena perbedaan  massa  bebas  lemak  dan  massa lemak. Pengukuran BIA yang diukur dalam memperkirakan  persentase  lemak  tubuh adalah pengukuran dari lemak viseral. Hasil pengukuran BIA dapat bervarias tergantung dari  banyaknya  cairan  yang  ada  di  dalam tubuh. 34 Selain itu, dapat disebabakan karena sebagian  besar  subjek  mempunyai  persen lemak kategori normal.
Pada  penelitian  ini  variable  WHR menunjukkan  tidak  berhubungan  dengan kejadian  PMS.  Hal  ini  dapat  dikarenakan hasil  pengukuran  WHR  dipengaruhi  oleh struktur  tulang  pelvis,  yang  menyebabkan perhitungan  distribusi  lemak  dan  jaringan tanpa  lemak  tidak  akurat.  Pada  beberapa studi  dengan  subjek  dewasa  obesitas, menyarankan  lingkar  pinggang  sebagai prediktor  obesitas  dan  indikator screening karena memiliki sensitivitas 100%,
sedangkan kemampuan WHR untuk mendeteksi obesitas lebih lemah dilihat dari sensitivitas dan spesivitasnya. 32,33
Pada peneitian ini, status gizi setelah dikontrol  dengan  gaya  hidup  dan  asupan pada tabel 3 memiliki nilai OR yang semakin rendah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  usia, aktivitas  fisik,  merokok  dan  asupan  dapat meningkatkan  risiko  PMS.  Mahasiswi dengan IMT ≥23 kg/m 2 berisiko mengalami PMS  dengan  intensitas  berat  4,204  kali dibandingkan  mahasiswi  dengan  IMT  <23 kg/m 2 .  Mahasiswi  dengan  persen  lemak tubuh  ≥32%  berisiko  mengalami  PMS dengan intensitas berat 3,746 kali dibandingkan  mahasiswi  dengan  persen lemak  tubuh  16  -  31%.  Mahasiswi  dengan lingkar  pinggang  ≥80  cm  berisiko mengalami  PMS  dengan  intensitas  berat 4,622  kali  dibandingkan  mahasiswi  dengan lingkar  pinggang  <80  cm.  Status  gizi obesitas  baik  dengan  pengukuran  IMT, lingkar  pinggang,  dan  persen  lemak  dapat meningkatkan  PMS  dengan  intensitas  berat pada subjek.
Pada penelitian sebelumnya, diketahui
bahwa merokok dapat meningkatkan  derajat  PMS  dikarenakan kandungan  nikotin  dalam  rokok  dapat memacu  kontraksi  pada  jaringan  rahim. Timbunan  nikotin  dalam  darah  akan menghambat  oksigen  masuk  kedalam  sel. Ketiadaan  oksigen  ini  dapat  menyebabkan rahim memproduksi lebih banyak prostanglandin
yang meningkatkan
kontraksi  otot  rahim  sehingga  meingkatkan tingkat  nyeri.  Selain  itu,  merokok  dapat menyebabkan ketidakteraturan siklus dengan  meningkatkan  gejala  depresi  dan kecemasan. 35–37
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X
Menurut  penelitian  Keely, et  al terdapat  korelasi  yang  signifikan  antara aktivitas  fisik  serta  asupan  makanan  yang mengarah  pada  peningkatan  kesehatan secara  umum  pada  wanita. 38 Aktivitas  fisik akan  meningkatkan  produksi  endorphin,
menurunkan kadar estrogen, dan menurunkan kadar kortisol sehingga mengurangi rasa tegang dan depresi. 39 Pada beberapa penelitian
sebelumnya, asupan zat gizi dapat mempengaruhi  PMS.    Asupan  karbohidrat yang  rendah  mengakibatkan  kadar  glukosa darah menurun, hal ini akan mengakibatkan peningkatan  produksi  hormon  adrenalin yang  akan  meningkatkan  hormon  estrogen dengan  menghentikan  efektivitas  hormon progesterone. 28 Asupan karbohidrat, protein, dan  lemak  yang  berlebih  akan  diubah menjadi  simpanan  lemak.    Tingginya simpanan  lemak  dapat  meningkatkan  kadar kolesterol  yang  dapat  menjadi  prekursor hormon esterogen sehingga produksi esterogen cenderung berlebihan. Peningkatan kadar esterogen dapat menghambat pematangan folikel dan menstimulasi hipotalamus untuk memproduksi  LH  yang  cepat,  peningkatan
LH yang cepat dapat menyebabkan hyperandrogenism sehingga  ovulasi  tidak terjadi. 39
Sebanyak, 77 (100%) subjek mengalami  PMS  dengan  presentase  46 (63,6%)  subjek  mengalami  PMS  intensitas sedang  dan  28  (36,4%)  subjek  mengalami PMS  intensitas  berat.  Tingginya  prevalensi PMS juga ditunjukkan oleh penelitian yang dilakukan  oleh  Matsumoto  et  al,  yaitu  90% dari  wanita  usia  produktif  mengalami  PMS dengan  intensitas  ringan  sampai  PMS intensitas  berat.  Penelitian  yang  dilakukan oleh Nisar menunjukkan 50% dari mahasiswi  perguruan  tinggi  mengalami PMS. 40 Intensitas  antar  individu  dapat dipengaruhi  oleh  perbedaan  hormon, stress dan  faktor  lainnya. 41 Perbedaan  intensitas PMS juga dapat disebabkan karena perbedaan  tingkat  sensitivitas  individu terhadap  fluktuasi  hormon. 42 Obesitas  dan PMS  merupakan  faktor  yang  berkaitan,
semakin  tinggi  intensitas  PMS  semakin meningkat  pula  kondisi  insomnia,  malas, makan  berlebih  dan  sebaliknya. 43 Sehingga terdapat  bias  yang  tinggi  antara  wanita obesitas dengan PMS.
Pada penelitian ini membandingkan beberapa pengukuran antropometri sekaligus yaitu  menggunakan  IMT,  persen  lemak tubuh, WHR, dan lingkar pinggang sehingga dapat dilihat variable yang paling berhubungan  dan  melihat  faktor  risikonya dengan  PMS.  PMS  yang  tidak  ditangani dengan  baik  akan  mengganggu  aktivitas pada  wanita  usia  produktif  18-25  tahun dengan adanya gejala ringan yang masih bisa ditoleransi  sampai  gejala  berat.  Selain  itu pada  penelitian  ini  variable  bebas  dikontrol dengan  gaya  hidup  dan  asupan  sehingga hasil  dapat  mempresentasikan  secara  lebih akurat hubungan antropometri dengan PMS .
Dalam  penelitian  ini  memiliki
beberapa keterbatasan dalam pelaksanaannya, Pada penelitian ini, menggunakan sampel minimal yaitu sebanyak  77  subjek,  instrumen  yang digunakan untuk mengukur asupan menggunakan food  recall  3x24 sehingga kurang  menggambarkan  asupan  dalam jangka waktu lama, faktor risiko PMS seperti stress  dan  kecemasan  tidak  dikendalikan. Faktor  yang  tidak  dikendalikan  tersebut memiliki kemungkinan dapat mempengaruhi hasil  penelitian.  Perlunya  penelitian  lebih lanjut  mengenai  uji  laboratorium  terkait hormon  dan  survei  pola  makan  pada mahasiswi yang mengalami obesitas sehingga diperoleh hipotesis yang lebih kuat. Risiko PMS pada mahasiswi dengan obesitas dapat  diturukan  dengan  mengelola  gaya hidup  sehat,  konsumsi  asupan  yang  sesuai kebutuhan,  serta  menjaga  status  gizi  dalam status normal

## SIMPULAN
Status gizi obesitas dapat meningkatkan  risiko  mengalami  PMS  baik sebelum dan sesudah dikontrol dengan gaya hidup dan asupan. Variabel lingkar pinggang merupakan variable yang paling
berpengaruh terhadap PMS. Lingkar
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X
pinggang  mempunyai  kemampuan  yang paling  baik  dalam  mengklasifikasikan obesitas  berkaitan  dengan  PMS.  Penelitian longitudinal  diperlukan  untuk  melihat  lebih jelas hubungan antara obesitas dengan PMS.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Guyton  AC,  Hall  JE.  Textbook  of medical  physiology.  Ke-11.  China: Elsevier Inc; 2006. 307–39 p.
2.   Kustriyanti D, Rahayu H. Prevalence of premenstrual  syndrome  and  quality  of life  among  health  science  college student.  Int  J  Public  Heal  Sci. 2020;9(1):15-19.
3.   Dehnavi  ZM,  Sabzevari  MT,  Rastaghi
S, Rad M. A survey on the association of premenstrual syndrome with type of temperament  in  high  school  students. IJOGI. 2017;20(1):15–23.
4.   Jafarirad  S,  Rasaie  N.  Comparison  of anthropometric  indices  and  lifestyle factors  between  healthy  university students  and  affected  by  premenstrual syndrome.  Jundishapur  Sci  Med  J.
2016;15:217–27.
5.   Farahani  LA,  Heidari  T,  Narenji  F,
Jafarabadi MA, Shirazi V. Relationship between  pre  menstrual  syndrome  with body  mass  index  among  university students. J Hayat. 2012;17:85–95.
6.   Dehnavi  MZ,  Jafarnejad  F,  Mojahedy
M,  Shakeri  MT,  Sardar  MA.  The relationship between temperament warm  and  cold  with  symptoms  of premenstrual syndrome. IJOGI. 2016;28:17–24. 7.   Deligeoroglou E, Tsimaris P, Deliveliotou A, Christopoulos P, Creatsas G. Menstrual disorders during adolescence. Pediatr Endocrinol. 2006;3(supp 1):150-9. 8.   Lee  LK,  Chen  PCY,  Lee  KK,  Kaur  J. Menstruation among adolescent girls in Malaysia:  a  crosssectional  school survey. Singapore Med J. 2006;47(10):869–74. 9.   Kementerian  Kesehatan  RI.  Riset
Kesehatan  Dasar.  2018.  Available from:https://www.litbang.kemkes.go.id
/laporan-riset-kesehatan-dasar-
riskesdas/ 10.   Seedhom AE, Mohammed ES, Mahfouz,  EM.  Life  style  factors associated with premenstrual syndrome among  El-Minia  University  Students,
Egypt. Int Sch Res Not. 2013;(10):643- 48
11.   Puspasari,  D.  Hubungan  konsumsi makanan  jajanan  dengan  status  gizi pada  mahasiswa.  Media  Gizi  Indones. 2020;15(1):45–51.
12.   Ardyastin NKMM, Wibawa A, Adipura LMISH,  Sutadarma  IWG.  Hubungan rasio lingkar pinggang-panggul terhadap  tingkat  nyeri  menstruasi primer pada remaja perempuan.
Majalah  Ilmiah  Fisioterafi  Indonesia 2019;7(1):1-9 13.   Matsumoto  T,  Sakura  H,  Hayashi  T. Premenstrual syndrome: biopsychosocial aspects of premenstrual syndrome and premenstrual dysphoric disorder. Gynecol  Endocrinol.  2013;29(1):67– 73.
14.   Bakhshani  N,  Hasanzadeh  Z,  Raghibi M. Prevalence of premenstrual symptoms  and  premenstrual  dysphoric disorder among adolescents students of Zahedan.  Zahedan  J  Res  Med  Sci. 2012;13:100–5.
15.   World  Health  Organization.  Obesity and overweight [Internet]. 2020. Available from: https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/obesity-and-overweight
16.   Mizgier  M,  Jarzabek  B,  Jakubek  E, Kedzia  W.  The  relationship  between body mass index, body composition and premenstrual  syndrome  prevalence  in girls. Ginekol Pol. 2019;90(5):256–61.
17.   Mohammadi V, Shidfar F, Aghababaee SK, Mokhtari P, Mohammadi R, Gohari MZ. The relationship of anthropometric indices  with  PMS  and  it’s  severity  in female students of Tehran university of medical  sciences.  Razi  J  Med  Sci. 2013;20:87–94.
18.   Bertone-Johnson,  ER,  Hankinson  SE, Willett WC,  Johnson SR, Manson JE.
Copyright 2021, P-ISSN: 2337-6236; E-ISSN: 2622-884X
Adiposity  and  the  development  of premenstrual  syndrome.  J  women’s Health. 2010;19(11):1955–62. 19.   Rad  M,  Sabzevari  MT,  Rastaghi  S, Dehnavi ZM. The relationship between anthropometric  index  and  primary dysmenorehea  in  female  high  school students. J Edu Heal Promot. 2018;7:34. 20.   Jalal F, Liputo Ni, Susanti N, Oenzil F. Lingkar pinggang, kadar glukosa darah, trigliserida  dan  tekanan  darah  pada Etnis  Minang  di  Kabupaten  Padang Pariaman, Sumatera Barat. Media Med Indones. 2008;15(2):31–8. 21.   WHO  Expert  Consultation.  Waist Circumferenceand  Waist-Hip  Ratio. Report  of  WHO  Expert  Consultation. 2008.
22.   WHO Expert Consultation. Appropriate body-mass index for Asian populations and  its  implications  for  policy  and intervention strategies.
Lancet. 2004;363:157–63. 23.   Gallagher  D,  Heymsfield  SD,  Heo  M,
Jebb SA, Murgatroyd PR, Sakamoto Y. Healthy percentage body fat ranges. Am J Clin Nutr. 2000;72:694-701
24.   Forde  C.  Scoring  the  International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) exercise prescription for the prevention and treatment of disease. 2005;2–4.
25.   Allen  S,  McBride  C,  Pirie  P.  The shortened premenstrual assessment
form. J Reprod Med. 1991;36(11):769– 72. 26.   Widajanti L. Buku petunjuk praktikum survei konsumsi gizi masyarakat Program Pascasarjana UNDIP. 2007. 27.   Basir AA, Bahrun U, Idris I. Peran high sensitivity  c-reactive  protein  (hs-CRP) sebagai  penanda  inflamasi,  Indeks Massa  Tubh  (IMT),  lingkar  pinggang terhadap  derajat  menstrual  syndrome pada  wanita  usia  subur.  JNT  Kesehat. 2012;2(1):9–17. 28.   Sitoayu  L,  Pertiwi  DA,  Mulyani  EY. Kecukupan  zat  gizi  makro,  status  gizi, stres,  dan  siklus  menstruasi  pada remaja. J Gizi Klin Indones. 2017;13(3):121.
29.   Montero  P,  Bernis  C,  Fernandez  V, Castro S. Influence of body mass index and slimming habits on menstrual pain and  cycle  irregularity.  J  Biosoc  Sci. 2006;28(3):315–23.
30.   Masho  SW,  Adera  T,  South-Paul  J. Obesity as a risk factor for premenstrual syndrome. J Psychosom Obs Gynaecol. 2015;26:33–9.
31.   Elbanna  MM,  Elbbandrawy  AM,
Elhosary  EA,  Gabr  AA.  Relation between body mass index and premenstrual syndrome.
2019;8(2):394–402.
32.   Wirawan N. Sensitivity and specificity of body mass index and waist-hip-ratio in  classifying  obesity  on  woman. Indones J Hum Nutr. 2016;3(1):49–59.
33.   Lim U, Ernst T, Buchthal SD, Latch M, Albright  CL,  Wilkens  LR  et  al.  Asian women  have  greater  abdominal  and visceral  adiposity  than  Caucasian women  with  similar  Body  Mass  Index (BMI). Nutr Diabetes. 2011;1(5):1–8. 34.   Wijayanti  DN,  Sukmaningtyas  H, Fitranti DY. Kesesuaian metode pengukuran  persentase  lemak  tubuh skinfold caliper dengan metode Biolectrical Impedance Analysis (BIA). J Kedokt Diponegoro. 2018;7(2):1504– 10.
35.   Dorn LD, Negriff S, Huang B, Pabst S,
Hillman  J,  Braverman  P,  Susman  E. Menstrual  symptoms  in  adolescent girls: Association with smoking, depressive  symptoms,  and  anxiety.  J Adolesc Heal. 2009;44:237–43.
36.   Bertone-Johnson  ER,  Hankinson  SE, Johnson  SR,  Manson  J.  Cigarette smoking  and  the  development  of premenstrual syndrome. Am J Epidemiol. 2008;24:413–20. 37.   Mishra  GD,  Dobson  AJ,  Schofield  M. Cigarette smoking, menstrual
symptoms  and  miscarriage  among young women. Aust N Z J Public Heal. 2000;24:413–20.
38.   Bastani F, Hashemi S. Effects of a web based  lifestyle  education  on  general health and severity of the symptoms of
Premenstrual  Syndrome  (PMS)  among female students: a randomized controlled  trial.  Procedia  -  Soc  Behav Sci 2012;46(2):3356–62.
39.   Irawati  D,  Wardani  NEK,  Fitriah.  The incidence  of  premenstrual  syndrome based  on  physical  activities  and nutritional status. Indian J Forensic Med
Toxicol. 2019;13(4):1682–6. 40.   Nisar N, Zehra N, Haider G, Munir SN.
Frequency,  intensity  and  impact  of premenstrual  syndrome  in  medical students.  J  Coll  Physicians  Surg  Pak.
2008;18:481–4. 41.   Potter J, Bouyer J, Trussell J, Moreau C.
Premenstrual syndrome prevalence and
fluctuation  over  time:  Results  from  a French  population-based  survey.  J
Women’s Heal. 2019;18:31–9. 42.   Gnanasambanthan S, Datta S. Premenstrual syndrome. Obstet Gynaecol Reprod Med. 2019;29(10):281–5. 43.   Lal  M,  Sarhadi  AHL.  Obesity  and clinical psychosomatic women’s health
Obesity  and  Gynecology. Obesity  and
Gynecology  (Second  Edition).  2020:  293- 312.