## Tingkat Asupan Makronutrien dan Gaya Hidup terhadap Risiko terjadinya Obesitas di Lima Provinsi di Indonesia

## Macronutrient Intake Level and Lifestyles on the Risk of Obesity in Five Provinces in Indonesia
Sirly Eka Nur Intan 1) , Nurheni Sri Palupi 2) *, dan Endang Prangdimurti 2)
1) Program Studi Magister Teknologi Pangan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor
2) Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB University, Bogor
Abstract. The  problem  of  obesity  is  increasing  in  developed  and  developing  countries. This  study  aims  to analyze  data  on  sociodemographic,  consumption  behavior,  lifestyle,  macronutrient  intake,  and  adequacy  of nutrition on the prevalence of obesity in adults based on secondary data from RISKESDAS 2013 and SKMI 2014 for the 19–55-year age group in the provinces of North Sulawesi, DKI Jakarta, East Kalimantan, West Papua,  and  North  Sumatra.  The  relationship of  obesity  factors  was  analyzed  by  bivariate  analysis,  the  risk factors of obesity were analyzed by multivariate analysis, and the level of macronutrients adequacy refers to recommended  dietary  allowances  for  adults . Results  showed  that  sociodemographic  factors,  consumption behavior, and lifestyle were associated significantly with obesity. Sufficient consumption of fruits (at least 5 servings/day  for  7  days/week)  reduced  the  risk  by  0.957  times .  Consumption  of  energy  (1759.22  kcal/ person/day),  protein  (77.82  g/person/day),  and  fat  (52.49  g/person/day)  in  obese  adults  was  higher  than  in normal adults (1690.14 kcal/person/day; 68.80 g/person/day; 45.34 g/person/day). The intake of protein (p = 0.018)  and  fat  (p  =  0.002)  also  the  adequacy  of  protein  (p  =  0.015)  in  obese  and  normal  adults  showed significant differences.
Keywords: adult, lifestyle, macronutrient intake, RISKESDAS, SKMI
Abstrak. Permasalahan obesitas ini mengalami peningkatan di negara maju dan negara berkembang. Tujuan penelitian ini adalah  untuk  menganalisis  sosiodemografi, perilaku  konsumsi, gaya  hidup, tingkat asupan dan kecukupan  makronutrien  pada  orang  dewasa  yang  mengalami  obesitas  berdasarkan  data  sekunder RISKESDAS  2013  dan  SKMI  2014  untuk  kelompok  umur  19-55  tahun  di  provinsi  Sulawesi  Utara,  DKI Jakarta,  Kalimantan  Timur,  Papua  Barat,  dan  Sumatra  Utara.  Hubungan  faktor-faktor  obesitas  dianalisis menggunakan  analisis  bivariat,  nilai  faktor  risiko  obesitas  dianalisis  menggunakan  analisis  multivariat,  dan analisis  pemenuhan  kecukupan  makronutrien  mengacu  pada  angka  kecukupan  gizi  orang  dewasa.  Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  faktor  sosiodemografi,  perilaku  konsumsi,  dan  gaya  hidup  berhubungan  nyata terhadap  obesitas.  Konsumsi  buah-buahan  yang  cukup  (minimal  5  porsi  per  hari  selama  7  hari  dalam seminggu)  dapat  mengurangi  risiko  obesitas  sebesar  0,957  kali.  Asupan  energi  (1759.22  kkal/orang/hari), protein (77.82 g/orang/hari), dan lemak (52.49 g/orang/hari) pada orang dewasa obesitas lebih tinggi daripada orang  dewasa  normal  (1690.14  kkal/orang/hari;  68.80  g/orang/hari;  45.34  g/orang/hari).  Tingkat  asupan protein  ( p =  0.018)  dan  lemak  ( p =  0.002)  serta  tingkat  kecukupan  protein  ( p =  0.015)  pada  orang  dewasa obesitas dan normal menunjukkan bahwa adanya perbedaan signifikan.
Kata kunci: asupan makronutrien, gaya hidup, obesitas, RISKESDAS, SKMI
Aplikasi Praktis. Hasil penelitian ini menyajikan data ilmiah terkait pengaruh faktor sosiodemografi, perilaku konsumsi  pangan,  gaya  hidup,  tingkat  asupan  dan  kecukupan  makronutrien  pada  orang  dewasa  terhadap terjadinya  obesitas  di  lima  provinsi  di  Indonesia.  Hal  ini  membantu  pemerintah  untuk  meningkatkan kampanye  gizi  seimbang dan  gerakan  masyarakat  hidup  sehat,  menjadi referensi bagi industri pangan  untuk menghasilkan  produk  pangan  yang  sehat  dan  mengatur  label  pangan,  serta  membantu  meningkatkan kesadaraan masyarakat untuk mengonsumsi pangan yang sehat dan meningkatkan perilaku hidup sehat.

## PENDAHULUAN
1
Berdasarkan Global  Nutrition  Report  2020 yang dikeluarkan  oleh Development  Initiatives  Poverty Research  Ltd., saat  ini  1  dari  3  orang  di  dunia  meng- alami  obesitas.  Obesitas  ini  meningkat  hampir  di  setiap negara tanpa adanya tanda-tanda penurunan.
Korespondensi: hnpalupi@apps.ipb.ac.id
Obesitas  merupakan  kondisi  kronis  akibat  penum- pukan  lemak  berlebih  di  dalam  tubuh  (Mobbs  2014). Seseorang  dinyatakan  obesitas  apabila  indeks  massa tubuh  ≥  27.  Obesitas  ini  menjadi  penyumbang  utama beban  penyakit  tidak  menular  seperti  diabetes  melitus (Bjeeregaard et  al. 2018)  dan  penyakit  kardiovaskular (Litwin  2014).  Perkiraan  data  WHO  pada  tahun  2014, kematian  yang  disebabkan  oleh  penyakit  tidak  menular (PTM) di Indonesia mengalami peningkatan dari 50.7%
pada tahun 2004 menjadi 71% pada tahun 2014. Dalam bidang  pembangunan  dan  ekonomi,  Indonesia  meng- alami  kerugian  sebesar  Rp  78.478  miliar  per  tahun akibat  obesitas  pada  orang  dewasa.  Estimasi  kerugian ekonomi  tersebut  dihitung  berdasarkan biaya perawatan kesehatan  serta  nilai  produktivitas  yang  hilang  akibat kematian  dini  dan  ketidakhadiran  kerja.  Hal  tersebut setara  dengan  hilangnya  0.9%  produk  domestik  bruto Indonesia  tahun  2013  (Wulansari et  al. 2016).  Data Kementerian  Kesehatan  pada  tahun  2013  menyatakan bahwa  prevalensi  obesitas  di  kalangan  orang  dewasa  di Indonesia  adalah  14.8%  yang  menunjukkan  adanya peningkatan  dibandingkan  dengan  tahun  2010  (11.7%) dan 2007 (10.3%).
Beberapa  faktor  yang  berpotensi  terhadap  pening- katan  prevalensi  obesitas  di  Indonesia  adalah  pola makan  yang  berubah  menjadi  tinggi  karbohidrat,  tinggi lemak,  dan  rendah  serat  serta  aktivitas  fisik  yang  ber- kurang akibat keragaman pekerjaan dan moda transpor- tasi.  Perubahan perilaku  konsumsi  pangan  dan  aktivitas fisik tersebut juga berkaitan dengan lingkungan wilayah tempat tinggal. Dengan demikian, perlu diketahui faktor risiko yang berkaitan erat dengan terjadinya obesitas.
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  lima  provinsi dengan  kasus  obesitas  paling  tinggi  di  atas  rata-rata nasional (14.8%) yaitu provinsi Sulawesi Utara (24.1%), DKI Jakarta (21.0%), Kalimantan Timur (20.8%), Papua Barat  (18.3%),  dan  Sumatra  Utara  (18.1%).  Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis 1) faktor sosio- demografi, 2) perilaku konsumsi pangan dan gaya hidup berdasarkan  data  RISKESDAS  2013,  serta  3)  tingkat asupan  dan  kecukupan  energi  dan  makronutrien  pada orang  dewasa  yang  mengalami  obesitas  berdasarkan data SKMI 2014.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  Riset Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS) 2013  dan Survei  Kon- sumsi  Makanan  Individu  (SKMI)  2014  untuk  orang dewasa  yang  dilakukan  oleh  Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan Republik  Indonesia  (BALITBANGKES  RI).  Data  RIS- KESDAS  terbaru  adalah  tahun  2018,  namun  upaya tindak lanjut dari hasil RISKESDAS 2018 masih belum dilakukan  karena  pandemi  COVID-19  di  Indonesia. Oleh karena tidak tersedianya data SKMI terbaru, maka penelitian ini menggunakan data sekunder RISKESDAS 2013  dan  SKMI  2014.  Penelitian  ini  difokuskan  ke  5 provinsi di Indonesia  yang memiliki prevalensi obesitas di atas rata-rata nasional yaitu 1) Sulawesi Utara, 2) DKI Jakarta,  3)  Kalimantan  Timur,  4)  Papua  Barat,  dan  5) Sumatra Utara.
Sampel  dari  penelitian  ini  adalah  orang  dewasa berumur  19-55  tahun  yang  terdapat  dalam electronic files data  Riskesdas  tahun  2013.  Kriteria  inklusi  pada penelitian ini adalah umur 19-55 tahun, tidak hamil, dan
memiliki  data  lengkap.  Data  RISKESDAS  2013  yang digunakan  adalah  umur,  jenis  kelamin,  tingkat  pendidi- kan,  status  pekerjaan,  lingkungan  tempat  tinggal,  akti- vitas fisik, dan perilaku konsumsi pangan (makanan dan minuman manis, berlemak, sayuran, dan buah-buahan).
Variabel  yang  digunakan  mengacu  pada  kuisioner rumah  tangga  (informasi  penyediaan  makanan  yang dikonsumsi  oleh  keluarga  mulai  dari  perolehan  sumber bahan  makanan,  persiapan  sebelum  pemasakan,  dan pengolahan) dan kuisioner konsumsi individu (informasi jenis  dan  kuantitas  makanan  dikonsumsi  oleh  setiap anggota rumah tangga) SKMI 2014 .

## Metode
Penelitian  ini  terbagi  ke  dalam  dua  tahapan.  Pada tahap  pertama  menggunakan  data  sekunder  RISKES DAS 2013 untuk menentukan profil responden berdasar- kan  faktor  sosiodemografi,  menentukan  hubungan variabel  dependen  dan  independen,  dan  menentukan nilai  faktor  risiko.  Tahap  ke  dua  menggunakan  data SKMI  2014  untuk  perhitungan  asupan  dan  kecukupan energi dan makronutrien.

## Identifikasi data RISKESDAS 2013
Identifikasi  data  RISKESDAS  2013  meliputi  iden- tifikasi  antropometri  berupa  status  gizi  orang  dewasa menurut  indeks  massa  tubuh  (IMT).  Status  gizi  dikate- gorikan  normal  apabila  IMT  18.5-25.0  dan  obesitas apabila IMT ≥ 27.0 (Kemenkes 2018). Selain itu, identi- fikasi  variabel  karakteristik  sosiodemografi  responden (umur,  jenis  kelamin,  tingkat  pendidikan,  status  peker- jaan,         lingkungan tempat tinggal), variabel perilaku kon- sumsi  pangan  (makanan  dan  minuman  manis,  makanan berlemak, sayuran, dan buah-buahan), dan variabel gaya hidup (aktivitas fisik).
Penentuan profil responden (Lemeshow et al. 2003) Analisis  univariat  digunakan  dalam  menentukan profil  responden.  Penggunaan  analisis  ini  untuk  meng- gambarkan  setiap  variabel  sehingga  didapatkan  gam- baran  distribusi  frekuensi  dalam  bentuk  jumlah  dan presentase.
Penentuan  hubungan  faktor  risiko  dan  nilai  faktor risiko obesitas (Lemeshow et al. 2003)
Analisis  bivariat  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  antara  variabel  dependen  dan  variabel  inde- penden dengan uji chi-square untuk jenis data kategorik. Variabel  dependen  yaitu  prevalensi  obesitas.  Variabel independen  yaitu  faktor  sosiodemografi  (umur,  jenis kelamin,  tempat  tinggal,  tingkat  pendidikan,  dan  status pekerjaan),  faktor  perilaku  konsumsi  (makanan/ minuman  manis,  berlemak,  sayuran,  dan  buah-buahan), dan faktor gaya hidup (tingkat aktivitas fisik).
Derajat  kepercayaan  95%  digunakan  pada  uji chi square (x 2 ) dalam penelitian ini. Hasil analisis hubungan dua  faktor  menunjukkan  nilai p <  0.05  maka  hasil  ber- beda nyata, sebaliknya nilai p > 0.05 berarti bahwa hasil tidak berbeda nyata.
Analisis  multivariat  digunakan  untuk  menentukan nilai  faktor  risiko  dengan  uji  regresi  logistik . Kriteria yang  harus  dipenuhi  untuk  dapat  melakukan  uji  ini adalah variabel memiliki nilai p < 0.05 setelah dilakukan analisis bivariat.
Odds  ratio (OR)  adalah  ukuran  paparan  kejadian penyakit,  dihitung  berdasarkan  perbandingan  angka kejadian  penyakit  pada  kelompok  berisiko  dan  kelom- pok  tidak  berisiko.  Interpretasi Odds  ratio (OR)  yaitu jika  OR=1  berarti  faktor  risiko  tidak  berhubungan dengan  penyakit,  OR>1  berarti  faktor  risiko  berhu- bungan positif dengan penyakit, dan OR<1 berarti faktor risiko berhubungan negatif dengan penyakit.
Perhitungan  asupan  dan  kecukupan  energi  dan makronutrien (Gibson 2005)
Profil konsumsi pangan orang dewasa ini mencakup identifikasi  konsumsi  dan  banyaknya  konsumsi  yang didapatkan  melalui  ekstraksi  data  SKMI  2014.  Pada penelitian  ini,  asupan  zat  gizi  dari  pangan  yang  diana- lisis adalah energi, karbohidrat, protein, dan lemak. Nilai gizi  masing-masing  bahan pangan  diperoleh dari  SKMI 2014. Rumus di bawah ini digunakan untuk menghitung asupan zat gizi (Gibson 2005):
( ) ( )
Bj = berat bahan makanan-j yang dikonsumsi  (g); Gij = kandungan  zat  gizi-i  dalam  100  g  bahan  makanan-j; BDDj  =  presentase  bahan  makanan-j  yang  dapat  dima- kan.
Tingkat kecukupan zat gizi dihitung melalui perban- dingan  total  asupan  dan  angka  kecukupan  gizi  sesuai dengan kelompok umur berdasarkan AKG, yaitu:
A  =  rekomendasi  pemenuhan  gizi  berdasarkan  AKG yang dianjurkan; B = asupan zat gizi.
Status  tingkat  kecukupan  energi  dan  makronutrien dikelompokkan berdasarkan kategori yang telah ditetap- kan  dalam  laporan  SKMI  2014. Pemenuhan  asupan energi,  karbohidrat,  dan  lemak  dapat  dikatakan  cukup apabila  memenuhi  100-130%  kebutuhan  gizi.  Peme- nuhan  asupan  protein  dikatakan  cukup  apabila  meme- nuhi  100-120%  kebutuhan  gizi.  Kontribusi  energi, karbohidrat,  dan  lemak  dikelompokkan  menjadi  4  yaitu <70%  (sangat  kurang),  70-100%  kurang,  100-130%
(cukup),  dan  ≥130%  (berlebih).  Kontribusi  protein dikelompok-kan menjadi 4 yaitu <80% (sangat kurang), 80-100%  kurang,  100-120%  (cukup),  dan  ≥120% (berlebih) (Kemenkes 2014).

## Analisis data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan Microsoft  Excel 2019  dan software SPSS  versi  25.0 for Windows.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Distribusi responden dewasa
Penentuan subjek didasarkan  pada data yang dieks- trak  dari  Riskesdas  2013.  Subjek  dalam  penelitian  ini adalah  orang  dewasa  berumur  19-55  tahun.  Data  pada lima  provinsi  ini  mencakup  6.103  responden  dari  kese- luruhan data orang dewasa. Distribusi jumlah responden dewasa  menurut  umur  pada  lima  provinsi  di  Indonesia dapat dilihat pada Tabel 1.

## Profil status gizi orang dewasa di lima provinsi
Berdasarkan  status  gizi  orang  dewasa  berumur  >18 tahun, indeks massa tubuh >27 termasuk dalam kategori obesitas  dan  indeks  massa  tubuh  18.5-25.0  termasuk dalam  kategori  normal  (Kemenkes  2018).  Tabel  2 menunjukkan  dari  5  provinsi  terdapat  1693  orang dewasa obesitas (27.74% dari jumlah responden). Orang dewasa yang obesitas, jika dilihat dari provinsi Sumatra Utara  sebesar  45.13%,  provinsi  DKI  Jakarta  9.46%, Kalimantan Timur 16.30%, Sulawesi Utara 24.09%, dan Papua Barat 5.02%.
Prevalensi  obesitas  di  negara  Indonesia  pada  tahun 2013  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  prevalensi obesitas  di  negara  Brazil  (Gomes et  al. 2019).  Laporan RISKESDAS  2013  menunjukkan  bahwa  prevalensi obesitas  orang  dewasa  umur  20-39  tahun  adalah  13.4% dan  umur  40-59  tahun  adalah  20.3%.  Hasil  penelitian yang  dilakukan  oleh  Gomes et  al. (2019)  di  Brazil menunjukkan  bahwa  prevalensi  obesitas  orang  dewasa umur  20-39  tahun  adalah  17%  dan  umur  40-59  tahun adalah  25.7%.  Brazil  adalah  salah  satu  contoh  negara berkembang  di  benua  Amerika  dan  Indonesia  adalah negara berkembang di benua Asia.

## Pengaruh faktor sosiodemografi terhadap obesitas
Faktor  sosiodemografi  responden  yang  diteliti adalah umur, jenis kelamin, tempat tinggal, tingkat pen- didikan, dan status pekerjaan.
Tabel 1. Distribusi jumlah responden dewasa menurut umur pada lima provinsi di Indonesia
Umur (Tahun)
Jumlah Responden pada Provinsi (Dewasa) Jumlah
Sumatra Utara DKI Jakarta Kalimantan Timur Sulawesi Utara Papua Barat
19-25 402 37 94 93 24 650 26-35 897 134 270 272 109 1682 36-45 1068 150 359 439 100 2116 46-55 842 136 232 384 61 1655 Jumlah 3209 457 955 1188 294 6103 Keterangan: Sumber= Riskesdas 2013

## Hubungan faktor umur terhadap obesitas
Tabel  3  menunjukkan  responden  obesitas  berumur <45 tahun lebih banyak dari >45 tahun di lima provinsi. Nilai p =0.000  berarti  hubungan  faktor  umur  dan  preva- lensi  obesitas  signifikan.  Nilai  OR  =  1.445  berarti  res- ponden umur >45 tahun berisiko obesitas 1.4 lebih besar dibanding  responden  umur  <45  tahun.  Seiring  dengan bertambahnya  umur,  individu  rentan  mengalami  obesi- tas.  Hal  tersebut  akan  berpengaruh  terhadap  distribusi dan  metabolisme  lemak  yang  menjadi  faktor  kunci dalam  mempercepat  proses  penuaan  dan  penurunan kekebalan  tubuh.  Distribusi  lemak  menggambarkan distribusi  jaringan  adiposa  pada  bagian  tubuh  perut, bahu, dada (Jura dan Kozak 2016).
Back et  al. (2018)  menyatakan  bahwa  umur  50-59 tahun  memiliki  peluang  obesitas  hampir  5  kali  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  umur  30-49  tahun.  Hal tersebut  terjadi  karena  massa  otot  menurun,  jenis hormon  berubah  yang  berakibat  memicu  penumpukan lemak, metabolisme lambat, dan aktivitas fisik kurang.

## Hubungan faktor jenis kelamin terhadap obesitas
Berdasarkan  Tabel  3,  prevalensi  responden  yang mengalami  obesitas  pada  perempuan  dua  hingga  tiga kali  lipat  lebih  tinggi  dari  laki-laki.  Jumlah  responden perempuan  tiga  kali  lipat  mengalami  obesitas  lebih tinggi dari laki-laki pada provinsi DKI Jakarta, Kaliman- tan  Timur,  dan  Papua  Barat.  Nilai p =  0.000  berarti hubungan  faktor  jenis  kelamin  dan  prevalensi  obesitas signifikan.  Nilai  OR  =  2.334  berarti  responden  perem- puan  berisiko  2.3  kali  lebih  besar  mengalami  obesitas dibandingkan dengan laki-laki. Hasil penelitian Gbary et al. (2014)  di  Benin  menunjukkan  bahwa  perempuan (10.74%)  lebih  banyak  mengalami  obesitas  dibanding- kan  dengan  laki-laki  (3.63%).  Faktor  penyebab  jenis kelamin  sebagai  risiko  obesitas  adalah  tingkat  asupan energi  dan  aktivitas  fisik  yang  berbeda  serta  perubahan status hormon pada laki-laki dan perempuan.

## Hubungan faktor tempat tinggal terhadap obesitas
Berdasarkan  UU  No.  26  tahun  2007  tentang  Pena- taan Ruang, perkotaan adalah wilayah yang mempunyai kegiatan  utama  bukan  pertanian  dengan  susunan  fungsi kawasan  sebagai  tempat  permukiman  perkotaan,  pemu- satan, dan distribusi  pelayanan jasa pemerintahan, pela- yanan  sosial,  dan  kegiatan  ekonomi.  Pedesaan  adalah wilayah  yang  mempunyai  kegiatan utama pertanian ter- masuk  pengelolaan  sumber  daya  alam  dengan  susunan fungsi  kawasan  sebagai  tempat  permukiman  pedesaan, pelayanan  jasa  pemerintahan,  pelayanan  sosial,  dan kegiatan ekonomi. Responden obesitas provinsi Sumatra Utara  dan  Kalimantan  Timur  lebih  banyak  tinggal  di perkotaan  dengan  persentase  masing-masing  51.83% dan  54.35%.  Hal  tersebut  berbanding  terbalik  dengan responden  obesitas  dari  provinsi  Sulawesi  Utara  dan Papua  Barat  yang  lebih  banyak  tinggal  di  pedesaan (56.86  dan  62.35%).  Responden  obesitas  dari  provinsi DKI Jakarta 100% tinggal di perkotaan (Tabel 3).
Kondisi  tempat  tinggal  ini  akan  memengaruhi  kon- disi  fisik  seseorang.  Hasil  analisis chi-square menun- jukkan adanya perbedaan signifikan antara obesitas dan tempat  tinggal  ( p =  0.001).  Nilai  OR=1.575  berarti orang  yang  tinggal  di  perkotaan  berisiko  1.6  kali  lebih besar terkena obesitas dibandingkan dengan orang yang tinggal  di  pedesaan.  Studi  dari  beberapa  negara berkembang  seperti  Malaysia,  Thailand,  dan  Vietnam menunjukkan  bahwa  prevalensi  obesitas  lebih  tinggi  di area  perkotaan  (Nurwanti et  al. 2019).  Hal  tersebut diprediksi  karena  tingginya  urbanisasi,  kurangnya  akti- vitas fisik, dan buruknya pola makan. Migrasi penduduk dari desa ke kota dapat mengubah perilaku diet menjadi rendahnya  konsumsi  makanan  sumber  karbohidrat  dan tingginya konsumsi makanan sumber protein dan lemak (WHO 2000).
Tabel 2. Status gizi orang dewasa obesitas dan normal pada lima provinsi di Indonesia
Status gizi Jumlah Responden Dewasa pada Provinsi (%) Jumlah Sumatra Utara DKI Jakarta Kalimantan Timur Sulawesi Utara Papua Barat Obesitas 764 (45.13%) 160 (9.46%) 276 (16.30%) 408 (24.09%) 85 (5.02%) 1693 Normal 2445 (55.44%) 297 (6.73%) 679 (15.40%) 780 (17.69%) 209 (4.74%) 4410 Jumlah 3209 (52.58%) 457 (7.49%) 955 (15.65%) 1188 (19.46%) 294 (4.82%) 6103 (100%) Keterangan: Sumber= Riskesdas 2013
Tabel 3. Distribusi responden berdasarkan faktor sosiodemografi terhadap obesitas
No Variabel Sumatra Utara (n = 3209) DKI Jakarta (n = 457) Kalimantan Timur (n = 955) Sulawesi Utara (n = 1188)  Papua Barat (n = 294) Total (n = 6103) Nilai p (obesitas) OR (95% CI) Obesitas (n = 764) Normal (n= 2445) Obesitas (n = 160) Normal (n = 297) Obesitas (n = 276) Normal (n = 679) Obesitas (n = 408) Normal (n = 780) Obesitas (n = 85) Normal (n = 209)
n % n % n % n % n % n % n % n % n % n % n %
Faktor Sosiodemografi 1  Umur > 45 tahun 238  31.15  1841  75.30  58  36.25  78  26.26 84  30.43  148 21.80 153  37.50  231  29.62  18  21.18  43 20.57  2892 47.39 0.000* 1.445 (1.278-1.633) < 45 tahun 526  68.85  604  24.70  102  63.75  219  73.74  192  69.57  531 78.20 255  62.50  549  70.38  67  78.82  166  79.43  3211 52.61 2  Jenis Kelamin Perempuan 509  66.62  1203  49.20  124  77.50  159  53.54  200  72.46  340 50.07 269  65.93  341  43.72  65  76.47  106  50.72  3316 54.33 0.000* 2.334 (2.073-2.628) Laki-laki 255  33.38  1242  50.80  36  22.50  138  46.46 76  27.54  339 49.93 139  34.07  439  56.28  20  23.53  103  49.28  2787 45.67
3  Tempat tinggal Perkotaan 396  51.83  895  36.61  160  100.00  297  100.00  150  54.35  378 55.67 176  43.14  265  33.97  32  37.65  48 22.97  2797 45.83 0.001* 1.575 (1.047-1.762) Pedesaan 368  48.17  1550  63.39 0 0.00 0 0.00 126  45.65  301 44.33 232  56.86  515  66.03  53  62.35  161  77.03  3306 54.17
4  Tingkat Pendidikan Tinggi 111  14.53  168  6.87 12 7.50 22 7.40 26 9.42 48 7.07 44 10.78 62 7.95 7 8.24 15 7.18 515  8.44 0.000* 1.847 (1.509-2.260)** Sedang 460  60.21  1451  59.35  100  62.50  219  73.74  115  41.67  337 49.63 232  56.86  410  52.56  38  44.71  84 40.19  3446 56.46 1.099 (0.972-1.242)**
Rendah 193  25.26  826  33.78  48  30.00  56  18.86  135  48.91  294 43.30 132  32.35  308  39.49  40  47.06  110  52.63  2142 35.10
5  Status Pekerjaan Tidak Bekerja  206  26.96  505  20.65  84  52.50  108  36.36  143  51.81  242 35.64 161  39.46  221  28.33  38  44.71  81 38.76  1789 29.31 0.000* 1.675 (1.487-1.887) Bekerja 558  73.04  1940  79.35  76  47.50  189  63.64  133  48.19  437 64.36 247  60.54  559  71.67  47  55.29  128  61.24  4314 70.69
Keterangan: *Terdapat perbedaan signifikan ( p <0.05); **Nilai faktor risiko terhadap kelompok tingkat pendidikan rendah
Hubungan  faktor  tingkat  pendidikan  terhadap obesitas
Responden  dikelompokkan  menjadi  tiga  kelompok sesuai  dengan  tingkat  pendidikan  yang  pernah  dilalui- nya.  Kelompok  pendidikan  rendah  adalah  responden yang  tidak  sekolah,  tidak  tamat  Sekolah  Dasar  (SD)/ Madrasah  Ibtidayah  (MI),  dan  tamat  SD/MI;  kelompok pendidikan  sedang  adalah  responden  yang  tamat  Seko- lah Lanjut Tingkat Pertama (SLTP)/ Madrasah Tsanawi- yah  (MTS)  dan  tamat  Sekolah  Lanjut  Tingkat  Atas (SLTA)/Madrasah  Aliyah  (MA);  dan  kelompok  pendi- dikan  tinggi  adalah  responden  yang  tamat  Diploma (D1/D2/D3) dan tamat Perguruan Tinggi (PT).
Jumlah  responden  obesitas  berpendidikan  sedang paling  banyak  di  provinsi  Sumatra  Utara,  DKI  Jakarta, dan  Sulawesi  Utara  dibandingkan  dengan  responden berpendidikan  tinggi  dan  rendah  dengan  persentase masing-masing  60.21;  62.50;  dan  56,86%.  Hal  tersebut berbanding  terbalik  dengan  provinsi  Kalimantan  Timur dan  Papua  Barat  yang  jumlah  responden  obesitas  ber- pendidikan  rendah  paling  tinggi  dibandingkan  dengan yang lain (48.91 dan 47.06%) (Tabel 3).
Nilai p =  0.000  berarti  adanya  hubungan bermakna faktor  tingkat  pendidikan  dan  prevalensi  obesitas.  Nilai OR = 1.099 pada responden pendidikan sedang terhadap responden pendidikan rendah dan OR = 1.847 pada res- ponden  pendidikan  tinggi  terhadap  responden  pendi- dikan  rendah  berarti  responden  pendidikan  sedang berisiko terkena obesitas 1.1 kali lebih tinggi dibanding responden pendidikan rendah dan responden pendidikan tinggi  berisiko  terkena  obesitas  1.8  kali  lebih  tinggi dibanding responden pendidikan rendah.
Hal tersebut tidak sesuai dengan studi dari beberapa negara seperti Taiwan (Hsieh et al. 2020), Korea Selatan (Chung  dan  Lim  2020),  dan  Arab  Saudi  (Mosli et  al. 2020) yang menyatakan bahwa laki-laki dan perempuan dengan  tingkat pendidikan tinggi memiliki risiko obesi- tas lebih rendah.
Prediksi  prevalensi  obesitas  di  Australia  pada  sese- orang yang berpendidikan tinggi akan meningkat dari 14 menjadi 30% antara tahun 2000-2025 (Sari dan Amaliah 2014).  Oddo et  al. (2019)  menyebutkan  bahwa  seseo- rang  berpendidikan  tinggi  memiliki  kemungkinan  lebih tinggi terkena obesitas.
Hsieh et al. (2020) berpendapat bahwa laki-laki dan perempuan  berpendidikan  tinggi  memiliki  pengetahuan untuk mengembangkan gaya hidup sehat dan kesadaran yang  lebih  tinggi  akan  risiko  kesehatan  terkait  dengan obesitas.  Akan  tetapi,  hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  ternyata  tingkat  pendidikan  tidak  berbanding lurus dengan pengetahuan gizi. Seseorang berpendidikan tinggi  masih  melakukan  perilaku  tidak  sehat  seperti konsumsi makanan dalam jumlah berlebih saat stres.

## Hubungan faktor status pekerjaan terhadap obesitas
Berdasarkan  lima  provinsi  yang  dianalisis,  jumlah responden  obesitas  tidak  bekerja  lebih  banyak  dijumpai di provinsi DKI Jakarta (52.50%) dan Kalimantan Timur (51.81%)  (Tabel  3).  Status  tidak  bekerja  ini  memiliki
arti seseorang belum memiliki pekerjaan tetap. Nilai p = 0.000  berarti  hubungan  status  pekerjaan  dan  prevalensi obesitas  bermakna.  Nilai  OR  =  1.675  berarti  responden tidak  bekerja  berisiko  1.7  kali  lebih  besar  terkena obesitas  dibanding  responden  bekerja.  Status  pekerjaan berpengaruh  terhadap  gaya  hidup  responden  seperti kemampuan pemenuhan kebutuhan pangan dan aktivitas fisik  yang  dilakukan.  Monsivais et  al. (2015)  menyata- kan  bahwa  tidak  adanya  pendapatan  akan  berpengaruh pada  pembelian  dan  konsumsi  makanan  padat  energi yang dapat meningkatkan berat badan.

## Pengaruh  faktor  perilaku  konsumsi  terhadap obesitas
Perilaku  konsumsi  responden  yang  diteliti  meliputi perilaku  konsumsi  makanan/minuman  manis,  makanan berlemak,  sayuran,  dan  buah-buahan.  Laporan  RISKES DAS  2013  menyatakan  bahwa  perilaku  konsumsi makanan/minuman  manis  dan  berlemak  dikategorikan menjadi  tiga  bagian  yaitu  tidak  pernah,  kadang-kadang (konsumsi  makanan/minuman  manis  dan  berlemak  <7 kali/minggu),  dan  sering  (konsumsi  makanan/minuman manis dan berlemak ≥7 kali/minggu). Perilaku konsumsi sayuran  dan  buah-buahan  dikategorikan  menjadi  dua bagian  yaitu  cukup  (konsumsi  sayur  dan/atau  buah minimal 5 porsi/hari  selama 7 hari/minggu) dan kurang (konsumsi  sayur  dan/atau  buah  <5  porsi/hari  selama  7 hari/minggu) (Tabel 4).

## Hubungan  faktor  perilaku  konsumsi  makanan/ minuman manis terhadap obesitas
Jumlah  responden  obesitas  di  lima  provinsi  lebih banyak  untuk  kategori  sering  mengonsumsi  makanan/ minuman  manis  dibandingkan  dengan  kadang-kadang dan  tidak  pernah  mengonsumsi.  Nilai p =  0.000  berarti hubungan  faktor  perilaku  konsumsi  makanan/minuman manis  dan  prevalensi  obesitas  signifikan.  Nilai  OR  = 1.248  pada  responden  kadang  mengonsumsi  terhadap responden  tidak  pernah  berarti  responden  kadang mengonsumsi  makanan/minuman  manis  berisiko  1.2 kali lebih besar terkena obesitas. Nilai OR = 1.262 pada responden  sering  mengonsumsi  terhadap  responden tidak  pernah  berarti  responden  sering  mengonsumsi makanan/minuman  manis  memiliki  berisiko  1.3  kali lebih besar (Tabel 4).
Secara  teoritis,  makanan/minuman  manis  adalah sumber  yang  kaya  akan  karbohidrat.  Karbohidrat  yang dikonsumsi  disimpan  sebagai  glikogen  dalam  jumlah terbatas dan sisanya akan disimpan sebagai lemak. Kon- sumsi  makanan/minuman  manis  berlebih  dapat  menye- babkan terjadinya ketidakseimbangan energi dan sistem regulasi lemak yang berkontribusi dalam pengembangan obesitas (Nasution et al. 2016).
Hubungan  faktor  perilaku  konsumsi  makanan  ber- lemak terhadap obesitas
Frekuensi  responden  obesitas  paling  banyak mengonsumsi  makanan  berlemak  di  lima  provinsi adalah kadang-kadang (Tabel 4). Nilai p = 0.000 berarti
hubungan  faktor  perilaku  konsumsi  makanan  berlemak dan prevalensi obesitas signifikan. Nilai OR=1,489 pada responden  kadang-kadang  mengonsumsi  terhadap  res- ponden  tidak  pernah  berarti  bahwa  responden  kadang- kadang  mengonsumsi  makanan  berlemak  berisiko  1.5 kali  lebih  besar  terkena  obesitas.  Nilai  OR=2.235  pada responden  sering  mengonsumsi  terhadap  responden tidak  pernah  berarti  responden  sering  mengonsumsi makanan berlemak berisiko 2,2 kali lebih besar.
Jumlah  lemak  berlebih  yang  dikonsumsi  baik  itu lemak  jenuh  maupun  tak  jenuh  dapat  menyebabkan obesitas.  Lemak  memiliki  densitas  energi  yang  tinggi. Lemak  yang  berlebih  akan  disimpan  di  dalam  jaringan adiposa.  Meningkatnya  jaringan  adiposa  akan  disertai dengan  meningkatnya  leptin  yang  akan  berpengaruh terhadap  keseimbangan  energi  dan  kemudian  menye- babkan obesitas (Palupi 2016).
Hubungan  faktor  perilaku  konsumsi  sayuran  terha- dap obesitas
Jumlah  responden  obesitas  di  lima  provinsi  dengan kategori  kurang  mengonsumsi  sayuran  ternyata  lebih banyak dibandingkan dengan yang cukup mengonsumsi (Tabel  4).  Nilai p =0.000  berarti  hubungan  faktor perilaku  konsumsi  sayuran  dan  prevalensi  obesitas signifikan.  Nilai  OR=1.001  berarti  faktor  pola  kon- sumsi  sayuran  tidak  berhubungan  dengan  obesitas.  Hal tersebut  tidak  sesuai  dengan  penelitian  oleh  Aljadani et al. (2013)  yaitu  meningkatnya  konsumsi  sayuran  ber- banding terbalik dengan perubahan berat badan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rautiainen et  al. (2015)  menyatakan  bahwa  sayuran  dapat  mencegah bertambahnya berat badan melalui beberapa mekanisme. Kandungan mikronutrien seperti kalium dan magnesium berperan  dalam  mengendalikan  berat  badan.  Sayuran
mengandung serat yang tinggi dan beban glikemik yang rendah. Manusia membutuhkan asupan serat. Tingginya konsumsi  serat  larut  menyebabkan  mudahnya  asam empedu  dan  lemak  dikeluarkan  oleh  tubuh  serta menurunkan asupan gula dan lemak yang tinggi (Palupi 2016).

## Hubungan  faktor  perilaku  konsumsi  buah-buahan terhadap obesitas
Jumlah  responden  obesitas  dengan  kategori  kurang mengonsumsi  buah-buah  di  lima  provinsi  lebih  banyak dibandingkan  dengan  yang  cukup  mengonsumsi  (Tabel 4).  Nilai p =  0.000  berarti  hubungan  faktor  pola  kon- sumsi  buah-buahan  dan  prevalensi  obesitas  signifikan. Nilai OR = 0.957 berarti faktor perilaku konsumsi buah- buahan ini merupakan faktor protektif. Responden yang kurang mengonsumsi buah-buahan berkesempatan 1 kali lebih  besar  mengalami  obesitas  dibanding  kelompok yang cukup mengonsumsi buah-buahan.
Senyawa  bioaktif  polifenol  yang  ditemukan  pada buah-buahan  dapat  mencegah  penambahan  berat  badan melalui  sifat  antioksidan  dan  antiinflamasi  dengan meningkatkan  termogenesis  dan  pengeluaran  energi. Sama seperti sayuran, buah-buahan memiliki kepadatan energi yang rendah, kandungan air dan serat yang tinggi yang  dapat  meningkatkan  rasa  kenyang,  menurunkan asupan energi, dan lemak (Rautiainen et al. 2015).

## Pengaruh faktor gaya hidup terhadap obesitas
Gaya hidup responden yang diteliti adalah aktivitas fisik  berat.  Aktivitas  fisik  berat  adalah  kegiatan  fisik yang dilakukan minimal 10 menit hingga meningkatnya denyut nadi dan nafas. Aktivitas fisik berat ini dilakukan selama minimal 3 hari/minggu (Tabel 4).

## Tabel 4. Distribusi responden berdasarkan faktor perilaku konsumsi dan gaya hidup terhadap obesitas
No Variabel Sumatra Utara DKI Jakarta Kalimantan Timur Sulawesi Utara Papua Barat Total (n = 6103) Nilai p (obesitas) OR (95% CI) Obesitas (n = 764) Normal (n= 2445) Obesitas (n = 160) Normal (n = 297) Obesitas (n = 276) Normal (n = 679) Obesitas (n = 408) Normal (n = 780) Obesitas (n = 85) Normal (n = 209) n % n % n % n % n % n % n % n % n % n % n % Faktor Perilaku Konsumsi 1 Konsumsi makanan / minuman manis Sering 448  58.64  1385  56.64 79 49.37  161  54.21  151  54.71  419  61.71  223  54.66  426  54.62 56 65.88 131 62.68  3479  57.00 0.000* 1.262 (0.913- 1.746)** Kadang- kadang 288  37.70  997 40.78 75 46.88  126  42.42  115  41.67  247  36.38  176  43.14  331  42.44 25 29.41 68 32.54  2448  40.11 1.248 (0.899- 1.732)** Tidak pernah 28 3.66 63 2.58 6 3.75 10 3.37 10 3.62 13 1.91 9 2.21 23 2.95 4 4.71 10 4.78 176 2.89 2 Konsumsi makanan berlemak Sering 184  24.08  450 18.40 70 43.75  120  40.40 86 31.16  150  22.09  206  50.49  349  44.74 32 37.65 56 26.79  1703  27.90 0.000* 2.235 (1.361- 3.671)** Kadang- kadang 566  74.08  1939  79.31 89 55.63  175  58.93  186  67.39  516  75.99  201  49.26  422  54.10
53 62.435 146 69.86  4293  70.34 1.489 (0.912- 2.433)** Tidak pernah 14 1.84 56 2.29 1 0.62 2 0.67 4 1.45 13 1.91 1 0.25 9 1.15 0 0.0 7 3.35 107 1.76 3 Konsumsi sayuran Kurang 482  63.09  1548  63.31  117  73.13  221  74.41  145  52.54  385  56.70  299  73.28  590  75.64 46 54.12 92 44.02  3925  64.31 0.000* 1.001 (0.890- 1.125) Cukup 282  36.91  897 36.69 43 26.87 76 25.59  131  47.46  294  43.30  109  26.72  190  24.36
39 45.88 117 55.98  2178  35.69
4 Konsumsi buah-buahan
Kurang 611  79.97  1978  80.90  141  88.13  261  87.88  214  77.54  562  82.77  343  84.07  641  82.18 65 76.47 166 79.43  4982  81.63 0.000* 0.957 (0.829- 1.106) Cukup 153  20.03  467 19.10 19 11.87 36 12.12 62 22.46  117  17.23 65 15.93  139  17.82 20 23.53 43 20.57  1121  18.37 Faktor Gaya Hidup
1 Aktivitas fisik berat Tidak 447  58.51  1094  44.74  126  78.75  225  75.76  206  74.64  428  63.03  284  69.61  415  53.21
53 62.35 79 37.80  3357  55.00 0.000* 1.872 (1.666- 2.103) Ya 317  41.49  1351  55.26 34 21.25 72 24.24 70 25.36  251  36.97  124  30.39  365  46.79 32 37.65 130 62.20  2746  45.00
Keterangan: *Terdapat perbedaan signifikan ( p < 0.05); **Nilai faktor risiko terhadap kelompok tidak pernah mengonsumsi
Jumlah  responden  obesitas  di  lima  provinsi  yang tidak melakukan aktivitas berat lebih banyak dibanding- kan  dengan  yang  melakukan  aktivitas  fisik  berat.  Nilai p =0.000  berarti  hubungan  aktivitas  fisik  berat  dan prevalensi  obesitas  signifikan. Nilai  OR =  1.872  berarti responden  yang  tidak  melakukan  aktivitas  fisik  berat memiliki  risiko  sebesar  1.9  kali  dibanding  responden yang melakukan aktivitas fisik berat.
Aktivitas  fisik  diidentifikasi  sebagai  perilaku  gaya hidup  yang  penting  dalam  pengelolaan  berat  badan. Aktivitas  fisik  secara  intens  minimal  satu  jam  dalam seminggu berkaitan dengan penurunan kejadian obesitas secara  signifikan.  Aktivitas  fisik  dapat  memengaruhi keseimbangan  energi  yang  berdampak  pada  pengaturan berat badan (Jakicic et al. 2018).
Tingkat  asupan,  kecukupan  energi  dan  makro- nutrien
Berdasarkan  Tabel  5,  asupan  energi,  protein,  dan lemak  pada  orang  dewasa  obesitas  lebih  tinggi  diban- dingkan  orang  dewasa  normal.  Asupan  energi  dan karbohidrat  pada  orang  dewasa  obesitas  dan  normal tidak  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan.  Asupan protein  dan  lemak  menunjukkan  perbedaan  yang  signi- fikan.  Asupan  protein  dan  lemak  pada  masing-masing orang  dewasa  obesitas  adalah  77.82  g/orang/hari  dan 52.49  g/orang/hari  lebih  tinggi  daripada  orang  dewasa normal  masing-masing  yaitu  68.80  g/orang/hari  dan 45.34 g/orang/hari.
Tabel  5 .  Rataan  asupan  energi  dan  zat  gizi  makro  pada orang  dewasa  obesitas  dan  normal  di  lima provinsi
Zat Gizi Rata-rata Asupan Zat Gizi (per orang per hari) Nilai p Obesitas (n = 1693)  Normal (n = 4410) Energi (kkal) 1759.22±182.84 1690.14±155.11 0.051 Protein (g) 77.82±9.94 68.80±5.59 0.018* Lemak (g) 52.49±5.22 45.34±4.92 0.002* Karbohidrat (g) 247.71±26.78 254.60±24.25 0.121
Keterangan: *Terdapat perbedaan signifikan ( p < 0.05)
Kelebihan  asupan  protein  yang  dikonsumsi  akan disimpan sebagai lemak dan kelebihan asam amino akan dikeluarkan dari tubuh. Hal tersebut dapat menyebabkan kenaikan  berat  badan  jika  mengonsumsi  terlalu  banyak kalori saat mencoba meningkatkan asupan protein. Studi pada  tahun  2016  menyatakan  bahwa  asupan  protein yang  tinggi  ini  diasosiasikan  dengan  kenaikan  berat badan.  Asupan  protein  hewani  yang  tinggi  dikaitkan dengan risiko peningkatan timbulnya penyakit (Hernández- Alonso et al . 2015).
Asupan  lemak  yang  tinggi  mengandung  kalori  dua kali  lebih  banyak  dibanding  karbohidrat  dan  protein. Asupan  lemak  yang  tinggi  ini  akan  disimpan  dalam tubuh  seperti  jaringan  bawah  kulit,  rongga  perut,  dan jaringan  intramuskuler.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Wang et  al. (2020)  menyatakan  bahwa  meningkatnya asupan lemak 10 g/hari dapat meningkatkan berat badan sebesar  0.033  kg/hari  atau  12.20  kg/tahun  pada  perem-
puan  dan  0.023  kg/hari  atau  8500  kg/tahun  pada  laki- laki. Peningkatan asupan energi 10% per hari dari lemak dapat  meningkatkan  berat  badan  0.098  kg/hari  atau 35.60  kg/tahun  pada  perempuan  dan  0.092  kg/hari  atau 33.50 kg/tahun pada laki-laki.
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  tingkat  kecukupan energi,  protein,  dan  lemak  pada  orang  dewasa  obesitas lebih  tinggi  dibandingkan  orang  dewasa  normal.  Ber- dasarkan  pengelompokkan  angka  kecukupan  energi, karbohidrat, dan lemak, dapat disimpulkan bahwa status gizi keseluruhan responden baik obesitas dan normal ter- masuk dalam kategori kurang. Rataan tingkat kecukupan protein responden menunjukkan bahwa responden obesi- tas  melebihi  standar  yang  direkomendasikan  (>  120% AKP),  sementara  untuk  responden  normal  dikatakan cukup.
Tabel 6. Rataan kecukupan energi dan makronutrien  pada orang  dewasa  obesitas  dan  normal  di  lima provinsi Zat Gizi Rata-rata Kecukupan Zat Gizi (per orang per hari) Nilai p Obesitas (n = 1693) Normal (n = 4410) Energi (%) 78.54±8.58 75.36±6.03 0.056 Protein (%) 124.19±11.09 109.93±4.30 0.015* Lemak (%) 81.13±9.96 71.86±3.04 0.075 Karbohidrat (%) 71.33±9.71 71.34±7.79 0.673 Keterangan: *Terdapat perbedaan signifikan ( p < 0.05)
Hasil  analisis  pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa protein  ini  berkontribusi  terhadap  angka  kecukupan protein  (AKP).  Semakin  tinggi  kontribusi  terhadap AKP,  maka  semakin  tinggi  pula  peluang  terjadinya obesitas.  Protein  adalah  komponen  esensial  yang  ber- fungsi untuk pertumbuhan dan memelihara jaringan dan sel-sel tubuh. Protein dapat menghasilkan energi apabila tubuh  kekurangan  energi.  Tingkat  kecukupan  protein yang  berlebih  akan  menyebabkan  asam  amino  menga- lami  deaminiase,  suatu  kondisi  di  mana  tubuh  akan mengeluarkan  nitrogen,  sisa ikatan karbon diubah men- jadi  lemak  dan  disimpan  dalam  tubuh  (Brosnan et  al. 2011).  Protein  tidak  sama  dengan  lemak  yang  mampu menyimpan  asupannya  dalam  tubuh  jika  manumur mengonsumsi  secara  berlebih.  Jika  asupan  protein  ber- lebih maka akan disimpan dalam bentuk trigliserida. Hal ini merupakan penyebab naiknya jaringan lemak.
Pada  Tabel  7  disajikan  persentase  populasi  kecu- kupan  energi  dan  makronutrien  sangat  kurang,  kurang, normal,  dan  lebih  pada  orang  dewasa  obesitas  dan normal  di  lima  provinsi.  Orang  dewasa  obesitas  dan normal  menunjukkan adanya kekurangan dan kelebihan zat  gizi  sehingga  tidak  dapat  dikatakan  bahwa  hanya orang dewasa obesitas yang mengalami kekurangan dan kelebihan  zat  gizi.  Kecukupan  energi  yang  berlebih mencapai  6.78%  (108  orang  obesitas)  dari  jumlah responden  obesitas,  protein  yang  berlebih  mencapai 42.47%  (719  orang  obesitas),  lemak  yang  berlebih mencapai 16.89% (286 orang obesitas), dan karbohidrat yang  berlebih  mencapai  3.43%  (58  orang  obesitas).
DOI: 10.29244/jmpi.2021.8.2.88
Tabel 7. Persentase populasi kecukupan zat gizi pada orang dewasa obesitas dan normal di lima provinsi
Kecukupan Gizi Responden Orang Dewasa (%) Obesitas (n =1693) Normal (n = 4410) Energi Protein Lemak Karbohidrat Energi Protein Lemak Karbohidrat Sangat Kurang 45.42 27.05 53.69 55.58 49.71 31.22 61.45 56.15 Kurang 32.84 13.94 18.72 29.65 32.29 16.37 61.45 28.98 Cukup 15.36 16.54 10.69 11.34 13.20 15.87 17.55 10.77 Lebih 6.38 42.47 16.89 3.43 4.81 36.53 8.62 4.10
Pola makan harus seimbang agar dapat terjaga status gizi  normal.  Pola  makan  yang  tidak  seimbang  akan mengganggu  pertumbuhan,  perkembangan  otak,  dan sistem imun tubuh. Pengaturan diet dengan memperhati- kan jenis makanan yang dikonsumsi untuk menghindari risiko terjadinya obesitas.

## KESIMPULAN
Responden  orang  dewasa  pada  lima  provinsi menunjukkan 27.74% (1693 orang dewasa) dari jumlah responden  mengalami  obesitas.  Jumlah  responden perempuan  tiga  kali  lipat  mengalami  obesitas  lebih tinggi  dari  laki-laki  pada  provinsi  DKI  Jakarta,  Kali- mantan  Timur,  dan  Papua  Barat.  Responden  obesitas provinsi  Sumatra  Utara  dan  Kalimantan  Timur  lebih banyak tinggal di perkotaan, sementara responden obesi- tas dari provinsi DKI Jakarta 100% tinggal di perkotaan. Jumlah  responden  obesitas  tidak  bekerja  lebih  banyak dijumpai  di  provinsi  DKI  Jakarta  (52.50%)  dan  Kali- mantan Timur (51.81%).
Responden obesitas di lima provinsi sering mengon- sumsi makanan/minuman manis dan makanan berlemak, kurang  mengonsumsi  sayuran  dan  buah-buahan,  dan tidak melakukan aktivitas fisik.
Faktor risiko yang berhubungan signifikan terhadap prevalensi  obesitas  adalah  faktor  umur,  jenis  kelamin, tempat tinggal, tingkat pendidikan, dan status pekerjaan, perilaku  konsumsi  makanan/minuman  manis,  perilaku konsumsi  makanan  berlemak,  perilaku  konsumsi sayuran,  perilaku  konsumsi  buah-buahan,  dan  gaya hidup (aktivitas fisik).
Faktor risiko obesitas pada populasi responden beru- mur  >45  tahun  (OR=1.445),  perempuan  (OR=  2.334), bertempat  tinggal  di  perkotaan  (OR=1.575),  berpen- didikan  tinggi  (OR=1.847),  tidak  bekerja  (OR=1.675), sering  mengonsumsi  makanan/minuman  manis  (OR  = 1.262),  sering  mengonsumsi  makanan  berlemak  (OR  = 2.235), dan tidak melakukan aktivitas fisik berat (OR = 1.872).  Nilai  OR  perilaku  konsumsi  sayuran  =  1.001 berarti  tidak  ada  hubungan  antara  faktor  risiko  dan obesitas.  Nilai  OR  perilaku  konsumsi  buah-buahan  = 0.957  berarti  ini  merupakan  faktor  protektif.  Kelompok yang  mengonsumsi  buah-buahan  dapat  mengurangi risiko obesitas sebesar 0.957 kali.
Asupan  energi  dan  karbohidrat  pada  orang  dewasa obesitas  dan  normal  tidak  beda  signifikan.  Asupan protein dan lemak menunjukkan adanya beda signifikan dengan  asupan  protein  dan  lemak  pada  orang  dewasa obesitas  lebih  tinggi  (77.82  g/orang/hari  dan  52.49  g/ orang/hari)  daripada  orang  dewasa  normal  (68.80
g/orang/hari dan 45.34 g/orang/hari). Tingkat kecukupan protein  berbeda  nyata  dengan  responden  obesitas  mele- bihi  standar  yang  direkomendasikan  (>  120%  AKP) yaitu 124.19%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada  Badan Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan  Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia  atas  izin  yang  diberikan dalam  penggunaan  data  Riset  Kesehatan  Dasar (RISKESDAS)  2013  dan  Survei  Konsumsi  Makanan Individu  (SKMI)  2014  untuk  membantu  terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aljadani  HM,  Patterson  A,  Sibbritt  D,  Hutchesson  MJ, Jensen  ME,  Collins  CE.  2013.  Diet  quality, measured  by  fruit  and  vegetable  intake,  predicts weight  change  in  young  women.  J  Obes  2013: 525161. DOI: 10.1155/2013/525161.
Back IR, Oliveira RR, Silva ES, Marcon SS. 2018. Risk factors  associated  with  overweight  and  obesity  in Japanese-Brazilians.  J  Nutr  Metab  2018:  5756726. DOI: 10.1155/2018/5756726.
Bjeeregaard  LG,  Jensen  BW,  Angquist  L,  Osler  M,
Sørensen  TIA,  Baker  JL.  2018.  Change  in  over- weight  from  childhood  to  early  adulthood  and  risk of  type  2  diabetes.  N  Engl  J  Med  378(14):  2537- 2538. DOI: 10.1056/NEJMc1805984.
Brosnan ME, Brosnan JT, Young VR. 2011. Integration of  Metabolism  3:  Protein  and  Amino  Acids.  Nutri- tion  and  Metabolism,  Second  Edition.  Chichester: Willey-Blackwell.  DOI:  10.1002/9781444327779. ch5.
Chung  W,  Lim  S.  2020.  Factors  contributing  to  educa- tional  differences  in  obesity  among  women: Evidence  from  South  Korea.  BMC  Public  Health 20: 1136. DOI: 10.1186/s12889-020-09221-3.
Gbary  AR,  Kpozehouen  A,  Houehanou  YC,  Djrolo  F,
Amoussou  MPG,  Tchabi  Y,  Salamon  R,  Houinato DS. 2014. Prevalence and risk factors of overweight and  obesity:  Findings  from  a  cross-sectional community-based  survey  in  Benin.  Glob  Epidemic Obes 2014: 1-8. DOI: 10.7243/2052-5966-2-3.
Gibson RS. 2005. Principles of Nutritional Assessment.
Oxford University Press, Oxford UK.
Hernández-Alonso  P,  Sala-Salvadό  J,  Ruiz-Canela  M,
Corella  D,  Estruch  R,  Fito  M,  Arόs  F,  Gόmez- Gracia E, Fiol M, Lapetra J, Basora J, Serra-Majem L,  Muñoz  MA,  Buil-Cosiales,  Saiz  C,  Bullό  M. 2015. High dietary protein intake is associated with an  increased body  weight  and  total  death  risk. Clin Nutr  35(2):  496-506.  DOI:  10.1016/j.clnu.2015.03. 016.
Hsieh T-H, Lee JJ, Yu EW-R, Hu H-Y, Lin S-Y, Ho C- Y. 2020. Association between obesity and education level  among  the  elderly  in  Taipei,  Taiwan  between 2013 and 2015: A cross-sectional study. Sci Rep 10: 20285. DOI: 10.1038/s41598-020-77306-5.
Jakicic  JM,  Rogers  RJ,  Davis  KK,  Collins  KA.  2018. Role  of  physical  activity  and  exercise  in  treating patients  with  overweight  and  obesity.  Clin  Chem 64(1):  99-107.  DOI:  10.1373/clinchem.2017.272 443.
Jura  M,  Kozak  LP.  2016.  Obesity  and  related  conse- quences  to  ageing.  Age  38(1):  23.  DOI:  10.1007/ s11357-016-9884-3.
[Kemenkes]  Kementerian  Kesehatan  RI.  2013.  Riset Kesehatan  Dasar  2013. Jakarta (ID): Kemenkes.
[Kemenkes]  Kementerian  Kesehatan  RI.  2014.  Buku Studi  Diet  Total:  Survei Konsumsi  Makanan  Indi- vidu. Jakarta (ID): Kemenkes.
[Kemenkes]  Kementerian  Kesehatan  RI.  2018.  Riset Kesehatan  Dasar  2013. Jakarta (ID): Kemenkes.
Lemeshow  S,  Hosmer  D,  Janelle  K,  Stephen  L.  2003. Adequacy  of  Sample  Size  in  Health  Studies.  Uni- versity of Massachusetts.
Litwin  S.  2014.  Childhood  obesity  and  adulthood cardiovascular  disease:  Quantifying  the  lifetime cumulative  burden  of  cardiovascular  risk  factors.  J Am Coll Cardiol 64(15): 1588-1590. DOI: 10.1016/ j.jacc.2014.07.962.
Mannar  MGV,  Micha  R.  2020.  2020  Global  Nutrition Report  2020.  Development  Initiatives  Poverty Research Ltd, UK.
Mobbs  CV.  2014.  Encyclopedia  of  the  Neurological Sciences. Massachusetts (MA): Academic Press.
Monsivais  P,  Martin  A,  Suhrcke  M,  Forouhi  NG, Wareham  NJ.  2015.  Job-loss  and  weight  gain  in British  adults:  Evidence  from  two  longitudinal studies. Soc Sci Med 143: 223-231. DOI: 10.1016/j. socscimed.2015.08.052.
Mosli  HH,  Kutbi  HA,  Alhasan  AH,  Mosli  RH.  2020. Understanding  the  interrelationship  between  educa- tion,  income,  and  obesity  among  adults  in  Saudi Arabia. Obes Facts  13:  77-85. DOI:  10.1159/00050 5246.
Nasution  R,  Herqutanto,  Yuliana.  2016.  Eating  sweet foods habit  and other  factors that  related to  obesity on  civil  pilot  in  Indonesia.  Health  Sci  J  Indonesia 7(2):  134-139.  DOI:  10.22435/hsji.v7i2.5437.134- 139.
Nurwanti  E,  Hadi  H,  Chang  J-S,  Chao  JCJ,  Para- mashanti  BA,  Gittelsohn  J,  Bai  CH.  2019.  Rural- urban  differences  in  dietary  behavior  and  obesity: Results  of  the  Riskesdas  study  in  10-18-year-old Indonesian  children  and  adolescents.  Nutrients 18(11): 2813. DOI: 10.3390/nu11112813.
Oddo  VM,  Maehara  M,  Rah  JH.  2019.  Overweight  in Indonesia: An observational study of trends and risk factors among adults and children. BMJ Open 9(9): e031198. DOI: 10.1136/bmjopen-2019-031198.
Palupi  MP.  2016.  Faktor  Risiko  Obesitas  Sentral  pada Orang Dewasa di Indonesia. [Tesis]. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.
Peters  R,  Amugsi  DA,  Mberu  B,  Ensor  T,  Hill  AJ,
Newell  JN,  Elsey  H.  2019.  Nutrition  transition, overweight  and  obesity  among  rural-to-urban  mig- rant  women  in  Kenya.  Public  Health  Nutr  22(17): 3200-3210. DOI: 10.1017/S1368980019001204.
Rautiainen S, Wang L, Lee I-M, Manson JE, Buring JE,
Sesso  HD.  2015.  Higher  intake  of  fruit,  but  not vegetables  or  fiber,  at  baseline  is  associated  with lower  risk  of  becoming  overweight  or  obese  in middle-aged  and  older  women  of  normal  BMI  at Baseline. J Nutr  145(5):  960-968. DOI:  10.3945/jn. 114.199158.
Sari  K,  Amaliah  N.  2014.  Hubungan  Faktor  sosial demografi  dan  kegemukan  pada  penduduk  dewasa di  Indonesia  tahun  2007  dan  2010  (Analisis  data RISKESDAS 2007 dan 2010). J Ekologi Kesehatan 13(4): 328-339.
[UU]  Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  26 Tahun 2007 Tentang Penataan Ruang. 2007.
[WHO]  World  Health  Organization.  2000.  Obesity: Preventing  and  Managing  the  Global  Epidemic. Geneva: WHO.
[WHO]  World  Health  Organization.  2014.  Indonesia: NCD Country Profile. Geneva: WHO.
Wang  L,  Wang  H,  Zhang  B,  Popkin  BM,  Du  S.  2020. Elevated  Fat  intake  increases  body  weight  and  the risk  of  overweight  and  obesity  among  Chinese adults:  1991-2015  trends.  Nutrients  12(11):  3272. DOI: 10.3390/nu12113272.
Wulansari A, Martianto D, Baliwati YF. 2016. Estimasi kerugian ekonomi akibat obesitas pada orang dewasa di Indonesia. J Gizi Pangan 11(2): 159-168.
JMP-12-21-18-Naskah  diterima  untuk  ditelaah  pada  28  Juli  2021.  Revisi makalah  disetujui  untuk  dipublikasi  pada  20  September  2021.  Versi Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jmpi