## PEMODELAN RISIKO KEJADIAN DIABETES MELLITUS DAN HIPERTENSI BERDASARKAN REGRESI LOGISTIK BIRESPON
1 Marisa Rifada, 2 Nur Chamidah, 3 Sely Novika Norrachma 1,2,3 Program Studi Satistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, Surabaya
Alamat E-mail : marisa.rifada@fst.unair.ac.id

## ABSTRAK
Diabetes  dan  hipertensi  merupakan  penyakit  yang  berhubungan  erat.  Mereka  sering terjadi  bersama-sama  sehingga  dianggap  sebagai  “komorbiditas”  (penyakit  yang mungkin  ada  pada  pasien  yang  sama).  Penderita  hipertensi  dapat  mempunyai  risiko terkena  diabetes.  Demikian  pula  sebaliknya,  risiko  hipertensi  juga  dapat  dialami  oleh penderita  diabetes.  Untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh  faktor-faktor  yang  secara signifikan mempengaruhi peluang kejadian sesorang terkena suatu penyakit akan lebih bermanfaat  apabila  dirumuskan  dalam  bentuk  matematis.  Salah  satu  analisis  statistik yang  dapat  menggambarkan  kejadian  tersebut  adalah  analisis  regresi  logistik  birespon yang  merupakan  pengembangan  dari  regresi  logistik  jika  terdapat  dua  variabel  respon biner dengan asumsi ada hubungan  yang signifikan antar variabel respon. Berdasarkan analisis data secara deskriptif, diabetes dan hipertensi lebih banyak terjadi pada laki-laki dibandingkan perempuan, serta paling banyak terjadi pada usia 55-64 tahun. Responden yang  memiliki Body  Mass  Index (BMI)  >  30  Kg/  m 2 cenderung  terkena  Diabetes. Sedangkan  responden  yang  terkena  Hipertensi  memiliki  BMI  antara  25  –  30  Kg/  m 2 . Dalam  penelitian  ini  diperoleh  nilai odds  ratio (  )  sebesar  1.1454  yang  artinya terdapat dependensi antara kejadian Diabetes dengan Hipertensi.
Kata Kunci : Diabetes Mellitus, Hipertensi, Regresi Logistik Biner, Odds ratio.

## PENDAHULUAN
Diabetes  menjadi  masalah  kesehatan yang  perlu  mendapat  perhatian  khusus untuk  segera  ditangani  karena  setiap tahun  jumlah  penderita  diabetes  di Indonesia semakin
meningkat.
Berdasarkan laporan International Diabetes  Federation,  pada  tahun  2011 Indonesia  berada  pada  peringkat  ke-10
untuk jumlah penderita diabetes terbanyak  di  dunia,  yaitu  sebanyak  7,2 juta  jiwa.  Pada  tahun  2013,  Indonesia meningkat  menjadi    peringkat  ke-7 dengan jumlah penderita diabetes mencapai  8,5  juta  jiwa.  Tahun  2014, jumlah  penderita  diabetes  di  Indonesia semakin  meningkat  hingga  mencapai  9,1 juta  jiwa  dan  Indonesia  berada  pada
peringkat  ke-5  untuk  jumlah  penderita diabetes terbanyak di dunia.
Selain  diabetes,  hipertensi  (tekanan darah  tinggi)  juga  merupakan  penyakit yang perlu diwaspadai. Hipertensi merupakan  suatu  penyakit  kronis  yang sering  disebut  “pembunuh  diam-diam” karena  pada  umumnya  pasien  tidak mengetahui  bahwa  mereka  menderita penyakit hipertensi sebelum memeriksakan  tekanan  darahnya.  Selain itu  penderita  hipertensi  umumnya  tidak mengalami  suatu  tanda  atau  gejala sebelum terjadi komplikasi [1]. Prevalensi hipertensi di Indonesia sebesar 26,5%  pada  tahun  2013,  tetapi  yang terdiagnosis oleh tenaga kesehatan dan/atau  riwayat  minum  obat  hanya sebesar  9,5%.  Hal  ini  menunjukkan
bahwa sebagian besar kasus hipertensi di masyarakat belum  terdiagnosis dan terjangkau pelayanan kesehatan [2].
Diabetes  dan  hipertensi  merupakan penyakit  yang berhubungan  erat.  Mereka sering  terjadi  bersama-sama  sehingga dianggap sebagai
“komorbiditas”
(penyakit  yang mungkin ada pada pasien yang  sama).  Penderita  hipertensi  dapat mempunyai  risiko  terkena  diabetes. Demikian pula sebaliknya, risiko hipertensi  juga  dapat  dialami  oleh penderita diabetes.
Diabetes dan hipertensi  cenderung  terjadi  bersama- sama  antara  lain  disebabkan  karena mereka berbagi ciri-ciri fisiologis tertentu, yaitu efek yang disebabkan oleh masing-masing penyakit cenderung membuat  penyakit  lain  yang  lebih mungkin terjadi.[3] Hubungan antara risiko kejadian suatu penyakit dan faktor-faktor yang mempengaruhinya akan lebih bermanfaat apabila  dirumuskan  dalam  bentuk  model matematis,  yaitu  untuk  melihat  seberapa besar  pengaruh  faktor-faktor  yang  secara signifikan mempengaruhi peluang kejadian seseorang terkena suatu penyakit.  Salah  satu  analisis  statistika yang  digunakan  untuk  melihat  hubungan antara  variabel  respon  kategorik  dengan variabel-variabel prediktor kategorik
maupun kontinu adalah regresi logistik. Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh Rahman yang
menyimpulkan  bahwa  faktor  risiko  yang berhubungan  dengan  kejadian  diabetes adalah  obesitas  umum,  obesitas  sentral, konsumsi  sayur  dan  buah,  merokok  dan stres  [4].  Sedangkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Rahajeng  menghasilkan kesimpulan bahwa faktor risiko hipertensi di Indonesia adalah umur, pria, pendidikan  rendah,  kebiasaan  merokok, konsumsi minuman berkafein >1 kali per hari,  konsumsi  alkohol,  kurang  aktivitas fisik, obesitas dan obesitas sentral [5].
Sampai  saat  ini,  penelitian-penelitian yang  telah  dilakukan  hanya  memodelkan
risiko  kejadian  diabetes  dan  hipertensi secara sendiri-sendiri. Padahal ada hubungan yang erat diantara diabetes dan hipertensi,  sehingga  akan  lebih  realistis jika  dimodelkan  secara  bersama-sama (simultan).  Oleh  karena  itu,  pendekatan model yang dikembangkan dalam penelitian  ini  adalah  model  regresi logistik birespon yang merupakan pengembangan  dari  regresi  logistik  jika terdapat dua variabel respon biner dengan asumsi  ada  hubungan  yang  signifikan antar variabel respon.
Misalkan  terdapat  2  variabel  random (Y 1 ,Y 2 ) dimana Y 1 dan Y 2 bernilai 0 atau 1.  Jika  kedua  respon  berkorelasi  maka terdapat  empat  level  pasangan  respon biner  tersebut  yang  selanjutnya  dapat dilabelkan dengan (1,1) untuk Y 1 = 1 dan Y 2 =1  ;  (1,0)  untuk  Y 1 =  1  dan  Y 2 =  0  ;
(0,1) untuk Y 1 = 0 dan Y 2 = 1, dan (0,0) untuk  Y 1 =  0  dan  Y 2 =  0.  Peluang marginal  untuk  masing-masing  variabel respon  dinotasikan  dengan p 1 = Pr Y 1 = 1 ( ) dan p 2 = Pr Y 2 = 1 ( ) . Jika terdapat sebanyak p  buah  variabel  prediktor x 1 , x 2 ,..., x p maka  nilai p 1 x ( ) dan p 2 x ( ) adalah  sebagai berikut:
    01 11 1 21 2 1 1 01 11 1 21 2 1 exp ... (x) 1 exp ... p p p p x x x x x x  
                 (1)     02 12 1 22 2 2 2 02 12 1 22 2 2 exp ... (x) 1 exp ... p p p p x x x x x x  
                 (2)
Untuk  mendapatkan  nilai β ,  maka persamaan  (1)  dan  (2)  ditransformasi dengan  transformasi  logit,  sehingga diperoleh  fungsi (x) g yang  linier  dalam parameter-parameternya [6]. Model transformasi  logit  untuk  j=1,2  adalah sebagai berikut : (x) (x) ln 1 (x) j j j g             0 1 1 2 2 ... j j j pj p x x x           T j β x (3)
Sehingga  model  regresi  logistik  biner birespon  dinyatakan  oleh  fungsi  logit g 1 x ( ) dan g 2 x ( ) sebagai berikut : 1 1 1 (x) (x) ln 1 (x)
g           01 11 1 21 2 1 ... p p x x x
         1  T β x (4) 2 2 2 (x) (x) ln 1 (x) g           2 12 1 22 2 2 ... j p p x x x          2  T β x (5)
dengan  p  adalah  banyaknya  variabel
prediktor, 01 11 21 1 , , ,..., T p          1 β , 02 12 22 2 , , ,..., T p
         2 β dan 1 2 1, , ,..., T p x x x      x .
 adalah  odds  ratio  yaitu  ukuran asosiasi yang menunjukkan bahwa terdapat  dependensi  atau  ketergantungan antara  variabel  respon  Y 1 dan  Y 2 [7].
Nilai odds  ratio dirumuskan  sebagai berikut :
11 00 10 01       (6)
dengan  nilai 0   jika  Y 1 dan  Y 2 tidak saling  bebas,  dan  sebaliknya  jika  Y 1 dan Y 2 saling bebas maka 1   .
Menurut [8] menyatakan bahwa peluang  gabungan  diperoleh  sebagai berikut:
    1 2 11 1 2 1 1 , 1 2 , 1 a a b                   (7)
Dimana    1 2 1 1 a
       dan   1 2 4 1 b        .  Sedangkan  untuk
mencari 10  , 01  dan 00  dapat  diperoleh dari 1  ,
2  dan 11  .
Parameter model regresi logistik biner birespon diestimasi dengan menggunakan metode Maximum  Likelihood  Estimation (MLE).  Langkah  awal  dalam  penaksiran parameter  dengan  metode  MLE  adalah
membentuk fungsi likelihood dari variabel random birespon berikut :   10 01 00 11 11 10 01 00 1 n y y y y i L         (8)
Selanjutnya  membentuk  fungsi log- natural likelihood seperti berikut :   10 01 00 11 11 10 01 00 1 ln n y y y y i               11 11 10 10 01 01
1 ( ln ln ln n i y y y         00 00 ln ) y  (9)
Untuk  mendapatkan  nilai ˆ  yang memaksimumkan fungsi log-natural likelihood ,  maka  fungsi    diturunkan terhadap ˆ  dan hasilnya disama dengankan nol.
  10 10 11 11 1 11 10 ( n i y y   
               01 01 00 00 01 00 ) y y             (10)
Penduga  untuk  tidak  dapat  diperoleh secara  langsung,  karena  fungsi  yang dihasilkan  berbentuk  implisit  sehingga diperlukan metode iterasi Newton Raphson. Selanjutnya  hubungan  antara  risiko kejadian  diabetes  dan  hipertensi  dengan faktor-faktor yang diduga
mempengaruhinya  dimodelkan  dengan pendekatan  regresi  logistik  birespon.
Dengan  mengetahui  bentuk  model  ini, diharapkan kejadian diabetes dan hipertensi dapat  terdeteksi  sejak dini dan dapat dilakukan
langkah-langkah pencegahan  sejak  awal  agar  tidak  terjadi komplikasi  ke  penyakit  lainnya  sehingga dapat mengurangi angka kejadian diabetes dan hipertensi.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Jenis  penelitian  yang  akan  dilakukan merupakan  penelitian  epidemiologi  yang bersifat  observasional  analitik  yang bertujuan menjelaskan faktor-faktor yang berhubungan  dengan  kejadian  Diabetes dan Hipertensi dengan melakukan pengamatan  terhadap  subyek  penelitian menggunakan desain studi kasus-kontrol.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dat  primer dan sekunder. Data primer  untuk  mengetahui  faktor-faktor risiko  dengan  menggunakan  kuesioner dengan melakukan wawancara dan pengukuran  langsung  pada  variabel- variabel  yang  diperlukan.  Data  sekunder untuk mengetahui profil kesehatan responden,  diperoleh  dari  catatan  rekam medis pasien.
Variabel  penelitian  yang  digunakan adalah sebagai berikut :
Y 1 : Kejadian Diabetes Y 2 : Kejadian Hipertensi X 1 : Usia X 2 : Jenis Kelamin X 3 : BMI (Body Mass Index) X 4 : Lingkar Pinggang X 5 : Aktifitas Fisik X 6 : Riwayat Keluarga Diabetes X 7 : Riwayat Keluarga Hipertensi X 8 : Konsumsi Sayur dan Buah X 9 : Kebiasaan Merokok

## Metode Analisis
Tahapan  analisis  data  yang  dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Analisis  deskriptif  karakteristik responden dan faktor risiko diabetes dan hipertensi, dilakukan dengan menyajikan distribusi
frekuensi  dari  variabel  yang diteliti dan disajikan dalam bentuk tabel dan grafik.
2. Analisis  regresi  logistik  birespon untuk memodelkan kejadian diabetes dan hipertensi.
3. Membuat  interpretasi  dari  model yang dihasilkan.

## HASIL PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  poli penyakit dalam RSU Haji Surabaya pada bulan  Agustus  -  September  tahun  2016. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini  sebanyak  120  orang,  yaitu  pasien yang  teridentifikasi  menderita  Diabetes Mellitus  Tipe  2  sebanyak  30  orang, pasien  penderita  Hipertensi  sebanyak  30 orang, pasien penderita Diabetes Mellitus Tipe 2 dan Hipertensi sebanyak 30 orang, dan pasien yang bukan penderita Diabetes  Mellitus  Tipe  2  dan  Hipertensi sebanyak  30  orang.  Jadi  total  responden dalam penelitian ini sebanyak 120 orang.
Sebagai  gambaran  awal  dilakukan analisis  statistika  deskriptif  terhadap semua  variabel  yang  diteliti  untuk mengetahui karakteristik responden penelitian  dan  disajikan  dalam  Tabel  1 berikut.
Tabel 1. Persentase karakteristik responden penelitian secara parsial
Tabel  1  menyajikan  karakteristik  data responden secara parsial. Artinya, karakteristik responden dianalisis berdasarkan  variabel  kejadian  Diabetes sendiri  dan  kejadian  Hipertensi  sendiri.
Berdasarkan  Tabel  1,  diketahui  bahwa kejadian  Diabetes  lebih  banyak  terjadi pada  responden  laki-laki  dibandingkan perempuan,  begitu  juga  dengan  kejadian Hipertensi.  Diabates  dan  Hipertensi paling  banyak  terjadi  pada  responden yang  berusia  55  -  64  tahun.  Responden yang memiliki Body Mass Index (BMI) > 30  Kg/  m 2 cenderung  terkena  Diabetes. Sedangkan  responden  yang  terkena Hipertensi  memiliki  BMI  antara  25  –  30 Kg/  m 2 .  BMI  orang  dewasa  normalnya ialah antara 18,5 – 25 Kg/ m 2 . Jika lebih dari  25  Kg/m 2 maka  dapat  dikatakan seseorang  tersebut  mengalami  obesitas. Obesitas  juga  dapat  diukur  melalui lingkar pinggang. Responden yang menderita  Diabetes  cenderung  memiliki lingkar pinggang yang semakin besar.
Dari  segi  riwayat  keluarga,  responden yang memiliki riwayat
keluarga menderita  Diabetes  cenderung  terkena Diabetes juga. Selain itu, responden yang memiliki  riwayat  keluarga  menderita
Hipertensi juga cenderung terkena Diabetes  juga.  Namun,  responden  yang memiliki  riwayat  keluarga  menderita Diabetes tidak cenderung terkena Hipertensi.  Akan  tetapi,  responden  yang memiliki  riwayat  keluarga  menderita Hipertensi juga cenderung terkena
Hipertensi juga. Responden yang menderita  Diabetes  lebih  banyak  yang tidak  biasa  mengkonsumsi  sayur  dan buah setiap hari.
Apabila  variabel  kejadian  Diabetes dan  kejadian  Hipertensi  diamati  secara bersama-sama  (simultan)  maka  variabel kejadian
Diabetes dan kejadian Hipertensi  akan  menghasilkan  empat kemungkinan  (kategori)  yaitu  kategori (0,0)  apabila  tidak  terjadi  Diabetes  dan tidak  Hipertensi,  kategori  (0,1)  apabila tidak terjadi Diabetes tapi terjadi
Hipertensi,  kategori  (1,0)  apabila  terjadi Diabetes  tapi  tidak  Hipertensi  dan kategori  (1,1)  apabila  terjadi  Diabetes dan Hipertensi.
Dalam  Tabel  2  akan  disajikan  hasil analisis  statistika  deskriptif  karakteristik responden  jika  kejadian  Diabetes  dan kejadian Hipertensi diamati secara bersama-sama.
Tabel 2. Persentase karakteristik responden penelitian secara simultan
Setelah  diketahui  deskripsi  statistik dari  responden  penelitian,  selanjutnya dilakukan analisis regresi logistik birespon. Analisis regresi logistik birespon  dilakukan  dengan  memodelkan variabel  prediktor  (usia,  jenis  kelamin, BMI,  lingkar  pinggang,  Aktifitas  Fisik, Riwayat  Keluarga  Diabetes,  Riwayat Keluarga  Hipertensi,  Konsumsi  Sayur dan  Buah  dan  Kebiasaan  Merokok) dengan  dua  variabel  respon,  yaitu kejadian Diabetes dan kejadian Hipertensi. Analisis regresi logistik biner birespon  bertujuan  untuk  mengetahui peranan semua variabel prediktor terhadap variabel respon secara bersama- sama  (simultan).  Dengan  menggunakan software  R  versi  3.3.1  dengan  package vglm diperoleh  nilai  penaksir  parameter regresi  logistik  biner  birespon  yang disajikan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil analisis regresi logistik birespon
Berdasarkan hasil pada Tabel 3 diperoleh model sebagai berikut : Model logit 1 :
1 01 11 1 21 2 91 9 1 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ln X X ... X ˆ 1                  
g 1 x ( ) = -3.69831+ 0.81761X 1 -1.98378X 2 + 0.75741X 3 5 4 6 +1.08269X + 0.28532X + 2.8102X 7 8 9 -0.53749X - 0.21007X + 0.58045X
Model logit 2 :
2 02 12 1 22 2 92 9 2 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ln X X ... X ˆ 1                     2 1 2 0.75525 0.42229X
0.79039X g x     5
3 4 0.06162X 0.05959X 0.11588X   
7 6 8 0.88095X 1.67911X 0.35604X   
9 0.35558X

## 
Model peluang marjinal Y 1 :
      01 11 1 21 2 91 9 1 01 11 1 21 2 91 9 ˆ ˆ ˆ ˆ exp X X ... X ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 1 exp X X ... X x                    1 2 3 5 4 7 6 8 9 1 2 3 5 4 7 6 3.69831 0.81761X
1.98378X 0.75741X exp 1.08269X 0.28532X +2.8102X 0.53749X 0.21007X 0.58045X 3.69831 0.81761X 1.98378X 0.75741X 1.08269X 0.28532X 1 exp +2.8102X 0.53749X
                                   8 9 0.21007X 0.58045X  
                  
Model peluang marjinal Y 2 :       02 12 1 22 2 92 9 2 02 12 1 22 2 92 9 ˆ ˆ ˆ ˆ exp X X ... X ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 1 exp X X .... X x                    1 2 3 5 4 7 6 8 9 1 2 3 5 4 6 0.75525 0.42229X
0.79039X 0.06162X exp 0.05959X 0.11588X 0.88095X 1.67911X 0.35604X 0.35558X 0.75525 0.42229X 0.79039X 0.06162X 1 xp 0.05959X 0.11588X
0.88095X 1.6791 e                                     7 8 9 1X 0.35604X 0.35558X                  
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi logistik  birespon  diperoleh  nilai  odds ratio    sebesar  1.1454.  Odds  ratio yaitu  ukuran  asosiasi  yang  menunjukkan bahwa terdapat dependensi atau ketergantungan antara variabel respon Y 1 dan Y 2 , dengan nilai   0   jika Y 1 dan Y 2 tidak saling bebas, dan sebaliknya jika Y 1 dan  Y 2 saling  bebas  maka 1   . Dengan  demikian,  dalam  penelitian  ini dapat dikatakan bahwa terdapat dependensi  antara  kejadian  Diabetes  dan kejadian Hipertensi.
Selanjutnya  dapat  dihitung  peluang masing-masing  kategori  menggunakan persamaan (7), yaitu :
    1 2 11 1 1 2 a a b
       Dimana    1 2 1 1 a        dan   1 2 4 1 b        .  Sedangkan  untuk mencari  peluang  kategori  lain,  yaitu
10 1 11      , 01 2 11      , dan 00 11 10 01 1         .
Sebagai  contoh,  misalkan  seseorang yang  berusia  58  tahun  (X 1 =3),  berjenis kelamin  laki-laki  (X 2 =1),  memiliki  berat badan 70 Kg dengan tinggi badan 163 cm sehingga  memiliki  BMI  sebesar  26,35 Kg/m2  (X 3 =2)  dan  lingkar  pinggang sebesar  97  cm  (X 4 =2),  tidak  terbiasa melakukan  aktifitas  fisik  setiap  hari (X 5 =0), memiliki riwayat keluarga diabetes  (X 6 =1)  dan  riwayat  keluarga hipertensi  (X 7 =1),  tidak  biasa  konsumsi sayur  dan  buah  setiap  hari  (X 8 =0),  dan biasa  merokok  setiap  hari  (X 9 =1),  maka dapat  dihitung  peluang  dari  masing- masing kategori, yaitu : Model logit 1 :
      1
3.69831 0.81761 3 1.98378 1 g x           0.75741 2 1.08269 2 0.28532 0          +2.8102 1 0.53749 1 0.21007 0     0.58045 1  = 3.3041 Model logit 2 :       2 0.75525 0.42229 3 0.79039 1
g x           0.06162 2 0.05959 2 0.11588 0   
   
  0.88095 1 1.67911 1 0.35604 0      0.35558 1 
= 0,87091
Model peluang marjinal Y 1 :
              1 1 1 exp ˆ 1 exp exp 3.3041
1 exp 3.3041
0.964569 g x x
g x   
 

Model peluang marjinal Y 2 :               2 2 2 exp ˆ 1 exp exp 0.87091 1 exp 0.87091 0.704935
g x x g x     

## 
Selanjutnya  dapat  dihitung  peluang masing-masing kategori, yaitu :
   1 2 1 1 a
          1 0.964569 0.704935 1.1454
1 4 75
1 .2 2 4        1 2 4 1 b              4 1.1454 1.1454 1 0.964569 0.7049 0 4 8 35 . 529          1 2 11 1 1 2 a a b          1 2 1 1.1454 1 2 1.2 0.68096 42754 0.45298) 8 (1.242754      10 1 11 0.964569 - 0.680968
      0.28 = 3601
01 2 11 0.704935 0.680968        0.023967  00 11 10 01 1         1 0.680968 0.283601 0.02396
0.0 1 7 1 464
 
 

Dari uraian diatas dapat diinterpretasikan bahwa seorang laki-laki yang  berusia  58  tahun,  memiliki  berat badan 70 Kg dengan tinggi badan 163 cm dan  lingkar  pinggang  sebesar  97  cm, tidak  terbiasa  melakukan  aktifitas  fisik setiap  hari,  memiliki  riwayat  keluarga diabetes  dan  riwayat  keluarga  hipertensi, tidak  biasa  konsumsi  sayur  dan  buah setiap hari, dan biasa merokok setiap hari akan memiliki risiko terkena diabetes dan hipertensi  secara  bersama-sama  sebesar 68.1  persen,  risiko  terkena  diabetes  saja
sebesar  28.36  persen,  risiko  terkena hipertensi  saja  sebesar  2.4  persen  dan risiko  tidak  terkena  diabetes  maupun hipertensi  sebesar  1.15  persen.  Dengan demikian  orang  tersebut  memiliki  risiko yang  tinggi  untuk  terkena  diabetes  dan hipertensi, maka dianjurkan segera periksa lebih lanjut di laboratorium untuk mencegah  terjadinya  komplikasi  dan selanjutnya dapat melakukan pencegahan dengan  mengubah  gaya  hidup,  misalnya dengan  mengubah  pola  makan  dan  olah raga.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  RKAT Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Tahun 2016  Nomor SP POPA 18148/UN3/KU/2016.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut :
1.  Secara  deskriptif,  diketahui  bahwa kejadian  Diabetes  lebih  banyak terjadi  pada  responden  laki-laki dibandingkan  perempuan,  begitu juga  dengan  kejadian  Hipertensi. Diabates  dan  Hipertensi  paling banyak terjadi pada responden yang berusia  55  -  64  tahun.  Responden yang  memiliki Body  Mass  Index
(BMI)  >  30  Kg/  m 2 cenderung terkena Diabetes. Sedangkan responden  yang  terkena  Hipertensi memiliki  BMI  antara  25  –  30  Kg/ m 2 .  Responden  yang  menderita
Diabetes cenderung memiliki lingkar  pinggang  yang  semakin besar.  Dari  segi  riwayat  keluarga, responden  yang  memiliki  riwayat keluarga menderita Diabetes cenderung  terkena  Diabetes  juga. Selain itu, responden yang memiliki riwayat keluarga
menderita Hipertensi juga cenderung  terkena  Diabetes  juga. Namun,  responden  yang  memiliki riwayat keluarga menderita Diabetes  tidak  cenderung  terkena Hipertensi.  Akan  tetapi,  responden yang  memiliki  riwayat  keluarga menderita Hipertensi juga cenderung  terkena  Hipertensi  juga. Responden yang menderita Diabetes  lebih  banyak  yang  tidak terbiasa  mengkonsumsi  sayur  dan buah setiap hari 2.  Berdasarkan  hasil  analisis  regresi logistik  birespon  diperoleh  nilai odds ratio   sebesar 1.1454. Dengan demikian,  dalam  penelitian  ini terdapat dependensi antara kejadian Diabetes dan kejadian Hipertensi.

## SARAN
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  penelitian epidemiologi  yang  bersifat  observasional analitik  yang  bertujuan  menjelaskan faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan kejadian  Diabetes  dan  Hipertensi  dengan melakukan  pengamatan  terhadap  subyek penelitian  menggunakan  desain  studi kasus-kontrol.
Untuk penelitian selanjutnya dapat digunakan jenis penelitian  yang  lain,  misalnya  desain studi  cohort  dan  eksperimental.  Selain itu,  penelitian  ini  menggunakan  package yang  sudah  tersedia  di  R,  yaitu vglm untuk  melakukan  analisis  regresi  logistik birespon.  Untuk  penelitian  selanjutnya dapat  dicoba  untuk  membuat  program sendiri  di  R  lalu  dibandingkan  hasilnya dengan package yang sudah ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Chobanian A. V, Bakris G, L, Black, 2004, The Seventh Report of the Joint National  Committee  on  Prevention,
Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure, .
[2] Kementrian  Kesehatan  (Kemenkes) RI.,  2014., Situasi  dan  Analisis Diabtes .  Jakarta  :  Pusat  Data  dan Informasi
[3] Epstein,  M,  Sowers,  JR,  1992, Diabetes  mellitus  and  hypertension, Hypertension. Volume 19, Hal :403
[4] Rahman,A,W.,  Amiruddin,  R.,  Noor, B.  N.,  2013.,  Faktor  Risiko  dan Deteksi  Dini  Kejadian  Diabetes Mellitus Tipe 2 di Kecamatan Tempe Kabupaten  Wajo, Jurnal  Media
Kesehatan  Masyarakat  Indonesia, Volume 2 No. 1;Hal : 10
[5] Rahajeng dan Tuminah, 2009, Prevalensi Hipertensi dan Determinannya  di  Indonesia.  pusat Penelitian  Biomedis  dan  Farmasi, Badan Penelitian Kesehatan Departemen Kesehatan RI, Jakarta
[6] Hosmer,  D.W.  dan  Lemeshow,  S., 2000.  Applied  Logistic  Regression.
John Wiley and Sons. New York
[7] Cessie,  L.  dan  Houwelingen,  J.C., 1994, Logistic Regression for
Correlated  Binary  Data, Applied
Statistics, Volume 42, Hal : 95-108
[8] Dale,  J.R,  1986,  Global  Cross-Ratio Models for Bivariate, Discrete, Ordered, Response, Biometrics,
Volume 42, Hal : 909-917