## KORELASI GLUKOSA DARAH PUASA DENGAN KOMPOSISI TUBUH PADA SUBJEK WANITA DENGAN KELEBIHAN BERAT BADAN DAN OBESITAS
Maya Kumalasari Sugiyanto* 1 , Fatmayanti Nawai 1 , Novian Swasono Hadi 1 , Denny Indra Setiawan 1 1 Jurusan Gizi, Poltekkes Kemenkes Gorontalo
* Korespondensi: Jl. Taman Pendidikan No 36 Kota Timur Kota Gorontalo- Gorontalo Email: maya@poltekkesgorontalo.ac.id

## ABSTRAK
Latar  Belakang: Metabolisme  tidak  normal  dikaitkan  dengan  perubahan  komposisi tubuh,  yaitu  massa  otot  rangka  kombinasikan  dengan  lemak  tubuh,  yang  membantu beban  metabolisme  ganda  dan  meningkatkan  risiko  mengembangkan  penyakit  tidak menular.
Tujuan: Menganalisis  korelasi  glukosa  darah  puasa  dengan  komposisi  tubuh  pada subjek wanita dengan kelebihan berat badan dan obesitas Metode: Penelitian ini menggunakan desain pre eksperimen, dilaksanakan pada bulan Maret-  Mei  tahun  2024  di  Poltekkes  Kemenkes  Gorontalo.  Teknik  pengumpulan  data dengan  pemeriksaan  kadar  glukosa  darah  puasa  vena  dan  pengukuran  komposisi tubuh  tanpa  ada  intervensi.  Analisis  data  menggunakan  uji  korelasi  pearson  dan spearman.
Hasil: Tidak  ada  korelasi  glukosa  darah  puasa  dengan  lemak  total  dan  massa  otot, namun ada korelasi glukosa darah puasa dengan lingkar perut, lemak perut, dan IMT pada subjek wanita dengan kelebihan berat badan dan obesitas.
Simpulan: Lemak  perut  mempunyai  tingkat  korelasi  sangat  rendah  terhadap  kadar gula darah (0,315), lingkar perut mempunyai tingkat korelasi cukup kuat terhadap gula darah (0,499), IMT mempunyai tingkat korelasi rendah (0,391).
Kata Kunci: Korelasi, komposisi tubuh, glukosa darah

## ABSTRACT
Background: Abnormal metabolism is associated with changes in body composition, i.e. muscle  mass  is  combined  with  body  fat,  which  helps  double  metabolic  burden  and increases the risk of developing non-communicable diseases.
Objective: Analysing  the  correlation  of  fasting  blood  glucose  with  body  composition  in female subjects with overweight and obesity.
Methods: This research uses pre-experimental design, carried out in March-May 2024 at Poltekkes  Kemenkes  Gorontalo.  Data  collection  technique  with  blood  glucose  testing  of fast veins and measurement of body composition without any intervention. Data analysis using pearson and spearman correlation tests.
Results: There was no correlation of fasting blood glucosa with total fat and muscle mass, but there was a corelation of fasting blood glucose with abdominal circumference, viceral fat, and IMT in female subjects with overweight and obesity.
Conclusion: Abdominal fat has a very low correlation rate to blood sugar levels (0,315), abdominal circumference has a fairly strong correlations rate to the blood sugar (0,499), IMT has a low corelation rate (0,391).
Key Words: Correlation, body composition, blood glucose
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 15

## PENDAHULUAN
Obesitas  dan  kelebihan  berat badan  telah  menjadi  masalah  kesehatan yang  semakin  meningkat  dari  tahun  ke tahun  di  seluruh  dunia(1).  Menurut  studi NCD Risk Factor Collaboration, prevalensi obesitas  pada  orang  dewasa  di  seluruh dunia  meningkat  dari  3,2%  pada  tahun 1975  menjadi  10,8%  pada  tahun  2014 pada  pria  dan  dari  6,4%  menjadi  14,9% pada  wanita(2).  Diperkirakan  akan  ada peningkatan  yang  signifikan  dalam obesitas  di  kalangan  remaja  dan anak-anak,  dengan  peningkatan  dari  10%
hingga 20% anak laki-laki dan peningkatan  dari  8%  hingga  18%  anak perempuan  di  dunia  selama  periode 2020 – 2035(3).  Obesitas  dikaitkan  dengan peningkatan  risiko  hampir  setiap  kondisi kronis,  mulai  dari  diabetes,  dislipidemia, hingga menyebabkan kematian. Pengaruhnya sangat besar terhadap risiko stroke,  penyakit  kardiovaskular,  kanker, dan  osteoartritis(4)(5).  Obesitas  adalah kondisi  medis  di  mana  ada  jumlah  lemak tubuh  yang  berlebihan,  yang  biasanya ditunjukkan  dengan  Indeks  Massa  Tubuh (IMT) ≥30 kg/m2.  Obesitas  dapat disebabkan oleh genetika, gaya hidup, dan lingkungan(5). Faktor penyebab terjadinya
obesitas  yaitu  pertama  pola  makan  tidak sehat  (mengkonsumsi  makanan  olahan tinggi kalori, gula, garam dan lemak, porsi makan  besar,  kurang  asupan  serat) dengan  mekanisme,  seperti  mengganggu sinyal  kenyang-lapar  dan  meningkatkan kemungkinan kecanduan(6). Kedua kurangnya aktivitas fisik karena
menggunakan  perangkat  yang  berlebihan, dan  setiap  pergerakan  dibantu  atau digantikan  oleh  kemajuan  teknologi(7). Jaringan  adiposa  mengeluarkan  banyak hormon/sitokin  (adipokin)  dan  asam lemak, yang secara langsung
mempengaruhi  fungsi  dan  kelangsungan hidup  sel.  Obesitas  dianggap  sebagai penyebab  utama  hilangnya  sel  dan disfungsi serta faktor risiko untuk diabetes melitus  tipe  2  (DM  tipe  2).  Tiga  tahap alami kegagalan sel pada    yang diinduksi obesitas  terdiri  dari:  (a)  hiperplasia kompensasi  sel  dan  hipersekresi  insulin,
(b)  disfungsi  sekresi  insulin,  dan  (c) hilangnya  massa  sel(8).  Pada  pasien diabetes,  lemak  perut  tinggi  dan  penyakit kardiovaskular,  dislipidemia,  intoleransi glukosa, dan resistensi insulin berkorelasi satu  sama  lain.  Ini  menunjukkan  bahwa pasien  yang  menderita  diabetes  lebih rentan  terhadap  berbagai  komplikasi diabetes, kelainan metabolik, dan penyakit kardiometabolik(9).
Orang  yang  obesitas  memiliki ventrikel  kiri  yang  lebih  besar,  yang meningkatkan beban kerja jantung. Selain itu,  lebih  banyak  penelitian  menunjukkan hubungan  antara  obesitas  berat  dan proses  inflamasi,  yang  meningkatkan ekspresi gen reseptor tromboksan vaskular  dan  tingkat  fibrinogen,  yang dapat  menyebabkan  penyakit  jantung lebih  cepat  berkembang(10).  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  evaluasi  komposisi tubuh  seseorang  diperlukan,  khususnya persentase  otot  dan  lemak(9).  Untuk mengidentifikasi  awal  penurunan  kondisi fisik, pengukuran antropometrik diperlukan.    Indikator  antropometri  dan komposisi  tubuh  tidak  hanya  berguna untuk memprediksi perkembangan
penyakit  yang  tidak  menular  seperti diabetes  atau  penyakit  kardiovaskular, tetapi  juga  berguna  untuk  menilai hubungan  antara  kondisi  fisik  dan  gaya hidup  aktif  dan  tidak  aktif,  serta penurunan kemampuan fisik dan terjadinya sarcopenia(11). Metabolisme  yang  tidak  normal sering  dikaitkan  dengan  komposisi  tubuh yang  berubah.  Penurunan  massa  otot rangka dikombinasikan dengan peningkatan lemak tubuh dapat meningkatkan  beban  metabolisme  ganda, meningkatkan kemungkinan mengembangkan  gangguan  metabolisme yang  parah(12).  Mekanisme  biologis  yang mendasari  hubungan  antara  komposisi tubuh  dan  kadar  gula  darah  puasa  belum sepenuhnya dipahami. Sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut diperlukan  untuk  mengidentifikasi  jalur biokimia dan molekuler yang
menghubungkan  komposisi  tubuh  dengan disfungsi  metabolik  dan  resistensi  insulin
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 16
melalui  glukosa  darah  puasa  pada  subjek kelebihan  berat  badan  dan  obesitas. Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkaji  korelasi  antara  glukosa  darah puasa dengan parameter komposisi tubuh pada  wanita  dengan  kelebihan  berat badan dan obesitas.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan desain pre  eksperimen.  Penelitian  ini  akan
dilaksanakan pada bulan Maret- Mei tahun 2024  di  Poltekkes  Kemenkes  Gorontalo.
Penelitian  ini  dilakukan  pemeriksaan terhadap  subjek  1  kali  pemeriksaan pengambilan darah tanpa ada intervensi.
Jumlah  subjek  yang  dibutuhkan sebesar 59 orang, dengan jumlah populasi sebesar  114  orang  yang  di  hitung berdasarkan  rumus  yang  dikembangkan oleh Isaac dan Michel:
Keterangan: ƛ dengan dk = 1, Taraf kesalahan 5% N = Jumlah populasi = 114 orang P = Peluang besar (0,5) Q = Peluang salah (0,5) D = Perbedaan antara sampel dengan rata-rata populasi (0,05) S = Jumlah sampel
Untuk  menghindari  drop  out ditambahkan  10%  dari  54  sampel sehingga menjadi 59 orang subjek. Kriteria inklusi:  wanita  usia  18  hingga  44  tahun, dengan  kelebihan  berat  badan  jika  BMI
>25  kg/m2  dan  obesitas  jika  >30  kg/m2
(13),  tidak  hamil,  tidak  memiliki  riwayat diabetes mellitus dengan hasil pemeriksaan kadar glukosa darah puasa <
120 mg/dL, dan tidak merokok.    Kriteria ekslusi:  minum  obat-obatan  12  jam sebelum  pemeriksaan  dan  berpuasa  lebih dari 14 jam. Penelitian telah mendapatkan izin  dari  komisi  etik  Poltekkes  Kemenkes Gorontalo  dengan  nomor  registrasi DP.04.03/KEPK/100/2024.
Variabel  yang  akan  di  teliti  dalam penelitian  adalah  kadar  gula darah puasa, data  antropometri  dan  komposisi  tubuh subjek  (berat  badan,  tinggi  badan  lingkar perut, total lemak tubuh, lemak perut, dan massa  otot).  Tes  pengambilan  darah  : kadar  gula  darah  puasa  diambil  sebanyak 3  cc  dimasukan  dalam  tabung  serum dengan  tutup  warna  merah  oleh  tenaga analis  dari  laboratorium  Prodia  yang sudah  kompeten  dan  dianalisis  dengan menggunakan  alat  Elisa.  Pengumpulan data  antropometri  dan  komposisi  tubuh diambil  oleh  tim  peneliti  dengan menggunakan  alat  timbangan  digital merek Tanita dengan akurasi 0,1 kg.    dan mikrotoice.  Sementara  itu,  data  tinggi
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 17
badan  sampel  diukur  menggunakan stadiometer  dengan  akurasi  0,1  cm.  Data mengenai  usia  subjek  di  diperoleh  dari
nomor  induk  kependudukan.  Data  Indeks Massa  Tubuh  (IMT)  diperoleh  dengan menggunakan rumus berikut.
Keterangan: BB= berat badan TB= tinggi badan Kg= kilo gram M= meter
Standard  deviasi  (SD),  persentasi, tabel,  dan  grafik  digunakan  untuk menggambarkan  data.    selain    itu  nilai rerata, median,  minimum,  dan  maksimum juga  digunakan  untuk  menampilkan  hasil analisis data. Hasil data diolah dan analisis dengan menggunakan    aplikasi spss. Jika  distribusi  data  normal  dilakukan  uji korelasi Pearson sebaliknya jika distribusi data  tidak    normal  menggunakan  uji alternatif  uji  spearman.  Kadar  gula  darah,
dan  komposisi  tubuh  termasuk  variabel yang  digunakan  untuk  menentukan korelasi  Pearson  dan  Spearman  dalam penelitian  ini.    Tingkat  hubungan interval  koefisien  digunakan  untuk memahami  hasil  uji  korelasi  (r).  Hasilnya adalah  (0,00-0,199)  sangat  rendah; (0,20 – 0,399)  rendah;  (0,40 – 0,599)  cukup kuat;  (0,60-0,799)  kuat;  dan  (0,80 – 1,000) sangat kuat(1).
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## HASIL PENELITIAN
Karakteristik  subjek  penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini. Penelitian  ini  melibatkan  59  subjek dengan  berbagai  karakteristik  yang
mencakup  usia,  BMI,  lemak  perut,  lemak total, lingkar perut, dan gula darah puasa.
Berdasarkan    tabel  1  subjek  dibagi menjadi  tiga  kelompok  usia  yaitu  18-27 tahun  sebanyak  21  orang  (35,6%),    usia 28-37  tahun  sebanyak  32  orang  (54,2%).
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 18
Usia  38-47  tahun  sebanyak  6  orang (10,2%).  Kelompok  ini  mewakili  individu yang  lebih  dewasa  dan  mulai  mengalami perubahan metabolisme kesehatan. Subjek diklasifikasikan  berdasarkan  IMT menjadi dua  kelompok:  Overweight  sebanyak  43 orang  (72,9%).  Individu  dalam  kelompok ini  memiliki  IMT  yang  berada  di  atas
kisaran  normal  tetapi  belum  mencapai obesitas.  Sedangkan  kelompok  obesitas sebanyak  16  orang  (27,1%).  Individu dalam  kelompok  ini  memiliki  IMT  yang menunjukkan  tingkat  kelebihan  berat badan yang lebih serius, yang bisa berisiko terhadap kesehatan.
Tabel 1. Karakteristik subjek penelitian Karakteristik Kategori Frekuensi (n=59) (%) Usia (Tahun) 18-27 21 35,6 28-37 32 54,2 38-47 6 10,2 Status IMT Kelebihan BB 43 72,9 Obesitas 16 27,1 Lemak Perut < 5% 3 5,1 ≥ 5% 56 94,9 Lemak Total < 31% 7 11,9 ≥31% 52 88,1 Lingkar Perut ≥80 cm 59 100 GDP < 120 mg/dL 59 100 Distribusi  lemak  perut  diukur untuk  mengetahui  prevalensi  lemak  yang berlebih  di  area  perut.  Hanya  sebagian kecil  subjek  memiliki  persentase  lemak perut  yang  sangat  rendah  yaitu  <  5% sebanyak 3 orang (5,1%), sedangkan ≥ 5% sebanyak  56  orang  (94,9%)  mayoritas besar  dari  subjek  memiliki  persentase lemak  perut  yang  lebih  tinggi,  yang seringkali dikaitkan dengan risiko kesehatan  yang  lebih  tinggi  seperti penyakit  kardiovaskular.  Subjek  juga dinilai  berdasarkan  total  lemak  tubuh yaitu  <  31%  sebanyak  7  orang  (11,9%). Kelompok  ini  memiliki  persentase  lemak tubuh  yang  lebih  rendah.  Lemak  tubuh ≥ 31% sebanyak 52 orang (88,1%). Sebagian besar  subjek  memiliki  total  lemak  tubuh yang  tinggi,  yang  bisa  menjadi  indikator risiko  kesehatan.  Semua  subjek  memiliki
lingkar  perut  yang  diukur: ≥ 80  cm sebanyak  59  orang  (100%).  Seluruh sampel  memiliki  lingkar  perut  yang menunjukkan  adanya  risiko  kesehatan tertentu,  mengingat  ukuran  lingkar  perut yang  besar  sering  dikaitkan  dengan obesitas  sentral.  Namun  subjek  memiliki kadar  gula  darah  puasa  <  126  mg/dL sebanyak  59  orang  (100%).  Seluruh subjek  memiliki  kadar  gula  darah  puasa dalam rentang normal, menunjukkan tidak ada  indikasi  diabetes  atau  pra-diabetes berdasarkan parameter ini. Secara keseluruhan, karakteristik sampel menunjukkan  bahwa  mayoritas  subjek berada  dalam  kelompok  usia  produktif, dengan prevalensi overweight dan obesitas yang tinggi, serta memiliki lemak tubuh dan lingkar perut yang tinggi. Tabel 2. Deskripsi data kadar gula darah (GDP) dan komposisi tubuh (n=59) Variabel Min Maks Rerata SD Berat Badan 54,0 99,0 68,2 9,3 Usia 18 44 29,1 6,1 Lemak Perut 3,5 24,5 10,5 4,3 Lemak Total 25,1 52,9 35,7 5,4 Massa Otot 19,5 58,1 30,9 7,3 Lingkar Perut 80,5 128 97,3 9,8
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 19 GDP 61 113 84,4 10,0 IMT 25 39,6 28,8 3,6 Tabel  2  menampilkan  statistik deskriptif  untuk  beberapa  variabel  yang diukur  pada  subjek  penelitian.  Untuk masing-masing  variabel,  statistik  ini mencakup  distribusi  data  nilai  minimal, maksimal,  rerata  (mean),  dan  standar deviasi. Secara keseluruhan, data menunjukkan  perbedaan  yang  cukup signifikan  antara  setiap  variabel  yang diukur.  Standar  deviasi  menunjukkan seberapa besar pergeseran atau distribusi nilai rata-rata tersebut dalam data. Berikut data  yang  disajikan  dalam  tabel  berupa berat  badan  dengan  rentang:  54,0  kg hingga  99,0  kg,  rata-rata:  68,2  kg  dan standar deviasi: 9,3 kg. Usia subjek dengan rentang:  18  tahun  hingga  44  tahun, rata-rata: 29,1 tahun, dan standar deviasi: 6,1  tahun.  subjek  usia  muda  hingga dewasa pertengahan. Lemak perut dengan rentang:  3,5%  hingga  24,5%,  rata-rata: 10,5%  dan  standar  deviasi:  4,3%.  Lemak total  dengan  rentang:  25,1%  hingga 52,9%,  rata-rata:  35,7%  dan  standar
deviasi  5,4%.  Massa  otot  dengan  rentang: 19,5 kg hingga 58,1 kg, rata-rata: 30,9 kg, standar  deviasi:  7,3  kg.  Lingkar  perut dengan  rentang:  80,5  cm  hingga  128  cm, rata-rata: 97,3 cm dan standar deviasi: 9,8 cm.    GDP  (Gula  Darah  Puasa)  dengan rentang:  61  mg/dL  hingga  113  mg/dL, rata-rata: 84,4 mg/dL, dan standar deviasi: 10,0  mg/dL.    Meskipun  rata-rata  dalam rentang normal, beberapa subjek mendekati  atau  mungkin  dalam  kategori prediabetes.  IMT  (Indeks  Massa  Tubuh): dengan  rentang:  25  kg/m²  hingga  39,6 kg/m²,  rata-rata:  28,8  kg/m²,  dengan standar  deviasi:  3,6  kg/m².  Gambar  2 menunjukkan bahwa dari 59 orang subjek kelebihan dan obesitas mempunyai lingkar perut  diatas  80  cm  dan  3  orang  sudah mengalami gangguan metabolisme. Hal ini terjadi  karena  kadar  gula  darah  sudah melebihi 100 mg/dl serta terjadi timbunan lemak  di  bagian  perut  lebih  banyak sehingga  sehingga  bisa  menyebabkan disfungsi metabolik dan resistensi insulin.
Gambar 2. menunjukkan gambaran data lingkar perut, IMT dengan GDP
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 20
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  uji normalitas  data  variabel  karakteristik subjek. Oleh karena subjek penelitian lebih dari  50  yaitu  59  orang  subjek  maka  pada uji normalitas yang dilihat adalah data uji normalitas  Kolmogorov-  smirnov  dengan syarat jika data lebih besar dari 0,05 maka menunjukkan  distribusi  data  normal, sebaliknya  jika  kurang  dari  0,05  maka menujukkan  distribusi  data  tidak  normal.
Untuk menganalisis korelasi glukosa darah puasa  dengan  komposisi  tubuh  pada subjek  wanita  kelebihan  berat  badan  dan obesitas maka dilakukan uji lanjut berupa uji  Pearson  Korelasi  atau  Spearman Korelasi.  Uji  pearson  dilakukan  pada variabel lemak total dan gula darah puasa sedangan  uji  spearman  dilakukan  pada variabel  lemak  perut,  massa  otot,  lingkar perut, dan IMT Tabel 4.
Tabel 3. Uji normalitas data variabel karakteristik subjek
Variabel Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. BB 0,095 59 0,200 * 0,948 59 0,014 Usia 0,085 59 0,200 * 0,973 59 0,218 Lemak perut 0,129 59 0,016 0,943 59 0,008 Lemak total 0,101 59 0,200 * 0,932 59 0,003 Massa Otot 0,212 59 0,000 0,888 59 0,000 Lingkar perut 0,120 59 0,034 0,934 59 0,003 GDP 0,109 59 0,080 0,979 59 0,384 IMT 0,171 59 0,000 0,862 59 0,000 Tabel 4. Korelasi glukosa darah puasa dengan komposisi tubuh pada subjek wanita dengan kelebihan berat badan dan obesitas Karakteristik          Statistik Lemak Perut Lemak Total Massa Otot Lingkar Perut GDP IMT Lemak Perut Spearman Korelasi Sig. (2-tailed) N 1,000 59 0,000 0,994 59 - 0,335” 0,010 59 0,730” 0,000 59 0,239 0,068 59 0,575” 0,000 59 Lemak Total Pearson Korelasi Sig. (2-tailed) N 0,046 0,730 59 1,000 59 0,516” 0,000 59 0,107 0,418 59 0,228 0,082 59 0,624” 0,000 59 Massa Otot Spearman Korelasi Sig. (2-tailed) N - 0,335” 0,010 59 0,423” 0,001 59 1,000 59 - 0,415” 0,001 59 0,122 0,358 59 -0,065 0,627 59 Lingkar Perut Spearman Korelasi Sig. (2-tailed) N 0,730” 0,000 59 0,044 0,740 59 - 0,415” 0,001 59 1,000 59 0,384” 0,003 59 0,518” 0,000 59 Gula  Darah Puasa Pearson Korelasi Sig. (2-tailed) N 0,315” 0,006 59 0,228 0,082 59 -0,114 0,319 59 0,499” 0,000 59 1,000 59 0,391” 0,002 59 IMT Spearman Korelasi Sig. (2-tailed) N 0,575” 0,000 59 0,514” 0,000 59 -0,065 0,627 59 0,518” 0,000 59 0,370” 0,004 59 1,000 59 Tabel  4  menunjukkan  bahwa  gula darah  puasa  berkorelasi  dengan  lemak perut, lingkar perut dan IMT. Peningkatan lemak  perut  seringkali  dikaitkan  dengan
resistensi  insulin  yang  lebih  tinggi,  yang menyebabkan tubuh menggunakan insulin dengan  lebih  buruk  untuk  menurunkan kadar gula darah, yang dapat
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 21
menyebabkan  peningkatan  kadar  gula darah  puasa.  Lingkar  perut  yang  lebih besar  menunjukkan  adanya  akumulasi lemak  perut  yang  lebih  tinggi,  IMT  yang lebih  tinggi  umumnya  menunjukkan adanya  kelebihan  lemak  tubuh,  termasuk lemak  perut.    Kelebihan  lemak  tubuh dapat  mengganggu  regulasi  glukosa  dan insulin,  meningkatkan  kadar  gula  darah puasa. Ini meningkatkan risiko kadar gula
darah  yang  lebih  tinggi,  sehingga  ada korelasi positif antara lemak perut, lingkar perut  dan  IMT  dengan  kadar  gula  darah puasa.    Lemak  perut  mempunyai  tingkat korelasi  sangat  rendah  terhadap  kadar gula  darah  dengan  hasil  (0,315),  lingkar perut  mempunyai  tingkat  korelasi  cukup kuat  terhadap  gula  darah  dengan  hasil (0,499),  IMT  mempunyai  tingkat  korelasi rendah (0,391).

## PEMBAHASAN
Subjek obesitas pada penelitian ini sebagian besar adalah wanita. Lemak total pada wanita secara signifikan
berhubungan  dengan  gula  darah  puasa. Otot  memiliki  reseptor  estrogen,  yang dapat  meningkatkan  laju  penyerapan glukosa  ke  dalam  otot  ketika  mereka diaktifkan.  Sudah  diketahui  bahwa  otot rangka merupakan komponen penting dari komposisi  tubuh  dan  wastafel  metabolik untuk  pembuangan  glukosa(14).  Gula darah  puasa  yang  normal  pada  semua subjek  menunjukkan  bahwa  meskipun terdapat risiko kelebihan berat badan dan obesitas,  mereka  belum  menunjukkan gangguan  metabolisme  yang  serius  dalam hal  kontrol  gula  darah.  Gangguan  glukosa darah  puasa    didefinisikan  sebagai konsentrasi  glukosa  plasma  puasa  lebih dari  100  mg/dl  dan  kurang  dari  126 mg/dl,  adalah  kondisi  menengah  dalam transisi  antara  kadar  glukosa  darah normal  dan  DMT2.  Orang  dengan  GDP lebih  rentan  terhadap  perkembangan diabetes.  Selain  itu  trigliserida,  lingkar perut dan rasio lingkar pinggang dan perut merupakan  alat  potensial  untuk  penilaian risiko  diabetes  mellitus  tipe  2  (DMT2) (15). Obesitas adalah faktor penting dalam meningkatnya  prevalensi  DM  tipe  2, kondisi  jangka  panjang  di  mana  tubuh tidak  menghasilkan  insulin  yang  cukup atau  tidak  dapat  menggunakan  insulin secara efektif, yang menyebabkan peningkatan  kadar  glukosa  darah  sebagai manifestasi  utamanya.  DM  tipe  2  juga ditandai  dengan  sekresi  insulin  yang rendah  dari  sel-sel  dan  resistensi  insulin perifer,  yang  menyebabkan  peningkatan kadar  asam  lemak  dan  mengurangi transportasi insulin(16).
Jaringan  adiposa  mengandung lemak,  yang  berfungsi  sebagai  sistem penyimpanan  energi  dan  melindungi tubuh  dari  dingin  dan  benturan.  Jaringan adiposa  juga  menghasilkan  berbagai macam  senyawa  yang  memengaruhi banyak fungsi tubuh, seperti nafsu makan, kesuburan,  plastisitas  dan  perkembangan saraf,  respon  inflamasi,  dan  hormon, termasuk  insulin.  Sebagian  besar  lemak tubuh terdiri dari lemak subkutan, viseral, dan ektopik(17). Adipokin  dilepaskan  oleh  jaringan lemak adalah penting dalam mengendalikan  fungsi  endokrin  dan sekresi  banyak  organ.  Jaringan  lemak mengeluarkan  molekul  yang  dikenal sebagai  adipokin  yang  bertindak  sebagai molekul  sinyal  yang  kuat.  Aktivitas adipokin mempengaruhi proses biologis di hati,  pankreas,  usus,  otak,  otot-otot skeletal  dan  banyak  organ  lain.  Makrofag di hati mengaktifkan makrofag,
menyebabkan  adiposit  untuk  melepaskan cytokines  pro-inflamasi  seperti  TNF- α,
IL- 1β,
MCP-1, dan IL-6, yang mempengaruhi  peradangan  metabolik.  Ini berkontribusi  pada  resistensi  insulin, mempengaruhi  kadar  glukosa,  produksi lipid, dan retikulum endoplasma(16). Penuaan disertai dengan perubahan  fisiologis  dan  fungsional  yang rumit  dan  merupakan  salah  satu  faktor risiko terpenting untuk penyakit kardiometabolik. Penuaan mengubah komposisi  tubuh,  seperti  peningkatan lemak  perut  dan  penurunan  massa  otot, bahkan  jika  berat  badan  total  tetap sama. Kehilangan  otot  memiliki  dampak  negatif pada  kesehatan  karena  menyebabkan kelemahan dan peningkatan risiko kematian  akibat  gangguan  metabolisme yang  parah.  Selain  itu,  penurunan  fungsi
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 22
disebabkan  oleh  infiltrasi  lemak  ke  dalam otot  dan  redistribusi  lemak  subkutan  ke daerah  intra-abdominal(12).  Berbeda dengan  hasil  penelitian  ini  lemak  total tidak  mempunyai  korelasi  dengan  gula darah  puasa.  Namun  dalam  penelitian  ini menyatakan  bahwa  lingkar  perut    yang cukup kuat berkorelasi dengan gula darah puasa,  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  (18).  Seratur  persen lingkar  perut  subjek  penelitian  diatas  80 cm.  Ketika  obesitas  sel  beta  pulau Langerhans  mereka  menjadi  kurang sensitif  terhadap  rangsangan.  Ini  juga disebabkan  oleh  peningkatan  glukosa darah,  yang  menghentikan  produksi insulin  sesudah  makan.  Selain  itu, kegemukan  menekan  reseptor  insulin pada  sel-sel  tertentu  di  tubuh.  Akibatnya, jumlah  insulin  yang  tersedia  berkurang, sehingga efek metabolik normal ditingkatkan  oleh  (18).  Kami  menemukan bahwa  lingkar perut  adalah  prediksi  yang kuat  dari  resistensi  insulin  pada  wanita. Lingkar  perut  telah  ditunjukkan  dapat memprediksi  terjadinya  diabetes  tipe  2 dan  penyakit  kardiovaskular  selain  IMT. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Agius  dkk,2024.  Insulin mengaktifkan  aktivitas  lipoprotein  lipase, yang  pada  gilirannya  menyebabkan aktivitas  berkurang  dan  kadar  trigliserida meningkat.  Asam  lemak  bebas,  atau  asam lemak  non-esterifikasi  yang  beredar, memainkan peran penting dalam
pembuatan  dan  pengemasan  trigliserida hati.  Tingkat  trigliserida  serum  dapat menunjukkan  kadar  asam  lemak  bebas, yang  dapat  dikaitkan  dengan  resistensi insulin(19). Penelitian yang dilakukan oleh Septyaningrum & martini 2014, menyatakan bahwa lingkar perut mempunyai  korelasi  paling  kuat  dengan kadar  gula  darah  sama  halnya  dengan hasil penelitian ini. Walaupun berat badan tidak  berubah,  lingkar  perut  yang mengecil
secara signifikan akan
mengurangi  faktor  risiko  kardiovaskuler, sindrom  metabolik,  seperti  diabetes mellitus  tipe  dua,  gangguan  toleransi glukosa,  hipertensi,  dan  dislipidemia. Diabetes  dapat  terjadi  karena  lingkar perut  yang  semakin  bertambah,  terutama
pada  obesitas  sentral.    Perubahan komposisi  tubuh  baik  itu  penurunan massa  otot  maka  akan  meningkatkan presentasi lemak tubuh(18).
Hasil penelitian ini juga menyatakan  bahwa  GDP  berkorelasi dengan  IMT  namun  tidak  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Adriana dkk,  2018  yang  menyatakan  bahwa  GDS tidak  berkorelasi  dengan  IMT.  Secara klinis, kelebihan berat badan menyebabkan  peningkatan  kadar  leptin dalam tubuh. Hormon leptin berhubungan dengan  gen  obesitas.  Peningkatan  kadar leptin  dalam  plasma  menyebabkan  berat badan  meningkat.  Leptin  mempengaruhi kedua  sistem  saraf  perifer  dan  pusat. Peningkatan  kadar  glukosa  dalam  darah terjadi  karena  leptin  menghentikan penyerapan    atau ambilan glukosa(20).
Etiologi terjadinya obesitas konsumsi  energi  lebih  besar  daripada pengeluaran  energi,  penurunan  aktivitas fisik  dan  gaya  hidup  yang  tidak  sehat, seperti  kekurangan  asupan  serat  dan konsumsi makanan cepat saji, serta faktor lingkungan,  sosial,  dan  psikologis;  dan faktor genetik(21). Sebagai solusi makanan  yang  mengandung  serat  dalam jumlah  sedang  dapat  meningkatkan metabolisme glukosa dan profil lipid pada pasien  diabetes  melitus  dan  juga  dapat menurunkan  respon  glikemik.  Beras merah  dan  produk  kedelai  seperti  tempe, tahu,  dan  tempe  adalah  beberapa makanan yang dapat membantu menurunkan berat badan pada orang yang kelebihan  berat  badan  atau  obesitas.  Diet anti  inflamasi,  diet  mediterania,  dan  diet vegan  adalah  pilihan  yang  bagus  untuk diikuti,  dan  mereka  dapat  digabungkan dengan  diet  pati  resisten.  Asupan  tinggi serat dianjurkan 25-40 g/hari(22).
Aktivitas  fisik  yang  tidak  cukup dapat  menyebabkan  peningkatan  massa otot  dan  peningkatan  massa  lemak,  tetapi aktivitas  fisik  yang  teratur  dapat menyebabkan peningkatan massa otot dan penurunan  massa  lemak.  Sekitar  dua puluh lima hingga tiga puluh persen energi yang  digunakan  oleh  rata-rata  orang digunakan untuk aktivitas otot setiap hari; untuk  pekerja  kasar,  ini  mencapai  enam
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 23
puluh  hingga  tujuh  puluh  persen. Seseorang yang obesitas sering mengalami penurunan  berat  badan  yang  signifikan karena  mereka  mengeluarkan  lebih banyak  energi  melalui  aktivitas  fisik daripada  melalui  makanan.  Oleh  karena itu, aktivitas otot adalah cara utama tubuh mengeluarkan energi. Meningkatkan aktivitas  fisik  seringkali  merupakan  cara terbaik  untuk  mengurangi  penyimpanan lemak(21).

## KESIMPULAN
Hasil korelasi glukosa darah puasa dengan  komposisi  tubuh  pada  subjek wanita dengan kelebihan berat badan dan obesitas  menunjukkan  bahwa  indikator lingkar  perut  merupakan  indikator  paling
kuat  berhubungan  dengan  kadar  gula darah  di  bandingkan  dengan  indikator lainnya.

## SARAN
Perlu  dikembangkan  program intervensi  khusus  mengurangi  lemak perut  pada  subjek  kelebihan  berat  badan dan  obesitas  seperti  olahraga  kardio, latihan  kekuatan  otot  dan  memberikan intervensi gizi dengan mengurangi asupan kalori  dan  meningkatkan  asupan  serat. Serta  dilakukan  pemantauan  berkala terhadap  lingkar  perut  dan  kadar  gula darah  untuk  mengidentifikasi  perubahan awal yang mungkin memerlukan intervensi lanjut.

## REFERENSI
1. Nawai  F,  Syauqy  A,  Pramono  A.  Correlation  of  lipid  profile  ,  glucose  ,  and  body composition  on  insulin  resistance  in  overweight  and  obese  subjects.  Aceh  Nutr  J. 2024;5741(1):141 – 9.
2. Bentham J, Di Cesare M, Bilano V, Bixby H, Zhou B, Stevens GA, et al. Worldwide trends in body-mass  index,  underweight,  overweight,  and  obesity  from  1975  to  2016:  a  pooled analysis  of  2416  population-based  measurement  studies  in  128·9  million  children, adolescents, and adults. Lancet. 2017;390(10113):2627 – 42.
3. Tim Lobstein, Hannah Brinsden MN. World Obesity Atlas 2023 [Internet]. World Obesity Federation. 2022. Tersedia pada: https://www.worldobesityday.org/assets/downloads/World_Obesity_Atlas_2023_Repor t.pdf
4. Adela  Hruby,  PhD  M,  Frank  B.  Hu,  MD,  PhD  M.  The  Epidemiology  of  Obesity:  A  Big Picture. Pharmacoeconomics. 2015;33(7):673 – 89.
5. Munir M, Zakaria ZA, Nisar H, Ahmed Z, Korma SA, Esatbeyoglu T. Global human obesity and global social index: Relationship and clustering. Front Nutr. 2023;10(March):1 – 11.
6. Hall KD, Ayuketah A, Brychta R, Cai H, Cassimatis T, Chen KY, et al. Ultra-Processed Diets Cause Excess Calorie Intake and Weight Gain: An Inpatient Randomized Controlled Trial of Ad Libitum Food Intake. Cell Metab. 2019;30(1):226.
7. Maria I. The Impact of Physical Activity in Cendana Early Childhood Education ’ s Obesity Prevention. 2023;2(2):60 – 5.
8. Biondi  G,  Marrano  N,  Borrelli  A,  Rella  M,  Palma  G,  Calderoni  I,  et  al.  Adipose  Tissue Secretion  Pattern  Influences  β -Cell  Wellness  in  the  Transition  from  Obesity  to  Type  2 Diabetes. Int J Mol Sci. 2022;23(10).
9. Tuglo  LS.  Comparison  of  adiposity  anthropometric  indices  and  their  associations  with visceral  fat  levels  determined  by  bioelectrical  impedance  analysis  among  diabetic patients.
Sci Rep [Internet]. 2022;12(1):1 – 9. Tersedia
pada:
https://doi.org/10.1038/s41598-022-22848-z
10. Hu J, Xu H, Zhu J, Zhang J, Li J, Chen L, et al. Association between body mass index and risk of cardiovascular disease-specific mortality among adults with hypertension in Shanghai, China. Aging (Albany NY). 2021;13(5):6866 – 77.
11. Tur JA, Bibiloni MDM. Anthropometry, body composition and resting energy expenditure in human. Nutrients. 2019;11(8):14 – 6.
12. Liu  D,  Zhong  J,  Ruan  Y,  Zhang  Z,  Sun  J,  Chen  H.  The  association  between  fat-to-muscle
J o u r n a l   o f   H o l i s t i c   a n d   H e a l t h   S c i e n c e s V o l . 8 ,   N o . 1 ,   J a n u a r i - J u n i   2 0 2 4 | 24
ratio  and  metabolic  disorders  in  type  2  diabetes.  Diabetol  Metab  Syndr  [Internet]. 2021;13(1):1 – 9. Tersedia pada: https://doi.org/10.1186/s13098-021-00748-y
13. Kemenkes RI. Pedoman Umum Pengendalian Obesitas. Vol. 1, Gastronomía ecuatoriana y turismo local. 2015. 5 – 24 hal.
14. Wu L, Chen F, Liu J, Hou D, Li T, Chen Y, et al. The Relationship Between Fat-Free Mass and  Glucose  Metabolism  in  Children  and  Adolescents:  A  Systematic  Review  and Meta-Analysis. Front Pediatr. 2022;10(14):1 – 15.
15. Elizalde-Barrera  CI,  Rubio-Guerra  AF,  Lozano-Nuevo  JJ,  Olvera-Gomez  JL.  Triglycerides and waist to height ratio are more accurate than visceral adiposity and body adiposity index  to  predict  impaired  fasting  glucose.  Diabetes  Res  Clin  Pract  [Internet]. 2019;153:49 – 54. Tersedia pada: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2019.05.019
16. Chandrasekaran P, Weiskirchen R. The Role of Obesity in Type 2 Diabetes Mellitus — An Overview. Int J Mol Sci. 2024;25(3).
17. Safitri  F,  Muis  SF,  Sukmadianti  A,  SS  D,  Khairuddin.  Kesesuaian  Lingkar  Pergelangan Tangan Terhadap Persentase Lemak Tubuh Total dan lemak Viseral. JNH (Journal Nutr Heal. 2020;8(2):66 – 73.
18. Septyaningrum  N,  Martini  S.  Lingkar  Perut  mempunyai  Hubungan  Paling  Kuat  dengan Kadar Gula Darah. J Berk Epidemiol. 2014;2(1):48 – 58.
19. Agius  R,  Pace  NP,  Fava  S.  Anthropometric  and  Biochemical  Correlations  of  Insulin Resistance in a Middle-Aged Maltese Caucasian Population. J Nutr Metab. 2024;2024.
20. Adriana  J,  Prihantini  NN,  Raizza  FD.  Hubungan  Glukosa  Darah  Sewaktu  dengan  Indeks Massa Tubuh pada Usia Produktif. J Ilm WIDYA [Internet]. 2018;5(1):1 – 4. Tersedia pada: http://repository.uki.ac.id/id/eprint/1711
21. Septyyaningsih  PU.  Hubungan  Kadar  Gula  Darah  Dengan  Indeks  Massa  Tubuh  Pada Siswa Sma Negeri 1 Kota Jambi [Internet]. Vol. 47, International Journal of Technology.
2023. Tersedia pada: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2019.01.002%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.cstp.2023 .100950%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.geoforum.2021.04.007%0Ahttps://doi.org/10.1 016/j.trd.2021.102816%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.tra.2020.03.015%0Ahttps://doi.o rg/10.1016/j.eastsj.20
22. Nawai F, Syauqy A, Pramono A. Literature review : Benefits of Fiber and Resistant Starch on Metabolic Health. J Gizi Kerja dan Produkt. 2024;5(1):149 – 56.