## Pendahuluan
Obesitas merupakan  faktor  risiko utama  penyakit  tidak  menular  (PTM)  seperti penyakit kardiovaskular, diabetes, dan kanker. Secara global prevalensinya meningkat  sepanjang  tahun  pada  semua kelompok  usia  sehingga  World  Health Organization  (WHO)  menetapkan  obesitas sebagai epidemi. Di antara dewasa berusia di atas 18 tahun, prevalensi obesitas meningkat antara  tahun  2000  dan  2016  di  semua wilayah  WHO.  Prevalensi  obesitas    secara global pada tahun 2016 diperkirakan sebesar 13,1%  dan  4,7%  di  Wilayah  Asia  Tenggara (1).
Analisis  data  Survei  Demografi  dan Kesehatan di negara berpenghasilan rendah dan menengah selama 2010 –2019 menunjukkan  bahwa  obesitas  berhubungan dengan  karakteristik  sosial  ekonomi  seperti status ekonomi dan tingkat pendidikan. Data dari  16  negara  berpenghasilan  rendah  dan menengah  menunjukkan  bahwa  kelompok penduduk  berusia  15 –49  tahun  terkaya memiliki prevalensi obesitas yang lebih tinggi dibandingkan  kelompok  termiskin,  baik  laki- laki maupun perempuan. Hasil serupa terjadi pada tingkat pendidikan (1).
Pola  yang  sama  terjadi  juga  di Indonesia  (2).  Data  Riset  Kesehatan  Dasar (Riskesdas) tahun 2018 menunjukkan prevalensi  dewasa  di  atas  18  tahun  yang mengalami obesitas sebesar 21,8%. Prevalensi  pada  perempuan  (29,3%)  lebih besar dibandingkan laki-laki (14,5%). Penduduk  yang  memiliki  pendidikan  paling tinggi  (tamat  perguruan  tinggi)  prevalensi obesitasnya lebih tinggi (28,1%)
dibandingkan  penduduk  yang  tidak  sekolah (14,2%) (3). Kelompok dewasa yang merupakan pekerja termasuk kelompok yang rentan  mengalami  obesitas  (4 –9).  Pada kelompok  pekerja  di  institusi  pemerintah (PNS/TNI/Polri/BUMN/BUMD) prevalensi obesitas  lebih  besar  (33,7%)  dibandingkan pekerja lain seperti pegawai swasta (21,8%), petani/buruh  tani  (12,7%),  nelayan  (15,7%), buruh/supir/pembantu rumah tangga (15,7%) dan lainnya (24,8%) (3).
Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk  mencegah  obesitas  pada  pekerja dewasa  adalah  intervensi  gizi  berbasis tempat  kerja  yang  saat  ini  telah  banyak dilakukan.  Beberapa  diantaranya  dilakukan melalui promosi kesehatan untuk memperbaiki  kebiasan  makan  menjadi  lebih

## Validitas Skor Faktor Pola Makan Modern untuk Mengidentifikasi Obesitas pada
Pekerja Dewasa di Indonesia
Validity of Modern Dietary Pattern Factor Scores to Identify Obesity in Indonesian Adult Workers
Risti Rosmiati 1* , Hardi Firmansyah 1
1 Program Studi Gizi, Jurusan Pendidikan Kesejahteraan Keluarga, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Medan
* Korespondensi: ristirosmiati@unimed.ac.id

## Abstract
As  the  prevalence  of obesity  continues  to  rise,  including  in  adult  workers,  workplace-based interventions are needed to promote a healthy diet and prevent obesity. Valid measurement of dietary patterns is necessary to monitor and evaluate the effectiveness of these interventions. Therefore, this study analyzed the validity of the Modern Dietary Pattern Factor Score (MDP- FS) as a proxy indicator of obesity among Indonesian adult workers. This cross-sectional study used the fifth wave of the Indonesia Family Life Survey (IFLS) for sociodemographic, dietary, and anthropometric measures. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to assess the ability of MDP-FS to detect obesity. The Area Under the Curve (AUC) of MDP-FS  was  87%  (95%CI  86-88.1%).  At  the  MDP-FS  cut-off  of  5.2,  the  sensitivity  and specificity of MDP-FS to indicate obesity were 74% and 76%, respectively. MDP-FS have good accuracy as a proxy indicator for measuring obesity of adult workers in Indonesia.
Keywords: Cut-off, obesity, modern dietary pattern, workers
sehat (10 –12). Praktek pola makan sehat dan membatasi  pola  makan  tidak  sehat  dapat membantu mencegah obesitas (13).
Pengukuran  pola  makan  yang  akurat dan  konsisten  diperlukan  untuk  memantau dan  mengevaluasi  efektivitas  intervensi  gizi yang bertujuan memperbaiki pola makan dan mencegah obesitas. Metode penilaian konsumsi  merupakan  alat  yang  berguna untuk  penilaian  status  gizi  dan  pemantauan kondisi  ekonomi  (14).  Penilaian  pola  makan secara keseluruhan lebih banyak direkomendasikan sebagai pendekatan untuk menganalisis  hubungan  antara  diet  dan penyakit, termasuk obesitas (15).
Hasil  penelitian  Anyanwu et  al. (16) menunjukkan  bahwa  penduduk  Indonesia berusia  15  tahun  ke  atas  yang  termasuk dalam  kelompok  kuintil  tinggi  dalam  pola makan modern  berisiko  mengalami  obesitas sebesar  1,31  kali  lebih  tinggi  dibandingkan penduduk  yang  termasuk  kelompok  kuintil rendah.  Metode  penilaian  pola  makan  yang digunakan  dalam  penelitian  tersebut  dapat menjadi  alternatif  indikator  proksi  (tidak langsung)  untuk  mengidentifikasi  obesitas pada  pekerja  dewasa,  namun  diperlukan pengukuran  validitas  dan  penentuan cut-off pada kelompok populasi ini. Oleh karena itu, penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi kemampuan skor faktor pola makan modern dalam mengidentifikasi obesitas pada pekerja dewasa di Indonesia.

## Metode Penelitian Desain Penelitian dan Sumber Data
Penelitian cross-sectional ini menggunakan  data Indonesia  Family  Life Survey gelombang  kelima  (IFLS  5)  yang dilakukan  pada  tahun  2014.  IFLS  adalah survei  nasional  berkelanjutan  yang  menilai asupan  makanan  dan  indikator  kesehatan orang  dewasa  dan  anak-anak  Indonesia. IFLS  distratifikasi  berdasarkan  provinsi  dan lokasi  perkotaan/pedesaan.  Rumah  tangga dipilih  secara  acak  dari  kerangka  sampel Badan Pusat Statistik. Sebanyak 321 daerah dipilih  secara  acak  dari  13  provinsi  di Indonesia.  IFLS  5  telah  mendapatkan persetujuan  etik  penelitian  dari Institutional Review Board (IRB) Research and Development Corporation (RAND) di Amerika Serikat dan Komisi Etik Penelitian Universitas Gadjah Mada di Indonesia. Sebelum mengikuti  survei,  masing-masing  responden
memberikan persetujuan tertulis untuk berpartisipasi  dalam  penelitian  (17).  Data IFLS  tersedia  untuk  umum  berdasarkan permintaan  dan  pembuatan  akun  online gratis melalui website RAND pada link berikut https://www.rand.org/well-being/social-and- behav ioral-policy/data/FLS/IFLS/ifls5.html. Responden  berstatus  sebagai  pekerja  dan berusia 19-64 tahun serta memiliki data yang lengkap  untuk  setiap  varibel  diikutsertakan dalam analisis penelitian ini. Total responden sebanyak 6.296 orang.

## Variabel Penelitian
Karakteristik sosiodemografi yang dianalisis  diantaranya  usia,  jenis  kelamin, lokasi  tempat  tinggal  (desa/kota),  jenis pekerjaan, pendapatan dan tingkat pendidikan.  Variabel  pola  makan  modern merupakan penilaian konsumsi yang didasarkan  pada  frekuensi  konsumsi  mie instan,  minuman  bersoda,  telur,  kudapan manis, makanan cepat saji, daging, gorengan,  dan  susu  atau  produk  olahannya dalam  7  hari  terakhir.  Frekuensi  tersebut dikalikan  dengan factor  loading untuk setiap jenis  pangan  dari  hasil  analisis  faktor menggunakan principal  component  analysis (PCA) dan menjumlahkannya untuk mendapatkan  skor  faktor  (16).  Dalam penelitian ini perhitungan skor faktor menggunakan  nilai factor  loading yang disederhanakan  sampai  satu  angka  desimal untuk setiap jenis pangan. Variabel obesitas diperoleh dari data Indeks massa tubuh (IMT) yang  dihitung  untuk  menentukan  status  gizi dengan  membagi  berat  badan  (kg)  dengan tinggi badan (m) kuadrat, kemudian diklasifikasikan sebagai kurus (<18,5 kg/m 2 ), normal  (18,5 –25  kg/m 2 ),  gemuk  (>25 –27 kg/m 2 ), dan obesitas (>27 kg/m 2 ) (18).

## Analisis Data
Karakteristik sosiodemografi, pola makan, dan status gizi responden dirangkum menggunakan statistik deskriptif berupa rata- rata,  frekuensi  dan  persentase.  Kurva Receiver  Operating  Characteristic  (ROC) digunakan  untuk  menganalisis  kemampuan skor  faktor  pola  makan  modern  dalam mendeteksi  obesitas. Pada kurva ROC, true positive  rate diplot  sebagai  fungsi  dari false positive rate pada berbagai titik potong yang berbeda  dari  variabel  uji  (jumlah  skor) dibandingkan dengan obesitas (IMT>27)
sebagai  standar  referensi.  Setiap  titik  pada kurva ROC mewakili pasangan sensitivitas/spesifisitas  yang  sesuai  dengan ambang  batas  tertentu.  Titik  batas  optimal ditentukan  berdasarkan  nilai  indeks  Youden (J  =  Sensitivitas  +  Spesifisitas  −  1)  tertinggi dan  jarak  minimum  ke  sudut  kiri  atas  pada kurva ROC. Area di bawah kurva ROC (AUC) digunakan sebagai indikasi kekuatan prediksi atau  keakuratan  indikator  proksi  untuk mengklasifikasikan  obesitas  dengan  benar. Klasifikasi  sempurna  oleh  indikator  proksi akan menghasilkan AUC sebesar 1. AUC di bawah 0,6 dianggap tidak dapat diterima.

## Hasil Karakteristik Sosiodemografi
Sebanyak 6.296 orang pekerja berusia 19-64  tahun  diikutsertakan  dalam  penelitian ini.  Karakteritik  sosiodemografi  responden disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1.  Karakteristik Sosiodemografi Responden Pekerja Dewasa di Indonesia Karakteristik n % Usia 19-29 tahun 1.834 29,1 30-44 tahun 2.984 47,4 45-64 tahun 1.478 23,5 Jenis Kelamin Laki-laki 4.157 66 Perempuan 2.139 34 Tempat Tinggal Desa 2.078 33 Kota 4.218 67 Jenis Pekerjaan Pegawai swasta 4.120 65,4 Pegawai negeri 912 14,5 Buruh tani 389 6,2 Buruh non tani 875 13,9 Penghasilan per Bulan Kuartil 1 3.221 51,2 Kuartil 2 1.571 25,0 Kuartil 3 1.504 23,9 Pendidikan Terakhir Tidak sekolah 126 2,0 SD/sederajat 1600 25,7 SMP/sederajat 1093 17,5 SMA/sederajat 2088 33,5 Perguruan Tinggi 1328 21,3
Data pada Tabel 1 menunjukkan bahwa hampir  setengah  responden  berusia  30-44 tahun  (47,4%)  serta  lebih  dari  setengahnya
laki-laki  (66%)  tinggal  di  daerah  perkotaan (67%)  dan  bekerja  sebagai  pegawai  swasta (65,4%). Sebagian besar responden memiliki penghasilan per bulan berada pada kuartil 1 atau lebih kecil dari Rp600.000,- (51,2%) dan pendidikan terakhirnya SMA/sederajat (33,5%).

## Skor  Faktor  Pola  Makan  Modern  dan Status Gizi Pekerja Dewasa di Indonesia
Gambar  1  merangkum  rata-rata  skor faktor  untuk  setiap  jenis  pangan  yang termasuk  dalam  pola  makan  modern.  Telur memiliki rata-rata skor faktor tertinggi disusul mie  instan  dan  gorengan,  sedangkan  rata- rata  sekor  faktor  terendah  adalah  minuman bersoda dan makanan cepat saji.

## Gambar 1 Rata-rata skor faktor setiap jenis pangan dalam pola makan modern
Status  gizi  responden  sebagian  besar normal,  namun  masih  terdapat  20,3% mengalami  obesitas  (Tabel  2).  Angka prevalensi obesitas tersebut termasuk kategori  tinggi  untuk  populasi  dewasa (19,20).
Tabel 2.   Sebaran Status Gizi Responden Pekerja Dewasa di Indonesia
Status Gizi n % Kurus 628 10,0 Normal 3596 57,1 Gemuk 797 12,7 Obesitas 1275 20,3 Jumlah 6296 100
0.8 0.1 1.0 0.6 0.1 0.6 0.8 0.3 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 Rat a- rat a Sk o r Fak to r Jenis Pangan

## Validitas Skor Faktor Pola Makan Modern
Skor  faktor  pola  makan  modern merupakan  indikator  proksi  yang  baik  untuk mengukur  obesitas  pada  pekerja  dewasa  di Indonesia dengan AUC sebesar 87% (selang kepercayaan  pada  95%:  86%-88,1%)  Titik potong  optimal  skor  faktor  pola  makan modern  menggunakan  obesitas  sebagai benchmark  dengan  nilai  indek  Youden tertinggi  (J  =  0,51)  adalah  5,2.  Sensitivitas dan  spesifisitas  skor  faktor  pola  makan modern  dalam  memprediksi  obesitas  pada titik potong 5,2 adalah 74% dan 76%, secara berurutan (Gambar 2).
Gambar 2 Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) Skor Faktor Pola Makan Modern menggunakan Obesitas sebagai Benchmark pada Pekerja Dewasa di Indonesia

## Pembahasan
Tiga  jenis  pangan  yang  memiliki  rata- rata  skor  faktor  tertinggi  dalam  pola  makan modern pada pekerja dewasa yaitu telur, mie instan  dan  gorengan  telah  terbukti  memiliki hubungan  dengan  obesitas  pada  penelitian sebelumnya.  Konsumsi  telur  berkorelasi positif dengan obesitas (21) dan terlalu sering mengonsumsi  mie  instan  dan  gorengan berhubungan  dengan  kejadian  obesitas (22,23).  Secara  umum  semua  jenis  pangan yang termasuk dalam pola makan modern ini jika  dikonsumsi  secara  berlebihan  baik jumlah  dan  jenisnya  berhubungan  dengan kejadian obesitas (21,24).
Prevalensi  obesitas  pada  pekerja dewasa  di  Indonesia  yang  masih  tergolong
tinggi memberikan dukungan untuk melakukan penilaian risiko kesehatan masyarakat dan pembuatan kebijakan terkait obesitas. Seperti halnya stunting pada balita, klasifikasi prevalensi obesitas dapat membantu dalam pengembangan kebijakan, untuk menargetkan sumber daya, dan untuk mempromosikan intervensi kesehatan masyarakat (20).
Analisis  hubungan  pola  makan  dan obesitas  telah  banyak  dilakukan  dalam penelitian  sebelumnya  (25 –28),  namun penilaian  validitas  metode  analisis  pola makan  sebagai  indikator  proksi  dalam penilaian status gizi masih terbatas. Penilaian pola  makan  menggunakan  skor  faktor  pola makan modern dengan titik potong yang jelas dalam mengidentifikasi obesitas dapat memudahkan  peneliti  ataupun  pengevaluasi program  intervensi  dalam  menganalisis pengaruh  pola  makan  terhadap  kejadian obesitas dan efektivitas intervensi. Penelitian yang dilakukan Black et al (29) merekomendasikan  pentingnya  persamaan persepsi  dan  validitas  sebuah  titik  potong dalam mengidentifikasi obesitas untuk dijadikan pertimbangan oleh pembuat kebijakan dalam upaya pencegahan
obesitas.
Penelitian  ini memberikan bukti bahwa skor  faktor  pola  makan  modern  memiliki sensitivitas  dan  spesifisitas  yang  baik, menyiratkan  bahwa  alat  ini  baik  untuk memperkirakan obesitas pada pekerja dewasa.  Oleh  sebab  itu,  skor  faktor  pola makan  modern  dapat  digunakan  sebagai indikator proksi (tidak langsung) obesitas. Hal ini  terutama  jika  dilakukan  penilaian  atau pengambilan  data  secara  daring  yang  tidak memungkinkan  dilakukan  penilaian  status gizi  antropometri  secara  langsung,  selain alternatif self-report berat  badan  dan  tinggi badan. Meskipun demikian, jika perlengkapan dan waktu memadai, serta cara pengambilan  data  yang  memungkinkan dilakukan pengukuran berat badan dan tinggi badan  secara  langsung  penggunaan  IMT untuk  menentukan  obesitas  atau  status  gizi secara keseluruhan lebih direkomendasikan.
Penelitian  ini  memiliki  kekuatan  dan keterbatasan. Penelitian ini dapat digunakan sebagai  dasar  untuk  penelitian  lebih  lanjut dalam hal uji validitas indikator proksi status gizi  atau  obesitas  secara  khusus.  Hal tersebut dengan mempertimbangkan
keterbatasan  seperti  data  berasal  dari  satu kelompok  populasi  pekerja  dewasa  di Indonesia  saja  sehingga  titik  potong  yang ditentukan dalam penelitian ini spesifik untuk populasi  tersebut.  Untuk  penggunaan  yang lebih  luas,  diperlukan  studi  validasi  lebih lanjut  dengan  ukuran  sampel  yang  lebih besar  serta  kelompok  populasi  dan  lokasi lain.

## Kesimpulan
Skor  faktor  pola  makan  modern memiliki akurasi yang baik untuk mengidentifikasi  obesitas  pada  pekerja dewasa  di  Indonesia.  Indikator  proksi  ini dapat  menjadi  alternatif  metode  penilaian obesitas  ketika  pengukuran  antropometri secara  langsung  tidak  memungkinkan  untuk dilakukan.

## Daftar Pustaka
1. Organization WH. World health statistics  2022:  monitoring  health  for the  SDGs  sustainable  development goals.  World  Health  Organization; 2022.
2. Rachmi CN, Li M, Baur LA. Overweight and  obesity  in  Indonesia:  prevalence and  risk  factors —a  literature  review. Public Health. 2017;147:20 –9.
3. Kementerian  Kesehatan  RI.  Laporan Nasional  Riskesdas  2018.  Jakarta: Lembaga  Penerbit  Badan  Penelitian dan Pengembangan Kesehatan; 2019.
4. Ondicho  ZM,  Omondi  DO,  Onyango AC. Prevalence and socio- demographic  factors  associated  with overweight and obesity among healthcare  workers  in  Kisumu  East Sub-County, Kenya. 2016;
5. Macagnan  J,  Pattussi  MP,  Canuto  R, Henn  RL,  Fassa  AG,  Olinto  MTA. Impact of nightshift work on overweight and abdominal obesity among workers of  a  poultry  processing  plant  in southern Brazil. Chronobiol Int. 2012;29(3):336 –43.
6. Zubery  D,  Kimiywe  J,  Martin  HD. Prevalence of overweight and obesity, and  its  associated  factors  among health-care  workers,  teachers,  and bankers  in  Arusha  City,  Tanzania.
Diabetes Metab Syndr Obes. 2021;455 –65.
7.
Dankyau M, Shu’aibu JA, Oyebanji AE,
Mamven OV. Prevalence and correlates of obesity and overweight in healthcare  workers  at  a  tertiary hospital. J Med Trop. 2016;18(2):55.
8. Cattafesta  M,  Petarli  GB,  Zandonade
E, Bezerra OM de PA, Abreu SMR de,
Salaroli LB. Prevalence and determinants of obesity and abdominal obesity  among  rural  workers  in Southeastern Brazil. PLoS One.
2022;17(7):e0270233.
9. Luckhaupt SE, Cohen MA, Li J, Calvert
GM. Prevalence of obesity among US workers and associations with occupational  factors.  Am  J  Prev  Med.
2014;46(3):237 –48.
10. Morrow A, Walker K, Calder-MacPhee
N,  Ozakinci  G.  The  active  ingredients of  physical  activity  and/or  dietary workplace-based interventions to achieve weight loss in overweight and obese  healthcare  staff:  a  systematic review. J Behav Med. 2022;45(3):331 –
49.
11. Christensen  JR,  Faber  A,  Ekner  D, Overgaard K, Holtermann A, Søgaard K. Diet, physical exercise and cognitive behavioral  training  as  a  combined workplace based intervention to reduce  body  weight  and  increase physical  capacity  in  health  care workers-a  randomized  controlled  trial.
BMC Public Health. 2011;11:1 –11. 12. Wolfenden L, Goldman S, Stacey FG, Grady A, Kingsland M, Williams CM, et al. Strategies to improve the implementation  of  workplace ‐ based policies or practices targeting tobacco, alcohol,  diet,  physical  activity  and obesity. Cochrane Database of Systematic Reviews. 2018;(11).
13. Min MU, Li-Fa XU, Dong HU, Jing WU, Ming-Jie  BAI.  Dietary  patterns  and overweight/obesity:  a  review  article. Iran J Public Health. 2017;46(7):869.
14. FAO DA. A resource guide to method selection  and  application  in  low resource  settings.  Vol.  152,  FAO: Rome, Italy. 2018.
15. Lucock  MD,  Martin  CE,  Yates  ZR, Veysey M. Diet and our genetic legacy in the recent anthropocene: a Darwinian  perspective  to  nutritional
health.  J  Evid  Based  Complementary Altern Med. 2014;19(1):68 –83.
16. Anyanwu  OA,  Folta  SC,  Zhang  FF, Chui K, Chomitz VR, Kartasurya MI, et al.  A  cross-sectional  assessment  of dietary  patterns  and  their  relationship to hypertension and obesity in
Indonesia. Curr Dev Nutr.
2022;6(6):nzac091.
17. Strauss  J,  Witoelar  F,  Sikoki  B.  The fifth  wave  of  the  Indonesia  family  life survey: overview and field report. Vol. 1.  Rand  Santa  Monica,  CA,  USA; 2016.
18. Kemenkes  R.  Peraturan  Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 41 Tahun 2014 tentang Pedoman Gizi Seimbang. 2014.
19. Lobstein  T,  Brinsden  H.  Obesity: missing the 2025 global targets. World of Obesity: London, UK. 2020;
20. Lobstein  T,  Jewell  J. What  i s a “high” prevalence  of  obesity?  Two  rapid reviews  and  a  proposed  set  of thresholds  for  classifying  prevalence levels. Obesity Reviews. 2022;23(2):e13363. 21. Nugraha  F,  Relaksana  R,  Siregar
AYM.  Determinan  Sosial  Ekonomi
Terhadap  Berat  Badan  Lebih  dan Obesitas  di  Indonesia:  Analisis  Data IFLS 2014. Jurnal Ekonomi Kesehatan Indonesia. 2021;5(2).
22. Diguna M, Rachmawati M, Prawiradilaga RRS. Hubungan Jumlah dan Jenis Konsumsi Gorengan Sebagai  kudapan  Pagi  Terhadap  IMT Pada  anggota  TNI-AD  Yonzipur. Prosiding Pendidikan Dokter. 2015;479 –86. 23. Nuraisyah F, Novitasari PR, Rayendra MF. Pengaruh Kebiasaan Mengonsumsi  Mie  Instan  Terhadap Obesitas  Dan  Hipertensi:  Systematic Literature Review. In: Prosiding Seminar  Pusat  Informasi  dan  Kajian Obat. 2023.
24. Parinduri FK, Djokosujono K, Parinduri
SK. Faktor Dominan Obesitas Sentral
pada  Usia  40-60  tahun  di  Indonesia (Analisis  Data  Indonesian  Family  Life Survey 5 Tahun 2014/2015). HEARTY: Jurnal Kesehatan Masyarakat.
2021;9(2):58 –70.
25. Kurniawati Y, Fakhriadi R, Yulidasari F.
Hubungan antara pola makan, asupan energi,  aktivitas  fisik,  dan  durasi  tidur dengan kejadian obesitas pada polisi. Jurnal Publikasi Kesehatan Masyarakat Indonesia. 2016;3(3). 26. Sudargo T, Freitag H, Kusmayanti NA,
Rosiyani F. Pola makan dan obesitas. UGM press; 2018.
27. Mokolensang  OG,  Manampiring  AE. Hubungan  Pola  Makan  dan  Obesitas pada Remaja di Kota Bitung.
eBiomedik. 2016;4(1).
28. Dewi ACN, Mahmudiono T. Hubungan pola  makan,  aktivitas  fisik,  sikap,  dan pengetahuan tentang obesitas dengan status  gizi  pegawai  negeri  sipil  di kantor  dinas  kesehatan  provinsi  jawa timur.
Media Gizi Indonesia. 2013;9(1):42 –8.
29. Black JA, Park M, Gregson J, Falconer CL,  White  B,  Kessel  AS,  et  al.  Child obesity  cut-offs  as  derived  from parental  perceptions:  cross-sectional questionnaire. British Journal of
General Practice. 2015;65(633):e234 –
9.