How to cite: Rosmiati, R., Haryana, N. R., Firmansyah, H., & Purba, R. (2023) Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers: Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia. Amerta Nutrition, 7(2SP), 164 – 170.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Rosmiati dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 2SP (Desember 2023). 164-170

## INFO ARTIKEL
Received: 16-09-2023
Accepted: 18-12-2023 Published online: 31-12-2023
*Koresponden: Risti Rosmiati ristirosmiati@unimed.ac.id

## DOI:
10.20473/amnt.v7i2SP.2023.16 4-170
Tersedia secara online: https://e- journal.unair.ac.id/AMNT
Kata Kunci: Aktivitas Fisik, Obesitas, Pekerja Urban, Pola Makan

## ABSTRAK
Latar  Belakang: Meningkatnya  prevalensi  obesitas  menjadi  masalah  kesehatan masyarakat  yang  signifikan  di  Indonesia,  terutama  di  kalangan  pekerja  urban  yang sering menjalani gaya hidup sedentari dan menerapkan pola makan yang kurang baik. Tujuan: Menganalisis hubungan antara pola makan, tingkat aktivitas fisik, dan obesitas pada pekerja urban di Indonesia.
Metode: Pola makan utama dianalisis menggunakan Principal Component Analysis dari 17-item  Food  Frequency  Questionnaire  (FFQ) yang  diisi  oleh  pekerja  urban  dalam Indonesian  Family  Life  Survey  (IFLS)  wave  5 .  Aktivitas  fisik  diolah  berdasarkan International  Physical  Activity  Questionnaire  (IPAQ). Tinggi  dan  berat  badan  diukur untuk mengetahui status gizi berdasarkan Indeks Massa Tubuh (IMT) yang selanjutnya dikategorikan  menjadi  obesitas  dan  tidak  obesitas.  Hubungan  antara  pola  makan, tingkat aktivitas fisik, dan obesitas dianalisis menggunakan analisis regresi logistik.
Hasil: Sebanyak 10,381 pekerja urban berpartisipasi dalam penelitian ini. Empat pola makan utama diidentifikasi: pola makan western ditandai dengan tingginya konsumsi makanan cepat saji, daging, kudapan manis, susu dan minuman bersoda; pola makan prudent dicirikan  dengan  tingginya  konsumsi  buah-buahan  dan  sayur-sayuran;  pola makan  modern  yang  ditandai  dengan  tingginya  konsumsi  mie  instan,  gorengan,  dan telur;  dan  pola  makan  tradisional  ditandai  dengan  tingginya  konsumsi  nasi,  sayuran, sambal, dan ikan. Partisipan yang mengikuti pola makan western berisiko mengalami obesitas yang lebih tinggi, sedangkan mereka yang mengikuti pola makan prudent dan aktivitas fisik aktif menunjukkan risiko obesitas yang lebih rendah.
Kesimpulan: Pola  makan western berhubungan  positif  dengan  obesitas,  sebaliknya pola  makan prudent dan  aktivitas  fisik  berhubungan  negatif  dengan  obesitas  pada pekerja urban di Indonesia.

## ccccccccccc

## PENDAHULUAN
Indonesia  saat  ini  sedang  mengalami  pesatnya pembangunan dan urbanisasi serta mengalami pergeseran  demografis  yang  berdampak  luas  terhadap kesehatan penduduknya. Seiring dengan berkembangnya daerah perkotaan disertai berkembangnya  gaya  hidup,  peningkatan  prevalensi obesitas  dan  penyakit  tidak  menular  menjadi  masalah gizi dan kesehatan yang kritis 1,2 . Faktor gaya hidup yang saling  mempengaruhi  dalam  lanskap  perkotaan  yang dinamis  secara  tidak  langsung  membentuk  profil kesehatan  masyarakat,  termasuk  pekerja  urban. Urbanisasi  yang  pesat,  perubahan  pola  makan,  dan tuntutan  pekerjaan  yang  terus  berkembang  telah menciptakan  tantangan  gizi  dan  kesehatan  seperti meningkatnya  prevalensi  obesitas  di  kalangan  pekerja urban 2,3 .  Pekerja  urban  di  Indonesia  merupakan gabungan  dari  beragam  latar  belakang  budaya  dan status sosial ekonomi. Preferensi budaya terkait dengan
faktor  sosial  ekonomi  dapat  membentuk  kebiasaan makan  dan  pilihan  gaya  hidup 4,5 .  Ketersediaan  pilihan makanan  sehat,  yang  dipengaruhi  oleh  tingkat pendapatan dan tradisi budaya, menambah kompleksitas  pola  makan  pekerja  urban,  sehingga penting  untuk  mempertimbangkan  faktor-faktor  ini dalam memahami dan mengatasi epidemi obesitas 6,7 . Obesitas  yang  saat  ini  telah  mencapai  proporsi epidemi,  pada  tahun  2035  diperkirakan  lebih  dari  4 miliar  penduduk  dunia  mengalami  kelebihan  berat badan  dan obesitas. Hal ini mencerminkan  peningkatan dari 38% populasi dunia pada tahun 2020 menjadi lebih dari  50%  pada  tahun  2035.  Prevalensi  obesitas  saja diperkirakan  akan  meningkat  dari  14%  menjadi  24% populasi  pada  periode  yang  sama,  mempengaruhi hampir  2  miliar  orang  dewasa,  anak-anak,  dan  remaja pada  tahun  2035 8 .  Data  Riset  Kesehatan  Dasar (Riskesdas) tahun 2018 menunjukkan prevalensi dewasa di  atas  18  tahun  yang  mengalami  obesitas  sebesar

## Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia

## Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers
Risti Rosmiati 1 *, Nila Reswari Haryana 1 , Hardi Firmansyah 1 , Rasita Purba 1
1 Program Studi Gizi, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia
RESEARCH STUDY Versi Bahasa OPEN ACCESS
How to cite: Rosmiati, R., Haryana, N. R., Firmansyah, H., & Purba, R. (2023) Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers: Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia. Amerta Nutrition, 7(2SP), 164 – 170.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Rosmiati dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 2SP (Desember 2023). 164-170
21,8%.  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  ruta  (15,7%)  dan lainnya (24,8%) 9 . Obesitas yang dahulu dikaitkan dengan negara-negara  berpendapatan  tinggi,  kini  juga  lazim terjadi  di  negara-negara  berpendapatan  rendah  dan menengah, termasuk di kalangan masyarakat berpendapatan  rendah 10 – 12 .  Pada  beberapa  konteks, faktor-faktor yang berkontribusi terhadap obesitas sama dengan  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap kekurangan gizi 8 . Seiring  dengan  semakin  pesatnya  urbanisasi, pola  makan  telah  mengalami  perubahan  nyata  pada populasi  pekerja  urban.  Pola  makan  tradisional,  yang kaya  akan  makanan  bersumber  secara  lokal  dan  padat gizi,  secara  bertahap  digantikan  oleh  pola  makan  yang ditandai  dengan  peningkatan  konsumsi  makanan olahan,  tinggi  gula  dan  lemak 13 .  Pada  saat  yang  sama, tuntutan pekerjaan di perkotaan sering kali memerlukan lingkungan  kerja  yang  tidak  banyak  bergerak,  sehingga berkontribusi terhadap penurunan tingkat aktivitas fisik. Sifat pekerjaan bagi banyak pekerja di perkotaan sedang mengalami pergeseran yang signifikan ke arah pekerjaan menetap. Waktu kerja yang  panjang yang dihabiskan di kantor,  yang  merupakan  ciri  umum  di  pusat  perkotaan, berkontribusi  terhadap  penurunan  tingkat  aktivitas fisik 14 – 16 .  Gaya  hidup  yang  tidak  banyak  bergerak  ini, ditambah  dengan  terbatasnya  kesempatan  untuk berolahraga  secara  teratur,  menciptakan  lingkungan yang kondusif bagi perkembangan obesitas dan masalah kesehatan terkait 17,18 . Konvergensi  faktor-faktor  ini  telah  menciptakan lingkungan  yang  kondusif  terhadap  kejadian  obesitas, suatu  kondisi  yang  menimbulkan  risiko  kesehatan  dan beban  ekonomi  yang  signifikan 19 .  Meningkatnya  angka obesitas  di  kalangan  pekerja  urban  di  Indonesia  tidak hanya  membahayakan  kesehatan  individu  tetapi  juga membebani  sistem  layanan  kesehatan  dan  berdampak pada produktivitas tenaga kerja secara keseluruhan 20 – 24 . Menyadari dampak umum urbanisasi terhadap kesehatan,  terdapat  kebutuhan  mendesak  untuk melakukan  penelitian  mendalam  yang  secara  khusus berfokus  pada  keterkaitan  antara  pola  makan,  aktivitas fisik, dan obesitas  di kalangan  demografi ini. Mengatasi kesenjangan  penelitian  ini  sangat  penting  untuk mengembangkan  intervensi  efektif  yang  disesuaikan dengan  tantangan  unik  yang  dihadapi  pekerja  urban  di Indonesia.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis hubungan antara pola makan, tingkat aktivitas fisik, dan obesitas  pada  pekerja  urban  di  Indonesia.  Setelah memahami  faktor-faktor  tersebut  secara  komprehensif diharapkan  penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang dapat  ditindaklanjuti  bagi  para  pembuat  kebijakan, profesional  kesehatan,  dan  pengusaha.  Selain  itu,  hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  menyumbangkan pengetahuan  berharga  yang  dapat  menjadi  masukan bagi  intervensi  dan  kebijakan  berbasis  bukti,  sehingga mendorong  masa  depan  yang  lebih  sehat  bagi  pekerja urban di Indonesia.

## METODE
Penelitian cross-sectional ini  menggunakan  data dari Indonesian  Family  Life  Survey  (IFLS) gelombang kelima,  yaitu  survei  longitudinal  yang  dirancang  untuk menganalisis  karakteristik  kesehatan,  sosial  ekonomi, dan  demografi  rumah  tangga  di  Indonesia 25 .  Populasi penelitian  terdiri  dari  pekerja  urban  yang  tinggal  di berbagai  daerah  perkotaan  di  Indonesia  yang  berusia antara  19  sampai  64  tahun  dan  jumlah  sampel  dalam penelitian ini sebanyak 10.381 orang.
Informasi  mengenai  pola  makan  dikumpulkan melalui  wawancara  menggunakan Food  Frequency Questionnaire  (FFQ) tervalidasi  berisi  17  jenis  pangan yang mencakup spektrum luas jenis pangan yang umum dikonsumsi  di  Indonesia.  Peserta  diminta  melaporkan frekuensi  rata-rata  konsumsi  setiap  jenis  pangan  dalam satu  minggu  terakhir.  Analisis Principal  Component Analysis (PCA) yang merupakan teknik reduksi data yang banyak  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  makan utama  pada  subjek  penelitian  ini 26 .  Sebanyak  17  jenis pangan  dari  FFQ  dikelompokkan  kembali  menjadi  15 jenis  (pepaya,  pisang  dan  mangga  disatukan  menjadi kelompok  buah-buahan).  Kelima  belas  pangan  ini  yang dianalisis  menggunakan  metode  PCA.  Uji Kaiser-Meyer- Olkin  (KMO) dan Bartlett digunakan  untuk  menilai kesesuaian analisis faktor. KMO berkisar antara 0 dan 1, dan nilai minimum untuk analisis faktor yang baik adalah 0,6.  Selain  itu,  uji  Bartlett  harus  signifikan  (p < 0,05) 27 . Kecukupan  pengambilan  sampel  terpenuhi  dalam penelitian  ini  dengan  uji  KMO  sebesar  0,7  dan  uji Bartlett 0,000. Pola makan ditentukan berdasarkan nilai eigenvalue >  1  dan  pemeriksaan scree  plot ,  serta menggunakan  rotasi varimax untuk  menyederhanakan interpretasi  data. Factor  loading yang  lebih  dari  0,3 dianggap  berkontribusi  signifikan  terhadap  pola  makan dan  digunakan  untuk  menghitung  skor  faktor.  Skor faktor dihitung untuk semua partisipan yang menggambarkan kepatuhan terhadap setiap pola makan yang  terbentuk.  Semakin  tinggi  nilai  skor  faktor  maka subjek tersebut semakin mengikuti atau patuh terhadap pola makan tersebut. Skor faktor dihitung untuk masing- masing pola makan dengan cara mengalikan nilai factor loading pangan  dengan  frekuensi  konsumsinya  lalu hasilnya  dijumlahkan  untuk  semua  pangan  yang membentuk  pola  makan  tersebut.  Nilai  skor  faktor disajikan dalam kuartil 28 .
Pengolahan  data  aktivitas  fisik  menggunakan metode International  Physical  Activity  Questionnaire (IPAQ). Data dikelompokkkan menjadi dua kategori yaitu aktif  dan  tidak  aktif.  Variabel  dependen  adalah  status obesitas.  Status  obesitas  ditentukan  berdasarkan  nilai Indeks  Massa  Tubuh  (IMT).  Subjek  diklasifikasikan menjadi  dua  kelompok:  pekerja  urban  yang  mengalami obesitas dan tidak  mengalami  obesitas. Data karakteristik  subjek  diantaranya  usia,  jenis  kelamin, pendidikan dan status pernikahan.
Statistik deskriptif disajikan dalam frekuensi dan proporsi  (%).  Analisis  regresi  logistik  dilakukan  untuk menilai hubungan antara pola makan, aktivitas fisik dan obesitas. Pola makan yang diidentifikasi melalui PCA dan aktivitas  fisik  sebagai  variabel  independen  yang disesuaikan  dengan  potensi  variabel  perancu  yaitu  usia dan  jenis  kelamin. Odds  Rasio (OR)  dan  Interval
How to cite: Rosmiati, R., Haryana, N. R., Firmansyah, H., & Purba, R. (2023) Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers: Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia. Amerta Nutrition, 7(2SP), 164 – 170.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Rosmiati dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 2SP (Desember 2023). 164-170
Kepercayaan  95%  (IK  95%)  dihitung  untuk  mengukur kekuatan dan arah hubungan. Analisis statistik dilakukan dengan menggunakan SPSS V.27.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pekerja  urban  yang  berpartisipasi  dalam penelitian  ini  sebanyak  10.381  orang  dengan  proporsi yang  mengalami  obesitas  sebesar  24.2%  dan  tidak obesitas  sebesar  75.8%.  Prevalensi  tersebut  hampir sama dengan prevalensi obesitas usia di atas 18 tahun di daerah  perkotaan  di  Indonesia  berdasarkan  hasil  Riset
Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  tahun  2018  yaitu  sebesar 25.1% 9 .  Karakteristik  sosiodemografi  subjek  disajikan pada  Tabel  1.  Secara  keseluruhan,  hampir  setengah subjek berusia antara 31-45 tahun dengan perbandingan laki-laki  dan  perempuan  yang  hampir  sama.  Proporsi obesitas pada perempuan lebih besar dibandingkan laki- laki sebagaimana data Riskesdas tahun 2018 menunjukkan  hasil  yang  sejalan 9 .  Pendidikan  subjek paling  banyak  merupakan  lulusan  SMA  atau  sederajat dan sebagian besar sudah menikah.
Tabel 1. Karakteristik sosiodemografi subjek Karakteristik Tidak obesitas Obesitas Total Usia 19-30 tahun 2.371 (22,8%) 497 (4,8%) 2.868 (27,6%) 31-45 tahun 3.512 (33,8%) 1.206 (11,6%) 4.718 (45,4%) 46-59 tahun 1.658 (16,0%) 742 (7,1%) 2.400 (23,1%) 60-64 tahun 323 (3,1%) 72 (0,7%) 395 (3,8%) Jenis Kelamin Laki-laki 4.877 (47,0%) 1.038 (10,0%) 5.915 (57,0%) Perempuan 2.987 (28,8%) 1.479 (14,2%) 4.466 (43,0%) Pendidikan Tidak sekolah 158 (1,5%) 54 (0,5%) 212 (2,0%) SD/sederajat 1.990 (19,2%) 592 (5,7%) 2.582 (24,9%) SMP/sederajat 1.403 (13,6%) 406 (3,9%) 1.809 (17,4%) SMA/sederajat 2.944 (28,5%) 868 (8,4%) 3.812 (36,7%) Perguruan tinggi 1.340 (13%) 592 (5,7%) 1.932 (18,7%) Status Pernikahan Belum menikah 1.187 (11,4%) 204 (2,0%) 1.391 (13,4%) Menikah 6.677 (64,3%) 2.313 (22,3%) 8.990 (86,6%)
Factor  loading frekuensi  konsumsi  pangan  pada populasi  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Hasil  analisis mengidentifikasi empat pola makan yang berbeda  yaitu pola  makan western,  prudent ,  modern,  dan  tradisional yang  mencerminkan  kompleksitas  kebiasaan  makan populasi  ini.  Pola  makan western yang  ditandai  dengan tingginya konsumsi makanan cepat saji, daging, kudapan
manis, susu dan minuman bersoda. Pola makan prudent dicirikan  dengan  tingginya  konsumsi  buah-buahan  dan sayur-sayuran.  Pola  makan  modern  yang  ditandai dengan  tingginya  konsumsi  mie  instan,  gorengan,  dan telur.  Terakhir,  pola  tradisional  ditandai  dengan tingginya  konsumsi  nasi,  sayuran,  ikan,  dan  sambal.
Tabel 2. Factor loading frekuensi konsumsi pangan pada beberapa pola makan yang terbentuk
Jenis Pangan Pola Makan Western Pola Makan Prudent Pola Makan Modern Pola Makan Tradisional Nasi -0,189 -0,018 0,122 0,344* Ubi jalar -0,134 0,628* 0,153 -0,046 Mie instan 0,126 -0,166 0,691* 0,055 Daging 0,559* 0,108 0,095 -0,013 Ikan 0,113 0,054 -0,167 0,647* Telur 0,236 0,121 0,549* 0,131 Susu 0,500* 0,253 -0,063 0,014 Sayuran berdaun hijau 0,099 0,361* -0,068 0,588* Wortel 0,121 0,565* 0,066 0,170 Buah-buahan 0,176 0,563* -0,048 0,017 Makanan cepat saji 0,583* -0,087 0,004 0,002 Minuman bersoda 0,495* -0,193 0,208 0,106 Kudapan manis 0,506* 0,167 0,133 0,026 Gorengan -0,035 0,235 0,629* -0,068 Sambal 0,068 -0,064 0,222 0,636*
Factor loading yang diberi tanda * merupakan factor loading frekuensi konsumsi jenis pangan > 0,3 yang mencirikan setiap pola makan
How to cite: Rosmiati, R., Haryana, N. R., Firmansyah, H., & Purba, R. (2023) Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers: Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia. Amerta Nutrition, 7(2SP), 164 – 170.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Rosmiati dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 2SP (Desember 2023). 164-170
Data pada Tabel 3 menunjukkan hubungan  pola makan  dan  aktivitas  fisik  dengan  obesitas  pada  pekerja urban  di  Indonesia.  Nilai  faktor  skor  menggambarkan seberapa  besar  subjek  mengikuti  pola  makan  yang terbentuk.  Subjek  yang  memiliki  nilai  faktor  skor  tinggi berarti  subjek  tersebut  sangat  mengikuti  pola  makan tersebut.  Nilai  skor  faktor  dalam  penelitian  ini  disajikan dalam  kuartil.  Model  regresi  logistik  menunjukkan
hubungan  yang  signifikan  antara  pola  makan western dan prudent serta  aktivitas  fisik  dengan  obesitas  pada pekerja  urban di Indonesia. Subjek yang mengikuti  pola makan western lebih  berisiko  mengalami  obesitas, sebaliknya  subjek  yang  mengikuti  pola  makan prudent dan  aktivitas  fisiknya  termasuk  aktif  resiko  mengalami obesitasnya lebih rendah.
Tabel 3. Hubungan pola makan dan aktivitas fisik dengan obesitas Variabel Tidak obesitas Obesitas p-value OR (IK 95%) Skor Faktor Pola Makan Western Kuartil 1 2.329 (22,4%) 596 (5,7%) 0,000 Ref, Kuartil 2 2.272 (21,9%) 667 (6,4%) 0,016* 1,169 (1,030 – 1,327) Kuartil 3 1.846 (17,8%) 662 (6,4%) 0,000* 1,491 (1,305 – 1,703) Kuartil 4 1.417 (13,6%) 592 (5,7%) 0,000* 1,862 (1,613 – 2,149) Skor Faktor Pola Makan Prudent Kuartil 1 1.675 (16,1%) 573 (5,5%) 0,000 Ref, Kuartil 2 1.856 (17,9%) 524 (5,0%) 0,000* 0,691 (0,600 – 0,797) Kuartil 3 2.138 (20,6%) 692 (6,7%) 0,008* 0,824 (0,714 – 0,951) Kuartil 4 2.195 (21,1%) 728 (7,0%) 0,000* 0,720 (0,621 – 0,836) Skor Faktor Pola Makan Modern Kuartil 1 2.017 (19,4%) 612 (5,9%) 0,701 Ref, Kuartil 2 1.957 (18,9%) 635 (6,1%) 0,464 1,050 (0,922 – 1,195) Kuartil 3 1.935 (18,6%) 605 (5,8%) 0,749 0,979 (0,858 – 1,117) Kuartil 4 1.955 (18,8%) 665 (6,4%) 0,597 1,036 (0,908 – 1,182) Skor Faktor Pola Makan Tradisional 2.003 (19,3%) 580 (5,6%) 0,289 Ref, Kuartil 1 Kuartil 2 1.913 (18,4%) 629 (6,1%) 0,095 1,119 (0,980 – 1,278) Kuartil 3 1.973 (19,0%) 639 (6,2%) 0,243 1,086 (0,946 – 1,246) Kuartil 4 1.975 (25,1%) 669 (6,4%) 0,086 1,137 (0,982 – 1,318) Aktivitas Fisik Aktif 885 (8,5%) 97 (0,9%) 0,000 Ref, Tidak aktif 6.979 (67,2%) 2.419 (23,3%) 0,000* 0,292 (0,236 – 0,363)
OR (IK95%): Odd Rasio (Interval Kepercayaan pada 95%); * p < 0.05 berdasarkan uji regresi logistik
Subjek yang termasuk kuartil tertinggi pada pola makan western memiliki kemungkinan sebesar 1,862 kali mengalami  obesitas  dibandingkan  subjek  pada  kuartil terendah pola makan western . Pola makan western yang ditandai  dengan  tingginya  konsumsi  makanan  olahan dan  minuman  manis  umumnya  berhubungan  dengan berbagai  masalah  kesehatan,  termasuk  obesitas 29 – 32 . Sifat makanan olahan cenderung tinggi kalori yang dapat menyebabkan  penambahan  berat  badan  seiring berjalannya  waktu 33 .  Hasil  ini  konsisten  dengan penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  pola makan  tinggi  makanan  olahan,  gula  rafinasi,  dan  lemak tidak  sehat  dapat  berkontribusi  terhadap  obesitas 34 – 36 . Temuan  ini  menggarisbawahi  pentingnya  pilihan makanan  dalam  mempengaruhi  berat  badan  dan  risiko obesitas.
Sebaliknya,  subjek  pada  kuartil  tertinggi  yang menganut  pola  makan  prudent  memiliki  kemungkinan sebesar  0,720  kali  dibandingkan  subjek  pada  kuartil terendah  pola  makan  prudent.  Pola  makan prudent berperan  sebagai  faktor  protektif  terjadinya  obesitas pada  pekerja  urban  di  Indonesia.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  pola  makan  kaya  buah-buahan  dan  sayuran mungkin memiliki efek perlindungan terhadap obesitas 37 . Pola makan tersebut sering kali berhubungan dengan  kandungan  serat  yang  lebih  tinggi,  densitas
kalori yang lebih rendah, dan zat gizi penting yang lebih beragam,  sehingga  berkontribusi  pada  pengelolaan berat  badan  yang  lebih  baik  dan  kesehatan  secara keseluruhan 38,39 .  Penelitian  sebelumnya  menunjukkan hasil  serupa  bahwa  pola  makan prudent atau  ada  yang menyebut  juga  pola  makan  sehat  dapat  menurunkan risiko terjadinya obesitas 40 – 43 . Aktivitas  fisik  yang  memadai  (aktif)  juga berperan  sebagai  faktor  protektif  terjadinya  obesitas pada  pekerja  urban  di  Indonesia.  Kemungkinan  subjek yang  aktif  untuk  terjadinya  obesitas  sebesar  0,292  kali kemungkinan  subjek  yang  tidak  aktif.  Hal  ini menekankan peran aktivitas fisik sebagai faktor penting dalam  pencegahan  obesitas.  Aktivitas  fisik  yang  teratur membantu mengatur berat badan dengan mengeluarkan energi, meningkatkan kesehatan metabolisme,  dan  meningkatkan  kesehatan  secara keseluruhan 44 – 46 .  Hubungan  antara  aktivitas  fisik  yang tidak  memadai  dan  kemungkinan  obesitas  yang  lebih tinggi menggarisbawahi pentingnya gaya hidup seimbang  yang  mencakup  kebiasaan  makan  sehat  dan olahraga  teratur 47 .  Revie  yang  dilakukan  oleh  Cleven  et al. menyimpulkan bahwa tingkat aktivitas fisik yang lebih tinggi  berhubungan  dengan  risiko  yang  lebih  rendah terjadinya  obesitas,  penyakit  jantung  coroner  dan diabetes.  Hasil  tersebut  mereplikasi  dan  memperkuat
How to cite: Rosmiati, R., Haryana, N. R., Firmansyah, H., & Purba, R. (2023) Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers: Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia. Amerta Nutrition, 7(2SP), 164 – 170.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Rosmiati dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 2SP (Desember 2023). 164-170
kesimpulan dari review sebelumnya yang menggarisbawahi  pentingnya  mempromosikan  aktivitas fisik pada dewasa 48 . Pekerja yang aktivitas pekerjaannya termasuk aktif kemungkinan mengalami obesitas sentral lebih  rendah  dibandingkan  pekerja  yang  lebih  banyak melakukan aktivitas sedentari dalam pekerjaannya 49 . Temuan  ini  mempunyai  implikasi  penting  bagi intervensi gizi dan kesehatan masyarakat. Meningkatkan kesadaran  akan  dampak  pola  makan  tertentu, mendorong  penerapan  kebiasaan  makan  yang  lebih sehat  seperti  pola  makan prudent ,  dan  menekankan pentingnya  aktivitas  fisik  secara  teratur  dapat  menjadi strategi  utama  dalam  mencegah  dan  mengelola obesitas.  Penting  untuk  diingat  bahwa  perkembangan obesitas  merupakan  interaksi  kompleks  dari  berbagai faktor,  termasuk  genetika,  lingkungan,  dan  gaya  hidup. Studi  ini,  berfokus  pada  asosiasi  bukan  sebab  akibat. Penelitian  lebih  lanjut  seperti  studi  longitudinal  dan mempertimbangkan potensi variabel perancu diperlukan  untuk  lebih  memahami  hubungan  sebab akibat.  Temuan  ini  juga  menunjukkan  bahwa  intervensi untuk  pencegahan  dan  pengelolaan  obesitas  dapat dilakukan  melalui  pendekatan  individual  berdasarkan preferensi  makanan  dan  tingkat  aktivitas.  Penyesuaian strategi  untuk  menargetkan  pola  diet  tertentu  dan mendorong peningkatan aktivitas fisik dapat memberikan  hasil  yang  lebih  efektif.  Strategi  untuk mengatasi  epidemi  obesitas  secara  global  memerlukan intervensi  yang  berkelanjutan  dan  mencakup  seluruh populasi  serta  rekomendasi  kebijakan  yang  dirancang untuk  memperbaiki  pola  makan  dan  meningkatkan aktivitas  fisik  dengan  menggunakan  pendekatan  sistem bertingkat.  Pencegahan  obesitas  memerlukan  upaya terkoordinasi dari komunitas internasional, pemerintah, industri,  sistem  layanan  kesehatan,  sekolah,  perencana kota,  sektor  pertanian  dan  jasa,  media,  komunitas  dan individu 50 .

## KESIMPULAN
Pola  makan western dan prudent serta  aktivitas fisik  berhubungan  secara  signifikan  dengan  obesitas pada  pekerja  urban  di  Indonesia.  Pola  makan western berhubungan  positif  dengan  obesitas,  sebaliknya  pola makan prudent dan  aktivitas  fisik  berhubungan  negatif dengan  obesitas  pada  pekerja  urban  di  Indonesia.  Pola makan western merupakan  faktor  risiko  obesitas, sedangkan  pola  makan prudent dan  aktivitas  fisik sebagai  faktor  protektif  obesitas  pada  pekerja  urban  di Indonesia.  Hasil  tersebut  memberikan  gambaran pentingnya  menerapkan  gaya  hidup  seimbang  dan meningkatkan  kesehatan,  termasuk  pola  makan  sesuai pedoman gizi seimbang dan aktivitas fisik teratur dalam pencegahan dan pengelolaan obesitas.

## ACKNOWLEDGEMENT
Konflik Kepentingan dan Sumber Pendanaan Semua penulis tidak memiliki konflik kepentingan  terhadap  artikel  ini.  Penelitian  ini merupakan  bagian  dari  penelitian  dasar  yang  didanai oleh LPPM Universitas Negeri Medan.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Angkurawaranon,  C.,  Jiraporncharoen,  W., Chenthanakij,  B.,  Doyle,  P.  &  Nitsch,  D. Urbanization  and  non-communicable  disease  in Southeast  Asia:  a  review  of  current  evidence. Public Health 128 , 886 – 895 (2014).
2. Kurniawan,  F. et  al. Urbanization  and Unfavorable  Changes  in  Metabolic  Profiles:  A Prospective  Cohort  Study  of  Indonesian  Young Adults. Nutrients 14 , 3326 (2022).
3. Yang,  H. et  al. Health-related  lifestyle  behaviors among  male  and  female  rural-to-urban  migrant workers  in  Shanghai,  China. PLoS  One 10 , e0117946 (2015).
4. Khusun,  H. et  al. Animal  and  plant  protein  food sources  in  Indonesia  differ  across  socio- demographic  groups:  Socio-cultural  research  in protein  transition  in  Indonesia  and  Malaysia. Front Nutr 9 , 762459 (2022).
5. Andarwulan, N. et al. Food consumption pattern and the intake of sugar, salt, and fat in the South Jakarta  City — Indonesia. Nutrients 13 ,  1289 (2021).
6. Oddo,  V.  M. et  al. Risk  factors  for  nutrition- related  chronic  disease  among  adults  in Indonesia. PLoS One 14 , e0221927 (2019).
7. Oddo,  V.  M.,  Maehara,  M.  &  Rah,  J.  H. Overweight in Indonesia: an observational study of  trends  and  risk  factors  among  adults  and children. BMJ Open 9 , e031198 (2019).
8. WOF, W. O. F. World Obesity Atlas 2023 . (2023).
9. Kementerian  Kesehatan  RI. Laporan  Nasional Riskesdas 2018 . (2019).
10. Templin,  T.,  Cravo  Oliveira  Hashiguchi,  T., Thomson,  B.,  Dieleman,  J.  &  Bendavid,  E.  The overweight  and  obesity  transition  from  the wealthy  to  the  poor  in  low-and  middle-income countries: A survey of household data from 103 countries. PLoS Med 16 , e1002968 (2019).
11. Ford,  N.  D.,  Patel,  S.  A.  &  Narayan,  K.  M.  V. Obesity  in  low-and  middle-income  countries: burden,  drivers,  and  emerging  challenges. Annu Rev Public Health 38 , 145 – 164 (2017).
12. Popkin, B. M. & Slining, M. M. New dynamics in global  obesity  facing  low‐and  middle‐income countries. Obesity reviews 14 , 11 – 20 (2013).
13. Colozza,  D.  &  Avendano,  M.  Urbanisation, dietary  change  and  traditional  food  practices  in Indonesia:  A  longitudinal  analysis. Soc  Sci  Med
233 , 103 – 112 (2019).
14. Yusvita, F. & Nandra, N. S. Sex, physical activity, obesity,  and  hypercholesterolemia  in  millennial workers  of  X  Corp,  Jakarta,  Indonesia,  in  2023. BKM Public Health and Community Medicine 39 , e8390 – e8390 (2023).
15. Arovah,  N.  I.  The  correlates  of  physical  activity during  COVID-19  pandemic  among  Indonesian young adults: A longitudinal study. J Educ Health Promot 11 , (2022).
16. Kaharina, A., Dewi, R. C. & Avani, R. I. A Pattern of  Physical  Activity  and  Its  Determinants  in Office Workers. in International Joint Conference
How to cite: Rosmiati, R., Haryana, N. R., Firmansyah, H., & Purba, R. (2023) Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers: Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia. Amerta Nutrition, 7(2SP), 164 – 170.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Rosmiati dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 2SP (Desember 2023). 164-170
on Arts and Humanities 2021 (IJCAH 2021) 462 – 465 (Atlantis Press, 2021).
17. Badr,  H.  E.,  Rao,  S.  &  Manee,  F.  Gender differences  in  quality  of  life,  physical  activity, and  risk  of  hypertension  among  sedentary occupation workers. Quality of Life Research 30 , 1365 – 1377 (2021).
18. Gupta, N. et al. Movement behavior profiles and obesity: a latent profile analysis of 24-h time-use composition  among  Danish  workers. Int  J  Obes 44 , 409 – 417 (2020).
19. Purushotham,  A.,  Aiyar,  A.  &  von  Cramon- Taubadel,  S.  Processed  foods,  socio-economic status,  and  peri-urban  obesity  in  India. Food Policy 117 , 102450 (2023).
20. Cawley, J. et al. Job absenteeism costs of obesity in  the  United  States:  National  and  state-level estimates. J  Occup  Environ  Med 63 ,  565 – 573 (2021).
21. Menon,  K. et  al. Estimating  the  benefits  of obesity prevention on productivity: an Australian perspective. Int J Obes 46 , 1463 – 1469 (2022).
22. Keramat, S. A., Alam, K., Gow, J. & Biddle, S. J. H. A  longitudinal  exploration  of  the  relationship between obesity, and long term health condition with  presenteeism  in  Australian  workplaces, 2006-2018. PLoS One 15 , e0238260 (2020).
23. Cammarano,  A. et  al. Obesity  as  a  social phenomenon: A narrative review. Epidemiol Prev 46 , 168 – 172 (2022).
24. Iyengar, J. J. et al. Impact of a Structured Weight Management Program on Worker Productivity. J
Occup Environ Med 61 , 148 – 152 (2019).
25. 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).
26. Zhao, J. et al. A review of statistical methods for dietary pattern analysis. Nutr J 20 , 1 – 18 (2021).
27. Pallant,  J. SPSS  survival  manual:  A  step  by  step guide to data analysis using IBM SPSS . (McGraw- hill education (UK), 2020).
28. Zhao, J. et al. A review of statistical methods for dietary pattern analysis. Nutr J 20 , 1 – 18 (2021).
29. Chen,  Y.,  Kang,  M.,  Kim,  H.,  Xu,  W.  &  Lee,  J.  E. Associations of dietary patterns with obesity and weight  change  for  adults  aged  18 – 65  years: Evidence  from  the  China  Health  and  Nutrition Survey (CHNS). PLoS One 18 , e0279625 (2023).
30. Jiang,  K. et  al. Dietary  Patterns  and  Obesity  in Chinese  Adults:  A  Systematic  Review  and  Meta- Analysis. Nutrients 14 , 4911 (2022).
31. Kopp,  W.  How  western  diet  and  lifestyle  drive the  pandemic  of  obesity  and  civilization diseases. Diabetes Metab Syndr Obes 2221 – 2236 (2019).
32. Peng,  W.,  Liu,  Y.,  Liu,  Y.,  Zhao,  H.  &  Chen,  H. Major  dietary  patterns  and  their  relationship  to obesity among urbanized adult Tibetan pastoralists. Asia  Pac  J  Clin  Nutr 28 ,  507 – 519 (2019).
33. Rakhra, V., Galappaththy, S. L., Bulchandani, S. & Cabandugama,  P.  K.  Obesity  and  the  western diet: How we got here. Mo Med 117 , 536 (2020).
34. Beslay,  M. et  al. Ultra-processed  food  intake  in association  with  BMI  change  and  risk  of overweight  and  obesity:  A  prospective  analysis of  the  French  NutriNet-Santé  cohort. PLoS  Med 17 , e1003256- (2020).
35. Rauber,  F. et  al. Ultra-processed  food consumption  and  indicators  of  obesity  in  the United  Kingdom  population  (2008-2016). PLoS One 15 , e0232676- (2020).
36. Askari,  M.,  Heshmati,  J.,  Shahinfar,  H.,  Tripathi, N. & Daneshzad, E. Ultra-processed food and the risk  of  overweight  and  obesity:  a  systematic review  and  meta-analysis  of  observational studies. Int J Obes 44 , 2080 – 2091 (2020).
37. Mu,  M.,  Xu,  L.-F.,  Hu,  D.  &  Wu,  J.  Dietary Patterns  and  Overweight/Obesity:  A  Review Article. Iran J Public Health 46 , 869 – 876 (2017).
38. Tremblay,  A. et  al. Dietary  fibres  and  the management of obesity and metabolic syndrome:  the  RESOLVE  study. Nutrients 12 , 2911 (2020).
39. Barber,  T.  M.,  Kabisch,  S.,  Pfeiffer,  A.  F.  H.  & Weickert,  M.  O.  The  health  benefits  of  dietary fibre. Nutrients 12 , 3209 (2020).
40. Medina-Remón,  A.,  Kirwan,  R.,  Lamuela- Raventos,  R.  M.  &  Estruch,  R.  Dietary  patterns and the risk of obesity, type 2 diabetes mellitus, cardiovascular diseases, asthma, and neurodegenerative  diseases. Crit  Rev  Food  Sci Nutr 58 , 262 – 296 (2018).
41. Rezagholizadeh,  F.,  Djafarian,  K.,  Khosravi,  S.  & Shab-Bidar,  S.  A  posteriori  healthy  dietary patterns  may  decrease  the  risk  of  central obesity:  findings  from  a  systematic  review  and meta-analysis. Nutrition  Research 41 ,  1 – 13 (2017).
42. Wang,  Y.  B. et  al. Association  between  dietary inflammatory  index,  dietary  patterns,  plant- based  dietary  index  and  the  risk  of  obesity. Nutrients 13 , 1536 (2021).
43. Muñoz,  F.  L.,  Pou,  S.  A.  &  Diaz,  M.  del  P.  An empirically  derived  “prudent”  dietary  pattern  is associated  with  lower  obesity  occurrence: Modeling and mapping from a national nutrition survey. Nutrition Research 109 , 26 – 34 (2023).
44. Pojednic, R., D’Arpino, E., Halliday, I. & Bantham, A.  The  benefits  of  physical  activity  for  people with  obesity,  independent  of  weight  loss:  a systematic review. Int J Environ Res Public Health 19 , 4981 (2022).
45. Petridou,  A.,  Siopi,  A.  &  Mougios,  V.  Exercise  in the  management  of  obesity. Metabolism 92 ,
163 – 169 (2019).
46. Kelly, R. S., Kelly, M. P. & Kelly, P. Metabolomics, physical activity, exercise and health: A review of the  current  evidence. Biochimica  et  Biophysica Acta  (BBA)-Molecular  Basis  of  Disease 1866 , 165936 (2020).
47. Chin,  S.-H.,  Kahathuduwa,  C.  N.  &  Binks,  M. Physical activity and obesity: what we know and
How to cite: Rosmiati, R., Haryana, N. R., Firmansyah, H., & Purba, R. (2023) Dietary Patterns, Physical Activity, and Obesity among Indonesian Urban Workers: Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Obesitas pada Pekerja Urban di Indonesia. Amerta Nutrition, 7(2SP), 164 – 170.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Rosmiati dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 2SP (Desember 2023). 164-170
what  we  need  to  know*. Obesity  Reviews 17 , 1226 – 1244 (2016).
48. Cleven, L., Krell-Roesch, J., Nigg, C. R. & Woll, A. The  association  between  physical  activity  with incident  obesity,  coronary  heart  disease, diabetes  and  hypertension  in  adults:  a systematic  review  of  longitudinal  studies published  after  2012. BMC  Public  Health 20 ,  1 – 15 (2020).
49. Gay,  J.  L.,  Buchner,  D.  M.  &  Smith,  J. Occupational physical activity opposes obesity: a cross-sectional modern replication of the Morris 1953  London  Busmen  Study. J  Occup  Environ Med 61 , 177 – 182 (2019).
50. Malik,  V.  S.,  Willett,  W.  C.  &  Hu,  F.  B.  Global obesity:  trends,  risk  factors  and  policy implications. Nat Rev Endocrinol 9 , 13 – 27 (2013).