Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia sedang mengalami masalah gizi ganda, yaitu masalah kekurangan gizi dan kelebihan gizi. Masalah gizi lebih timbal karena makin meningkatnya pendapatan dan perubahan gaya hidup yang mengancam penduduk golongan menengah ke atas dan kelompok lanjut usia. Pola makan mulai bergeser dari pola makan tradisional yang mengandung banyak karbohidrat, serat dan sayuran ke pola makan yang komposisinya terlalu banyak mengandung lemak, gula, garam dan sedikit serat. Proporsi energi dari karbohidrat berkurang diikuti meningkatnya proporsi energi lemak dan protein yang bila tidak terkendali berakibat terjadinya kegemukan, penyakit jantung dan pembuluh darah. Tujuan penelitian ini mempelajari faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi proporsi energi lemak konsumsi pangan pada 1952 sampel rumahtangga dari data Survai Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun1993, khususnya dipilih Propinsi D.1.Yogyakarta. SUSENAS merupakan survey rumahtangga yang diadakan oleh Biro Pusat Statistik (BPS). Jenis penelitian ini observasional tipe potong-lintang. Analisis data dengan statistik regresi logistik multivariat menggunakan perangkat lunak komputer SUDAAN (Survey Data Analysis) sesuai dengan cara pengambilan sampel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor sosial ekonomi: tingkat pengeluaran perkapita sebulan., jumlah anggota rumahtangga dan jumlah anak balita sebagai faktor risiko proporsi energi lemak yang tinggi. Sedangkan tingkat pendidikan kepala keluarga dan isteri serta daerah tempat tinggal sebagai efek pencegah terhadap proporsi energi lemak yang tinggi, namun khusus untuk tingkat pendidikan kepala keluarga hubungannya tidak signifikan (p>0,05).

---

Proportion Of Energy From Fat Household Food Consumption And Socioeconomy Determinants In Province D.I. Yogyakarta In 1993Indonesia have double nutrition problems is undernutrition and overnutrition. Overnutrition problem related with increased of income and change of life style, and age old group people. Food pattern change from traditional that high carbohydrat, fiber and vegetable to a high fat, sugar, salt and less fibre. Proportion of energy from carbohydrat decreased and proportion of energy from fat and protein increased. If could not controlled consequence to obese, heart disease and blood vessel.

The objective this study to examine socio-economy determinants of proportion of energy from fat food consumption in 1952 household sample using the National Socio-economy Survey (SUSENAS) 1993, particularly in Province D.I.Yogyakarta. The SUSENAS is a household survey conducted annually by the Central Bureau of Statistics (CBS). This study observational type is crossectional. Data analysis with statistical methods by multivariate-regression logistic using computer programme SUL)AAN (Survey Data Analysis).

The result of study showed that socio-economy factors: expenditure per capita per month, family size and number of child 0-4 years old associated a risk factor with high proportion of energy from fat. The education level of leader of family and wife, and region area of household live associated is effect prevention with high proportion of energy from fat, but associated education level of leader of family no significant (P>0,05)."

"Penelitian ini mempelajari hubungan rasia lingkar pinggang-pinggul (RLPP) dengan persen lemak tubuh (PLT) pada orang dewasa. Variabel lain (konfounding) yang diteliti adalah : indeks massa tubuh (IMT), umur, jenis kelamin, suku bangsa, indeks aktivitas, dan kebiasaan merokok. Analisis menggunakan data sekunder hasil Survei Gizi dan Kesehatan Pada orang Dewasa (kerjasama Direktorat BGM Depkes RI dan FKM-Ul, Juni 1996) di 6 kota, yaltu : Medan, Padang, Bandung, Jogyakarta, Denpasar, dan Ujung Pandang.Desain penelitian adalah cross-sectional. Pemilihan responden (sampel) menggunakan rancangan klaster dua tahap, yaitu : (1) probability proportionate to size (PPS) untuk memilih Waster, (2) simple random sampling (SRS) untuk memilih rumah-tangga (responden). Responden yang digunakan sebagai unit analisis sebanyak 713 orang (laki-laki = 230 orang, perempuan = 483 orang), yang merupakan sub-sampel dari penelitian Direktorat BGM Depkes RI.Analisis regresi berganda (multiple regression analysis) digunakan untuk membangun model prediksi PLT dengan RLPP. Proses pemodelan digunakan teknik backward elimination procedure. Untuk mengetahui validitas RLPP dilakukan analisis sensitifitas (Se) dan spesifisitas (Sp).Hasil penelitian menunjukkan terdapat korelasi positif antara RLPP dengan PLT, IMT, dan umur (p <0,01). Rata-rata RLPP, umur, dan indeks aktivitas pada laki-laki Iebih tinggi dibanding perempuan (p <0,01). Sebaliknya, PLT dan IMT perempuan lebih tinggi dibanding laki-laki (p X0,01).Dari proses pemodelan, terpilih model terbaik dengan persamaan regresi: PLT = 25,16 + 8,08 RLPP + 7,03 IMT + 4,48 UMLIR - 12,94 SEX; dimana IMT (0=tidak berisiko dengan IMT <25,0; 1=berisiko dengan IMT 25,0); UMUR (0=tidak berisiko dengan umur s 40 tahun; 1=berisiko dengan umur >40 tahun) dan SEX (0=perempuan, 1=laki-laki). Modes dapat menduga PLT orang dewasa (umur z 18 tahun) dengan kemampuan moderat (R2 = 0,6773) dan kesalahan menduga PLT ± 5,05%. Tampak pada model bahwa variabel suku bangsa, indeks aktivitas, kebiasaan merokok tidak memberi kontribusi terhadap model (p X0,05).Uji validitas model menunjukkan model cukup reliabel, karena penyusutan (shrinkage) dari R2 relatif kecil (0,008).Dengan menggunakan pedoman skrining umum, RLPP dapat dipakai sebagai alat untuk deteksi overweight dan obesitas dengan kemampuan moderat. Pada laki-laki dengan titik potong RLPP 0,90 (Se = 70,6; Sp = 51,2), sedangkan pada perempuan dengan titik potong RLPP 0,88 (Se = 59,4; Sp = 53,0).Mengingat RLPP dapat digunakan untuk deteksi overweight dan obesitas, perlu dilakukan upaya pemasyarakatan ukuran antropometri ini. Sebagai uji coba dapat dipilih daerah sentinal sekaligus untuk melakukan validasi ulang dengan parameter lain (klinik dan biokimia) yang lebih lengkap. Sambil menunggu hasil validasi ulang, RLPP dapat dipakai terintegrasi dengan penggunaan IMT sebagai alai pemantauan status gizi orang dewasa.

---

Prediction Model of Body Fat Percentage in Adult by Waist Hip RatioThe relationship between waist hip ratio (WHR) and body fat percentage (°/o BF) in adult was explored in this study. Confounding variables learned in this study were : body mass index (BM!), age, sex, ethnic, activity index and smoking habit. Data was obtained from the survey of nutrition and health in adult, which was a collaboration of Nutrition Directorate - Ministry of Health and The Faculty of Public Health - University of Indonesia, June 1996 in 6 cities : Medan, Padang, Bandung, Jogyakarta, Denpasar, and Ujung Pandang.

The study design was cross sectional. Respondent was selected by 2 stages cluster method : (1) cluster was chosen by probability proportionate to size, (2) the respondent was selected by simple random sampling. A sub sample of 713 respondent (230 male and 483 female) were used in the analysis.

Percentage of body fat prediction model from WHR was built by multiple regression analysis using a backward elimination procedure. Sensitivity (Se) and Specificity (Sp) analysis was performed to test the validity of WHR.

There was a correlation between WHR with percentage of body fat, BMI and age (p <0.01). Mean of WHR, age, and activity index of male was higher than female (p <0.01). On the contrary, mean of %BF and BMI in female was higher than male (p <0.01).

The best fit model was : %BF = 25.16 + 8.08 WHR + 7.03 BM1 + 4.48 AGE - 12.94 SEX; where BMI (0=low risk with BMI <25.0; 1=risk with BMI z 25.0); AGE (0=low risk with age40 year; 1=risk with age >40 year) and SEX (0=female; 1=male). This model predict adult (~ 18 year) percentage of body fat, with moderate power (R2 = 0.6773) and standard error of estimate %BF ± 5.05%. Activity index, ethnic, and smoking habit didn't contribute to the model (p >0.05). Validity testing showed that the model is reliable since the shrinkage of R2 is very small (0.008).

WHR could be used in overweight and obesity detection, has a moderate power. The male cut off point is 0.90 (Se = 70.6; Sp = 61.2), and cut off of female is 0.88 (Se=59.4; Sp=63.0).

Since WHR is a new parameter in overweight and obesity detection, so it needs social marketing. A sentinel area could be used in WHR trial and revalidate it by other parameters such as biochemical and clinical examination. It is recommended that in the monitoring of adult nutritional status, WHR is used a long with BMI measurement."

"Penelitian bertujuan untuk mengetahui ukuran pengganti yang memiliki validitas optimum dan mudah diaplikasikan untuk mendeteksi prehipertensi pada siswa/i kelas 10 dan 11 SMA Insan Cendekia Madani Tahun 2017. Design penelitian adalah cross sectional dengan total sampling. Penelitian menyimpulkan bahwa pada laki-laki, RLPP cut off 0,88 (sensitivitas 66,7%, spesifisitas 66,3% ) baik sebagai ukuran pengganti mendeteksi resiko prehipertensi sistolik, persen lemak BIA cut off 21,9% (sensitivitas 64,3%, spesifisitas 60,8%) cukup baik untuk prehipertensi diastolik, dan BIA cut off 21,9% (sensitivitas 63,6%, spesifisitas 62,2%) cukup baik untuk prehipertensi. Pada perempuan, RLPTB cut off 0,46 (sensitivitas 64,3%, spesifisitas 53,2%) cukup baik untuk mendeteksi resiko prehipertensi diastolik dan prehipertensi.

---

This study aims to determine the validity of measurements that has optimum validity in detecting prehypertension. The study design was cross sectional with total sampling of 10th and 11th grade students SMA Insan Cendekia Madani Year 2017. This study concluded that in boys, waist to hip ratio (WHR) cut off 0.88 (sensitivity 66.7%, specificity 66.3%) is a good alternative measurement for detecting systolic prehypertension, while BIA fat percentage cut off 21.9% (sensitivity 64.3%, specificity 60.8%) is fair for diastolic prehypertension, BIA cut off 21.9% (sensitivity 63.6%, specificity 62.2%) is fair for prehypertension. In girls, waist to height ratio (WHtR) cut off 0.46 (64.3% sensitivity, specificity 53.2%) is fair for detecting diastolic prehypertension and prehypertension."

"Pendahuluan : Obesitas merupakan suatu kondisi adanya penumpukan lemak yang berlebihan atau abnormal. Obesitas dapat menimbulkan beberapa penyakit seperti diabetes mellitus, hipertensi, penyakit jantung koroner dan stroke. Beberapa studi mengaitkan antara konsumsi minuman mengandung alkohol dengan obesitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan konsumsi minuman bir dan faktor risiko lainya dengan prevalensi obesitas pada pekerja bagian penjualan sebuah perusahaan yang memproduksi dan menjual minuman bir. Metode penelitian : Penelitian ini menggunakan disain potong lintang dengan analisis perbandingan. Data primer diperoleh melalui pengukuran antopometri dan kwesioner sedangkan data sekunder diperoleh dari hasil pemeriksaan kesehatan berkala pada tahun 2014. Jumlah responden 51 orang yang diperoleh dengan menggunakan metode perhitungan sampel. Hasil penelitian : Dari 51 responden penelitian didapatkan prevalensi obesitas adalah 64,7 %. Terbukti adanya hubungan yang bermakna antara konsumsi minuman bir lebih dari 285 ml per hari dengan timbulnya obesitas dengan risiko 7 kali lebih besar terjadi obesitas dibandingkan dengan responden yang mengonsumi bir sama dengan dan kurang dari 285 ml perhari (p= 0,003; OR = 7,00 ; 95 % CI = 1,86-26,36). Faktor resiko utama dari prevalensi obesitas pada responden adalah faktor genetik (p=0,000; OR = 13,00; CI95%= 3,24-52,18).

---

Introduction : Obesity is a complex disorder involving an excessive amount of body fat. It will increases the risk of diseases and health problems such as heart disease, diabetes and high blood pressure. Some study find that there are relation between alcohol consumption with obesity. This research objective is to determine the relation between beer consumption and other risk factor with obesity prevalence among Sales worker on the company that produce and sell beer.

Research methodology : This research are using cross?sectional with comparative method. The primary data are taken from weight and height measurement and questioner, the secondary data are taken from 2014 Medical Checkup. Total sample is 51.

Research result :Obesity prevalence is 64,7 %. There is correlation between beer consumption more than 285 ml per day with obesity and the risk is 7 times higher compare to respondent who consumed beer 285 ml per day and less ( p= 0,003; OR = 7,00 ; 95 % CI = 1,86-26,36).The main obesity risk factor is genetic Your browser security settings don't permit the editor to automatically execute copying operations. Please use the keyboard for that (p= 0,000 ; OR 13,00; CI95% =3,24-52,18"

"Latar Belakang: Obesitas adalah masalah kesehatan masyarakat di seluruh dunia terutama di negara berkembang. Obesitas dapat mempengaruhi status vitamin D, salah satunya dikarenakan adanya peningkatan penyimpanan vitamin D di jaringan adiposa sehingga mengakibatkan rendahnya bioavailabilitas vitamin D. Selain itu, banyaknya jaringan lemak berkaitan dengan  inflamasi kronis tingkat rendah yang menyebabkan peningkatan penggunaan vitamin D pada sel imun sehingga menyebabkan rendahnya kadar vitamin D pada kasus obesitas. Penelitian ini bertujuan untuk melihat korelasi antara persentase massa lemak dengan kadar vitamin D serum pada populasi dewasa dengan penyandang obesitas.Metode: Studi potong lintang ini dilakukan pada subjek dewasa dengan obesitas di Rumah Sakit Cipto Mangungkusumo, Pengukuran persentase massa lemak menggunakan bioelectrical impedance analysis (BIA) SECA mBCA 525. Pemeriksaan kadar vitamin D serum menggunakan kalsidiol serum dengan metode chemiluminescence immunoassay (CLIA).Hasil: Sebanyak 90 subjek penelitian memiliki rerata usia 41 tahun dengan jumlah subjek terbanyak adalah perempuan (59%). Sebagian besar subjek tergolong status gizi obesitas derajat II. Median kadar vitamin D serum adalah 13,4 ng/dL dengan sebagian besar subjek tergolong defisiensi vitamin D. Rerata persentase massa lemak subjek adalah 37,2 ± 8,2. Terdapat korelasi negatif antara kadar vitamin D serum dengan persentase lemak tubuh pada pada dewasa penyandang obesitas (r=-0,378, p=0,000).Kesimpulan: Terdapat korelasi bermakna berkekuatan sedang antara persentase massa lemak dengan kadar vitamin D serum pada subjek dewasa penyandang obesitas.

---

Background: Obesity is a global public health issue, especially in developing countries. Obesity can affect vitamin D status due to increased storage of vitamin D in adipose tissue. In addition, low bioavailability of vitamin D. Low levels of chronic inflammation is strongly associated with a large number of adipose tissue, which causes increased use of vitamin D in immune cells and causes low levels of vitamin D in obesity population. This study aims to see the correlation between the percentage of fat mass and serum vitamin D levels in the adult population with obesity.

Methods: This cross-sectional study was conducted on obese adult subjects at Cipto Mangunkusumo Hospital. First, the fat mass percentage was measured using bioelectrical impedance analysis (BIA) SECA mBCA 525. In addition, serum vitamin D levels were examined using serum calcidiol using the chemiluminescence immunoassay (CLIA) method.

Results: A total of 90 research subjects had an average age of 41; most were female. Most of the subjects were classified as obesity class II. The average serum vitamin D level was 13.4 ng/dL, with most of the subjects classified as deficient in vitamin D. The mean proportion of subjects in fat mass was 37.2 ± 8.2. There was a negative correlation between serum vitamin D levels and the proportion of body fat in obese adults (r=-0.378, p=0.000).

Conclusion: There was a significant medium correlation between fat mass percentage with serum vitamin D in the adult with obesity."

"Lemak, laktosa, dan protein merupakan tiga komponen penting yang dimiliki pada susu sebagai komponen kualitas susu. Kadar lemak, laktosa, dan protein susu dapat diukur menggunakan instrumen pengukur spektrofotometer, laktoscan, dan metode konvensional lainnya. Namun dari instrumen-instrumen pengukuran tersebut masih cukup mahal, memerlukan waktu yang lama untuk mempersiapkan sampel dengan prinsip kemometrik, sehingga dapat merusak sampel. Dalam penelitian ini dirancang sistem pengukuran kadar lemak, laktosa, dan protein pada susu yang lebih murah, efisien, dan tidak merusak sampel menggunakan kamera hiperspektral sebagai instrumen pengukuran dan berbasis convolutional neural network sebagai algoritma pengukuran. Kamera hiperspektral yang digunakan pada rentang panjang gelombang 400 -1000 nm (VIS-NIR) digunakan untuk mengakuisisi karakteristik spasial dan spektral pada susu ultra high temperature (UHT), sapi, kambing. Algoritma regresi convolutional neural network digunakan untuk melakukan prediksi nilai kadar lemak, laktosa, dan protein pada susu. Pada model regresi Modified CNN-GoogLeNet menghasilkan RMSE sebesar 0,66 dan R2 sebesar 0,95 pada data uji untuk pengukuran kadar lemak. Lalu RMSE sebesar 0,45 dan R2 sebesar 0,88 pada data uji untuk pengukuran kadar laktosa. Kemudian RMSE sebesar 0,36 dan R2 sebesar 0,76 pada data uji untuk pengukuran kadar protein. Hal ini menunjukan sistem pengukuran kadar lemak, laktosa, dan protein menggunakan kamera hiperspektral berbasis algoritma Modified CNN-GoogLenet dapat digunakan untuk prediksi kadar lemak, laktosa, dan protein.

---

Fat, lactose, and protein are three important components in milk as a component of milk quality. The fat, lactose, and protein content of milk can be measured using a spectrophotometer, lactoscan, and other conventional methods. However, these measurement instruments are quite expensive, require a long time to prepare samples with chemometric principles, so it can damage the sample. In this research, a system for measuring fat, lactose, and protein content in milk is designed that is cheaper, and does not damage the sample (non-destructive) using hyperspectral camera as a measurement instrument and based on a convolutional neural network as a measurement algorithm. Hyperspectral camera used in the wavelength range of 400 -1000 nm (VIS-NIR) was used to acquire the spatial and spectral characteristics of ultra high temperature (UHT), cows, goats milk. Convolutional neural network regression algorithm was used to predict the content of fat, lactose, and protein in milk. The CNN-GoogLeNet Modified regression model give RMSE value is 0.66 and R2 value is 0.95 in the test data to measure fat content. Then RMSE value is 0.45 and R2 value is 0.88 on the test data to measure lactose content. Then RMSE value is 0.36 and R2 value is 0.76 on the test data to measure protein content. This shows that the measurement system for fat, lactose, and protein content using a hyperspectral camera based on the Modified CNN-GoogLenet algorithm can be used to predict fat, lactose, and protein levels."

"Latar Belakang: Pasien diabetes melitus tipe 2 menunjukkan peningkatan risiko penyakit jantung koroner dengan kondisi aterosklerosis arteri koroner yang lebih berat. Ketebalan lemak epikardial diperkirakan berhubungan dengan kondisi inflamasi dan derajat stenosis arteri koroner pada pasien DM tipe 2 dengan chronic coronary syndrome (CCS), dimana kadar HsCRP dapat digunakan sebagai penanda inflamasi dan skor Gensini digunakan untuk menilai derajat stenosis arteri koroner.Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui korelasi antara ketebalan lemak epikardial dengan kadar dan HsCRP derajat stenosis arteri koroner pada pasien DM tipe 2 dengan CCS.Metode: Studi potong lintang pada 47 pasien DM tipe 2 dengan CCS yang berusia antara 35 sampai 87 tahun dan menjalani angiografi koroner di Laboratorium Kateterisasi Jantung PJT-RSCM. Nilai ketebalan lemak epikardial diperoleh dari hasil pemeriksaan ekokardiografi, skor Gensini dihitung berdasarkan hasil pemeriksaan angiografi koroner, dan kadar HsCRP diperiksa menggunakan metode Imunoturbidimetri.Hasil: Diperoleh median kadar HsCRP sebesar 1,9 mg/L (RIK 0,8–3,30 mg/L), rerata ketebalan lemak epikardial sebesar 6,06 ± 2,14 mm, dan median skor Gensini sebesar 34 (RIK 14–84). Didapatkan korelasi positif sedang antara ketebalan lemak epikardial dan HsCRP (p<0,05; r = 0,500, namun tidak menemukan adanya korelasi yang bermakna antara ketebalan lemak epikardial dan skor Gensini (p > 0,05).Kesimpulan: Ketebalan lemak epikardial hanya menunjukkan adanya korelasi yang bermakna dengan kadar HsCRP pada pasien DM tipe 2 dengan CCS, namun tidak dengan derajat stenosis arteri koroner yang dinilai berdasarkan skor Gensini. Jadi dengan memeriksa ketebalan lemak epikardial dengan ekokardiografi kita dapat memperkirakan tingkat inflamasi pada pasien DM tipe 2 dengan CCS

---

Background: T2DM patients showed an increased risk of CAD with more severe coronary artery atherosclerosis. Epicardial fat thickness (EFT) was presumed to be associated with inflammatory conditions and the severity of coronary artery stenosis in patients with T2DM and CCS, wherein HsCRP levels can be used as an inflammatory marker and Gensini score to quantify the severity of coronary artery stenosis.

Objective: To determine the correlation between EFT and HsCRP levels and the severity of coronary artery stenosis in patients with T2DM and CCS.

Methods: A cross sectional study conducted among 47 patients with T2DM and CCS between the age of 35 to 87 that had underwent coronary angiography at the Heart Catheterization Laboratory of PJT-RSCM. Results of echocardiography was evaluated to determine EFT, while the Gensini score was calculated based on the results of coronary angiography, and HsCRP levels was evaluated using a commercial Immunoturbidimetry kit.

Results: Median HsCRP levels was 1.9 mg/L (IQR 0.8–3.30 mg/L), mean EFT was 6.06 ± 2.14 mm, and median Gensini score was 34 (IQR 14–84). There was a moderate positive correlation between EFT and HsCRP (p < 0.05, r = 0.500), but found no significant correlation between EFT and Gensini score (p > 0.05).

Conclusion: EFT only showed significant correlation with HsCRP levels in patients with T2DM and CCS, but showed no correlation with the severity of coronary artery stenosis that was quantified by Gensini score. So, by echocardiography evaluation of epicardial fat thickness, we could have an estimation of inflamation degree in patients with T2DM and CCS."

"Lemak tubuh memiliki dampak negatif sekaligus fungsi positif terhadap tubuh wanita, sehingga wanita tidak boleh kekurangan atau kelebihan lemak tubuh. Belum ada cara yang dapat menghasilkan persentase lemak tubuh wanita yang dapat diandalkan, mudah untuk diterapkan, dapat diterapkan untuk berbagai ras wanita Indonesia di berbagai tempat, sehingga penelitian ini ingin menghasilkan model matematika persentase lemak tubuh wanita Indonesia untuk menjawab kebutuhan tersebut. Dengan 3D Full Body Scanner mengukur dimensi antropometri, Omron Full Body Sensor mengukur persentase lemak tubuh, metode statistik multiple regression, dihasilkan model matematika persentase lemak tubuh wanita Indonesia sebagai berikut. Y=392,331 - 0,756X2 - 61,531 lnX20 - 7,914 lnX50 - 0,265 X62 + 0,343 X65 + 0,305 X78 - 150,896/√X83 - 1404,895/√X112 - 1109,811/√121. Model matematika ini memiliki nilai adjusted R square 0,919 atau menggambarkan 91,9% keadaan sebenarnya, dan hasil yang tidak jauh berbeda dengan hasil Omron Full Body Sensor, sehingga model matematika ini mampu memenuhi tujuan yang telah disebutkan sebelumnya.

---

Body fat has negative impact and also positive function for women?s body, so women can?t have less or more body fat. There is still no means to yield women?s body fat percentage which is reliable, easy to use, can be used for every Indonesian women?s race in every place, so this research wants to yield body fat percentage mathematical model for Indonesian women to answer that need. With 3D Full Body Scanner measuring anthropometric dimension, Omron Full Body Sensor measuring body fat percentage, statistical method of multiple regression, the result of body fat percentage mathematical model for Indonesian women is like this. Y=392,331 - 0,756X2 - 61,531 lnX20 - 7,914 lnX50 - 0,265 X62 + 0,343 X65 + 0,305 X78 - 150,896/√X83 - 1404,895/√X112 - 1109,811/√121. This mathematical model has adjusted R square value for 0,919 or describes 91,9% of the real situation, and the result is not much different with the result from Omron Full Body Sensor, so this mathematical model can fulfill the objective which has been mentioned before."

"ABSTRAKPrevalensi diabetes melitus (DM) di dunia semakin meningkat. Pada DM terjadipenurunan sensitivitas jaringan yang dikenal dengan resistensi insulin, di manasalah satu penyebabnya ialah akumulasi massa lemak (ML) tubuh. AkumulasiML, dapat terdistribusi di bagian subkutan abdomen (LSA) atau di antara ronggadalam abdomen (LVA). Rasio LVA terhadap LSA merupakan perbandingandistribusi ML pada kedua kompartemen tersebut. Masih menjadi kontroversikompartemen mana yang mempunyai korelasi dengan resistensi insulin. Tujuanpenelitian ini adalah untuk mengetahui korelasi antara distribusi ML tubuh denganresistensi insulin pada laki-laki usia produktif dengan aktivitas sedang diIndonesia. Penelitian dilakukan dengan rancangan potong lintang pada salah satupabrik di Bekasi dengan melibatkan 52 orang karyawan yang memenuhi kriteriapenelitian dan terpilih secara simple random sampling serta bersediamenandatangani informed consent. Waktu pengambilan data dilakukan pada bulanOktober 2014, meliputi data karakteristik demografi, status gizi, asupan makan,komposisi tubuh, distribusi ML tubuh, rasio LVA : LSA dan penilaian resistensiinsulin melalui pemeriksaan HOMA-IR. Hasil penelitian didapatkan subjekmempunyai rerata indeks massa tubuh (IMT) 25,36 kg/m2 dengan sebagian besarsubjek mempunyai IMT di atas normal. Rerata persentase ML tubuh subjeksebesar 20,03% dengan lebih dari separuh subjek (51,9%) mempunyai persentaseML dalam batas normal. Rerata luas LVA subjek sebesar 101,04 cm2 dan LSA163,83 cm2 sedangkan rasio LVA : LSA mempunyai rerata 0,62, di mana seluruhsubjek mempunyai nilai rasio LVA : LSA normal. Nilai tengah HOMA-IRsebesar 1,62. Terdapat korelasi yang cukup kuat antara LVA (r=0,381) denganHOMA-IR dan LSA (r=0,404) yang bermakna secara statistik (p<0,05) sedangkanpada rasio LVA : LSA terhadap HOMA-IR didapatkan korelasi cukup yangberlawanan arah (r=-0,222) namun tidak bermakna secara statistik (p>0,05).Berdasarkan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa LSA lebih berperan untukterjadinya resistensi insulin pada laki-laki usia produktif dengan aktivitas fisiksedang di Indonesia.

---

ABSTRACTPrevalence of diabetes mellitus (DM) in the world is steady growing. In DMpopulation less tissue sensitivity to insulin are well known, in which one of thecauses is the accumulation of fat mass. Fat mass distributed in the subcutaneousadipose tissue (SAT) or in the visceral adipose tissue (VAT). The ratio of VAT toSAT is a comparison of distribution of the fat mass in the both compartments,because it is still a matter of controversy, which compartment has correlation withinsulin resistance. The aim of this study is to determine body fat distribution inproductive age male with moderate activity in Indonesia and its correlation withinsulin resistance. The study was conducted with a cross-sectional design in onefactory in Bekasi, involving 52 employees who met the inclusion criteria andselected by simple random sampling and were willing to sign an informedconsent. Data collection was carried out in October 2014, included data ondemographic characteristics, nutritional status, nutrient intake, body composition,body fat distribution, ratio VAT : SAT and assessment of insulin resistance byHOMA-IR. The results showed subjects had a mean body mass index (BMI)25.36 kg / m2 with most subjects had a BMI above the normal. The meanpercentage of fat mass subject is 20.03% with more than half of the subjects(51.9%) had a percentage fat mass within normal values. Wide averages VATsubject of 101.04 cm2 and SAT 163.83 cm2 while ratio VAT : SAT has a mean of0.62, where the whole subject has normal values ratio VAT: SATwhile themedian of HOMA-IR is 1.62. There is a fairly strong correlation between VAT (r= 0.381) with HOMA-IR and SAT (r = 0.404) were statistically significant (p<0.05), while there were inverse correlation of VAT : SAT ratio with HOMA-IR(r=-0.222), but not statistically significant (p> 0.05). Based on these results, we conclude that the SAT has a role for the development of insulin resistance in menof productive age with moderate physical activity in Indonesia"

"Sebuah metode estimasi persentase dan distribusi lemak tubuh pada anak-anak diperlukan untuk menjadi dasar dalam penentuan program penentuan asupan makan dan aktivitas fisik dalam mengatasi masalah obesitas demi meningkatkan produktivitas dan pencapaian keterampilan pada anak-anak. Analisis regresi berganda dilakukan untuk merancang model matematika persentase lemak tubuh berbasis antropometri. Penelitian cross-sectional yang dilakukan pada 155 anak laki-laki Indonesia berusia 7-12 tahun ini menghasilkan model regresi, yang dapat digunakan untuk mengestimasi persentase lemak tubuh serta memprediksi distribusi dominan pada anak laki-laki Indonesia.

---

A method of estimating percentage and distribution of body fat at boys is required to become a basic in designing dietary and physical activity program in order to overcome obesity problem which can increase children’s productivity and skill attainment. Multiple regression analysis was conducted to design mathematical model of body fat percentage based on anthropometry. This cross-sectional study which has a total of 155 boys aged 7 to 12 years old obtained regression model, that can be used to estimate body fat percentage and predict dominant distribution of body fat at Indonesian boys."