Vol. 21 No. 3 (2025)
Medic Nutricia : Jurnal Ilmu Kesehatan, ISSN : 3025-8855

Articles

SURVEY PREVALENSI PREDIABETES PADA MASYARAKAT DESA BERKEMBANG DI KECAMATAN BULAKAMBA

Published 2025-11-29

  • Niken Gribi Aziza
    • ,
  • Satriya Pranata

Niken Gribi Aziza
Universitas Muhammadiyah Semarang

Satriya Pranata
Universitas Muhammadiyah Semarang

Abstract

Latar belakang Di Jawa Tengah, prevalensi diabetes menunjukkan tren yang mengkhawatirkan. Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah, prevalensi diabetes di provinsi ini mencapai sekitar 2,5% dari total populasi. Namun, angka ini mungkin lebih tinggi di daerah pedesaan, di mana akses terhadap layanan kesehatan dan pendidikan kesehatan masih terbatas. (Dinkes Provinsi Jawa Tengah, 2021). Skrining prediabetes biasanya sering dilakukan di perkotaan, sedangkan di pedesaan jarang. Maka dari itu harus di lakukan skrining di Desa, khususnya desa berkembang, dikarenakan desa berkembang memiliki keterbatasan dalam akses pendidikan dan fasilitas kesehatan, gaya hidup yang tidak sehat. Sesuai latar belakang diatas rumusan masalah dalam penelitian ini adalah berapa persentase prevalensi prediabetes dan faktor risiko yang mempengaruhi prediabetes pada desa berkembang di kecamatan Bulakamba Brebes. Kondisi ini kerap tidak terdeteksi karena tidak menimbulkan gejala, sehingga dikenal sebagai “silent condition”. Di Indonesia, khususnya di wilayah desa berkembang, keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan dan informasi menyebabkan rendahnya kesadaran masyarakat terhadap risiko prediabetes. Hal ini berpotensi meningkatkan angka kejadian diabetes melitus tipe 2 di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prevalensi prediabetes serta gaya hidup yang memengaruhinya pada masyarakat desa berkembang di Kecamatan Bulakamba, Kabupaten Brebes. Metode: Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan survei deskriptif untuk mengetahui prevalensi prediabetes serta gaya hidup yang memengaruhinya pada masyarakat desa berkembang di Kecamatan Bulakamba, Kabupaten Brebes. Sampel penelitian diambil secara stratified cluster random sampling dari tiga desa (Luwungragi, Siwuluh, dan Banjaratma) dengan total populasi 10.447 jiwa dan ukuran sampel sebanyak 370 responden berdasarkan Tabel Krejcie dan Morgan. Instrumen yang digunakan adalah American Diabetes Association Risk Test (ADART), serta pemeriksaan tekanan darah, indeks massa tubuh (IMT), dan gula darah sewaktu. Hasil : Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kecamatan Bulakamba sebagian besar responden berisiko rendah (81,6%). Namun, terdapat beberapa responden yang berisiko tinggi (18,4%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa (100%) responden berusia di bawah 40 tahun, dan mayoritas adalah perempuan (95,1%). Berdasarkan frekuensi Prediabetes Desa Siwuluh Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar responden berisiko rendah (77,7%). Namun, terdapat beberapa responden yang berisiko tinggi (22,3%) terkena prediabetes, dengan mayoritas adalah perempuan (92,2%). Berdasarkan frekuensi Prediabetes Desa Luwungragi Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar responden berisiko rendah (86,0%). Namun, terdapat beberapa responden yang berisiko tinggi (14,0%) terkena prediabetes, dengan mayoritas adalah perempuan (97,5%). Berdasarkan frekuensi Prediabetes Desa Banjaratma, Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar responden berisiko rendah (79,1%). Namun, terdapat beberapa responden yang berisiko tinggi (20,9%) terkena prediabetes, dengan mayoritas adalah perempuan (94,5%). Mayoritas responden memiliki skor ADART ≥5, yang mengindikasikan risiko tinggi terhadap prediabetes. Kesimpulan : Didapatkan bahwa prevalensi risiko prediabetes di desa berkembang cukup tinggi dan sangat dipengaruhi oleh faktor gaya hidup tidak sehat, seperti obesitas dan kurangnya aktivitas fisik, serta adanya riwayat keluarga dengan diabetes. Minimnya edukasi kesehatan masyarakat juga memperburuk situasi. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam merancang intervensi promotif dan preventif untuk menekan peningkatan kasus diabetes melitus tipe 2 di wilayah pedesaan.

Keywords

Prediabetes, survei, desa berkembang, ADART, Prevalensi

pdf

References

  1. American Diabetes Association. (2020). In Definitions. Qeios. https://doi.org/10.32388/XYFT2B
  2. Barbu, E., Popescu, M. R., Popescu, A. C., & Balanescu, S. M. (2021). Phenotyping the prediabetic population—a closer look at intermediate glucose status and cardiovascular disease. In International Journal of Molecular Sciences (Vol. 22, Issue 13). MDPI. https://doi.org/10.3390/ijms22136864
  3. Bkaily, G., Jazzar, A., Abou-Aichi, A., & Jacques, D. (2025). Pathophysiology of Prediabetes Hyperinsulinemia and Insulin Resistance in the Cardiovascular System. In Biomedicines (Vol. 13, Issue 8). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). https://doi.org/10.3390/biomedicines13081842
  4. Bratajaya, C. N. A. (2023). Faktor Risiko Pradiabetes pada Mahasiswa Keperawatan Universitas X di Cikarang, Jawa Barat. Jurnal Kedokteran Meditek, 29(3), 292–300. https://doi.org/10.36452/jkdoktmeditek.v29i3.3004
  5. Crișan, A., Guluuă, E., Mincă, A., Mincă, D., Rusu, A., Costea, R., Mincă, D. G., Gheorghiiă, V., & Călinoiu, A. L. (2023). EFFICIENCY OF A NUTRITION EDUCATION PROGRAM IN THE PREDIABETIC POPULATION: IS IT NECESSARY? www.srmi.ro
  6. Denche-Zamorano, A., Perez-Gomez, J., Barrios-Fernandez, S., Oliveira, R., Adsuar, J. C., & Brito, J. P. (2023). Relationships between Physical Activity Frequency and Self-Perceived Health, Self-Reported Depression, and Depressive Symptoms in Spanish Older Adults with Diabetes: A Cross-Sectional Study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(4). https://doi.org/10.3390/ijerph20042857
  7. Díaz-Rizzolo, D. A., Acar-Denizli, N., Kostov, B., Roura, E., Sisó-Almirall, A., Delicado, P., & Gomis, R. (2022). Glycaemia Fluctuations Improvement in Old-Age Prediabetic Subjects Consuming a Quinoa-Based Diet: A Pilot Study. Nutrients, 14(11). https://doi.org/10.3390/nu14112331
  8. Dinkes Provinsi Jawa Tengah. (2021).
  9. Giandalia, A., Giuffrida, A. E., Gembillo, G., Cucinotta, D., Squadrito, G., Santoro, D., & Russo, G. T. (2021). Gender differences in diabetic kidney disease: Focus on hormonal, genetic and clinical factors. In International Journal of Molecular Sciences (Vol. 22, Issue 11). MDPI. https://doi.org/10.3390/ijms22115808
  10. Han, N., Chang, X. yuan, Yuan, Z. li, & Wang, Y. zhan. (2024). Expression and correlation analysis of silent information regulator 1 (SIRT1), sterol regulatory element-binding protein-1 (SREBP1), and pyroptosis factor in gestational diabetes mellitus. Journal of Maternal-Fetal and Neonatal Medicine, 37(1). https://doi.org/10.1080/14767058.2024.2311809
  11. Hasan Bohan, A. (2024). Assessment of Ferritin Level and Some Biochemical Variables in Iraqi Anemic Diabetic Mellitus in Both Gender. In Journal of Al-Farabi for Medical Sciences (Vol. 1, Issue 1).
  12. Holman, N., Woch, E., Dayan, C., Warner, J., Robinson, H., Young, B., & Elliott, J. (2023). National Trends in Hyperglycemia and Diabetic Ketoacidosis in Children, Adolescents, and Young Adults With Type 1 Diabetes: A Challenge Due to Age or Stage of Development, or Is New Thinking About Service Provision Needed? Diabetes Care, 46(7), 1404–1408. https://doi.org/10.2337/dc23-0180
  13. Hsu, L., Li, L., & Poon, L. Y. (2024). Analysis of risk factors of infection in diabetic foot patients. In International Wound Journal (Vol. 21, Issue 1). John Wiley and Sons Inc. https://doi.org/10.1111/iwj.14411
  14. IDF Diabetes Atlas. (2021). Federasi Diabetes Internasional. IDF Diabetes Atlas, Edisi Ke-10. Brussel, Belgia: .
  15. Karki, B., Ghimire, J., Nepal, B., Mahaseth, A., Sah, A., Pandit, S., Pandey, N., Shah, P., & Karki, P. (2022). Prevalence of Prediabetes in Patients with Acute Coronary Syndrome: A Descriptive Cross-Sectional Study. Nepalese Heart Journal, 19(2), 27–32. https://doi.org/10.3126/njh.v20i2.48933
  16. Muria-Subirats, E., Clua-Espuny, J. L., Ballesta-Ors, J., Lorman-Carbo, B., Lechuga-Duran, I., Fernández-Saez, J., & Pla-Farnos, R. (2020). Incidence and risk assessment for atrial fibrillation at 5 years: Hypertensive diabetic retrospective cohort. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(10). https://doi.org/10.3390/ijerph17103491
  17. Nguyen, T. N., Nguyen, T. T., Hagströmer, M., Pham, T., van der Ploeg, I., Sundberg, C. J., & Vu, H. T. T. (2021). Physical activity and plasma glucose control among diabetic patients attending outpatients clinics in hanoi, vietnam. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(3), 1–9. https://doi.org/10.3390/ijerph18031182
  18. Shan, K., Qu, H., Zhou, K., Wang, L., Zhu, C., Chen, H., Gu, Z., Cui, J., Fu, G., Li, J., Chen, H., Wang, R., Qi, Y., Chen, W., & Chen, Y. Q. (2019). Distinct Gut Microbiota Induced by Different Fat-to-Sugar-Ratio High-Energy Diets Share Similar Pro-obesity Genetic and Metabolite Profiles in Prediabetic Mice. MSystems, 4(5). https://doi.org/10.1128/msystems.00219-19
  19. Sun, Z. J., Wang, J. W., Chang, D. Y., Chen, S. H., Zhang, H. F., Wu, S. L., He, K., Zhang, L. X., Chen, M., & Zhao, M. H. (2020). Unstably controlled systolic blood pressure trajectories are associated with markers for kidney damage in prediabetic population: Results from the INDEED cohort study. Journal of Translational Medicine, 18(1). https://doi.org/10.1186/s12967-020-02361-5
  20. Yang, H., Kuang, M., Qiu, J., He, S., Yu, C., Sheng, G., & Zou, Y. (2024). Relative importance of triglyceride glucose index combined with body mass index in predicting recovery from prediabetic state to normal fasting glucose: a cohort analysis based on a Chinese physical examination population. Lipids in Health and Disease, 23(1). https://doi.org/10.1186/s12944-024-02060-w
  21. Zhu, C., Zhu, J., Wang, L., Xiong, S., Zou, Y., Huang, J., Xie, H., Zhang, W., Wu, H., & Liu, Y. (2023). Development and validation of a risk prediction model for diabetic retinopathy in type 2 diabetic patients. Scientific Reports, 13(1). https://doi.org/10.1038/s41598-023-31463-5
  22. Zhu, X., Yang, Z., He, Z., Hu, J., Yin, T., Bai, H., Li, R., Cai, L., Guo, H., Li, M., Yan, T., Li, Y., Shen, C., Sun, K., Liu, Y., Sun, Z., & Wang, B. (2022). Factors correlated with targeted prevention for prediabetes classified by impaired fasting glucose, impaired glucose tolerance, and elevated HbA1c: A population-based longitudinal study. Frontiers in Endocrinology, 13. https://doi.org/10.3389/fendo.2022.965890
  23. Zulfadhilah, M., Panji Cipta, S., & Kalimantan Selatan Indonesia, B. (2024). Deteksi Penyakit Diabetes Gestasional Menggunakan Metode CNN Berbasis Web. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 7(6).

Most read articles by the same author(s)

<< < 1 2 3 4 5 > >> 

Similar Articles

1-10 of 51

You may also start an advanced similarity search for this article.