ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Alat Ukur Indeks Massa Tubuh
Portable berbasis Antropometri Telapak Kaki

## HILMAN FAUZI, MUHAMMAD HABLUL BARRI, ARIO SENJAYA, MUHAMMAD ILHAM, RAMDHAN NUGRAHA
Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: hilmanfauzitsp@telkomuniversity.ac.id
Received 5 September 2021 | Revised 18 Oktober 2021 | Accepted 25 Oktober 2021

## ABSTRAK
Indeks  massa  tubuh  (IMT)  merupakan  sebuah  nilai  untuk  menentukan proporsionalitas  postur  tubuh.  Dengan  indeks  massa  tubuh,  seseorang  dapat mengetahui  kondisi  tubuhnya  tidak  hanya  mengenai  proporsional  posturnya, namun  juga  informasi  mengenai  resiko  penyakit.  Dalam  menentukan  IMT diperlukan  data  berat  badan  dan  tinggi  badan,  sehingga  dalam  pengukurannya perlu dua alat ukur yang menyebabkan pengukuran ini menjadi kurang praktis. Pada penelitian ini diusulkan sebuah timbangan IMT portabel, dimana data tinggi badan  diturunkan  dari  data  panjang  telapak  kaki.  Dalam  pengukuran  panjang telapak kaki, sensor jarak dilengkapi dengan sensor suhu sebagai parameter untuk memudahkan kalibrasi. Dari penelitian ini dihasilkan suatu alat ukur IMT dengan dimensi  500mmx200mmx60mm  dengan  akurasi  sebesar  86,7%.  Terdapat pengaruh  lain  selain  panjang  telapak  kaki  untuk  mendapatkan  prediksi  tinggi badan yang lebih akurat, seperti lebar telapak kaki dan panjang kaki.
Kata kunci : IMT, obesitas, antropometri telapak kaki, sensor jarak, sensor suhu

## ABSTRACT
Body mass index (BMI) is a value to determine the proportionality of body posture. People  can  find  out  the  condition  of  his  body  not  only  about  his  proportional posture  but  also  the  information  about  the  risk  of  disease  in  determining  BMI, weight,  and  height.  Conventionally,    the  BMI  can  be  measured  by  using  two measuring tools, so it becomes less practical. A portable BMI scale is proposed in this study, where height data is derived from foot length data. In the process of measuring the foot length, the proximity sensor is equipped with a temperature sensor  as  a  parameter  to  facilitate  calibration  This  research  resulted  in  a  BMI measuring  instrument  with  dimensions  of  500mmx200mmx60mm  with  an accuracy of 86.7%. Besides foot length, there are other influences to get a more accurate prediction of height, such as foot width and foot length.
Keywords :  BMI,  obesity,  foot  length  anthropometry,  proximity  sensor, temperature sensor

## 1. PENDAHULUAN
Prevalensi obesitas di Indonesia berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) yang dilakukan  oleh  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan. Pada tahun 2007 tercatat penderita obesitas warga negara Indonesia adalah 10,5% dari total seluruh penduduk Indonesia, dan  terus bertambah menjadi 21,8% pada tahun 2018 (Arini & Wijana, 2020) . Data tersebut menunjukkan bahwa pola hidup warga negara Indonesia mengalami penurunan dalam 10 tahun terakhir. Beberapa program telah dilakukan pemerintah untuk menekan angka obesitas dengan berbagai penyuluhan tentang pentingnya pola hidup sehat. Salah satunya yaitu dengan memberikan penyuluhan pentingnya mengetahui Indeks Massa  Tubuh  (IMT).  Hal  ini  merupakan  tindakan  awal  pencegahan  sebelum  memberikan dampak yang lebih jauh lagi.
Indeks  Massa  Tubuh (IMT)  merupakan salah satu  metode  yang  digunakan untuk penilaian status  gizi  dengan  antropometri  yang  sederhana (Alhamda  &  Sriani,  2015)  (Nuttall, 2015) . Penentuan angka IMT hanya menggunakan ukuran berat badan dan tinggi badan. IMT juga  sangat  berpengaruh  terhadap  kecerdasan  remaja (Matin  &  Veria,  2013) .  Dengan mengetahui IMT, ketebalan lemak abdominal dalam tubuh juga dapat diprediksi (Nuraini & Murbawani, 2019) . Meskipun perhitungan IMT hanya dapat dilakukan untuk orang dewasa normal berumur lebih dari 18 tahun, metode ini dirasa sangat cukup membantu tenaga medis dalam melakukan diagnosis awal kepada pasien. Batas ambang IMT berdasarkan ketentuan WHO  dan  FAO  adalah  20,1-25,0  untuk  laki-laki dan  18,7-23,8  untuk  perempuan (Nuttall, 2015) . Pentingnya pengukuran IMT salah satunya disebutkan oleh Hodimatum Mahiroh yang menyatakan bahwa pasien dengan obesitas memiliki peluang hipertensi 2,4 kali lebih tinggi dibanding pasien pada umumnya (Mahiroh & Pratama, 2019) . Bahkan dengan mengetahui IMT,  dampak  sosial  atas  obesitas  bersamaan  dengan  depresi  dapat  dikurangi (Murtane, 2021) .  Korelasi  antara IMT  dengan tekanan  darah  dan antropometri juga  telah dilakukan. Dari penelitian ini didapati bahwa atlet harus menjaga berat badan tubuh dan tekanan darah untuk menjaga agar tubuh tetap sehat dan siap bertanding (Arini & Wijana, 2020) .
Penelitian mengenai perancangan alat ukur IMT telah banyak dilakukan, beberapa diantaranya dimulai  tahun  2016 (Ali,  2016) ,  alat  ukur  IMT  berbasis  mikrokontroler  yang  dilengkapi database pada komputer. Pada tahun 2017 Saleh Dwiyatno dari Universitas Serang Raya yang merancang  alat  ukur  IMT  dengan output    terekam  pada  sistem  database (Anwari, 2017)(Dwiyatno & Prabowo, 2017) . Di tahun yang sama Muhammad Afdali mendesain alat  ukur  IMT  dengan  keluaran  berupa  suara (Afdali,  2017) .  Hal  yang  serupa  dengan menggunakan metode least square juga pernah dilakukan oleh Anwari (Anwari, 2017) . Pada tahun 2019 Veria dengan tim (Veria, 2019) membuat suatu sistem pengukuran IMT dengan harga murah berbasis arduino. Tahun 2019 dilakukan pembaruan dengan mengubah sensor ultrasonik menjadi sensor inframerah untuk mengukur tinggi badan yang dikhususkan subjek penelitian pada mahasiswa pendidikan jasmani (Simbolon & Firdausi, 2019) . Pada tahun 2020 dibuat timbangan berat badan dengan dilengkapi pengukur tinggi badan menggunakan motor  DC  dan  sensor  ultrasonik (Fadil  &  Thamrin,  2020) .  Pada  tahun  2021  sistem pengukuran IMT dibuat dengan dilengkapi output audio serta rekomendasi apa yang harus dimakan atau yang dihindari (Jori, 2021) . Timbangan yang diintegrasikan dengan sebuah notifikasi  menggunakan  SMS  untuk  menyimpan  data  pengukuran  juga  telah  dilakukan (Agusli,  2021). Sistem  ini  juga  menggunakan  sensor  ultrasonik  yang  diletakkan  di  atas kepala untuk mengukur tinggi badan.
Dari  beberapa  penelitian  perancangan  alat  ukur  IMT  tersebut  dinilai  kurang  praktis  karena ukurannya yang besar. Hal ini disebabkan karena perlunya mengakomodir fungsi sensor load
cell  untuk  mengukur  berat  badan  dan  sensor  jarak  untuk  pengukuran  tinggi  badan  secara langsung.  Salah  satu  metode  yang  dapat  memudahkan  dalam  memprediksi  tinggi  badan adalah  dengan  mengetahui  salah  satau  panjang  anggota  badan  yang  lain.  Hal  ini  disebut dengan  antropometri.  Antopometri  secara  umum  diartikan  sebagai  ukuran  tubuh  manusia. Dengan  mengetahui  antropometri  ahli  forensik  dapat  mengetahui  perkiraan  tinggi  badan seseorang  tanpa  mengukur  tingginya (Kamboj,  2018) .  Penggunaan  antropometri  yang pernah digunakan adalah dengan menggunakan perbandingan tinggi badan seseorang dengan panjang  telapak kaki. Pada  penelitian  Warih  Wilianto  dan Agus M.  Algozi pada  tahun  2010 didapatkan  hubungan  antara  panjang  telapak  kaki  dengan  tinggi  badan  untuk  populasi Mongoloid dewasa di Indonesia (Wilianto, 2010) . Penelitian lainnya dilakukan oleh Jinov, Tomuka,  James  Siwu,  dan  Johannis  F.  Mallo  pada  tahun  2016 (Tomuka,  2016) yang menyimpulkan  hubungan  yang  kuat  antara  panjang  telapak  kaki  dan  tinggi  badan  dengan perbandingan 1:7.
Dengan  latar  belakang  permasalahan  tersebut  maka  perancangan  alat  ukur  IMT  dapat dilakukan  tanpa  harus  mengukur  tinggi  badan  secara  langsung.  Dengan  hipotesis  awal  ini maka dapat dibuat suatu alat ukur yang praktis dan mudah digunakan untuk mengukur IMT menggunakan arduino. Pada jurnal ini tersusun atas latar belakang mengapa diperlukan sistem ini, kemudian didukung dengan metode yang digunakan, dilanjutkan dengan hasil dan ditutup dengan kesimpulan bagaimana sistem alat ukut IMT berbasis Arduino dengan antropometri telapak kaki dapat diimplementasikan .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Arsitektur Sistem
Arsitektur dari sistem pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Sistem tersusun atas 4 buah tipe sensor yang memiliki peran masing-masing. Sensor inframerah berfungsi mendeteksi apakah ada objek ukur di area ukur yang ditentukan. Load cell 4x50 Kg berfungsi membaca berat  objek  yang  diukur,  ultrasonik  digunakan  untuk  mengukur  panjang  telapak  kaki  dan DHT22  digunakan  untuk  menunjukan  parameter  temperatur  yang  digunakan  sebagai kalibrator waktu tunda dari sensor ultrasonik yang digunakan.
Sensor-sensor ini memberikan masukan data secara sekuensial ke Arduino uno untuk diolah dan  ditentukan  IMT-nya.  Dalam  penentuan  IMT,  digunakan  aturan-aturan  dan  batasan- batasan yang sudah ditetapkan oleh WHO. Data hasil perhitungan IMT kemudian ditampilkan dalam sebuah tulisan nilai IMT dan kondisi kesehatan objek yang diukur melalui sebuah LCD Alphanumeric  2x16.  Sensor-sensor  ini  diletakkan  pada  sebuah  kotak  layaknya  timbangan digital yang ada dipasaran. Formula perhitungan konversi nilai panjang telapak kaki dengan tinggi badan (TB) diperoleh dengan perekaman data yang dilakukan pada responden dengan usia 18-30 tahun. Sistem yang dirancang juga tidak diperuntukkan untuk terhubung ke internet agar menjaga lifetime baterai.

## Gambar 1. Arsitektur Sistem IMT Kalkulator

## 2.2  Desain Perangkat Keras
Desain perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 2. Dimensi alat yang dibuat yaitu 500mm x 200mm x 60mm. Ukuran ini mengikuti ukuran panjang telapak kaki pada umumnya orang Indonesia.
Gambar 2. Desain Perangkat Keras Portable IMT Kalkulator (a) Tampak Bawah (b)Tampak Atas Belakang (c)Tampak Atas Kanan
Sensor proximity (Inframerah) LCD Sensor Ultrasonik 380 mm 200 mm 60 mm 500 mm Bidang Dalam (a) (b) (c) Load cell
4 buah loadcell diletakkan di bawah yang berfungsi membaca berat objek dengan total berat maksimal sebesar 180 kg. Panjang bidang dalam 380mm dengan asumsi rata-rata panjang telapak kaki manusia normal di Indonesia di 250 mm-300mm.  Pada bidang dalam terdapat 2 buah sensor, yaitu sensor ultrasonik yang mengarah ke belakang dan sensor inframerah yang mengarah ke depan. Kedua sensor ini diletakkan di tengah dengan alasan mengukur panjang telapak kaki terpanjang dari semua sisi. Pada panel depan, layaknya seperti timbangan digital dilengkapi  dengan alphanumeric  LCD  untuk  menampilkan  hasil  pembacaan  sensor.  Sensor temperatur  DHT  22  dan  rangkaian  elektronik  lainnya  diletakkan  pada  panel  depan  yang berukuran  60  mm  x  60  mm  untuk  membaca  temperatur  suhu  sekitar  sebagai  parameter kalibrasi pada sensor ultrasonik.

## 2.3  Perhitungan Antropometri
Untuk memberikan hasil yang akurat terhadap target sasar yakni antara usia 18-30 tahun, pengambilan  data  panjang  telapak  kaki dan  tinggi  badan  dilakukan pada  64  mahasiswa  di lingkungan Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom. Tinggi badan objek uji pada rentang usia  19-24  tahun  antara  148  hingga  178  cm.  Pengukuran  panjang  telapak  kaki  dengan menggunakan mistar 30 cm dan pengukuran tinggi badan menggunakan meteran pengukur tinggi badan. Pada tahap ini, pembuktian korelasi TB dan panjang telapak kaki dilakukan untuk menguatkan hasil penelitian sebelumnya sehingga jumlah responden dilakukan secara random dan bersamaan dengan situasi pandemik covid-19. Grafik hasil sebaran data pengukuran dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Grafik Korelasi Data Panjang Telapan Kaki dengan Tinggi Badan
Pada Gambar 3 terlihat bahwa sebaran data pengukuran rasio antara panjang telapak kaki dengan  tinggi  badan  cenderung  linier,  sehingga  untuk  mendapatkan  hubungan  antara antropometri  telapak  kaki  dan  tinggi  badan  dapat  dilakukan  dengan  dengan  menghitung koefisien korelasi sesuai dengan Persamaan (1)
R = n ∑ X Y − ∑ X ∑ Y n ∑ X − (∑ X ) n ∑ Y − (∑ Y ) (1)
dimana R merupakan koefisien korelasi, n merupakan jumlah data, X merupakan data panjang telapak kaki dan Y merupakan data panjang tinggi badan. Dari perhitungan tersebut maka
didapatkan korelasi antara antropometri telapak kaki dan tinggi badan responden seperti pada Persamaan (2)
TB = (5.0319  ×  PTK) + 40.013
(2)
dimana TB merupakan tinggi badan dan PTK merupakan panjang telapak kaki.

## 2.4  Desain Perangkat Lunak
Desain perangkat lunak yang digunakan pada sistem ini dapat dilihat pada Gambar 4. Program diawali dengan inisialisasi kondisi masing-masing sensor, kemudian proximity sensor membaca apakah ada objek yang berada di atas timbangan atau tidak. Jika terdeteksi terdapat objek di depan  sensor  maka  sensor  DHT  22  membaca  temperatur  suhu  sekitar  untuk  dijadikan parameter kalibrasi pada sensor ultrasonik.

## Gambar 4. Diagram Alir Sistem Keseluruhan
Dari data temperatur ini, perhitungan kecepatan gelombang di hitung untuk mendapatkan nilai jarak dari sensor ultrasonik yang akurat. Untuk mendapatkan nilai panjang telapak kaki pada objek dari data sensor dapat menggunakan Persamaan (3)
PTK = 38 − s
(3)
dimana s merupakan jarak yang terbaca oleh ultrasonik dan angka 38 merupakan panjang maksimum  bidang  dalam  alat  ukur.  Dengan  memberikan  kriteria  bahwa  PTK  harus  berada diantara nilai 2 hingga 40 cm, hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa objek yang diukur adalah telapak kaki. Setelah data PTK didapatkan, selanjutnya sistem melakukan perhitungan sesuai dengan Persamaan 2 untuk mendapatkan tinggi badan (TB). Sensor loadcell bekerja untuk mendapatkan nilai berat beban dari objek. Nilai TB dan BB ini yang dijadikan parameter untuk  menghitung  IMT objek  dengan  mengacu  aturan  yang  dikeluarkan  WHO  sesuai  pada Persamaan (4).

## IMT = BB TB (4)
Mengikuti standar WHO, nilai IMT ini kemudian diklasifikasikan menjadi tiga kriteria seperti yang tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi Nilai IMT Klasifikasi IMT (kg/m 2 ) Jauh di bawah standar <17,0 Di bawah standar 17,0-18,4 Standar 18,5-25,0 Di atas standar (obesitas) 25,1-27,0 Jauh di atas standar (obesitas berat) >27,0
Data hasil klasifikasi ini kemudian ditampilkan pada LCD. Selain data klasifikasi data IMT, LCD juga  menampilkan  panjang  telapak  kaki,  prediksi  tinggi  badan,  berat  badan  dan  nilai perhitungan IMT.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sistem pengukuran yang dihasilkan
Pada  perancangan  ini  semua  perangkat  keras  diintegrasikan  menjadi  satu  perangkat  utuh seperti  timbangan  berat  badan digital pada  umumnya.  Bahan kotak pengepak  terbuat dari akrilik transparan untuk memudahkan dalam membaca tampilan LCD.
Gambar 5. Alat Ukur IMT
Untuk loadcell menggunakan desain timbangan berat badan pada umumnya. Panel belakang juga terbuat dari bahan akrilik. Panel belakang berfungsi sebagai parameter pengukuran yaitu dengan  cara  menempelkan  telapak  kaki  bagian  belakang  pada  panel  belakang.  Sensor proximity  akan  membaca  keberadaan kaki. Jika jarak kaki dengan  panel terlalu  jauh  maka perhitungan atau konversi tidak dapat dilakukan.

## 3.2 Pengujian Sensor Jarak
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui akurasi dari sensor yang digunakan. Pengukuran dilakukan dengan cara menguji secara acak 15 objek uji. Objek uji berdiri di atas alat kemudian diukur  panjang  telapak  kakinya.  Pengukuran  juga  dilakukan  dengan  menggunakan  mistar. Data hasil pengukuran dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Pengukuran Panjang Telapak Kaki dengan Mistar dan Sensor
Ultrasonik No Hasil ukur dengan mistar Hasil ukur dengan sensor ultrasonik Kesalahan(%) 1 24,04 25 3,84 2 23,52 24,5 4 3 23,6 23,7 0,422 4 24,92 24,2 1,24 5 24,92 25,9 3,784 6 23,06 23,4 1,453 7 25,08 26 3,538 8 22,62 23,6 4,153 9 21,52 22,5 4,356 10 22,06 23 4,087 11 22,32 23,3 4,206 12 20,58 21,5 4,279 13 20,82 21,8 4,495 14 21,42 22,4 4,375 15 21,52 22,5 4,356 Rata-rata kesalahan 3,56
Dari hasil pengujian didapatkan rata-rata kesalahan sensor dalam mengukur panjang telapak kaki adalah sebesar 3,56%. Kesalahan pembacaan terbesar terjadi pada rentang 21 cm hingga 23  cm,  hal  ini  disebabkan  karena  panjang  telapak  kaki  yang  semakin  panjang  juga mengakibatkan penapakan kaki pada alat menyisakan jarak pengukuran yang lebih pendek. Selain itu kesalahan pembacaan yang cukup besar ini juga disebabkan karena saat melakukan pengukuran panjang telapak kaki, posisi telapak kaki miring secara normal condong ke kanan dan ke kiri lebih dari posisi pada umumnya (Veria, 2019 ).

## 3.1 Pengujian Antropometri
Pada pengujian ini dilakukan pembandingan perhitungan tinggi badan dengan meteran ukur tinggi  badan  dan  tiga  metode  perhitungan  tinggi  badan  dengan  menggunakan  rumus persamaan. Metode pertama, tinggi badan dihitung menggunakan persamaan dari penelitian (Wilianto,  2010) dengan  perhitungan  antroprometri  ras  mongoloid  sebagaimana  terlihat pada Persamaan (5).
TB = 35,2 + 5,24 PTK  ± 2,4 (5)
Metode  kedua,  tinggi  badan  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  dari  penelitian (Tomuka, 2016) sebagaimana terlihat pada Persamaan (6).
TB = PTK  ×  7 (6)
Sedangkan  metode  ketiga  adalah  rumus  persamaan  perhitungan  tinggi  badan  yang diformulasikan dalam penelitian ini sebagaimana tertulis di Persamaan (2). TB dan PTK adalah tinggi badan dan panjang telapan kaki. Dalam pengujian ini pengukuran panjang telapak kaki dari ketiga metode menggunakan sensor yang sama yaitu sensor ultrasonik berjenis PING. Objek  ukur  secara  bersamaan  diuji  dengan  3  metode  yang  diajukan.  Tabel  perbandingan ketiga metode dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Perhitungan Tinggi Badan Berdasarkan Panjang Telapak Kaki
dengan Menggunakan 3 Metode No Panjang Telapak Kaki (cm) Tinggi Badan (cm) Metode 1 Metode 2 Metode 3 TB (cm) Error (%) TB (cm) Error (%) TB (cm) Error (%) 1 24,04 166,7 161,2 3,3% 168,3 0,9% 161,2 3,3% 2 23,52 164,8 158,4 3,9% 164,6 0,1% 158,5 3,8% 3 23,60 159 158,9 0,1% 165,2 3,9% 158,9 0,0% 4 24,92 157,6 165,8 5,2% 174,4 10,7% 165,6 5,1% 5 24,92 175,5 165,8 5,5% 174,4 0,6% 165,6 5,6% 6 23,06 157 156,0 0,6% 161,4 2,8% 156,2 0,5% 7 25,08 169,2 166,6 1,5% 175,6 3,8% 166,4 1,7% 8 22,62 163 153,7 5,7% 158,3 2,9% 154,0 5,5% 9 21,52 157,5 148,0 6,1% 150,6 4,4% 148,5 5,7% 10 22,06 157,5 150,8 4,3% 154,4 2,0% 151,2 4,0% 11 22,32 156 152,2 2,5% 156,2 0,2% 152,5 2,3% 12 20,58 151,4 143,0 5,5% 144,1 4,8% 143,7 5,1% 13 20,82 151,1 144,3 4,5% 145,7 3,5% 144,9 4,1% 14 21,42 149,5 147,4 1,4% 149,9 0,3% 147,9 1,0% 15 21,52 149,1 148,0 0,8% 150,6 1,0% 148,5 0,4% Rata-rata error 3,4% 2,8% 3,2%
Dari  perbandingan  ketiga  metode  didapatkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  2, antropometri yang dihasilkan memiliki rata-rata kesalahan yang paling kecil. Namun dari 15 kali pengujian, pada pengujian ke 4 didapati error yang cukup tinggi yakni 10,7%. Sehingga membuat  formula  ini  kurang  baik  jika  digunakan  dalam  sistem.  Jika  dibandingkan  antara metode 1 dan metode 3 maka metode 3 lebih baik karena rata-rata kesalahan dapat dikurangi dan  maksimum  serta  kesalahan  yang  didapat  juga  lebih  rendah  dari  metode  1.  Ini mengindikasikan bahwa metode yang diusulkan pada metode 3 sudah sesuai dengan sasaran uji penelitian sehingga diharapkan mampu menekan nilai kesalahan. Namun masih terdapat beberapa  kesalahan  yang  mungkin  dapat  disebabkan  oleh  pengaruh  lainnya  dalam pengukuran tinggi badan ini yang perlu diketahui lebih lanjut.

## 3.3 Pengujian Sensor Berat
Untuk mengetahui akurasi pengukuran dari loadcell, dilakukan pembacaan langsung loadcell pada perangkat. Pengujian ini dilakukan dengan melibatkan 15 responden secara acak. Jumlah responden uji didasarkan pada jumlah minimal pengujian sistem pada umumnya. Pengujian dilakukan dengan menggunakan timbangan pembanding berupa timbangan digital bermerek digipounds  dengan  batas  berat  maksimum  sebesar  180  kg.  Hasil  pengukuran  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Pengukuran Berat Badan Dengan Timbangan dan Loadcell pada Sistem Kalkulator IMT Portable No Hasil ukur dengan timbangan (kg) Hasil ukur dengan sensor (kg) Kesalahan(%) 1 57,9 58,08 0,31 2 56,9 57,12 0,38 3 51,4 51,56 0,31 4 66,3 66,42 0,18 5 58 58,24 0,41 6 61 61,24 0,39 7 62 62,24 0,38 8 65 65,24 0,36 9 67,9 68,14 0,35 10 49,5 49,46 0.08 11 48,4 48,32 0,16 12 45,5 45,34 0,35 13 59,3 59,28 0,03 14 50,8 51,12 0,63 15 44,6 44,82 0,49 Rata-rata kesalahan 0,32
Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa rata-rata kesalahan yang dihasilkan dari sistem pengukur berat  badan  sebesar  0,32%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  penggunaan loadcell  sebagai sensor serta penempatan posisi loadcell sudah sesuai untuk mendapatkan hasil pengukuran yang akurat.

## 3.4 Pengujian Pembacaan Status IMT
Untuk mengetahui hasil perhitungan dari alat dan mengetahui hasil akurasinya, perhitungan IMT hasil alat dibandingkan dengan hasil perhitungan secara manual. Perhitungan IMT secara manual ini menggunakan parameter dari hasil pengukuran TB yang didapat dari meteran dan berat badan yang didapat dari timbangan. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Perbandingan Perhitungan IMT pada Alat dan Perhitungan Secara Manual
No Perhitungan IMT Manual Hasil IMT pada alat Kesalahan(%) 1 20,900 22,412 7,233 2 21,032 22,776 8,294 3 20,395 20,455 0,295 4 26,742 25,856 3,311 5 18,909 21,287 12,575 6 24,845 25,149 1,223 7 21,740 22,529 3,626 8 24,555 27,568 12,271 9 27,469 30,983 12,793 10 19,939 21,687 8,770 11 19,855 20,825 4,883 12 19,780 21,997 11,206 13 25,964 28,282 8,925 14 22,872 23,403 2,319 15 20,161 20,379 1,083 Rata-rata kesalahan 6,587%
Dari hasil pengujian didapati kesalahan rata-rata sebesar 6,587%. Ini mengindikasikan bahwa alat sudah sesuai dengan yang diharapkan yakni memberikan akurasi diatas 93%. Kesalahan terbesar pada data ke 5, 8 dan 9. Tiga objek ukur tersebut memiliki profil TB secara berurutan adalah 175 cm, 163 cm dan 157 cm dan memiliki profil berat badan 58 kg, 65kg dan 67,9 kg. Kesalahan pembacaan terjadi karena pada pengujian tersebut terjadi kesalahan prediksi TB yang cukup besar dibanding dengan pengukuran yang lainnya, yakni diatas 5%.

## 3.5 Pengujian Keseluruhan
Pengujian  ini  ditujukan  untuk  mengetahui  pengaruh  besarnya  kesalahan  dalam  melakukan perhitungan IMT. Dari pengujian sebelumnya didapati bahwa besarnya kesalahan perhitungan rata-rata sebesar 6,587%. Hasil klasifikasi objek ukur berdasarkan nilai IMT dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Klasifikasi IMT dengan Perhitungan Manual dan Alat
No Hasil Klasifikasi Keterangan Perhitungan Manual Alat 1 Standar Standar Benar 2 Standar Standar Benar 3 Standar Standar Benar 4 Obesitas/Gemuk Obesitas/Gemuk Benar 5 Standar Standar Benar 6 Obesitas/Gemuk Obesitas/Gemuk s Benar 7 Standar Standar Benar 8 Standar Obesitas/Gemuk Salah 9 Obesitas/Gemuk Obesitas/Gemuk Salah 10 Standar Standar Benar 11 Standar Standar Benar 12 Standar Standar Benar 13 Obesitas/Gemuk Obesitas/Gemuk Benar 14 Standar Standar Benar 15 Standar Standar Benar
Dari Tabel 6 dapat dilihat bahwa batas kesalahan 6% tidak memberikan dampak yang terlalu signifikan  terhadap  hasil  klasifikasi.  Hanya  saja  pada  pengukuran  8  dan  9  terjadi ketidaksesuaian  perbandingan  hasil  klasifikasi.  Hal  ini  dikarenakan  hasil  perhitungan  IMT mengalami  kesalahan  yang  cukup  besar,  yaitu  diatas  12%.  Dari  pengujian  ini  juga  dapat disimpulkan bahwa akurasi alat dalam melakukan klasifikasi status kesehatan berdasarkan IMT sebesar 86,7%. Perhitungan ini sangat dipengaruhi oleh bagaimana alat mengukur Panjang telapak kaki. Kesalahan posisi telapak kaki akan menyebabkan kesalahan pengukuran tinggi badan dengan sangat signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil menerapkan arduino dan metode perhitungan antropometeri sederhana untuk  membantu  dalam  mengklasifikasikan  secara  awal  status  kesehatan  manusia  melalui parameter  IMT.  Perhitungan  antropometri  sederhana  cukup  untuk  menghasilkan  prediksi tinggi badan dengan akurasi sebesar 96,44%. Prediksi tinggi badan dari panjang telapak kaki ini  dapat  diimplementasikan  ke  sebuah  sistem  perhitungan  IMT  dengan  akurasi  klasifikasi sebesar 86,7%. Prediksi tinggi badan tidak selalu sesuai dengan panjang telapak kaki. Hal ini dapat terjadi dikarenakan faktor lain seperti lebar telapak kaki, panjang kaki dan bentuk kaki
itu sendiri yang memunculkan kemungkinan adanya korelasi dengan tinggi badan. Korelasi ini perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk menghasilkan perhitungan IMT yang lebih akurat.

## DAFTAR RUJUKAN
Afdali, M., Daud, M., & Putri, R. (2017). Perancangan Alat Ukur Digital untuk Tinggi dan Berat Badan dengan Output Suara berbasis Arduino UNO. Jurnal Elkomika, 5(1), 106–118.
Agusli,  R.,  Tullah,  R.,  &  Karisma,  N.  (2021).  Alat  Ukur  Tinggi  dan  Berat  Badan  Berbasis
Arduino Uno. Academic Journal of Computer Science Research, 3(1).
Alhamda, S. & Sriani, Y. (2014). Buku Ajar Ilmu Kesehatan. Yogyakarta: Deepublish.
Ali, I. M., Samsudin, N., Chernenko, A., Meeks, H., Smith, K. R., Baladad, B. M. S., Magsombol,
J.  v.,  Roxas,  J.  N.  B.,  de  Castro,  E.  L.,  Dolot,  J.  A.,  Jori,  A.,  Kashid, A.,  Chavan,  V.,
Technology, I., & Nuttall, F. Q. (2016). Examining validity of body mass index calculated using height and weight data from the US driver license. BMC Public Health, 50(1), 10–
17.
Anwari,  S.  (2017).  Perancangan  dan  Kalibrasi  Timbangan  Digital. Jurnal  Elkomika, 5(November), 106–118.
Arini, L. A., & Wijana, I. K. (2020). Korelasi Antara Body Mass Index (BMI) Dengan Blood Pressure (BP) Berdasarkan Ukuran Antropometri Pada Atlet. Jurnal Kesehatan Perintis (Perintis’s Health Journal), 7(1), 32–40.
Dwiyatno,  S.,  &  Prabowo,  I.  (2017).  Rancang  Bangun  Alat  Ukur  Tinggi  Badan  Digital Menggunakan Sensor Ultrasonik. Jurnal PROSISKO, 4(1), 15–20.
Simbolon,  M.  E.  M.  &  Firdausi,  D.  K.  A.  (2019).  Prototipe  Alat  Ukur  Indeks  Massa  Tubuh Menggunakan Infra Merah. Multilateral Jurnal Pendidikan Jasmani Dan Olahraga, 18(2).
Fadil, M., & Thamrin, T. (2020). Perancangan Alat Ukur Indeks Massa Tubuh (IMT) Digital
Berbasis Mikrokontroler. Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika Dan Informatika),
8(1), 7.
Jori, A., Kashid, A., Chavan, V., & Technology, I. (2021). The Review Paper on Body Mass Index (BMI) Calculator of Child Malnutrition System. Journall of Emerging Technologies and Innovative Research, 8(6), 836–839.
Kamboj, K., Khan, I., & Pandey, K. (2018). Original Research Article A study on the correlation between foot length and height of an individual and to derive regression formulae to estimate the height from foot length of an individual. International Journal of Research in Medical Sciences, 6(2), 528–532.
Mahiroh, H., & Pratama, R. A. (2019). The Association of Body Mass Index, Physical Activity and Hypertension in Indonesia. Jurnal Ners, 14(1), 16–22.
Matin,  S.  S.,  &  Veria,  V.  A.  (2013).  BMI  Sebagai  Salah  Satu  Faktor  yang  Berkontribusi
Terhadap Prestasi Belajar Remaja. Jurnal Kesehatan Masyarakat, 12(2), 163–169.
Murtane, N. M. (2021). Obesitas dan Depresi pada Orang Dewasa. Jurnal Ilmiah Kesehatan Sandi Husada, 10(1), 88–93.
Nuraini, A., & Murbawani, E. A. (2019). Hubungan Antara Ketebalan Lemak Abdominal dan Kadar Serum HSCRP Pada Remaja. Journal of Nutrition College, 8(2), 81–86.
Nuttall, F. Q. (2015). Body mass index: Obesity, BMI, and Health: A critical review. Nutrition
Today, 50(3), 117–128.
Tomuka, J., Siwu, J., & Mallo, J. F. (2016). Hubungan Panjang Telapak Kaki Dengan Tinggi Badan untuk Identifikasi Forensik. E-CliniC, 4(1).
Veria, V. A., Matin, S. S., Mahiroh, H., Astutik, E., Pratama, R. A., Paluta, R. S., Tanudjaja, G.
N., Pasiak, T. F., Ewetumo, T., Adedayo, K. D., Lawal, Y. B., Edun, A. T., Orokhe, J. E.,
Nuraini,  A.,  Murbawani, E.  A.,  Arini, L.  A., Wijana, I.  K.,  Alrajeh,  N.  A., Lloret,  J.,  …
Informatika, T. (2019). Development of an Automatic Body Mass Index Measurement Machine. Jurnal Visikes, 5(1), 81.
Wilianto W, A. A. (2010). Perkiraan Tinggi Badan Berdasarkan Panjang Telapak Kaki Pada Populasi Mongoloid Dewasa di Indonesia. Kedokteran Forensik Indonesia, 12(4), 45.