Lingkar  lengan  atas  dan  panjang  ulna  sebagai  parameter  antropometri untuk memperkirakan berat badan dan tinggi badan orang dewasa
Indri Mulyasari, Purbowati *

## ABSTRACT
Background: Weight (Wt) and height (Ht) can be estimated by using mid-upper arm circumference (MUAC) and ulna length (UL). The formula for estimating Wt and Ht that has been formulated is mostly using subjects not Asian especially Indonesian. Objectives : derived linear regression equations to estimate Wt and Ht from MUAC and UL for Indonesian adults Methods  : The  study  design  was  cross  sectional  study.  Population  of  this  study  was  student  of  Health  Science  and  Nursing Faculty  Ngudi  Waluyo  University.  The  sample  consisted  of  303  students 19-29  years  old.  Research  instruments  were  digital weight scale, microtoise, and metline. Correlation was tested using Pearson analysis. Linear regression equations was derived from linear regression analysis.
Results: Wt estimation was significantly correlated with Wt (r=0.917, p<0.0001). Ht estimation was significantly correlated with Ht (r= 0.812, p<0.0001). Estimation Wt = 2.863 MUAC (cm) – 4.019 sex -14.533 (R 2 =0.84, SEE=4.90). Estimation Ht = 2.525 UL (cm) – 5.828 sex + 99.384 (R 2 =0.66, SEE=3.92). Male=0, female = 1. Conclusion: The regression equations can be used as alternative to estimate Wt and Ht from MUAC and UL for Indonesian adults.
Keywords: weight, height, MUAC, ulna length

## ABSTRAK
Latar  Belakang: Berat  badan  (BB)  dan  tinggi  badan  (TB)  dapat  diperkirakan  menggunakan parameter  lingkar  lengan  atas (LILA) dan panjang ulna (PU). Formula estimasi BB dan TB yang telah dirumuskan sebagian besar menggunakan subjek bukan orang Asia khususnya Indonesia.
Tujuan: merumuskan persamaan regresi linier estimasi BB dan TB dari LILA dan PU untuk orang dewasa Indonesia Metode: Desain penelitian cross sectional. Populasi adalah mahasiswa Fakultas Ilmu Kesehatan dan Keperawatan Universitas Ngudi Waluyo. Jumlah subjek 303 mahasiswa usia 19-29 tahun. Instrumen penelitian adalah timbangan berat badan digital, microtoise, dan metline. Uji korelasi menggunakan uji korelasi Pearson. Uji regresi linier digunakan untuk membentuk model persamaan regresi.
Hasil: Estimasi BB berhubungan bermakna dengan BB (r=0,917; p<0,0001). Estimasi TB berhubungan bermakna dengan TB (r=0,812; p<0,0001). Estimasi BB = 2,863 LILA (cm) – 4,019 jenis kelamin -14,533 (R 2 =0,84; SEE=4,90). Estimasi TB = 2,525 panjang ulna (cm) – 5,828 jenis kelamin + 99,384 (R 2 =0,66; SEE=3,92). Laki-laki =0, perempuan=1. Simpulan: Persamaan regresi dalam penelitian ini dapat dijadikan alternatif untuk estimasi BB dan TB dari parameter LILA dan PU untuk orang dewasa Indonesia.
Kata Kunci: berat badan, tinggi badan, lingkar lengan atas, panjang ulna

## PENDAHULUAN
Proses  asuhan  gizi  pasien  di  rumah  sakit  pada tahap  skrining  gizi  merupakan  tahapan  yang  paling penting dalam mengidentifikasi atau memprediksi risiko dari  berkembangnya  suatu  penyakit,  diantaranya komplikasi termasuk kematian dan biaya. Skrining gizi bertujuan untuk memprediksi probabilitas membaik atau memburuknya outcome yang  berkaitan  dengan  faktor gizi dan mengetahui pengaruh dari intervensi gizi. 1 Tahap penilaian status gizi harus segera dilakukan apabila  pada  fase  skrining  gizi  subjek  diindikasikan berisiko  masalah  gizi.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  keparahan  masalah  gizi.  Dua
parameter pengukuran antropometri yang sangat penting pada penilaian status gizi adalah berat badan dan tinggi badan. 2
Penambahan  berat  badan  dapat  menunjukkan terjadinya peningkatan risiko obesitas namun dapat juga menunjukkan  adanya  penumpukan  cairan  dalam  tubuh pada pasien-pasien yang mendapatkan cairan intravena. Sebaliknya  pada  pasien  yang  mengalami  penurunan berat badan dapat mengindikasikan terjadinya keparahan atau  memburuknya  status  gizi  pasien.  Penurunan  berat badan  yang  tidak  diinginkan  pada  pasien  dapat meningkatkan  risiko  kematian.  Penurunan  berat  badan lebih  dari  10%  dapat  meningkatkan  risiko  kematian  4 kali lipat pada pasien gagal jantung kronis. 3
Program Studi Gizi, Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Ngudi Waluyo. Jl. Diponegoro No. 186, Gedanganak, Ungaran Timur Kabupaten Semarang 50519, Indonesia.
* Korespondensi: Email: prodigizi.nw@gmail.com, Telp/Fax : 024-6925408
Jurnal Gizi Indonesia (The Indonesian Journal of Nutrition) Vol. 7, No. 1, Desember 2018 (30-36) Submitted: 16 September 2018, Accepted: 26 November 2018 Tersedia Online di https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jgi/

## Jurnal Gizi Indonesia
Apabila berat badan dan tinggi badan dikombinasikan, dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah gizi pasien. Rasio antara berat badan dan kuadrat tinggi badan akan menghasilkan nilai Indeks Massa Tubuh (IMT). Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  IMT  berhubungan  dengan komplikasi  dari  suatu  penyakit.  Risiko  relatif  dampak negatif  gagal  jantung  kronis  lebih  tinggi  pada  pasien dengan IMT yang rendah (RR=1,27). 2,4
Pada  pasien  yang  tidak  dapat  berdiri,  akan  sulit mendapatkan  data  berat  badan  dan  tinggi  badan. Beberapa alternatif parameter antropometri yang sering digunakan untuk memperkirakan berat badan dan tinggi badan antara lain lingkar lengan atas, frame size, tinggi lutut, rentang lengan, dan panjang ulna. Pada pasien yang berbaring  akan  lebih  mudah  untuk  mempertahankan posisi  pengukuran  dan  alat  lebih  sederhana  apabila diukur  lingkar  lengan  atas  dan  panjang  ulna dibandingkan parameter yang lain. 2
Lingkar  lengan  atas  telah  banyak  dihubungkan dengan berat badan. Kekuatan korelasi yang sangat kuat ditunjukkan  antara  lingkar  lengan  atas  dengan  berat badan  (r=0,96).  Lingkar  lengan  atas  baik  untuk memprediksikan  berat  badan  pada  remaja  dan  dewasa dibandingkan  pada  anak-anak. 5 Penelitian  pada  anak balita di Ethiopia, Malawi, dan Bangladesh menunjukkan  bahwa  penambahan  lingkar  lengan  atas berhubungan  dengan  penambahan  berat  badan  dengan korelasi  yang  sangan  kuat  (r=0,954).  Pada  anak  balita, lingkar  lengan  atas  di  bawah  115  mm  merupakan indikator terjadinya severe wasting . 6,7
Selain  lingkar  lengan  atas,  panjang  ulna  juga merupakan parameter antropometri alternatif yang telah banyak dikembangkan untuk dapat digunakan memperkirakan  tinggi  badan.  Penelitian  pada  berbagai etnis (Asia, kulit hitam, dan kulit putih) usia 21-65 tahun di London Metropolitan University menunjukkan bahwa terdapat  korelasi  antara  panjang  ulna  dan  tinggi  badan menggunakan Malnutrition  Universal  Screening  Tool (MUST) equation . 8 Penelitian pada orang dewasa di Iran usia  20-50  tahun  menunjukkan  hasil  yang  sama  bahwa panjang  ulna  berhubungan  dengan  tinggi  badan  baik pada  laki-laki  maupun  pada  perempuan.  Rumus perkiraan  tinggi  badan  didapatkan  bahwa  perkiraan tinggi  badan  (cm)  =  81,89  +  3,13  panjang  ulna  lengan kiri (cm) ± 4,37. 9
Pentingnya penilaian status gizi dalam pengambilan  keputusan  klinis  menyebabkan  menjadi penting  pula  untuk  mengukur  berat  badan  dan  tinggi badan  dengan  tepat.  Pasien  dengan  kondisi  yang  tidak memungkinkan  untuk  berdiri  tegak,  memerlukan alternatif  pengukuran  untuk  dapat  menilai  status  gizi. Lingkar  lengan  atas  dan  panjang  ulna  dapat  menjadi alternatif pengukuran untuk memperkirakan berat badan dan  tinggi  badan.  Pengukuran  lingkar  lengan  atas  dan
panjang  ulna  memerlukan  prosedur  dan  alat  yang sederhana.
Selama  ini  hampir  semua  formula-formula perkiraan  berat  badan  dan  tinggi  badan  dirumuskan bukan  dengan  sampel  orang  Asia  khususnya  orang Indonesia. Pada penelitian menggunakan data NHANES tahun  2011-2012  dirumuskan  persamaan  sederhana untuk memperkirakan berat badan dari parameter lingkar lengan  atas  yang  dapat  digunakan  pada  usia  dewasa. Persamaan tersebut adalah BB (kg) = (4 x LILA (cm)) – 50. 5 Pada  laporan The  ‘MUST  Report  Nutritional Screening  of  Adults:  a  Multidisciplinary  Responsibility telah  mencantumkan  formula  perkiraan  tinggi  badan menggunakan panjang ulna untuk orang dewasa usia < 65  tahun  (laki-laki  TB  (cm)  =  79,2  +  3,60  PU(cm); perempuan TB (cm) = 95,6 + 2,77 PU(cm)). 10
Formula-formula  tersebut  mungkin  tidak  cocok dengan  bangun  tubuh  orang  Indonesia  yang  dapat menyebabkan  kesalahan  perkiraan  berat  badan  dan tinggi  badan.  Kesalahan  dalam  memperkirakan  berat badan dan tinggi badan dapat berdampak pada kesalahan penilaian  status  gizi  yang  merupakan  dasar  dalam melakukan intervensi gizi.
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  pengkajian terhadap  lingkar  lengan  atas  dan  panjang  ulna  dalam memperkirakan  berat  badan  dan  tinggi  badan menggunakan  subjek  orang  Indonesia.  Penelitian  ini akan  dilakukan  pada  mahasiswa  Universitas  Ngudi Waluyo yang berasal dari seluruh Indonesia. Keterwakilan  mahasiswa  dari  setiap  pulau  sebagai sampel  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran hubungan  antara  lingkar  lengan  atas  dan  panjang  ulna dengan  berat  badan  dan  tinggi  badan  untuk  orang Indonesia.  Selain  itu  penelitian  ini  diharapkan  dapat merumuskan  formula  perkiraan  berat  badan  dan  tinggi badan  menggunakan  lingkar  lengan  atas  dan  panjang ulna.  Formula  yang  dirumuskan  diharapkan  dapat menjadi  alternatif  pengukuran  berat  badan  dan  tinggi badan  orang  Indonesia  yang  tidak  dapat  berdiri  tegak dengan prosedur yang sederhana, cepat, dan akurat.

## BAHAN DAN METODE
Desain  penelitian  adalah cross  sectional  study yang  merupakan  penelitian  analitik  non  eksperimental. Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  April-Juni  2018  di Universitas Ngudi Waluyo. Pemilihan lokasi berdasarkan  karakteristik  tempat  penelitian  yang memiliki mahasiswa yang berasal dari seluruh provinsi di  Indonesia.  Subjek  penelitian  diambil  menggunaan teknik disproportionate random sampling . Perbedaan ras dapat  berpengaruh  terhadap  karakteristik  antropometri seseorang.  Studi  pada  orang  dewasa  (30-70  tahun)  di Australia menggunakan subjek yang berasa dari 4 etnis menunjukkan  bahwa  secara  umum  berat  badan  dan tinggi  badan  berbeda  secara  bermakna  pada  semua
kelompok  etnis. 11 Pemilihan  subjek  penelitian  dengan membagi  wilayah  asal  mahasiswa  menjadi  enam wilayah,  yaitu  Sumatra,  Jawa,  Kalimantan,  Bali,  Nusa Tenggara,  Sulawesi-Maluku-Papua.  Hal  ini  dilakukan dengan  harapan  kurang  lebih  dapat  mewakili  ras  yang ada  di  Indonesia.  Subjek  yang  terpilih  menjadi  sampel sebanyak  336  subjek.  Jumlah  sampel  telah  dihitung dengan perhitungan jumlah sampel minimal. Pada studi penetapan jumlah sampel minimal untuk penelitian yang menggunakan  regresi  linier  merekomendasikan  untuk jumlah sampel minimal 300 subjek pada penelitian non- eksperimental. 12 Pada  penelitian  ini  masing-masing wilayah  diwakili  oleh  56  orang,  namun  wilayah Sulawesi-Maluku-Papua  hanya  diwakili  oleh  23 mahasiswa  karena  mahasiswa  dari  wilayah  tersebut banyak yang tidak bersedia hadir ke tempat pengambilan data. Subjek yang mengikuti penelitian dengan lengkap sebanyak 303 subjek.
Subjek  yang  terpilih  menjadi  sampel  dihubungi dan  diminta  untuk  datang  ke  tempat  pengambilan  data untuk  dilakukan  pengukuran.  Kriteria  sampel  adalah mahasiswa  aktif  dari  Fakultas  Ilmu  Kesehatan  dan Fakultas  Keperawatan  Universitas  Ngudi  waluyo,  usia 19-29 tahun, tidak hamil, tidak berpuasa , dan bersedia hadir  ke  tempat  pengambilan  data.  Pengambilan  data dilakukan  di  laboratorium  penilaian  status  gizi Universitas Ngudi Waluyo.
Data  jumlah  mahasiswa  dan  asal  mahasiswa diperoleh  dari  Bagian  Administrasi  Akademik  dan Kemahasiswaan  Universitas  Ngudi  Waluyo.  Setiap subjek  penelitian  diukur  berat  badan,  tinggi  badan, lingkar lengan atas, dan panjang ulna. Berat badan diukur menggunakan  timbangan  berat  badan  digital Omron (ketelitian 0,1 kg) dengan posisi berdiri tegak, berdiri di tengah  timbangan.  Tinggi  badan  diukur  menggunakan microtoise Gea Medical (ketelitian 0,1 cm). Pengukuran tinggi  badan  dilakukan  dengan  posisi  subjek  berdiri tegak  membelakangi  dinding  (subskapula,  pantat,  dan tumit  menempel  ke  dinding)  kemudian microtoise diturunkan  menyentuh  tempurung  kepala  untuk  dibaca hasil  pengukuran.  Lingkar  lengan  atas  diukur menggunakan metline (ketelitian  0,1  cm).  Pengukuran lingkar  lengan  atas  dilakukan  dengan  posisi  berbaring terlentang  yang  diukur  antara acromion  process dan olecranon  process lengan  kiri.  Panjang  ulna  diukur menggunakan metline (ketelitian  0,1  cm).  Pengukuran panjang  ulna  diukur  pada  posisi  berbaring  terlentang yang diukur antara olecranon dan styloid process lengan kiri.  Posisi  lengan  menyilang  di  dada  menunjuk  bahu, telapak  tangan  terbuka.  Pengukuran  dilakukan  oleh peneliti yang merupakan dosen gizi dan mahasiswa gizi sebagai  enumerator  penelitian.  Mahasiswa  telah  lulus mata kuliah penilaian status gizi dan mengikuti pelatihan pengukuran  sebelum  melakukan  pengukuran  pada subjek penelitian.
Data  berat  badan,  tinggi  badan,  lingkar  lengan atas,  dan  panjang  ulna  disajikan  menggunakan  nilai minimal,  maksimal,  rata-rata  ±  standar  deviasi. Hubungan  antara  estimasi  berat  badan  dengan  berat badan  aktual  dan  estimasi  tinggi  badan  dengan  tinggi badan  aktual  menggunakan  uji  korelasi Pearson. Uji regresi  linier  digunakan  untuk  membentuk  model persamaan  regresi  untuk  memperkirakan  berat  badan menggunakan  lingkar  lengan  atas  dan  memperkirakan tinggi  badan  dengan  panjang  ulna.  Analisis Bland  and Altman digunakan untuk membandingkan hasil dari dua metode  pengukuran.  Penelitian  ini  telah  mendapatkan persetujuan  etik  dari  Komisi  Etik  Penelitian  Kesehatan (KEPK) Fakultas Ilmu Keolahragaan Universitas Negeri Semarang No: 122/KEPK/EC/2018.

## HASIL
Subjek  pada  penelitian  ini  berjumlah  303  orang. Asal  subjek  dibagi  menjadi  6  wilayah,  yaitu  Sumatra, Jawa,Kalimantan,  Bali,  Nusa  Tenggara,  Sulawesi- Maluku-Papua.  Karakteristik  subjek  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Estimasi berat badan (dari ukuran LILA) memiliki hubungan  yang  bermakna  dengan  berat  badan ( p <0,0001)  dengan  kekuatan  korelasi  sangat  kuat (r=0,917).  Estimasi  tinggi  badan  (dari  ukuran  panjang ulna)  juga  memiliki  hubungan  yang  bermakna  dengan tinggi badan ( p <0,0001) dengan kekuatan korelasi kuat (r=0,812). Hubungan estimasi berat badan (dari ukuran LILA)  dan  berat  badan  serta  hubungan  estimasi  tinggi badan (dari ukuran panjang ulna) dan tinggi badan dapat dilihat dari Gambar 1 dan 2.
Pada penelitian ini lingkar lengan atas dan panjang ulna diukur pada lengan kiri serta dalam posisi berbaring. Model persamaan regresi diperoleh dari uji regresi linier. Model  persamaan  regresi  untuk  memperkirakan  berat badan dan tinggi badan menggunakan parameter lingkar lengan atas dan panjang ulna dapat dilihat di Tabel 2.
Berdasarkan  koefisien  determinasi,  lingkar  lengan atas  lebih  baik  dalam  menjelaskan  berat  badan dibandingkan  panjang  ulna  menjelaskan  tinggi  badan. Lingkar  lengan  atas    dapat  menjelaskan  berat  badan sebanyak  84%  sedangkan  panjang  ulna  dapat menjelaskan  tinggi  badan  sebanyak  66%  setelah dikombinasi dengan variabel jenis kelamin.
Persamaan  untuk  memperkirakan  berat  badan  dari lingkar  lengan  atas  berdasar  hasil  penelitian  ini  adalah BB=2,863  LILA  (cm)  –  4,019  jenis  kelamin  –14,533 (R 2 =0,84, SEE=4,90). Persamaan untuk memperkirakan tinggi badan dari panjang ulna berdasar hasil penelitian ini  adalah  TB=2,525  panjang  ulna  (cm)  –  5,828  jenis kelamin + 99,384 (R 2 =0,66, SEE=3,92).
Tabel 1. Karakteristik Subjek (n=303)
Gambar 1. Hubungan antara Estimasi Berat Badan (dari Ukuran LILA) dan Berat Badan (r=0,917, p <0.0001);
Garis Putus-Putus Mengindikasikan 95% Prediction Interval
Gambar 2. Hubungan antara Estimasi Tinggi Badan (dari Ukuran Panjang Ulna) dan Tinggi Badan (r=0,812, p <0,0001); Garis Putus-Putus Mengindikasikan 95%
Prediction Interval
Tabel 2. Persamaan untuk Memperkirakan Berat Badan dan Tinggi Badan
Persamaan R 2 SEE Berat badan Tinggi badan BB = 2,863 LILA (cm) – 4,019 jenis kelamin -14,533 TB = 2,525 panjang ulna (cm) – 5,828 jenis kelamin + 99,384 0,84 0,66 4,90 3,92 BB = berat badan, LILA = lingkar lengan atas, jenis kelamin laki-laki=0, perempuan =1, TB = tinggi badan
Gambar 3. Plot Bland and Altman untuk Selisih Berat Badan (Estimasi Berat Badan-Berat Badan Aktual) dengan Rata-Rata Estimasi Berat Badan dan Berat Badan Aktual
Gambar 4. Plot Bland and Altman untuk Selisih Tinggi Badan (Estimasi Tinggi Badan-Tinggi Badan Aktual) dengan Rata-Rata Estimasi Tinggi Badan dan Tinggi
Badan Aktual Minimal Maksimal Rerata+SD Umur 19 28 21,1±1,48 Berat badan (kg) 34,8 107,7 54,8±12,23 Tinggi Badan (cm) 140,5 178,3 156,2±6,69 Lingkar Lengan Atas (cm) 18,6 41,2 25,4±3,82 Panjang Ulna (cm) 20,7 31,0 22,4±1,55
Plot Bland and Altman pada penelitian ini (Gambar 3 dan 4)  menunjukkan  bahwa  terdapat  bias  yang  kecil  pada pengukuran  berat  badan  (estimasi  berat  badan-berat badan  aktual)  dan  pengukuran  tinggi  badan  (estimasi tinggi  badan-tinggi  badan  aktual).  Rerata  dan  standar deviasi untuk rata-rata selisih pengukuran estimasi berat badan dan berat badan aktual adalah 0,025±4,88. Rerata dan  standar  deviasi  untuk  rata-rata  selisih  pengukuran estimasi  berat  badan  dan  berat  badan  aktual  adalah 0,027±3,90.

## PEMBAHASAN
Estimasi  berat  badan  (dari  ukuran  LILA)  atas berhubungan secara bermakna ( p <0,0001) dengan berat badan. Pada penelitian lain menggunakan data sekunder dari National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2011-2012  menunjukkan  bahwa  pada individu usia ≥ 16 tahun, korelasi antara lingkar lengan atas  dengan  berat  badan  memiliki  koefisien  korelasi sebesar  0,90. 5 Pada  lansia  usia  di  atas  60  tahun  juga ditemukan  hasil  serupa  dengan  kekuatan  korelasi  kuat (r=0,708, p =<0,001). 13 Pada pria dewasa usia di atas 18 tahun, lingkar lengan atas di bawah 240 mm ditemukan sebagai cut-off gizi  kurang.  Berat  badan  yang  kurang termasuk dalam kondisi gizi kurang. 14
Persamaan untuk memperkirakan berat badan dari lingkar  lengan  atas  bervariatif  berdasar  berbagai  hasil penelitian.  Pada  subjek  >  60  tahun  di  Kerala  India ditemukan  persamaan BB=2,037 LILA (cm) + 0,069. 13 Pada pasien geriatri di China usia > 60 tahun ditemukan formula  perkiraan  berat  badan  untuk  laki-laki  BB= [0,928 tinggi lutut + 2,508 LILA – 0,144 Umur] – 42,543 ± 9,9 kg dan untuk perempuan BB = [0,826 tinggi lutut + 2,116 LILA – 0,133 Umur] – 31,486 ± 10,1 kg. 15
Lingkar  lengan  atas  dapat  digunakan  sebagai alternatif  pengukuran  ketika  berat  badan,  tinggi  badan, atau  umur  tidak  dapat  diukur.  Penurunan  berat  badan ≥10%  merupakan  indikator  yang  paling  baik  untuk prediksi terjadinya kematian pada pasien. Apabila tidak bisa  diukur  penurunan  berat  badannya,  lingkar  lengan atas merupakan faktor yang signifikan untuk memprediksi  terjadinya  kematian  pada  pasien  daripada IMT.  Penelitian  pada  individu  di  bulan  Ramadhan dimana  terlihat  penurunan  berat  badan  pada  berbagai status  gizi  (normal, overweight ,  dan  obesitas),  terlihat juga penurunan lingkar lengan atas. 16,17
Panjang  ulna  berhubungan  bermakna  ( p <0,0001) dengan tinggi badan. Penelitian pada mahasiswa usia 20- 23  tahun  ditemukan  bahwa  panjang  ulna  kiri  juga berhubungan  bermakna  ( p =0,001)  dengan  tinggi  badan dengan  kekuatan  korelasi  yang  kuat  (r=0,790).  Pada lengan kanan, panjang ulna juga berhubungan bermakna (r=0,689; p =0,001)  dengan  tinggi  badan. Panjang  ulna lengan kanan dan kiri ditemukan tidak berbeda pada laki-
laki  dan  perempuan  (laki-laki p =0,857;  perempuan p =0,996). 18,19
Panjang  ulna  telah  digunakan  sebagai  alternatif pengukuran  tinggi  badan  di  beberapa  negara.  Pada subjek yang tidak dapat berdiri, pengukuran tinggi badan menggunakan  panjang  ulna  memiliki  sensitivitas  lebih tinggi untuk memperkirakan IMT dibanding menggunakan  tinggi  lutut.  Rumus  perkiraan  ulna berdasar MUST  equation untuk  orang  dewasa  usia  di bawah 65 tahun, yaitu : untuk lakiaki-laki Estimasi tinggi badan (cm) = 79,2 + (3,60 x panjang ulna (cm)); untuk perempuan Estimasi berat badan (cm) = 95,6 + (2,77 x panjang ulna (cm)). 10,20
Penelitian  lain  pada  pria  di  India  Selatan menemukan  persamaan  TB=85,76  +  2,81  panjang  ulna kiri. Pada  pasien  di  Inggris  dan  Portugal  ditemukan persamaan untuk memperkirakan tinggi badan berdasarkan  panjang  ulna.  Tinggi  badan  dan  panjang ulna semua diukur pada kondisi berbaring. Pada laki-laki usia  <65  tahun  ditemukan  persamaan  TB=84,5  +  3,2 panjang  ulna  (cm)  (r=0,748,SEE  4,8  cm).  Pada perempuan  usia  <65  tahun  ditemukan  persamaan TB=92,0  +  2,9  panjang  ulna  (cm)  (r=0,703;  SEE  4,6 cm). 18,21
Setiap persamaan yang diformulasikan diberbagai penelitian untuk memperkirakan berat badan menggunakan  lingkar  lengan  atas  dan  tinggi  badan menggunakan panjang ulna mungkin tidak cocok untuk semua  etnis  yang  ada.  Variasi  etnis  juga  akan menyebabkan  variasi  ukuran  tubuh.  Penelitian  pada anak-anak di Inggris usia 9-10 tahun ditemukan bahwa anak keturunan Asia Selatan lebih pendek dan memiliki indeks  massa  tubuh  lebih  rendah  dibanding  anak-anak keturunan  kulit  putih  Eropa. 22 Penelitian  pada  orang dewasa  juga  ditemukan  bahwa  korelasi  antara  indeks massa tubuh dan komposisi tubuh berbeda berdasarkan ras  dan  etnis. 23 Formula-formula  estimasi  berat  badan dan  tinggi  badan  pada  penelitian  sebelumnya  sebagian besar  menggunakan  sampel  bukan  orang  Indonesia. Apabila  formula  tersebut  diterapkan  untuk  orang Indonesia,  kemungkinan  akan  terjadi  bias  akibat perbedaan  ras  dan  etnis.  Pada  penelitian  ini menggunakan  subjek  orang  Indonesia.  Hasil  penelitian ini dapat dijadikan informasi awal bahwa lingkar lengan atas dan panjang ulna dapat digunakan sebagai parameter untuk memperkirakan berat badan dan tinggi badan pada orang  dewasa  khususnya  bagi  orang  Indonesia. Persamaan  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  dapat dijadikan alternatif untuk mendapatkan nilai berat badan dan  tinggi  badan  pada  orang  dewasa  Indonesia  yang tidak dapat diukur pada posisi berdiri.
Pada kondisi subjek yang tidak dapat diukur berat badan dan tinggi badan dengan posisi berdiri atau apabila tidak tersedia alat untuk mengukur berat badan dan tinggi badan  pada  posisi  berbaring,  maka  metode  untuk estimasi berat badan dan tinggi badan diperlukan. Hal ini
terutama  diperlukan  pada  rumah  sakit  dimana  kondisi pasien tidak dapat berdiri untuk diukur dan dinilai status gizinya  menggunakan  berat  badan  dan  tinggi  badan. Standardisasi persamaan untuk estimasi berat badan dan tinggi  badan  diperlukan  terutama  untuk  negara  dimana akses  terhadap  peralatan  yang  dapat  mengukur  berat badan  dan  tinggi  badan  dalam  posisi  berbaring  sulit diadakan. Persamaan yang dihasilkan pada penelitian ini juga  masih  perlu  diuji  pada  berbagai  kelompok  dan kondisi.
Subjek  yang  digunakan  dalam  penelitian  tidak dapat mewakili seluruh etnis yang ada di Indonesia. Pada penelitian  ini  tidak  memunculkan  persamaan  secara spesifik untuk jenis kelamin dan belum mewakili seluruh kelompok  umur  orang  dewasa.  Subjek  yang  digunakan merupakan kelompok orang sehat. Penelitian lebih lanjut masih  diperlukan  untuk  menemukan  persamaan  yang dapat  digunakan  secara  general  untuk  orang  dewasa Indonesia.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  lingkar  lengan  atas berhubungan  bermakna  dengan  berat  badan.  Panjang ulna juga  berhubungan  bermakna  dengan  tinggi  badan. Persamaan  yang  dirumuskan  dari  hasil  penelitian  ini dapat digunakan sebagai alternatif estimasi berat badan dan tinggi badan orang dewasa di Indonesia. Persamaan masih  perlu  diuji lebih lanjut  untuk  presisi  dan  akurasi untuk  dapat  digunakan  sebagai  standar.  Penelitian selanjutnya sebaiknya dapat menggunakan subjek yang mewakili seluruh etnis di Indonesia, persamaan disusun spesifik  untuk  masing-masing  jenis  kelamin  dan  umur, dan dapat dilakukan pada subjek pasien yang dirawat di rumah sakit.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas  Ngudi  Waluyo  dan  seluruh  subjek  yang berpartisipasi  pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini dilaksanakan atas dana hibah DRPM Kemenristek Dikti tahun anggaran 2017.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Susetyowati.  Penerapan  Skrining  Gizi  di  Rumah Sakit.  Gajahmada  University  Press:  Yogyakarta, 2014.
2.   Lee  RD,  Nieman  DC.  Nutritional  assessment. McGraw-Hill, 2013.
3.   Pocock  SJ,  McMurray  JJ,  Dobson  J,  Yusuf  S, Granger CB, Michelson EL  et al. Weight loss and mortality risk in patients with chronic heart failure in  the  candesartan  in  heart  failure:  Assessment  of reduction  in  mortality  and  morbidity  (CHARM)
programme. Eur Heart J 2008; 29: 2641–2650. 4.   Sharma A, Lavie CJ, Borer JS, Vallakati A, Goel S,
Lopez-Jimenez F et al. Meta-analysis of the relation of body mass index to all-cause and cardiovascular mortality  and  hospitalization  in  patients  with chronic  heart  failure.  Am  J  Cardiol  2015;  115: 1428–1434.
5.   Cattermole GN, Graham CA, Rainer TH. Mid-arm circumference  can  be  used  to  estimate  weight  of adult and adolescent patients. Emerg Med J. 2017; 34(4):231-6.
6.   Fernandez  MAL,  Delchevalerie  P,  van  Herp  M. Accuracy  of  MUAC  in  the  Detection  of  Severe Wasting  With  the  New  WHO  Growth  Standards. Pediatrics 2010; 126: e195–e201.
7.   Binns  P,  Dale  N,  Hoq  M,  Banda  C,  Myatt  M. Relationship between mid upper arm circumference and weight changes in children aged 6-59 months. Arch Public Heal 2015; 73: 1–10.
8.   Madden AM, Tsikoura T, Stott DJ. The estimation of  body  height  from  ulna  length  in  healthy  adults from different ethnic groups. J Hum Nutr Diet 2012; 25: 121–128.
9.   Borhani-Haghighi  M,  Navid  S,  Hassanzadeh  G. Height prediction from ulnar length in Chabahar: A city in South-East of Iran. Rom J Leg Med 2016; 24: 304–307.
10.   Elia  M.  The  MUST  Report.  Nutritional  Screening of  Adults:  A  Multidisciplinary  Responsibility. Development and Use of the Malnutrition Universal Screening  Tool  (MUST)  for  Adults.  Malnutrition Advisory Group (MAG), a Standing Committee of the  British  Association  of  Parenteral  and  Enteral Nutrition: Redditch, 2003.
11.   Heitmann  BL,  Swinburn  BA,  Carmichael  H,
Rowley  K,  Plank  L, Mcdermott  R  et  al.  Are there ethnic differences in the association between body weight  and  resistance,  measured  by  bioelectrical impedance?
https://www.nature.com/articles/0800477.pdf?origi n=ppub (accessed 16 Nov2018).
12.   Bujang  M,  Sa’at  N,  Ikhwan  M,  Sidik  A.
Determination of Minimum Sample Size
Requirement  for  Multiple  Linear  Regression  and
Analysis of Covariance Based on Experimental and Non-experimental  Studies.  Epidemiol  Biostat Public Heal 2017; 14. doi:10.2427/12117.
13.   Philip  J,  Zacharia  I,  Paul  S,  Bhatt  A.  Estimating height  and  weight  in  old-age  from  other anthropometric measurements - a community based cross-sectional study from central Kerala. Int J Med Sci Public Heal 2017; 6: 1.
14.   Chakraborty R, Bose K, Koziel S. Use of mid-upper arm  circumference  in  determining  undernutrition and  illness  in  rural  adult  Oraon  men  of  Gumla District,  Jharkhand,  India.  Rural  Remote  Health
2011; 11: 1–12.
15.   Jung  MY,  Chan  MS,  Chow  VS,  Chan  YT,  Leung PF, Leung EM et al. Estimating  geriatric patient’s body weight using the knee height caliper and mid- arm circumference in Hong Kong Chinese. Asia Pac J Clin Nutr. 2004;13(3): 261–4.
16.   Powell  TJ,  Hennessy  EM.  A  comparison  of  mid upper  arm  circumference,  body  mass  index  and weight  loss  as indices  of  undernutrition in  acutely hospitalized patients. Clin Nutr 2003; 22: 307–312.
17.   Rohin  MAK,  Rozano  N,  Hadi  NA,  Nor  MNM,
Abdullah  S,  Venkateshaiah  MD.  Anthropometry and body composition status during ramadan among higher  institution  learning  centre  staffs  with different  body  weight  status.  Sci  World  J  2013; 2013. doi:10.1155/2013/308041.
18.   Anitha  MR,  Chaitra  BR,  Rajitha  V,  Bharathi  D. Estimation of Stature Using Ulnar Length in Living Adult Individuals in South Indian Population. Int J Anat Res 2016; 4(1): 2139–41.
19.   Agnihotri  AK,  Kachhwaha  S,  Jowaheer  V,  Singh
AP. Estimating stature from percutaneous length of tibia  and  ulna  in  Indo-Mauritian  population. Forensic Sci Int 2009; 187: 4–6.
20.   Lorini C, Ph D, Collini F, Castagnoli M, Di M, Bari MD et al. Using alternative or direct anthropometric measurements  to  assess  risk  for  malnutrition  in nursing homes. Nutrition 2014; 30: 1171–1176.
21.   Barbosa VM, Stratton RJ, Lafuente E, Elia M. Ulna length to predict height in English and Portuguese patient populations. Eur J Clin Nutr 2012; 66: 209– 215.
22.   Nightingale  CM,  Rudnicka  AR,  Owen  CG,  Cook DG,  Whincup  PH.  Patterns  of  body  size  and adiposity among UK children of South Asian, black African-Caribbean  and  white  European  origin: Child Heart And health Study in England (CHASE Study). Int J Epidemiol 2011; 40: 33–44.
23. Heymsfield SB, Peterson CM, Thomas DM, Heo M, Schuna  JM,  Jr.  Why  are  there  race/ethnic differences  in  adult  body  mass  index-adiposity relationships?  A  quantitative  critical  review.  Obes Rev 2016; 17: 262–75.