## HIJP : HEALTH INFORMATION JURNAL PENELITIAN
Metode Antropometri Untuk Menilai Status Gizi : Sebuah Studi Literatur
Samuel Permana Ratumanan 1 , Achadiyani 2 , Astrid Feinisa Khairani 3
1 Departement of Basic Science Medicine, Medical Faculty, Universitas Padjajaran Medical School, Bandung, Jawa Barat, Indonesia ; spratumanan@gmail.com 2 Departement of Basic Science Medicine, Medical Faculty, Universitas Padjajaran Medical School,
Bandung, Jawa Barat, Indonesia ; achadiyani@gmail.com 3 Departement of Basic Science Medicine, Medical Faculty, Universitas Padjajaran Medical School,
Bandung, Jawa Barat, Indonesia ; astrid.khairani@unpad.ac.id *(Korespondensi e-mail: spratumanan@gmail.com )

## Abstrak
Antropometri  merupakan  ilmu  yang  mengukur  secara  kuantitatif  komposisi  tubuh.  Antropometri berperan  penting  dalam  bidang  kesehatan  sebagai  acuan  diagnosis  dan  instervensi  klinis,  teruta-ma tekait  status  gizi.  Seiring  perkembangan  zaman,  pengukuran  antropometri  tidak  hanya  terbatas  pada pengukuran secara konvensional (tinggi badan, indeks massa tubuh/IMT dsb.), melainkan melibatkan kemajuan peralatan dan teknologi terkini. Pencitraan tiga dimensi (3D) diketahui memiliki presisi dan reliabilitas  yang  sebanding  dengan  pengukuran  konvesional,  se-dangkan  DEXA  diketahui  menjadi standar  baku  penilaian  kepadatan  tulang.  Metode  penulisan  pada  artikel  ini  adalah  literatur  review yang dimana artikel  yang diambil akan diskrining untuk relevansi dengan  membaca  judulnya dan  abstrak.  Hasil  analisis  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  penggunaan  metode  terkini seperti  pencitraan  3D  dan  DEXA  diketahui  memiliki  kesesuaian  hasil  bila  dibandingkan dengan pengukuran secara konvensional. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pencitraan 3D telah  diketahui  presisi  dan  realiabel  sehingga  dapat  digunakan  untuk  pemeriksaan antropometri,  sedangkan  metode  DEXA  telah  diakui  sebagai  gold  standart  dalam  menilai kepadatan tulang.
Kata kunci : antropometri, status gizi, pencitraan 3D

## Abstract
Anthropometry  is  a  science  that  quantitatively  measures  body  composition.  Anthropometry  plays  an important role in the health sector as a reference for diagnosis and clinical interventions, especially regarding nutritional status. Along with the times, anthropometric measurements are not only limited to conventional measurements (height, body mass index / BMI, etc.), but involve the latest advances in equipment and technology. Three-dimensional (3D) imaging is known to have precision and reliability comparable to conventional measurements, while DEXA is known to be the standard for bone density assessment.  The  writing  method  in  this  article  is  a  literature  review  where  the  articles  taken  will be screened  for  relevance  by  reading  the  title  and  abstract.  The  results  of  the  analysis  of  this  study indicate  that  the  use  of the latest  methods  such  as  3D  imaging  and  DEXA  is  known  to  have  similar results when compared to conventional measurements. The conclusion of this study is that 3D imaging is known to be precise and reliable so that it can be used for anthropometric examinations, while the DEXA method has been recognized as the gold standard in assessing bone density.
Keywords : anthropometry, nutritional status, 3D imaging

## SUPLEMEN Volume 15, Suplemen, 2023 https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
Antropometri merupakan ilmu yang mempelajari morfologi dan berbagai ukuran tubuh manusia  (Gustian  et  al.,  2020)  Pengukuran  antropometri  adalah  serangkaian  pengukuran kuantitatif otot, tulang, dan jaringan adiposa yang digunakan untuk menilai komposisi tubuh. Elemen inti antropometri adalah tinggi badan, berat badan, indeks massa tubuh (IMT), lingkar tubuh (pinggang, pinggul, dan kaki), dan ketebalan lipatan kulit (Casadei & Kiel, 2020)
Proses  penentuan  status  gizi  seseorang  pada  dasarnya  melibatkan  pengumpulan  data penting  yang  dapat  bersifat  obyektif  atau  subyektif,  yang  kemudian  akan  dibandingkan dengan  kriteria  yang  ada  saat  ini  (Viani  et  al.,  2020).  Metode  langsung  dan  tidak  langsung dapat digunakan untuk mengevaluasi status gizi. Antropometri, biokimia, evaluasi klinis, dan biofisika semuanya termasuk dalam penilaian langsung. Sementara survei konsumsi makanan merupakan  bagian  dari  penilaian  tidak  langsung,  data  penting  dan  pertimbangan  ekologi. Setiap  evaluasi  status  diet  mencakup:  Kekuatan  dan  kelemahan.  Teknik  yang  paling  sering digunakan  untuk  menentukan  status  gizi  adalah  antropometri.  Indeks  antropometri  yang biasanya digunakan adalah rasio berat badan terhadap umur (BB/BB), tinggi badan terhadap umur  (TB/U),  dan  berat  badan  terhadap  tinggi  badan  (BB/TB).  Sejak  tahun  1972,  indeks BB/U  telah  menjadi  indikator  yang  paling  banyak  digunakan.  Juga  disarankan  untuk menggunakan indeks TB/U dan Berat/TB untuk menentukan apakah malnutrisi itu akut atau kronis (Sandall et al., 2020).
Ilmu  mengenai  pengukuran  antropometri  diketahui  telah  dilakukan  sejak  masa  pra- sejarah.  Teks-teks  tua  dari  Ayurveda  dan  pengobatan  tradisional  tiongkok  menunjukkan bahwa manusia pada masa itu telah mengukur variasi morfologi permukaan manusia selama ribuan  tahun.(Shi  &  Wu,  2015;  Thakur  V,  2017)  Istilah  antropometri  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Johann  Sigismund  Elsholtz  (abad  ke-17)  dalam  bukunya  yang  berjudul “ The Short  Manual  Anthropometria ” (Susilo et al., 2021) Buku kemudian  menjadi panduan awal dalam menyelidiki tubuh manusia untuk tujuan ilmiah dan medis (Ercan et al., 2012)
Pengukuran  antropometri  sering  dilakukan  oleh  ahli  gizi,  profesional  kesehatan  dan olahraga karena kegunaan klinisnya. Nilai antropometri juga dapat digunakan sebagai  kriteria diagnosis  untuk  obesitas,  yang  menjadi  salah  satu  faktor  risiko  utama  penyakit kardiovaskular,  diabetes  mellitus  dan  berbagai  penyakit  lainnya.(Kuriyan,  2018)  Selain sebagai  diagnosis,  antropometri  juga  berperan  penting  dalam  pemantauan  dan  pengambilan intervensi terapeutik. (Kuriyan, 2018; Sengodan & Appusamy, 2020)
Antropometri  memiliki  tradisi  panjang  dalam  menilai  status  gizi  dan  kesehatan  orang karena  bersifat  non-invasif    dan  dapat  memberikan  informasi  rinci  tentang  berbagai komponen struktur tubuh, terutama komponen otot dan lemak (Julyantari et al., 2021) Hal ini menyebabkan  pengukuran  antropometri  sangat  sensitif  terhadap  spektrum  status  gizi  yang luas,  sehingga  sering  digunakan  sebagai  diagnosis  terhadap  status  gizi  (Bhattacharya  et  al., 2019)  Oleh  karena  itu,  penulisan  tinjauan  pustaka  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  metode antropometri  konvensional  maupun  modern  yang  dapat  digunakan  sebagai  intrumen  dalam penilaian status gizi (Swastikawati et al., 2021)

## METODE
Studi  ini  bertujuan  untuk  membuat  literatur  review  mengenai  metode  antropometri untuk menilai status gizi. Strategi yang digunakan melalui pencarian pada google scholar dan PubMed, berbahasa Indonesia dan inggris (Tanjaya et al., 2020). Kata kunci yang digunakan adalah  “Anthropometry”,  “Nutritional  Assesment”,  “Body  Mass”.  Penulis  menggunakan artikel dengan rentang waktu 10 tahun terakhir, dengan tahun terakhir pada 2020.
Artikel  yang  diambil  akan  diskrining  untuk  relevansi  dengan  membaca  judulnya  dan abstrak.  Artikel  juga  disertakan  apabila  memenuhi  kriteria  inklusi  dan  eksklusi.  Kriteria inklusi  pada  literatur  ini  adalah:  (i)  Artikel  sesuai  dengan  keyword  berbahasa  indonesia

## SUPLEMEN Volume 15, Suplemen, 2023 https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
maupun inggris, (ii) Maksimal pencarian 10 tahun terakhir, (iii) memiliki informasi mengenai metode  antropometri  dalam  menilai  status  gizi.  Kriteria  eksklusi  adalah  artikel  yang  tidak lengkap atau tidak dapat diakses

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Antropometri Konvensional

## Indeks Massa Tubuh (IMT)
IMT,  sebelumnya  disebut  sebagai  indeks  Quetelet,  merupakan  suatu  parameter  untuk menunjukan status gizi orang dewasa.12,13 Nilai ini didapatkan dari hasil pengukuran  berat badan  (BB)  seseorang  dalam  kilogram  dibagi  dengan  kuadrat  tinggi  badan  (TB)  seseorang dalam  meter  (kg/m2).  Misalnya,  orang  dewasa  yang  beratnya  70  kg  dan  tingginya  1,75  m akan memiliki IMT 22,9 (BB [kg]/ TB [m2] = IMT) (Amrullah, 2019)
IMT  banyak  digunakan  untuk  memperkirakan  lemak  tubuh  karena  sederhana  dan murah,  namun  dianggap  kurang  sensitif  bila  dibandingkan  pengukuran  kovensional lainnya.14  Pada  suatu  penelitian  IMT  dilaporkan  dapat  memprediksi  status  gizi  sebesar 95,9  %.11  Klasifikasi  oleh  World  Health  Organization  (WHO)  umumnya  digunakan  untuk mengkategorikan  IMT.  15  Persentase  lemak  tubuh  (%)  untuk  IMT  tertentu  berubah  seiring bertambahnya usia, dan tingkat perubahan ini bervariasi tergantung pada jenis kelamin, etnis, dan perbedaan individu (Widodo et al., 2021)
Tabel 1. Klasifikasi indeks massa tubuh Klasifikasi IMT Berat badan kurang (Underweight) < 18,5 kg/m 2 Berat badan normal 18,5 - 22,9 kg/m 2 Kelebihan berat badan ( Overweight ) 23 - 24,9 kg/m 2 Obesitas 25 -29,9 kg/m 2 Obesitas II ≥ 30 kg/m 2

## Lingkar Pinggang
Lingkar pinggang digunakan pada anak-anak dan orang dewasa sebagai indikator lemak intra-abdomen.  Lingkar  pinggang  diukur  dengan  pita  yang  tidak  dapat  diregangkan.  Lokasi pengukuran  berada  pada  titik  tengah  diantara  tulang  rusuk  terendah  dan  krista  iliaka  serta dalam  posisi  berdiri  selama  ekspirasi  tidal  akhir.7  Berdasarkan  kriteria  WHO  untuk  orang dewasa  Asia  tergolong  obesitas  abodminal  apabila  lingkar  pinggang  laki-laki  ≥  90  cm  dan wanita adalah ≥ 80 cm, sedangkan bukan tergolong obesitas abdominal jika lingkar pinggang laki-laki <90 cm dan lingkar pinggang perempuan <80 cm.

## Lingkar Lengan Atas (LLA)
LLA merupakan pengukuran yang layak dilakukan  pada anak-anak atau wanita hamil sebagai  penanda  status  gizi.2,18  Di  Asia  Selatan,  LLA  telah  digunakan  sebagai  metode skrining  balita  untuk  mendeteksi  kasus  malnutrisi  secara  dini  sehingga  intervensi  dapat dilakukan  lebih  cepat  dan  optimal.19  Dalam  suatu  penelitian  menyatakan  sensitivitas  dan spesifitas  LLA  dalam  mengukur  status  gizi  anak  adalah  sebesar  12.5%  dan  99.9%.20  Pada penelitian  lainnya  menyatakan  bahwa  LLA  dapat  memprediksi  malnutrisi  sebesar  96.2%.11 Pengukuran  MUAC  14  cm  dapat  digunakan  untuk  skrining  gizi  buruk  pada  balita  di masyarakat.

## Lingkar Betis
Pengkuran  lingkar  betis  sangat  mudah  dilakukan  dan  bersifat  non-invasif.  Namun metode  ini  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  usia,  gender,  etnis  dan  lingkungan  yang menyebabkan  sulitnya  dalam  menentukan  nilai  standarnya.21  Prosedur  pengukuran  lingkar betis dilakukan pada saat subjek berdiri tegak dan kaki dibuka selebar bahu, sehinga distribusi berat  badan  terbagi  secara  merata  pada  kedua  kaki.  Kemudian  betis  dapat  diukur menggunakan pita pengukur.
Kim  dkk  dalam  penelitiannya  melaporkan  bahwa  pengukuran  lingkar  betis  memiliki korelasi secara positif dengan appendicular skeletal muscle mass (ASM) dan skeletal muscle mass index (SMI)  lansia dan dapat digunakan sebagai skrining sarkopenia (laki-laki, ASM, r = 0.55 and SMI, r = 0.54; sedangkan pada wanita, ASM, r = 0.55 and SMI, r = 0.42; all P < 0.001).
Rolland dkk juga menemukan hasil serupa dimana pengukuran lingkar betis berkorelasi positif  secara  kuat  dengan  ASM  (r  =  0,63).  Lingkar  betis  di  bawah  31  cm  dapat  menjadi indicator  indikator  klinis  yang  baik  untuk  mendiagnosis  sarkopenia  (sensitivitas  =  44,3%, spesifisitas  =  91,4%).  Namun  keadaan  tersebut  juga  dapat  dikaitkan  dengan  kecacatan  dan fungsi fisik.
Gambar 1. Pengukuran antropometri lingkar pinggang (A), LLA (B) dan lingkar betis
(C)

## Rasio Lingkar Pinggang-Pinggul (RLPP)
Rasio ini digunakan sebagai ukuran pengganti distribusi lemak tubuh bagian bawah dan atas  dan  mengukur  di  mana  lemak  tubuh  disimpan.7  Bentuk  tubuh  android  atau  kelebihan lemak  tubuh  bagian  atas  terlihat  lebih  umum  pada  pria,  sedangkan  gynoid  atau  kelebihan lemak  tubuh  bagian  bawah  terlihat  lebih  banyak  pada  wanita.  Rasio  ini  dihitung  dengan membagi  lingkar pinggang dengan  lingkar pinggul dan  indikator risikonya adalah 1,0 untuk pria dan 0,85 untuk wanita.15
RLPP  pada  pengukuran  wanita  dengan  obesitas  diketahui  mempunyai  sensitivitas  dan spesifisitas yang sedang (70% dan 70 %) dengan cut-off =0,8.25 Sedangkan pada penelitian lainnya  menyatakan  sensitivitas  RLPP  sebesar  74  %  (cukup  baik)  dan  spesifisitas  51  % (kurang baik).26

## Pengukuran Lipat Kulit (Skinfold)
Lipat kulit didefinisikan sebagai ukuran lemak subkutan, dengan memperkirakan body density  (Db)  untuk  mendapatkan  persentase  lemak  tubuh.  Kaliper  yang  umum  digunakan adalah  Holtain,  Lange  dan  Harpenden,  yang  berukuran  hingga  0,2  mm.7  Pengukuran dilakukan  pada  beberapa  area  seperti  bisep,  trisep,  subskapular,  dan  suprailiaka,  yang digunakan  dalam  persamaan  spesifik  berdsarkan  usia  dan  gender,  untuk  mencapai  nilai
SUPLEMEN Volume 15, Suplemen, 2023 https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
kepadatan  tubuh.27  Lemak  tubuh  diperoleh  dari  Db  menggunakan  rumus  konversi  khusus populasi

## Gambar 2. Lokasi pengukuran lipat kulit (skin fold).24

## Pengukuran Antropometri Pada Anak
Berpatokan  standar  antropometri  yang  ditetapkan  WHO,  terdapat  beberapa  parameter antropometri  yang  sering  digunakan  untuk  menentukan  status  gizi  anak.  Parameter  tersebut antara lain berat badan menurut berat badan menurut usia (BB/U), panjang badan atau tinggi badan menurut usia (PB/U atau TB/U), berat badan menurut panjang badan atau tinggi badan (BB/PB atau BB/TB) dan  indeks  massa tubuh  menurut usia (IMT/U).  (Kusuma & Hasanah, 2018)
Panjang badan merupakan istilah pengukuran untuk anak usia 0-24 bulan. Tinggi badan merupakan  istilah pengukuran untuk anak usia di  atas 24 bulan. Istilah gizi kurang dan gizi buruk yang ditentukan dari indeks BB/U yang memiliki padanan istilah dengan underweight (gizi kurang) dan severely underweight (gizi buruk). Istilah pendek atau sangat pendek yang didasarkan pada  indeks PB/U atau TB/U yang  merupakan padanan  istilah stunted (pendek) dan severely  stunted (sangat  pendek).  Istilah  kurus  dan  sangat  kurus  yang  didasarkan  pada indeks  BB/PB  atau  BB/TB  yang  merupakan  padanan  istilah stunted (pendek)  dan severely stunted (sangat  pendek).  Indeks  IMT/U  lebih  sensitif  untuk  penapisan  anak  gizi  lebih  dan obesitas.(Kusuma & Hasanah, 2018; Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 2020 Tentang Standar Antropometri Anak, 2020)
Tabel 2. Kategori dan Ambang Batas Status Gizi Anak.
Index Kategori status gizi Ambang Batas  (Z- Score) Berat Badan menurut Umur (BB/U)  anak  usia 0-0 bulan Berat  badan  sangat  kurang ( severely underweight ) <- 3 SD Berat badan kurang ( underweight ) - 3 SD sd <- 2 SD Berat badan normal - 2 SD sd + 1 SD Risiko Berat badan lebih >+ 1 SD Panjang Badan atau Tinggi  Badan  menurut Umur (PB/U  atau  TB/U) Sangat  pendek  ( severely stunted ) <- 3 SD Pendek ( stunted ) - 3 SD sd <- 2 SD

## SUPLEMEN
Volume 15, Suplemen, 2023 https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
anak usia 0-60 bulan Normal - 2 SD sd + 3 SD Tinggi >+ 3 SD Berat Badan menurut Panjang Badan atau Tinggi  Badan (BB/PB atau BB/TB) anak usia 0 - 60 bulan Gizi buruk ( severely wasted ) <- 3 SD Gizi kurang ( wasted ) - 3 SD sd <- 2 SD Gizi baik (normal) - 2 SD sd + 1 SD Berisiko gizi lebih ( possible risk of overweight ) >+ 1 SD sd + 2 SD Gizi lebih ( overweight ) >+ 2 SD sd + 3 SD Obesitas ( obese ) >+ 3 SD Indeks Massa Tubuh menurut  Umur (IMT/U) anak usia 5 - 18 Tahun Gizi buruk ( severely thinness ) <- 3 SD Gizi kurang ( Thinness ) - 3 SD sd <- 2 SD Gizi baik (normal) - 2 SD sd + 1 SD Gizi lebih ( overweight ) >+ 1 SD sd + 2 SD Obesitas ( Obese ) >+ 2 SD

## Pencitraan Tiga Dimensi (3D)
Pencitraan tiga dimensi adalah norma untuk antropometri yang digunakan dalam desain garmen  dan  ergonomi,  tetapi  di  sektor  kesehatan  penggunaannya  terbatas  pada penelitian.(Conkle  &  Martorell,  2019)  Perkembangan  teknologi  baru-baru  ini  dapat menghilangkan hambatan ini, sehingga lebih layak untuk menggunakan pencitraan 3D untuk penilaian  gizi  reguler,  termasuk  untuk  pertumbuhan  pemantauan  anak  kecil  (Conkle  et  al., 2019)  Selain  itu  pencitraan  3D  juga  dapat  menentukan body  volume  index (BVI)  untuk mengukur obesitas (Barnes, 2010)

## Computed tomography (CT)
CT  dapat  memberikan  pencitraan  3D  beresolusi  tinggi  dari  bagian  tubuh.(Kuriyan, 2018) Menggunakan proyeksi  sinar-X dari berbagai sudut tubuh. Perbedaan redaman antara sinar-X dari  jaringan  lunak tanpa  lemak dan  jaringan adiposa digunakan untuk memisahkan jaringan-jaringan ini. Lemak di jaringan otot rangka dan di hati dapat ditentukan secara akurat menggunakan  CT,  meskipun  secara  signifikan  kurang  akurat  untuk  lemak  hati  <5 persen.(Kramer  et  al.,  2017)  Namun,  pengukuran  komposisi  tubuh  menggunakan  CT  sering diukur  dengan  menggunakan  analisis  dua  dimensi  dari  irisan  aksial  tubuh  tertentu.  Hal  ini dilakukan terutama untuk meminimalkan dosis radiasi (Yu et al., 2009).

## Magneting resonance imaging (MRI)
MRI dapat memberikan gambaran jaringan ditubuh. Beberapa metode berdasarkan MRI telah  dikembangkan  untuk  kuantifikasi  jaringan  lemak  dan  otot  untuk  penentuan  status gizi.(Hu et al., 2016; Karlsson et al., 2015) MRI dapat digunakan untuk pencitraan volumetrik tiga  dimensi  bahkan  pada  neonatus  dan  bayi.  Namun,  karena  keterbatasan  alat  yang  efisien untuk menganalisis segmentasi citra tiga dimensi, komposisi tubuh menggunakan MRI sering dibatasi pada irisan satu atau dua dimensi (Karlsson et al., 2015)

## The Body Imaging for Nutritional Assessment (BINA)
BINA  merupakan  pencitraan  3D  untuk  mengukur  tinggi  badan  dengan  benar,  lingkar kepala  dan  LLA  untuk  anak  di  bawah  lima  tahun.  Dalam  penelitian  ini  dilaporkan  standar

## SUPLEMEN Volume 15, Suplemen, 2023 https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
deviasi  skor-z  berkisar  antara  0,92  hingga  1,07.  Total technical  error  measurement (TEM) adalah  0,40  untuk  tinggi  badan,  0,28  untuk  lingkar  kepala,  dan  0,25  untuk  LLA  dalam sentimeter (Conkle et al., 2017)
TEM  sendiri  merupakan  standar  deviasi  antara  pengukuran  berulang  yang  dilakukan oleh satu atau beberapa pengamat. TEM menjadi standar paling umum untuk menilai adanya kesalahan  dalam  pengukuran  antropometri,  standar  ini  juga  digunakan  oleh The International Society for the Advancement of Kinanthropometry (ISAK)  sebagai  evaluasi terhadap  metode  antropometri  baru.  Semakin rendah  nilai  TEM maka  presisi  semakin tinggi.(Bragança et al., 2018) Berdasarkan ISAK, nilai TEM dapat diterima minimal sama dengan  0,1  kg  pada  berat  badan,  3  cm  untuk  tinggi  badan  dan  2  cm  untuk  pengkuran lingkar.(Marfell-Jones et al., 2012)
I ntraclass  Correlation  Coefficient (ICC)  pada  BINA  berkisar  antara  0,99  hingga 1,00.(Conkle  et  al.,  2017)  ICC  sendiri  merupakan  nilai  untuk  menilai  reliabilitas  suatu pengukuran.  Nilai  ini  dimulai  dari  0  (kurang  dapat  diandalkan)  hingga  1  dapat diandalkan).(Bragança et al., 2018) Baik nilai TEM Maupun ICC pada BINA sangatlah baik sehingga  kualitas  pengukuran  pada  pengukuran  ini  sangat  tinggi  dan  mirip  dengan  data antropometri  standar  yang  dikembangkan  oleh  WHO,  khususnya  dalam  mengukur pertumbuhan anak. BINA dapat memberikan evaluasi yang berharga dari pencitraan 3D untuk antropometri anak karena sebanding dengan standar emas, pengukuran manual.(Conkle et al., 2017)

## Kinect-based 3D body scanner
Kinect    merupakan  alat  yang  digunakan  sebagai  bagian  dari  permainan  computer. Namun,  telah  dilaporkan  pada  beberapa  penelitian  dapat  membentuk  proyeksi  model  3D manusia yang menyamai sistem pemindai 3D mahal lainnya.(Bragança et al., 2014; Weiss et al.,  2011)  Braga  dkk  (2018)  melakukan  penelitian  untuk  menilai  presisi  dan  reliabilitas Kinect-based  3D  body  scanner ,  bila  dibandingkan  dengan  pengukuran  atropometri  manual. Dari penelitian tersebut melaporkan bahwa baik pengukuran secara manual maupun pemindai 3D  berbasis  Kinect  sama-sama  memiliki  nilai  TEM  dan  ICC  yang  baik.  Nilai  TEM terbaik pemindai 3D berbasis Kinect adalah pada daerah lutut (TEM 3D = 0,33) dan skor terburuk pada pengukuran  lingkar  bahu  (TEM 3D =  1,25).  Sedangkan  nilai  ICC  terbaik  pada  pengukuran lingkar  pinggang  (ICC 3D =  0,99)  dan  yang  terburuk    ada  pada  pengukuran  lingkar  bahu (ICC 3D = 0,91). Yang perlu digaris bawahi adalah meskipun dengan skor terburuk baik TEM dan  ICC  pada  pemindaian  3D  berbasis  Kinect,  keduanya  masih  dianggap  presisi  dan  juga reliabel bila berpatokan pada standar ISAK.

## Dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA)
Metode DEXA mengukur lemak tubuh, otot dan total mineral tulang menggunakan dua energi  sinar-X.(Kuriyan,  2018)  DEXA  adalah  standar  emas  untuk    pengukuran  kepadatan mineral  tulang.(Garg  &  Kharb,  2013)  DEXA  juga  digunakan  untuk  memperkirakan  total, lemak  tubuh  regional  dan  massa  bukan  lemak.  DEXA  telah  terbukti  lebih  akurat  bilang dibandingkan metode lainnya dalam memperkirakan total lemak tubuh.(Kuriyan, 2018)
Dalam  suatu  penelitian  mengenai  hubungan  antara  persentasi  lemak  menggunakan metode  DEXA  terhadap  ketebalan  lipatan  kulit  suprailiaka,  IMT  dan  lingkar  pinggang didapatkan hasil korelasi kuat dengan subcutaneus adipose tissue (SAT%) (berkisar dari: r = 0,90–0,55, semua P <0,001 tetapi berkorelasi lemah dengan viceral adipose tissue (VAT %) (r = 0,49–0,06).(Tinggaard et al., 2017)

## KETERBATASAN STUDI
Penulisan  tinjauan  pustaka  ini  hanyalah  terfokus pada  pemeriksaan  antropometri  yang sering  dilakukan  dan  menjadi  gold  standar  penentuan  status  gizi,  sehingga  masih  terdapat beberapa  parameter  yang  belum  dibahas  dalam  tinjauan  pustaka  ini.  Selain  itu,  penilaian status  gizi  pada  saat  ini  tidak  hanya  terbatas  pada  pemeriksaan  antropometri  melainkan melibatkan pemeriksaan komposisi tubuh dan laboratorium.

## KESIMPULAN
Pengukuran  antropometri  secara  konvensional  masih  sering  dilakukan  dan  menjadi pilihan utama karena sifatnya yang mudah dilakukan dan non-invasif. Selain itu pengukuran antropometri konvesional  juga  masih   menjadi gold standar penilaian status gizi pada  balita dan  anak-anak.  Namun  disisi  lain,  pengukuran  antropometri  secara  konvesional  sering  kali mengalami  bias  dikarenakan  faktor  human  error,  yang  menyebabkan  kekeliruan  dalam pengukuran dan pengambilan data.
Penggunaan  metode  terkini  seperti  pencitraan  3D  dan  DEXA  diketahui  memiliki kesesuaian  hasil  bila  dibandingkan  dengan  pengukuran  secara  konvensional.  Pencitraan  3D telah  diketahui  presisi  dan  realiabel  sehingga  dapat  digunakan  untuk  pemeriksaan antropometri,  sedangkan  metode  DEXA  telah  diakui  sebagai  gold  standart  dalam  menilai kepadatan  tulang.  Penggunaan  metode-metode  ini  diharapkan  dapat  menjadi  alternatif sekaligus  penunjang  dalam  penentuan  status  gizi,  sehingga  bias  akibat  human  error  dapat diminimalisir. Namun disisi lain terdapat kelemahan dari penggunaan metode ini, yakni biaya yang  mahal  dan  lebih  sulit  dilakukan  karena  membutuhkan  fasilitas  yang  menunjang  serta cenderung bersifat invasif.

## DAFTAR PUSTAKA
AMRULLAH, F. (n.d.). Penerapan Metode Antropometri Untuk Menentukan Status Gizi Anak Pada Pengembangan Sistem Informasi Posyandu (Studi Kasus: Sistem Informasi Posyandu Probolinggo) . FAKULTAS ILMU KOMPUTER. Barnes, R. (2010). The body volume index (BVI): Using 3D scanners to measure and predict obesity. Proc. of 1st Int. Conf. on 3D Body Scanning Technologies, Lugano, Switzerland , 147–157.
Bhattacharya, A., Pal, B., Mukherjee, S., & Roy, S. K. (2019). Assessment of nutritional status using anthropometric variables by multivariate analysis. BMC Public Health , 19 (1), 1–9.
Bragança, S., Arezes, P., Carvalho, M., Ashdown, S. P., Castellucci, I., & Leão, C. (2018). A comparison of manual anthropometric measurements with Kinect-based scanned measurements in terms of precision and reliability. Work , 59 (3), 325–339. Bragança, S., Carvalho, M., Xu, B., Arezes, P., & Ashdown, S. (2014). A validation study of a kinect based body imaging (KBI) device system based on ISO 20685: 2010 .
Casadei, K., & Kiel, J. (2020). Anthropometric measurement. StatPearls [Internet] . Conkle, J., Keirsey, K., Hughes, A., Breiman, J., Ramakrishnan, U., Suchdev, P. S., & Martorell, R. (2019). A collaborative, mixed‐methods evaluation of a low‐cost, handheld 3D imaging system for child anthropometry. Maternal & Child Nutrition , 15 (2), e12686. Conkle, J., & Martorell, R. (2019). Perspective: are we ready to measure child nutritional status with lasers? Advances in Nutrition , 10 (suppl_1), S10–S16. Conkle, J., Ramakrishnan, U., Flores-Ayala, R., Suchdev, P. S., & Martorell, R. (2017). Improving the quality of child anthropometry: Manual anthropometry in the Body Imaging for Nutritional Assessment Study (BINA). PloS One , 12 (12), e0189332. ERCAN, İ., OCAKOĞLU, G., SIĞIRLI, D., & ÖZKAYA, G. (2012). Statistical shape

## SUPLEMEN
Volume 15, Suplemen, 2023 https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
analysis and usage in medical sciences. Turkiye Klinikleri Journal of Biostatistics , 4 (1). Garg, M. K., & Kharb, S. (2013). Dual energy X-ray absorptiometry: Pitfalls in measurement and interpretation of bone mineral density. Indian Journal of Endocrinology and Metabolism , 17 (2), 203.
Gustian, D., Lestari, B., Rejeki, N. S., & Zasmine, N. M. (2020). Fuzzy Inference System in Determining Nutritional Status of Toddlers. 2020 6th International Conference on Computing Engineering and Design (ICCED) , 1–6.
Hu, H. H., Chen, J., & Shen, W. (2016). Segmentation and quantification of adipose tissue by magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine , 29 (2), 259–276.
Julyantari, N. K. S., Budiarta, I. K., & Putri, N. M. D. K. (2021). Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Status Gizi Balita (Studi Kasus Banjar Titih). Jurnal Janitra Informatika Dan Sistem Informasi , 1 (2), 92–101.
https://doi.org/https://doi.org/10.25008/janitra.v1i2.134
Karlsson, A., Rosander, J., Romu, T., Tallberg, J., Grönqvist, A., Borga, M., & Dahlqvist Leinhard, O. (2015). Automatic and quantitative assessment of regional muscle volume by multi‐atlas segmentation using whole‐body water–fat MRI. Journal of Magnetic Resonance Imaging , 41 (6), 1558–1569.
Kramer, H., Pickhardt, P. J., Kliewer, M. A., Hernando, D., Chen, G.-H., Zagzebski, J. A., & Reeder, S. B. (2017). Accuracy of liver fat quantification with advanced CT, MRI, and ultrasound techniques: prospective comparison with MR spectroscopy. American Journal of Roentgenology , 208 (1), 92–100.
Kuriyan, R. (2018). Body composition techniques. The Indian Journal of Medical Research ,
148 (5), 648.
Kusuma, R. M., & Hasanah, R. A. (2018). Antropometri Pengukuran status gizi anak usia 24- 60 bulan di Kelurahan Bener Kota Yogyakarta. Medika Respati: Jurnal Ilmiah Kesehatan , 13 (4), 36–42.
Marfell-Jones, M. J., Stewart, A. D., & De Ridder, J. H. (2012). International standards for anthropometric assessment.
PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 2 TAHUN 2020 TENTANG STANDAR ANTROPOMETRI ANAK . (2020). Sandall, A. M., Wall, C. L., & Lomer, M. C. E. (2020). Nutrition assessment in Crohn’s disease using anthropometric, biochemical, and dietary indexes: A narrative review. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics , 120 (4), 624–640.
Sengodan, V. C., & Appusamy, N. (2020). Comparative anthropometry analysis of the digital X-rays of the right and left hip joints in an Indian population. Journal of Natural Science, Biology and Medicine , 11 (1), 3.
Shi, B., & Wu, C. (2015). Anthropometry in Ancient China Based on the Physiognomy Book of Divine Fortuneteller Ma Yi. 2nd Annual International Conference on Social Science and Contemporary Humanity Development .
Susilo, S. J., Supatman, S., & Supatman, S. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Gizi Balita Dengan Metode Fuzzy Tahani (Menggunakan Standar Antropometri Anak). Jurnal Informa : Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat , 7 (1), 1–7. https://doi.org/10.46808/informa.v7i1.192
Swastikawati, C., Permatasari, H., & Hasanah, H. (2021). Aplikasi Online Report Status Gizi Balita Posyandu Mawar Seto Pada Puskesmas Gajahan Surakarta. DutaCom , 14 (1), 25– 34. https://doi.org/10.47701/dutacom.v14i1.2014
Tanjaya, R. S., Sitorus, S. H., & Ristian, U. (n.d.). Purwarupa alat ukur berat, panjang dan suhu badan bayi berbasis web menggunakan metode fuzzy (studi kasus: status gizi bayi).

## SUPLEMEN
Volume 15, Suplemen, 2023 https://myjurnal.poltekkes-kdi.ac.id/index.php/hijp
Coding Jurnal Komputer Dan Aplikasi , 7 (03). https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26418/coding.v7i03.37166 Thakur V, B. V. (2017). Anthropometry in Ayurveda W.S.R. To Susrutokta Angula Pramana Sarira. Int J Adv Res , 5 (6), 440–443.
Tinggaard, J., Hagen, C. P., Christensen, A. N., Mouritsen, A., Mieritz, M. G., Wohlfahrt-Veje, C., Helge, J. W., Beck, T. N., Fallentin, E., & Larsen, R. (2017). Anthropometry, DXA, and leptin reflect subcutaneous but not visceral abdominal adipose tissue on MRI in 197 healthy adolescents. Pediatric Research , 82 (4), 620–628.
Viani, K., Trehan, A., Manzoli, B., & Schoeman, J. (2020). Assessment of nutritional status in children with cancer: A narrative review. Pediatric Blood & Cancer , 67 , e28211. Weiss, A., Hirshberg, D., & Black, M. J. (2011). Home 3D body scans from noisy image and range data. 2011 International Conference on Computer Vision , 1951–1958. Widodo, T., Ferdiansyah, I., & Prasetyo, A. (2021). Perancangan Ulang Produk Os Table Dengan Menggunakan Metode Antropometri. Journal Industrial Manufacturing , 6 (1),
57–71. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.31000/jim.v6i1.4118
Yu, L., Liu, X., Leng, S., Kofler, J. M., Ramirez-Giraldo, J. C., Qu, M., Christner, J., Fletcher, J. G., & McCollough, C. H. (2009). Radiation dose reduction in computed tomography: techniques and future perspective. Imaging in Medicine , 1 (1), 65.