## HUBUNGAN BODY MASS INDEX DENGAN DENSITAS PARENKIM PAYUDARA DARI PEMERIKSAAN MAMOGRAFI
Nurlinah Amalia 1 , Habiba Aurora 2  , Siswidiyati 2

## Abstrak
Body  Mass  Index  (BMI)  merupakan  prediktor  komposisi  tubuh  yang  membandingkan  tinggi  badan dan berat badan. Peningkatan BMI sering digunakan sebagai penanda bahwa banyak deposit lemak pada tubuh, salah satunya di payudara. BMI dihubungkan dengan kemungkinan terjadinya perubahan densitas parenkim payudara yang merupakan prediktor terkuat kejadian tumor payudara. Oleh karena itu, penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  BMI  dengan  densitas  parenkim  payudara  dari  pemeriksaan mamografi. Penelitian ini bersifat analitik observasional dengan menggunakan metode cross-sectional yang dilakukan  pada  27  subjek  penelitian  yang  berasal  dari  Perhimpunan  Radiografer  Indonesia  (PARI)  dan kelompok  Dharma  Wanita  Universitas  Brawijaya  di  RSUD  dr.  Saiful  Anwar.  Berdasarkan  hasil  penelitian didapatkan  bahwa  BMI  memiliki  hubungan  yang  signifikan  dengan  densitas  parenkim  payudara  (Kruskal Wallis, p = 0,010) dan BMI berkorelasi negatif dengan densitas parenkim payudara (Spearman, p = 0,000) dengan  nilai  correlation  coefficient  bersifat  kuat  (-0,626).  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  BMI berkorelasi negatif dengan densitas parenkim payudara.
Kata kunci: body mass index (BMI), densitas payudara, mamografi

## THE CORRELATION OF BODY MASS INDEX WITH BREAST PARENCHYMAL DENSITY FROM MAMMOGRAPHY EXAMINATION

## Abstract
Body  Mass  Index  (BMI)  is  a  predictor  of  body  composition  that  compares  height  and  weight.  An increase in BMI is often used as a marker that the body deposits a lot of fat, one of which is in the breasts. BMI  is  associated  with  the  possibility  of  changes  in  breast  parenchyma  density  which  is  the  strongest predictor of breast tumor incidence. Therefore, this study aims to determine the correlation between BMI and breast parenchymal density from mammography examination. This research is observational analytic using  a  cross-sectional  method  which  was  conducted  on  27  research  subjects  from  the  Indonesian Radiographers Association and the Dharma Wanita Universitas Brawijaya at RSUD Dr. Saiful Anwar. Based on  the  results  of  the  study,  it  was  found  that  BMI  had  a  significant  relationship  with  breast  parenchymal density  (Kruskal  Wallis,  p  =  0.010)  and  BMI  was  negatively  correlated  with  breast  parenchymal  density (Spearman, p = 0.000) with a strong correlation coefficient value (-0.626). This study concludes that BMI is negatively correlated with breast parenchymal density.
Keywords: body mass index (BMI), breast density, mammography
1 Program Studi Pendidikan Dokter, Fakultas Kedokteran, Universitas Brawijaya
2 Departemen Radiologi, Fakultas Kedokteran, Universitas Brawijaya
E-mail: habiba.fk@ub.ac.id

## Pendahuluan
Body Mass Index (BMI) dikenal sebagai prediktor  komposisi  tubuh  yang membandingkan  tinggi  badan  dan  berat badan. 1 Peningkatan  BMI  pada  obesitas dapat  menandakan  bahwa  tubuh  memiliki banyak deposit jaringan lemak yang tersebar pada  organ-organ  tertentu. 2 Beberapa penelitian  menghubungkan  BMI  dengan jaringan  payudara  khususnya  densitas parenkim. 3 Densitas  parenkim  payudara menggambarkan perbandingan jaringan fibro- glandular terhadap jaringan lemak payudara. 4
Sumber  lain  menyebutkan  bahwa  BMI  turut berperan  dalam  perkembangan  dan perubahan  densitas  payudara. 5,6 Densitas payudara  diyakini  berhubungan  erat  dengan peningkatan  risiko  untuk  terkena  tumor payudara. 7 Wanita dengan densitas payudara tinggi memiliki risiko 4 kali lebih besar terkena tumor  payudara  dibanding  wanita  yang memiliki densitas payudara rendah. 8
Laporan  kasus  tumor  payudara mencatat  bahwa  kejadian  tumor  banyak terjadi  pada  wanita  dengan  densitas payudara  tinggi. 9 Selain  itu,  BMI  juga dikaitkan  dengan  peningkatan  risiko  tumor payudara  karena  pengaruhnya  dalam perubahan  dan  perkembangan  densitas parenkim  payudara. 10 Menurut  data  World Health  Organization  (WHO)  tahun  2020, sejumlah 2,3 juta wanita di dunia terdiagnosis tumor payudara dan tercatat kasus kematian secara  global  sebanyak  685.000  dan meningkat  setiap  tahun. 11 Data  Kementerian Kesehatan (Kemenkes) tahun 2018 mencatat kejadian  tumor  payudara  sebesar  42,1  per 100.000 penduduk. 12
Deteksi  dini  tumor  payudara  sebagai tindakan  pencegahan  digencarkan  oleh pemerintah  untuk  menekan  kasus  tumor payudara.  Tenaga  kesehatan  khususnya radiologis  menggunakan  mamografi  untuk skrining  tumor  payudara.  Mamografi  dapat menggambarkan  jaringan  payudara  dan
menilai  densitas  payudara. 13 Skrining menggunakan mamografi memiliki sensitivitas sebesar  77-87%  dan  spesifisitas  89-97% serta  dapat  menurunkan  mortalitas  sebesar 20-40%  dari  total  populasi  dunia  yang menderita  tumor  payudara. 14 Selama beberapa  dekade  terakhir,  mamografi  telah memiliki  peran  penting  dalam  skrining payudara  dan  berkontribusi  dalam menurunkan angka kematian. 15
Hal  ini  menarik  untuk  diteliti berdasarkan  keterlibatan  BMI  dalam memengaruhi  densitas  payudara  yang merupakan  faktor  risiko  tumor  payudara. Pemanfaatan  modalitas  mamografi  sebagai upaya  deteksi  dini  diyakini  sesuai  dan diandalkan  dalam  menilai  densitas  parenkim sebagai  prediktor  terkuat  tumor  payudara. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui  hubungan  antara  Body  Mass Index  dengan  densitas  parenkim  payudara dari pemeriksaan mamografi.

## Bahan dan Metode
Penelitian  ini  merupakan  penelitian observasional dengan metode cross-sectional yang  dilakukan  pada  wanita  anggota Perhimpunan  Radiografer  Indonesia  (PARI) dan  kelompok  Dharma  Wanita  Universitas Brawijaya. Kriteria inklusi meliputi wanita yang tidak  sedang  terdiagnosis  penyakit  tumor/ infeksi  payudara,  usia  >40  tahun  dan  tidak memiliki  kontraindikasi  pemeriksaan mamografi.  Sedangkan  wanita  pasca mastektomi/tindakan operatif pada  payudara, ibu  hamil  dan  menyusui,  menggunakan implan  payudara,  hasil  mamografi  dan  BMI tidak valid akan dieksklusikan pada penelitian ini.
Data  penelitian  merupakan  data  primer yang  diperoleh  langsung  dari  pemeriksaan mamografi  dan  pengukuran  BMI  yang dilakukan sejak bulan Oktober 2021-Juli 2022 di Instalasi Radiologi RSUD Dr. Saiful Anwar, Malang.  Data  dikumpulkan  melalui  hasil
pemeriksaan  dan  kuesioner  dalam  bentuk Google  form  dan  formulir  cetak.  Data  yang diperoleh  dari  subjek  penelitian  akan  diolah dan  dianalisis  dengan  metode  kruskal  wallis dan  korelasi  Spearman  untuk  mencari hubungan  antara  Body  Mass  Index  dengan densitas parenkim payudara.

## Hasil
Data  yang  berhasil  diperoleh  berasal dari  27  subjek  penelitian  dan  telah disesuaikan  dengan  kriteria  inklusi  dan eksklusi.

## Karakteristik Subjek Penelitian
Karakteristik  subjek  penelitian merupakan  karakteristik  umum  yang disesuaikan dengan kondisi variabel perancu meliputi:  usia,  status  menopause  serta riwayat  terapi  hormon  dan  kontrasepsi. Berdasarkan  Tabel  1.  didapatkan  bahwa seluruh  subjek  penelitian  paling  banyak memiliki  rentang  usia  51-60  tahun  (59,2%). Selain  itu,  sebanyak  (63%)  17  subjek
penelitian  telah  mengalami  menopause, begitu pula dengan riwayat terapi hormon dan kontrasepsi  oral  dengan  jumlah  yang  sama sebanyak 17 subjek penelitian (63%).

## Data Penelitian
Data  hasil  penelitian  terdiri  dari  data variabel  bebas  dan  terikat  yaitu  BMI  yang diperoleh  melalui  pengukuran  BMI  subjek penelitian  dan  tipe  densitas  parenkim payudara  yang  diperoleh  dari  pemeriksaan mamografi.  Selain  itu,  data  mengenai  lemak tubuh  subjek  penelitian  turut  dikumpulkan dalam  bentuk  ketebalan  lemak  subkutan payudara  dan  ukuran  Lingkar  Lengan  Atas
(LILA)  untuk  mendukung  data  penelitian utama BMI.
Berdasarkan Tabel 2 didapatkan bahwa data  BMI  yang  diperoleh  menunjukkan persebaran  BMI  subjek  penelitian  mayoritas pada  angka  25-29,9  kg/m 2 atau  dapat dikategorikan  ke  dalam  obesitas  I  sejumlah 10  orang  (37%).  Subjek  penelitian  yang memiliki  BMI  dengan  kategori  normal  (18,5- 22,9 kg/m
2 ) sejumlah 4 orang (14,8%). Tabel 1. Karakteristik subjek penelitian Karakteristik Frekuensi (n)  Persentase (%) Usia 41-50 tahun 8 29,6 51-60 tahun 16 59,2 >60 tahun 3 11,1 Status Menopause Sudah 17 63 Belum 10 37 Riwayat Terapi Hormon & Kontrasepsi Ya 17 63 Tidak 10 37 Tabel 2. Data BMI  dan densitas payudara responden Variabel Frekuensi (n) Persentase (%) BMI (Kg/m 2 ) <18,5 (Underweight) 1 3,7 18,5-22,9 (Normal) 4 14,8 23-24,9 (Overweight) 3 11,1 25-29,9 (Obesitas I) 10 37 ≥30 (Obesitas II) 9 33,3 Densitas Payudara Tipe A 2 7,4 Tipe B 10 37 Tipe C 13 48,1 Tipe D 2 7,4
Subjek  penelitian  yang  memiliki  BMI  dengan kategori overweight (23-24,9 kg/m 2 ) sejumlah 3  orang  (11,1%),  sedangkan  yang  memiliki BMI  dengan  kategori  obesitas  I  (25-29,9  kg/ m 2 )  sejumlah  10  orang  (37%).  Subjek penelitian yang memiliki BMI dengan kategori obesitas II (≥30 kg/m 2 ). Lalu, data mengenai densitas  payudara  subjek  penelitian cenderung memiliki densitas tipe C sebanyak 13 orang (48,1%) (Gambar 1). Tabel lengkap bisa  diakses  melalui  tautan  berikut:  https:// bit.ly/tabel2_BMIDensitas.

## Analisis Data
Hasil  data  pada  penelitian  ini  dianalisis menggunakan  2  metode  analisis  yaitu  uji Kruskal-Wallis  dan  korelasi  Spearman. Metode  analisis  Kruskal-Wallis  digunakan karena data merupakan variabel numerik-ratio (BMI)  dan  kategorik-ordinal  (densitas payudara) dengan sebaran data berdistribusi
tidak  normal  dan  bertujuan  untuk  mengatuhi apakah  terdapat  hubungan  antara  BMI dengan densitas parenkim payudara. Korelasi Spearman digunakan untuk mengetahui arah hubungan  antara  BMI  dengan  densitas parenkim payudara apakah berkorelasi positif atau negatif. Berdasarkan Tabel 3 didapatkan hasil uji statistik antara BMI dengan densitas parenkim payudara melalui uji Kruskal Wallis, nilai p (asymp. sig) sebesar 0,010 (p < 0,05), sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat pengaruh  antara  BMI  dengan  densitas parenkim payudara.
Berdasarkan  Tabel  4  didapatkan  hasil uji  statistik  antara  BMI  dengan  densitas parenkim  payudara  melalui  metode  analisis korelasi  Spearman,  nilai  p  (sig.2-tailed) sebesar  0,000  (p  <  0,05)  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  korelasi  yang bermakna  antara  BMI  dengan  densitas parenkim payudara.
Gambar 1. Hasil pemeriksaan mamografi pada pasien
Keterangan: Berdasarkan tipe densitas (1: tipe A, 2: tipe B, 3: tipe C, 4: tipe D), hasil pengukuran proyeksi craniocaudal (CC)
Tabel 3. Hubungan BMI dengan densitas parenkim payudara dengan uji Kruskal Wallis
Densitas Payudara Frekuensi (n) Asymp. Sig A 2 0,010* B 10 C 13
D 2 Total 27
Keterangan: asymp. sig p < 0,05

## Tabel 4. Hubungan BMI dengan densitas parenkim payudara dengan uji Spearman
Densitas Payudara Correlation Coefficient -0,626 Sig. (2-tailed) 0,000* Keterangan: * sig p < 0,05
Selain  itu,  didapatkan  nilai  correlation coefficient untuk menentukan arah hubungan antara  BMI  dengan  densitas  parenkim payudara  yaitu  sebesar    (-0,626),  karena bernilai  negatif  maka  dapat  disimpulkan bahwa  BMI  berkorelasi  negatif  dengan densitas parenkim payudara. Nilai correlation coefficient  sebesar  (-0,626)  menandakan bahwa  kekuatan  korelasi  bersifat  kuat  (0,6- <0,8).

## Pembahasan
Wanita  dengan  kelompok  BMI  non- obesitas  memiliki  densitas  payudara  yang cenderung  padat/dense,  berbanding  terbalik dengan  wanita  obesitas  cenderung  memiliki tipe  densitas  payudara  rendah.  Kepadatan densitas  parenkim  payudara  akan  menurun seiring  terjadinya  peningkatan  BMI.  Hal  ini karena  deposit  lemak  pada  payudara menyebabkan  penurunan  densitas  yang membuat  payudara  menjadi  didominasi  oleh jaringan  lemak. 16 Berdasarkan  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Engmann et  al.  (2019)  didapatkan  bahwa  BMI berpengaruh  terhadap  densitas  parenkim payudara. 17 Wanita  dengan  BMI  berlebih (overweight-obesitas)  mengalami  penurunan densitas  payudara  karena  dominasi  jaringan lemak  dibandingkan  fibroglandular  pada payudara.
18
Peningkatan  BMI  berhubungan  dengan besarnya  deposit  lemak  pada  jaringan tubuh. 19 Deposit lemak pada jaringan adiposa payudara  terjadi  karena  keterlibatan  penting transporter  lemak  seperti  kilomikron,  LDL (Low-density  Lipoprotein)  dan  VLDL  (Very Low-density  Lipoprotein)  yang  membawa lemak  dari  saluran  pencernaan  dan  hepar untuk  dideposit  di  jaringan  adiposa  organ tubuh  salah  satunya  di  payudara. 20 BMI berlebih  berhubungan  dengan  penyerapan kalori  yang  lebih  besar  dan  tidak  sebanding dengan  pengeluaran  kalori  yang  dibutuhkan untuk aktivitas sehari-hari. Kalori yang berasal
dari makanan selain digunakan untuk energi, juga  akan  disimpan  apabila  melebihi  dari jumlah  kebutuhan  kalori  tubuh  seperti  pada otot dan salah satunya pada jaringan adiposa payudara. 21
Proses  deposit  lemak  pada  payudara berlangsung  terus  menerus  sehingga mendesak  fibroglandular  dan  seiring  waktu akan mendominasi jaringan payudara sejalan dengan  jumlah  lemak  yang  dideposit.  Oleh karena  itu,  densitas  parenkim  payudara menjadi  lebih  didominasi  oleh  jaringan lemak. 22 Kondisi  densitas  payudara  dapat diamati  melalui  pemeriksaan  mamografi dimana  sinar  x-ray  akan  lebih  mudah melewati/menembus  jaringan  payudara apabila  lebih  didominasi  jaringan  lemak dibanding  fibroglandular  sehingga  pada  hasil mamogram akan tampak dominan radiolusen yang menandakan bahwa densitas payudara rendah. 23
Peningkatan BMI mendorong terjadinya peningkatan  kadar  hormon  estrogen  karena lemak berperan dalam sekresi hormon seperti hormon  estrogen  yang  turut  memengaruhi densitas  parenkim  payudara.  Salah  satu fungsi hormon estrogen yaitu berperan dalam proses  deposit  lemak  dan  meningkatkan densitas  parenkim  payudara  melalui mekanisme  yang  memicu  proliferasi fibroglandular  payudara. 6 Akan  tetapi,  dari kedua efek yang diberikan estrogen terhadap densitas  parenkim  payudara,  justru  peran deposit  lemak  di  payudara  yang  lebih dominan  terkait  hubungannya  dengan peningkatan  BMI  karena  peningkatan  BMI sejalan  dengan  peningkatan  jumlah  lemak dalam  tubuh  dan  kondisi  ini  secara  tidak langsung  menurunkan  densitas  parenkim payudara. Karena dari awal, yang meningkat adalah  jumlah  lemak  lalu  diikuti  dengan peningkatan  hormon  estrogen  akibat disekresi  oleh  jaringan  lemak.  Oleh  karena itu,  proporsi  fibroglandular  payudara  yang diinduksi  oleh  hormon  estrogen  pada  wanita dengan BMI berlebih tidak sebanding dengan
proprosi  lemak  yang  menyusun  jaringan payudara,  di  mana  proporsi  lemak  lebih dominan  sehingga  kondisi  ini  tetap menyebabkan  terjadinya  penurunan  densitas parenkim payudara. 28
Peneliti  juga  mengumpulkan  data  yang berkaitan dengan variabel pengganggu berupa usia, status menopause, riwayat terapi hormon dan  kontrasepsi  oral.  Usia  dan  status menopause  sendiri  memiliki  hubungan  yang signifikan dengan BMI dan densitas parenkim payudara. Penelitian yang dilakukan oleh Tan et  al.  (2021)  mengemukakan  bahwa  semakin bertambah  usia  seseorang  maka  besar kemungkinan  individu  tersebut  mengalami peningkatan BMI. 24 Selain itu, pada penelitian lain  mengemukakan  bahwa  seiring bertambahnya  usia  seseorang  akan menurunkan densitas parenkim payudara. 25
Penelitian yang dilakukan oleh Han et al. (2020)  diperoleh  data  bahwa  wanita  yang telah  mengalami  menopause  mengalami peningkatan  BMI  tetapi  terjadi  penurunan densitas  parenkim  payudara  karena  involusi progresif  jaringan  payudara  menjadi  lebih didominasi  oleh  jaringan  lemak  yang menggantikan jaringan glandular. Wanita post- menopause  lebih  rentan  mengalami peningkatan  BMI  dan  cenderung  mengalami obesitas  karena  deposit  lemak  yang  ada digunakan  sebagai  sumber  estrogen endogen. 26
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Lee et al. (2021) diperoleh data bahwa wanita yang menjalani terapi hormon dan kontrasepsi oral  cenderung  memiliki  BMI  normal- underweight tetapi memiliki densitas payudara yang cenderung padat. Riwayat terapi hormon dan kontrasepsi oral berkorelasi positif dengan peningkatan  densitas  parenkim  payudara karena  memicu  proliferasi  jaringan  parenkim payudara  menjadi  lebih  padat.  Tetapi, estrogen pada terapi hormon dan kontrasepsi oral  justru  memiliki  efek  dalam  meningkatkan sensitivitas  hormon  leptin  dan  menurunkan sensitivitas  hormon  ghrelin  yang  memberikan efek  punurunan  komsumsi/intake  kalori.
Sehingga kondisi ini menyebabkan penurunan BMI. 29
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat menambah pengetahuan di bidang kedokteran serta  dapat  dijadikan  rujukan  dan pertimbangan  oleh  peneliti  lain  yang  ingin meneliti  lebih  lanjut  terkait  hubungan  BMI dengan  densitas  parenkim  payudara. Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat meningkatkan  pengetahuan  dan  kesadaran masyarakat  bahwa  peningkatan  BMI  akan menurunkan  densitas  parenkim  payudara begitu  pun  sebaliknya.  Densitas  payudara yang  cenderung  padat  merupakan  prediktor terkuat kejadian tumor payudara. Pada wanita post-menopause,  densitas  payudara  yang cenderung  padat  maupun  tidak  padat  sama- sama  memiliki  risiko  untuk  terkena  tumor payudara  terkait  hubungannya  BMI  dengan densitas parenkim payudara. 3
Pada  penelitian  ini,  peneliti  mengambil data  tambahan  berupa  ketebalan  jaringan lemak  subkutan  payudara  dan  ukuran  LILA untuk  mendukung  data  BMI  yang  diperoleh, bahwa peningkatan BMI yang terjadi memang karena  deposit  lemak  berlebih  seperti  pada organ  payudara  dan  lengan,  sehingga  dapat menyingkirkan salah satu kelemahan dari BMI yaitu  tidak  dapat  membedakan  apakah  yang diinterpretasikan  adalah  lemak  atau  massa otot. 27 Pengukuran  LILA  memberikan gambaran terkait deposit lemak di bawah kulit sehingga  pengurangan  LILA  menunjukkan pengurangan massa lemak di bawah kulit. 30
Keterbatasan  pada  penelitian  ini  masih didapatkan  variabel  perancu  seperti  usia, status menopause, riwayat terapi hormon dan kontrasepsi oral yang dapat berpengaruh pada hasil penelitian sehingga perlu jumlah sampel lebih  besar  dengan  variasi  yang  lebih beragam.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  BMI  memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap densitas parenkim
payudara  dari  pemeriksaan  mamografi.  BMI berkorelasi negatif dengan densitas parenkim payudara  dengan  nilai  correlation  coefficient bersifat  kuat.  Wanita  yang  memiliki  BMI berlebih  (overweight-obesitas)  cenderung memiliki  densitas  parenkim  payudara  rendah karena  dominasi  jaringan  lemak  dibanding jaringan  fibroglandular,  sebaliknya  wanita yang  memiliki  BMI  normal-underweight cenderung  memiliki  densitas  parenkim payudara  padat  (dense)  karena  dominasi jaringan  fibroglandular  dibanding  jaringan lemak.

## Daftar Pustaka
1.  Estrella-Castillo  DF  and  Gómez-de-Regil
L.  Comparison  of  Body  Mass  Index Range Criteria and Their Association with Cognition, Functioning and Depression: A Cross-Sectional  Study  in  Mexican  Older Adults. BMC Geriatrics. 2019; 19(1):1-8. 2.  Misra  A  and  Dhurandhar  NV.  Current Formula for Calculating Body Mass Index is  Applicable  to  Asian  Populations. Nutrition & Diabetes. 2019; 9(1):3. https:// doi.org/10.1038/s41387-018-0070-9. 3.  Iyengar  NM,  Arthur  R,  Manson  JE,
Chlebowski RT, Kroenke CH, Peterson L, Cheng TD, Feliciano EC, Lane D, Luo J, Nassir  R,  Pan  K,  Wassertheil-Smoller  S, Kamensky V, Rohan T E, & Dannenberg AJ.  Association  of  Body  Fat  and  Risk  of Breast  Cancer  in  Postmenopausal Women with Normal Body Mass Index: A Secondary  Analysis  of  a  Randomized Clinical  Trial  and  Observational  Study. JAMA  Oncology.  2019;  5(2):155–163. h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 0 1 / jamaoncol.2018.5327.
4.  Fedon  C,  Caballo  M,  García  E,  Diaz  O, Boone JM, Dance DR, & Sechopoulos I.
Fibroglandular  Tissue  Distribution  in  the breast During Mammography and Tomo-
synthesis  Based  on  Breast  CT  Data:  A
Patient-Based  Characterization  of  the Breast  Parenchyma.  Medical  Physics. 2021;  48(3):1436–1447.  https:// doi.org/10.1002/mp.14716.
5.  Kumar  V,  Abbas  AK,  Aster  JC,  Robbins
Basic  Pathology.  10 th ed..  Philadelphia:
Elsevier. 2018. P. 736.
6.  Lee Y, Kang E, Shin HC, Lee H, Yoon K, Kang  B,  &  Kim  EK.  The  Effect  of  Body Mass  Index  on  Initial  Breast  Cancer Stage  Among  Korean  Women.  Clinical Breast  Cancer.  2021;  21(6):e631–e637. h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j.clbc.2021.04.007. 7.  Li H, Mendel KR, Lan L, Sheth D, & Giger ML.  Digital  Mammography  in  Breast Cancer:  Additive  Value  of  Radiomics  of Breast  Parenchyma.  Radiology.  2019; 291(1):15–20.  https://doi.org/10.1148/ radiol.2019181113.
8.  Manning  M,  Albrecht  TL,  O'Neill  S,  & Purrington  K.  Between-Race  Differences in  Supplemental  Breast  Cancer  Screen- ing Before and After Breast Density Notifi- cation Law. Journal of the American Col- lege of Radiology: JACR. 2019; 16(6):797 – 8 0 3 .   h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j.jacr.2018.08.020.
9.  Džoić  Dominković  M,  Ivanac  G,  & B r k l j a č i ć   B .   Co m p a r i s o n   o f Sonoelastographic  Values  of  Breast Tissue  with  Mammographically  and Ultrasonically Assessed Density: a Cross- Sectional  Study.  Croatian  Medical Journal.  2020;  61(3):223–229.  https:// doi.org/10.3325/cmj.2020.61.223. 10.  Qian F, Wang S, Mitchell J., McGuffog L, Barrowdale  D,  Leslie  G,  Oosterwijk  JC, Chung WK, Evans DG, Engel C and Kast K.  Height  and  Body  Mass  Index  as Modifiers  of  Breast  Cancer  Risk  in BRCA1/2 Mutation Carriers: A Mendelian Randomization Study. J Natl Cancer Inst. 2019;  111(4):350-364.  doi:10.1093/jnci/ djy132
11.  WHO.  Breast  Cancer.  World  Health Organization.  2021.  (Online).  https://
www.who.int/news-room/fact-sheets/ detail/breast-cancer.  Diakses  tanggal  19 Juli 2021. Jam 13.10. 12.  Kemenkes.  Hari  Kanker  Sedunia  2019. Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia.  2019.  (Online).  https:// w w w . k e m k e s . g o . i d / a r t i c l e / view/19020100003/hari-kanker-sedunia- 2019.html. Diakses tanggal 19 Juli 2021. Jam 13.34. 13.  Gastounioti A, Conant EF, Kontos D. Be- yond  Breast  Density:  a  Review  on  the Advancing  Role  of  Parenchymal  Texture Analysis  in  Breast  Cancer  Risk  Assess- ment. Breast Cancer Res. 2016; 18(1):91. Published  2016  Sep  20.  doi:10.1186/ s13058-016-0755-8 14.  Brentnall  AR,  Cuzick  J,  Buist  DSM,
Bowles  EJA.  Long-term  Accuracy  of Breast  Cancer  Risk  Assessment Combining  Classic  Risk  Factors  and
Breast  Density.  JAMA  Oncol.  2018;  4
( 9 ) : e 1 8 0 1 7 4 .   d o i : 1 0 . 1 0 0 1 / jamaoncol.2018.0174.
15.  Suh  YJ,  Jung  J,  Cho  BJ.  Automated Breast  Cancer  Detection  in  Digital Mammograms  of  Various  Densities  Via Deep  Learning.  J  Pers  Med.  2020;  10
(4):211.  Published  2020  Nov  6. doi:10.3390/jpm10040211.
16.  Nishiyama  K,  Taira  N,  Mizoo  T,  et  al.
Influence  of  Breast  Density  on  Breast Cancer  Risk:  a  Case  Control  Study  in Japanese  Women.  Breast  Cancer.  2020; 27(2):277-283.  doi:10.1007/s12282-019- 01018-6. 17.  Engmann  NJ,  Scott  CG,  Jensen  MR, Winham S, Miglioretti DL, Ma L, Brandt K, Mahmoudzadeh A, Whaley DH, Hruska C and Wu F. Combined Effect of Volumetric Breast  Density  and  Body Mass  Index on Breast  Cancer  Risk.  Breast  Cancer  Res Treat. 2019; 177(1):165-173. doi:10.1007/ s10549-019-05283-z
18.  Brooks  JD,  Sung  JS,  Pike  MC,  Orlow  I, Stanczyk FZ, Bernstein JL and Morris EA. MRI  Background  Parenchymal Enhancement, Breast Density and Serum Hormones  in  Postmenopausal  Women. Int  J  Cancer.  2018;  143(4):823-830. doi:10.1002/ijc.31370.
19.  Longo M, Zatterale F, Naderi J, Parrillo L, Formisano  P,  Raciti  GA,  Beguinot  F  and Miele C.  Adipose Tissue Dysfunction as Determinant  of  Obesity-Associated Metabolic  Complications.  Int  J  Mol  Sci. 2019;  20(9):2358.  Published  2019  May 13. doi:10.3390/ijms20092358
20.  Feingold  KR.  Introduction  to  Lipids  and Lipoproteins.  [Updated  2021  Jan  19].  In: Feingold  KR,  Anawalt  B,  Blackman  MR, et  al.,  editors.  Endotext  [Internet].  South Dartmouth (MA): MDText.com, Inc.; 2000- . A v a i l a b l e   f r o m :   h t t p s : / / www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK305896/ 21.  Guaita ‐ Esteruelas S, Saavedra ‐ García P, Bosquet  A,  Borràs  J,  Girona  J,  Amiliano K,  Rodríguez ‐ Balada  M,  Heras  M, Masana L and Gumà J. Adipose-Derived Fatty  Acid-Binding  Proteins  Plasma Concentrations  are  Increased  in  Breast Cancer  Patients.  Oncologist.  2017;  22 ( 1 1 ) : 1 3 0 9 - 1 3 1 5 .   d o i : 1 0 . 1 6 3 4 / theoncologist.2016-0483.
22.  His  M,  Lajous  M,  Gómez-Flores-Ramos
L,  Monge  A,  Dossus  L,  Viallon  V, Gicquiau  A,  Biessy  C,  Gunter  MJ  and Rinaldi S., Biomarkers of Mammographic Density  in  Premenopausal  Women. Breast  Cancer  Res.  2021;  23(1):75. doi:10.1186/s13058-021-01454-3. 23.  Atakpa  EC,  Brentnall  AR,  Astley  S, Cuzick J, Evans DG, Warren RM, Howell A  and  Harvie  M.  The  Relationship between  Body  Mass  Index  and Mammographic  Density  during  a Premenopausal Weight Loss Intervention Study.  Cancers  (Basel).  2021;  13 (13):3245. doi:10.3390/cancers13133245
24.  Tan X, Huang D, Zhang F, Zhao Y, Tan M,  Li  H,  Zhang  H,  Wang  K,  Li  H,  Liu  D and Guo R, Evaluation of the Body Mass
Index  in  Breast  Cancer  Prognosis  in  a Cohort  of  Small-Stature  Overweight Patients:  Multi-Center  Study  in  China. Gland  Surg.  2021;  10(1):23-34. doi:10.21037/gs-20-488. 25.  Advani SM, Zhu W, Demb J, Sprague BL, Onega  T,  Henderson  LM,  Buist  DS, Zhang D, Schousboe  JT, Walter LC and Kerlikowske  K.  Association  of  Breast Density With Breast Cancer Risk Among Women  Aged 65  Years  or  Older  by  Age Group and Body Mass Index. JAMA Netw Open. 2021; 4(8):e2122810. doi:10.1001/ jamanetworkopen.2021.22810 26.  Han Y, Berkey CS, Herman CR, Appleton CM, Alimujiang A, Colditz GA and Toriola AT.  Adiposity  Change  Over  the  Life Course  and  Mammographic  Breast
Density  in  Postmenopausal  Women. Cancer Prev Res (Phila). 2020; 13(5):475 -482.  doi:10.1158/1940-6207.CAPR-19- 0549 27.  Camilleri G, Kiani AK, Herbst KL, Kaftalli
J,  Bernini  A,  Dhuli  K,  Manara  E,  Bonetti G,  Stuppia  L,    Paolacci  S  and  Dautaj  A.
Genetics  of  fat  deposition.  Eur  Rev  Med Pharmacol Sci. 2021; 25(1 Suppl):14-22. doi:10.26355/eurrev_202112_27329. 28.  Katzer  K,  Hill  JL,  McIver  KB  and  Foster MT.  Lipedema  and  the  Potential  Role  of Estrogen  in  Excessive  Adipose  Tissue
Accumulation.  Int  J  Mol  Sci.  2021;  22
(21):11720. doi:10.3390/ijms222111720 29.  Frank  A,  Brown  LM  and  Clegg  DJ.  The
Role  of  Hypothalamic  Estrogen Receptors in Metabolic Regulation. Front
Neuroendocrinol.  2014;  35(4):550-557. doi:10.1016/j.yfrne.2014.05.002 30.  Kurdanti  W,  Khasana  T,  &  Wayansari  L. Lingkar  Lengan  Atas,  Indeks  Massa Tubuh,  dan  Tinggi  Fundus  Ibu  Hamil sebagai  Prediktor  Berat  Badan  Lahir. Jurnal  Gizi  Klinik  Indonesia.    2020;  16 (4):168-175.  doi:https://doi.org/10.22146/ ijcn.49314