Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini merupakan penelitian cross sectional yang bertujuan mengembangkan model prediksi tinggi badan untuk kelompok dewasa awal yang tidak dapat diukur tinggi badan aktualnya. Penelitian ini melibatkan 138 mahasiswa (70 laki-laki dan 68 perempuan) Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia yang diambil secara acak sederhana. Pengambilan data dilakukan dengan pengukuran antropometri tinggi badan menggunakan microtoise serta pengukuran panjang ulna dan demi span menggunakan pita ukur non elastis (medline). Hasil penelitian menunjukkan rata-rata hasil pengukuran antropometri laki-laki lebih besar dibanding perempuan. Hasil korelasi antara tinggi badan dengan panjang ulna kanan, ulna kiri, demi span kanan, dan demi span kiri pada laki-laki menunjukkan keeratan hubungan yang sangat kuat (r = 0,77; 0,76; 0,84; 0,84). Sedangkan, korelasi pada perempuan menunjukkan keeratan hubungan yang kuat sampai sangat kuat (r = 0,74; 0,72; 0,77; 0,80). Hasil analisis multiregresi menghasilkan empat model prediksi dengan masing-masing prediktor, namun model prediksi dengan panjang demi span kiri (TB = 60,53 + (1,53 x demi span kiri) - (2,07 x jenis kelamin) dianggap paling valid karena memiliki nilai R square yang paling besar (0,857).

---

The aim of this cross sectional research was to develope height prediction model for early adult that can’t be measured their actual height. This research was carried out 138 students (70 males and 168 females) Faculty of Public Health University of Indonesia with simpe random sampling tecnique. The data was taken by antropometric measurement, included body height used microtoise, ulna and demi span length used medline.

The result seen that mean of males antropometric measurement was larger than females. Correlation betwen height with right ulna length, left ulna, right demi span, and left demi span in males were very strong (r = 0,77; 0,76; 0,84; 0,84). However, the correlation in females were strong till very strong (r = 0,74; 0,72; 0,77; 0,80).

Multiregression analysis result four prediction models with each predictor, but prediction model with left demi span (Height = 60,53 + (1,53 x left demi span) - (2,07 x sex) was the most valid model because it has biggest R square (0,857)."

"Tinggi badan merupakan salah satu pengukuran antropometri yang penting, salah satunya untuk mengetahui status gizi individu. Ketika pengukuran tinggi badan secara berdiri tidak dapat dilakukan seperti pada pasien di rumah sakit dan individu dengan kondisi tertentu disabilitas , maka dibutuhkan pengukuran antropometri pengganti agar hasil yang diperoleh akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model prediksi tinggi badan berdasarkan panjang ulna, panjang telapak kaki dan tinggi lutut pada kelompok usia dewasa muda. Subjek dalam penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indoesia berusia 21 ndash; 30 tahun, sebanyak 58 orang laki-laki dan 78 orang perempuan. Desain studi pada penelitian ini menggunakan desain cross-sectional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang kuat antara tinggi badan dengan panjang ulna kiri laki-laki r=0.853, perempuan r=0.76 , panjang ulna kanan laki-laki r=0.865, perempuan r=0.726 , panjang telapak kaki kiri laki-laki r=0.799, perempuan r=0.708 , panjang telapak kaki kanan laki-laki r=0.791, perempuan r=0.862 , tinggi lutut kiri laki-laki r=0.862, perempuan r=0.841 , tinggi lutut kanan laki-laki r=0.87, perempuan r=0.833 . Panjang ulna, panjang telapak kaki dan tinggi lutut merupakan prediktor tingi badan yang baik karena memiliki korelasi yang kuat pada laki-laki dan perempuan serta mudah dalam melakukan pengukuran.

---

Height is one of the important anthropometry measurements to determine nutritional status. When the measurement of height is difficult to conduct especially on patient in hospital or individual with disabilites, an alternative measurement is needed to define an accurate height. The purpose of this study was to develop a prediction model of height based on ulna length, foot length and knee height for young adults. A cross sectional design study was used in this study. Participants were 58 men and 78 women aged 21 30 years who were currently studying at Faculty of Public Health Universitas Indonesia.

Strong correlations were found between height and left ulna length men r 0.853, women r 0.76, height and right ulna length men r 0.865, women r 0.726, height and left foot lenght men r 0.799, women r 0.708, height and right foot length men r 0.791, women r 0.862, height and left knee height men r 0.862, women r 0.841 , height and right knee height men r 0.87, women r 0.833 . Ulna length, foot length and knee height are good predictors of height because they have strong correlations either for men or women and also they can be measured easily."

"Tesis ini merupakan penelitian cross sectional yang bertujuan membuat model prediksi persen lemak tubuh untuk remaja laki-laki usia 12-19 tahun (n = 111), dengan melakukan studi validasi pengukuran antropometri dan model Prediksi (Slaughter, Deurenberg, Lee dan Chan) terhadap persen lemak tubuh BIA. Pada penelitian ini juga menjelaskan korelasi antara pengukuran antropometri (IMT WHO, skinfold thickness dan lingkar pinggang) serta model prediksi (Slaughter, Deurenberg, Lee dan Chan) dengan persen lemak tubuh BIA. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik stratified proportional. Penelitian ini dilakukan pada siswa MTs dan MA. Multiteknik Yayasan Asih Putera kelas 7-12.Hasil penelitian menunjukkan IMT WHO memiliki korelasi paling kuat dengan persen lemak tubuh BIA (r = 0,804) diantara pengukuran antropometri yang digunakan. Model Prediksi IMT WHO memilki sensitivitas paling tinggi yaitu 94%, diikuti dengan model prediksi IMT WHO dan umur (94%) dan model prediksi Sitoayu. Seluruh variabel memiliki korelasi yang signifikan dengan persen lemak tubuh BIA (p < 0,0005). Hasil analisis multiregresi menunjukkan variabel yang dominan adalah IMT WHO, skinfold thickness, dan umur dengan model prediksi persen lemak tubuh baru (Sitoayu) = 23,28 + 1,56*IMT WHO + 0,13*ST - 0,62*U. Model prediksi ini memiliki AUC 0,937 dan nilai sensitivitas yaitu 84%.

---

The primary purpose of this cross-sectional study to develop percentage body fat prediction model for boys aged 12-19 years (n = 111), by conducting a validation study anthropometric measurements and predictions model of body fat percentage (Slaughter, Deurenberg, Lee and Chan) to percent body fat BIA. In this study also examined the correlation between anthropometric measurements (WHO BMI, skinfold thickness and waist circumference) and predictions model (Slaughter, Deurenberg, Lee and Chan) with percent body fat BIA with stratified proportional design. The research was carried out on students MTs and MA. Multiteknik Yayasan Asih Putera grade 7-12.Bivariat analysis showed BMI WHO has the strongest correlation with percent body fat BIA (r = 0.804) between the anthropometric measurements were used. The Prediction model IMT WHO also has the best sensitivity (94%), the second is IMT WHO and Age (94%) and the third is Sitoayu. All variables have a significant correlation with percent body fat BIA (p < 0,0005). Multiregresi analysis results indicate that the dominant variable is the WHO BMI, skinfold thickness and age with the predictions model of percent body fat Sitoayu = 23,28 + 1.56 *BMI WHO + 0.13 * ST - 0.62 *Age. This prediction model has AUC 0,937 and the best sensitivity value of 84%."

"Alat ukur yang valid diperlukan untuk mengetahui status gizi lebih pada remaja puteri sehingga dapat diambil tindakan yang tepat, cepat dan mencegah kebingungan pengguna alat dalam menentukan alat yang tepat untuk menentukan status gizi lebih pada remaja puteri. Selain itu, alat yang harganya murah, mudah, dan cepat dalam pengoperasiannya juga diperlukan.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model prediksi baru yang memiliki validitas optimal untuk memperkirakan persen lemak tubuh siswi MTs dan MA Multiteknik Yayasan Asih Putera Kota Cimahi tahun 2012 sehingga dapat diketahui status gizi lebihnya. Penelitian ini juga mengevaluasi validitas pengukuran antropometri (IMT, IMT WHO (Z Score), Skinfold Thickness (ST), dan Lingkar Pinggang (LP)) dan model prediksi (Slaughter, Deurenberg, Lee, dan Chan) jika dibandingkan dengan Persen Lemak Tubuh (PLT) BIA sebagai gold standard.Desain penelitian adalah cross sectional (potong lintang) dengan pendekatan kuantitatif observational. Sampel yang diambil sebanyak 110 siswi dengan menggunakan desain stratifikasi proporsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rerata persen lemak tubuh responden adalah 26.51 % ± 5.48 %. Model prediksi yang didapatkan dari hasil multivariat adalah model prediksi Khairani (PLT Khairani = 0,991 IMT + 0,069 ST + 0,249 U - 1,703).Berdasarkan hasil uji validasi, model prediksi Khairani memiliki validitas optimal jika dibandingkan dengan model prediksi lainnya. IMT memiliki validitas optimal jika dibandingkan dengan seluruh pengukuran antropometri dan model prediksi. IMT dapat dipertimbangkan sebagai alat ukur untuk menentukan status gizi lebih pada siswi MTS dan MA Yayasan Asih Putera karena memiliki validitas yang optimal, lebih mudah dan cepat dalam pengoperasiannya, harganya relatif murah dan tidak invasive.

---

The valid measurement tools needed to identify the overnutritional status of teenage girls in order to take the right action immediately and prevent the ambiguity in choosing the right measurement tools for the users. Beside those, the cheap price, easiness and quickness to use the measurement tools needed also.The purpose of this study was to get the new prediction model which had optimum validity for estimating body fat percentage of school girls from MTs and MA Multiteknik Yayasan Asih Putera Cimahi 2012 in order to identify their overnutritional status. This study also evaluated validation of anthropometric measurements (Body Mass Index (BMI), BMI WHO (Z Score), Skinfold Thickness (ST), and Waist Circumference (WC)) and several prediction models (Slaughter, Deurenberg, Lee, and Chan) against body fat percentage of Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) as a gold standard.The design of this study was a cross sectional one with a quantitative observational approach. Quantity of sample was 110 school girls which taken by stratified proportional desain. The result of study showed that mean of body fat percentage of respondents was 26.57 % ±5.20 %. The prediction model which got from the multivariate analysis was Khairani model prediction (MP Khairani = 0,991*BMI + 0,069*ST + 0,249*Age - 1,703).Based on validation test, Khairani model prediction has optimum validity if compared with other prediction models. BMI has optimum validity if compared with other antropometric measurements and prediction models. BMI can be considered as a measurement tool for identifying overnutritional status of school girls?s MTs and MA Yayasan Asih Putera because of it has optimum validity, easiness and quickness in operation, less cost, and noninvasive."

"Telah dilakukan penelitian antropometri di Jakarta pada 40 laki-laki dewasa muda Cina Indonesia, 40 laki-laki dewasa muda Jawa, 40 laki-laki dewasa muda Flores dan 40 laki-laki dewasa muda Papua yang semuanya menetap di Jakarta. Parameter antropometri yang diukur adalah tinggi badan (vertex-base), panjang lengan atas/humerus (acromion-radiale), panjang lengan bawah(radius (radiale-stylion), panjang tungkai atas/femur (Trochanterion-tibiale) dan panjang,tungkai bawah/tibia (tibiale-sphyrion). Pengukuran dilakukan dengan metode pengukuran Martin dengan antropemetri Martin. Data diolah untuk mendapatkan faktor multiplikasi (Fm) dan ratio pada setiap kelompok, nilai rata-rata dan simpang bakunya, kemudian dilakukan perbandingan diantara kelompok menggunakan test anova dengan tingat kemaknaan 5% atau nilai p < 0,05.Hasil penelitian menunjukan adanya persamaan (tidak berbeda bermakna) diantara orang Cina, Jawa dan Flores pada tinggi badan, panjang lengan atas (hunters), panjang lengan bawah (radius), panjang tungkai atas (femur) dan panjang tungkai bawah (tibia). Tetapi terdapat sedikit perbedaan pada ukuran lengan bawah (radius) antara laki-laki Jawa dan Flores. Tinggi badan dan panjang tungkai atas (femur) kelompok Papua (kelompok melanesoid) berbeda secara signifikan dari kelompok Cina, Jawa dan Flores (kelompok Mongoloid) sedangkan panjang lengan atas (humersu), lengan bawah(radius dan tungkai bawah (tibia) semuanya sama (tidak berbeda secara signifikan). Kelompok Papua (kelompok melanesoid) berbeda secara signifikasi dengan kelompok Flores, Jawa dan Cina ( kelompok mongoloid) pada : 1. Faktor multiplikasi radius (lengan bawah) dan tibia (tungkai bawah); 2. Ratio radius ( lengan bawah), femur (tungkai atas) dan tibia (tungkai bawah).Hubungan panjang tulang-tulang panjang terhadap tinggi badan dijabarkan dalam persamaan regresi sebagai berikut :Kelompok Mongoloid Indonesia :(WHmo) TB = 99,467 + 2,083 HSE : 5,705r : 0,467(WRmo) TB = 102,964 + 2,457 R. SE : 4,475 r : 0,720(WFmo) TB = 103,804 + 1,364 FSE : 5,131r : 0,606(WTmo} TB = 96,939 + 1,981 TSE : 4,832r : 0,663Kelompok Melanesoid Indonesia : (WHme) TB = 119,300 + 1,398 H SE : 4,103 r : 0,440(WRme) TB = 126,803 + 1,401 R SE : 4,216 r : 0,385(WFme) TB = 143,760 + 0,414 FSE : 4,312r : 0,330(WTme) TB =114,325+ 1,378 TSE : 4,072r : 0,454Pengujian ketepatan rumus dalam penerapan pada 30 orang laki-iaki Indonesia yang terdiri atas 25 orang Mongoloid Indonesia dan 5 orang Melanesoid Indonesia menunjukkan bahwa rumus yang diperoleh menghasilkan penyimpangan tinggi badan kurang lebih 1%.

---

An anthropometric study was conducted in Jakarta in 2002 on 40 young adult males of Indonesia Chinese, 40 young adult males of Javanese, 40 young adult males of Flores and 40 young adult of males of Papua. Anthropometric parameters taken were body height (base-vertex), upper arm length/humerus (acromiale-radiale), lower arm length/radius (radiale-stylion), thigh length/femur (trochanterion-tibiale), shank lengthltibia (tibiale-sphyrion). Measurement was carried out according to Martin's method using Martin's Anthropometer. The measurement was computed to obtain: the multiplication factors (MF) and ratios of parameter pairs, means and their standard deviation values. Comparisons between the groups were analyzed using student anova test with the 5% significance level or p value < 0.05.

Result of computation showed the homogeneity (non significant different) among Chinese', Javanese' and Flores's body height (base-vertex), upper arm length/humerus (acromiale-radiale), lower arm length (radius)(radiale-stylion), thigh/femur (trochanterion- tibiale) and shank lengths (tibia) /tibiale-sphyrion. But there was a slight heterogeneity in lower arm length/radius measures between Flores and Javanese male. Body height and thigh(femur) length of Papua group (melanesoid group) differed significantly from those of Chinese, Javanese and Flores groups ( mongoloid groups), while upper arm (humerus) length, lower arm (radius) length and shank (tibia)length were all homogenous (did not differ significantly). Papua group (melanesoid group) differed significantly with Flores, Javanese and Chinese groups (mongoloid groups) in: 1. Multiplication Factors of radius (lower arm) and tibia (shank), 2.Ratios of radius (lower arm), of femur (thigh) and of tibia (shank).

Relationship of long bones of upper and lower extremities and body height was formulated as shown below:

Male Mongoloid Group (Chinese, Javanese and Flores populations)

(WHmo) Bodyheight= 99.467 + 2.083H SE:5.705 r.0.467

(WRmo) Bodyheight= 102.964 + 2.457R SE:4.475 r.0.720

(WFmo) Bodyheight= 103.804 + 1.364F SE:5.131 r.0.606

(WTmo) Bodyheight= 96.939 + 1.981T SE:4.832 r.0.663

Male Melanesoid (Papua) (WHme) Bodyheight= 119.300+ 1.398H SE:4.103 r.0.440

(WRme) Bodyheight= 126.803+ 1.401R SE:4.216 r.0.385

(WFme) Bodyheight= 143.760+ 0.414F SE:4.312 r.0.330

(WTme) Bodyheight= 114.325+ 1.378T SE:4.072 r.0454

Application test of these formulas on 30 individuals consisting of 25 Indonesian' mongoloids and 5 Indonesian melanesoids showed that the formulas give the deviation of body height of less than 1°%."

"Perhitungan persentase lemak tubuh manusia pria dewasa telah dimanfaatkan dalam berbagai disiplin ilmu. Perhitungan persentase lemak tubuh dikatakan baik jika mudah digunakan, tidak membutuhkan banyak waktu dan berbiaya rendah sehingga bisa digunakan secara luas oleh masyarakat. Perhitungan dengan melihat hubungan antara ukuran antropometri yang diperoleh secara akurat melalui proses 3D Anthroscan dan persentase lemak tubuh mampu memberikan alternatif perhitungan persentase lemak tubuh yang mewakili karakteristik antropometri pria dewasa Indonesia. Dalam studi kasus penelitian ini Persentase Lemak Tubuh = 0.71X89 – 0.712X109 + 0.374X78 – 0.19X38 +1.19 - 29.507 adalah perhitugan estimasi persentase lemak tubuh yang mempunyai potensi menjawab karakteristik antropometri pria dewasa Indonesia. Metode yang digunakan untuk menghasilkan perhitungan persentase lemak tubuh untuk pria dewasa Indonesia adalah regresi berganda.

---

Study of Body fat has been implemented in several research fields. Body Fat Estimation will be considered as a good measurement if it has some requirements such as easy, fast and cheap so that body fat formula can be significantly used by people. Estimation which is generated by correlation of antrhropometry that is resulted through 3D Anthroscan and body fat can give alternative solution to represent Indonesian male body fat.

In this study, Body Fat = 0.71X89 – 0.712X109 + 0.374X78 – 0.19X38 +1.19 - 29.507 potentially fit to Indonesian male anthropometry. Multiple Regression is used to generate Body fat estimation for Indonesian Male."

"

Latar Belakang: Morfologi telinga bervariasi antarindividu bergantung pada berbagai faktor, di antaranya faktor geografis dan etnik. Indonesia yang dihuni beraneka ragam suku bangsa tidak memiliki data mengenai protrusi normal telinga. Studi ini bertujuan untuk menyediakan data dasar anthropometri protrusi normal telinga pada mahasiswa fakultas kedokteran subras Melayu.

Metode: Penulis melakukan sebuah studi potong lintang pada mahasiswa fakultas kedokteran Rumah Sakit Hasan Sadikin. Dengan subjek duduk tegak, penulis mengukur jarak antara mastoid dan heliks pada level superaurale dan tragal. Penulis menggambarkan karakteristik protrusi telinga menggunakan statistic deskriptif.

Hasil: Kami melibatkan 409 mahasiswa fakultas kedokteran yang terdiri dari 105 laki-laki dan 304 perempuan. Dari 326 subjek Melayu, 307 merupakan keturunan Deutero Melayu, sementara 19 Proto Melayu. Protrusi superaurale rerata untuk subras Deutero Melayu adalah 16,7 mm (SD = 2,9) untuk telinga kiri dan 16,6 mm (SD = 2,9) untuk telinga kanan. Protrusi tragal adalah 21,7 mm (SD = 3,5) untuk telinga kiri dan 21,7 mm (SD = 3,5) untuk telinga kanan. Protrusi superaurale rerata untuk subras Proto Melayu adalah 15,8 mm (SD = 2,6) untuk telinga kiri dan 15,5 mm (SD = 3,6) untuk telinga kanan. Protrusi rerata level tragal adalah 20,1 mm (SD = 2,4) untuk telinga kiri dan 20,4 mm (SD = 3,3) untuk telinga kanan. Sebanyak 36 subjek merupakan subras campuran, dengan protrusi superaurale rerata 17 mm (SD = 3,4) untuk telinga kiri dan 16,9 mm (SD = 3,2) untuk telinga kanan. Protrusi tragal rerata kiri dan kanan kelompok ini adalah 22,7 mm (SD = 3,6) dan 22,9 mm (SD = 4). Sisa 47 subjek berasal dari subras lain, yaitu Cina, India, dan Arab, dengan protrusi superaurale rerata kiri 14,7 mm (SD = 2,8) dan kanan 14,1 mm (SD = 2,9). Protrusi tragal rerata kelompok ini adalah 20,2 mm (SD = 3,6) untuk telinga kiri dan 20,6 mm (SD = 3,9) untuk telinga kanan.

Diskusi dan Kesimpulan: Hasil studi penulis menunjukkan hasil serupa dengan studi Purkait pada dewasa India. Meskipun demikian, protrusi tragal rerata studi ini melebihi kriteria klasik telinga prominen Adamson dan Wright yaitu 20 mm. Studi ini memberikan data anthropometri dasar untuk protrusi telinga populasi Indonesia, khususnya subras Melayu.

---

Background: Ear morphology varies between individuals depending on many factors, the geographical and ethnic factors among others. While Indonesia is inhabited by diverse ethnic groups, data regarding normal ear protrusion is not available. This study aims to provide a baseline data on normal ear protrusion anthropometry among medical students of Malay subraces.

Methods: We conducted a cross-sectional study on Rumah Sakit Hasan Sadikin medical students. With the subject sitting upright, the distance between mastoid and the helix on superaurale and tragal level is measured. We depicted ear protrusion characteristics using descriptive statistics.

Result: We enrolled 409 medical students. There were 105 male and 304 female. From 326 Malay subjects, a total of 307 subjects were from Deutero Malay descent, while 19 were Proto Malay. The mean superaurale protrusion for Deutero Malay subrace was 16.7 mm (SD = 2.9) for the left ear and 16.6 mm (SD = 2.9) for the right ear. The tragal protrusion was 21.7 mm (SD = 3.5) for the left ear and 21.7 mm (SD = 3.5) for the right ear. The mean superaurale protrusion for Proto Malay subrace was 15.8 mm (SD = 2.6) for the left ear and 15.5 mm (SD = 3.6) for the right ear. Mean protrusion on the tragal level was 20.1 mm (SD = 2.4) for the left ear and 20.4 mm (SD = 3.3) for the right ear. Thirty six subjects were mixed subrace, whose mean superaurale protrusion was 17 mm (SD = 3.4) for the left ear and 16.9 mm (SD = 3.2) for the right. Their mean left and right tragal protrusion was 22.7 mm (SD = 3.6) and 22.9 mm (SD = 4). The remaining 47 subjects belonged to other subraces, i.e. Chinese, Indian, and Arabic, with the left mean superaurale protrusion 14.7 mm (SD = 2.8) and the right 14.1 mm (SD = 2.9). Their mean tragal protrusion was 20.2 mm (SD = 3.6) for the left ear and 20.6 mm (SD = 3.9) for the right.

Discussion and Conclusion: Our results showed comparable values to Purkaits similar study on Indian adults. However, our mean tragal protrusion exceeds Adamson and Wrights classic criteria of protruding ear, which is 20 mm. This study provided a baseline anthropometric data on ear protrusion of Indonesian population, especially Malay subraces.

"

"Sejak dahulu manusia selalu berusaha untuk menemukan dan menjabarkan konsep tentang kriteria wajah cantik. Pemikiran tersebut terus berubah seiring dengan berjalanannya waktu, yang banyak dipengaruhi oleh faktor etnik, ras, ekonomi, agamalkeyakinan dan kebudayaan. Pada jaman Renaisance Yunani para ahli berusaha menjabarkan wajah cantik dan menarik secara estetika. Estetika berasal dart bahasa Yunani, aisthesis yang berarti keindahan/kecantikan. Bangsa Yunani menganggap konsep cantik meliputi filosofi dan penampilan fisik. Mereka menciptakan figur Venus de Milo sebagai gambaran klasik dari proporsional cantik dengan berdasarkan Classical Greek Canon namun Classical Greek Canon/Neoclassical Canon tidak dapat sepenuhnya diaplikasikan pads semua ras dan etnik. Salah satu karya Leonardo da Vinci (menggunakan metode Neoclassical Canon) menghasilkan lukisan wajah perempuan yang proporsional dan ideal. Menurut Leonardo da Vinci wajah seimbang harus dapat dibagi tiga dengan perbandingan yang sama, yaitu antara garis rambut frontal dengan garis supra orbital (Trichion-Glabella), garis supra orbital dengan dasar hidung (Glabella-Subnasal), dan dasar hidung serta Ujung bawah dagu (Subnasal Menton).Konsep menarik dan cantik telah banyak didiskusikan oleh ahli bedah namun definisi obyektif sulit dijabarkan. Pada wajah estetika, menarik meliputi kombinasi kualitas wajah, seimbang, proporsional, simetri, harmoni dan nilai budaya yang berlaku. Dewasa ini banyak diusahakan metode analisis yang lebih konsisten. Antropometri wajah adalah pengukuran terhadap setiap bagian dari wajah, meliputi nilai ukuran/proporsi secara vertikal, horizontal dan sudutlangulasi pada setiap bagian wajah. Antropometri dapat dilakukan dengan berbagai macam cara antropometri, yaitu antropometri secara langsung, antropometri dengan hasil dokumetasi (fotogrammetri), atau pun antropometri berikut radiografi wajah dan kepala (sefalometri). Perangkat tersebut dapat membantu perencanaan estetika, rinoplasti dan/atau operasi rekonstruksi. Berdasarkan pengukuran antropometri, atau pun fotogrammetri yang telah dilakukan terhadap beberapa ras menunjukkan perbedaan ukuran analisis wajah pada setiap ras dan etnik. Pembentukan kontur wajah selain dipengaruhi oleh faktor genetik juga dipengaruhi oleh faktor ekologi, seperti jenis makanan dan iklim tempat tinggal. Oleh karena itu dapat ditemukan ciri khas kontur wajah bagi suatu ras atau populasi pada daerah tertentu.Analisis dan proporsional wajah telah banyak dibahas pada bangsa Kaukasia dan Afrika Amerika namun hanya sedikit data mengenai bangsa Asia. Farkas melaporkan 132 nilai pengukuran antropometri wajah pada perempuan dan laki-laki Amerika Utara (Kaukasia). Chou melaporkan 29 nilai pengukuran antropometri wajah pada orang Korea. Analisis wajah merupakan langkah pertama dalam mengevaluasi pasien yang datang, baik untuk prosedur rekonstruksi maupun kosmetika wajah. Operasi wajah demi tujuan estetika pada orang Asia akan menjadi tidak proporsional bila mengacu pada data dan ukuran Kaukasia. Lebih lanjut banyak bangsa Asia yang ingin tetap mempertahankan wajah etnik asli mereka setelah dioperasi. Tantangan bagi para ahli bedah adalah untuk tetap mempertahankan etnik bentuk wajah yang asli dan memperbaiki bagian yang tidak proporsional terhadap keseluruhan bentuk wajah.Analisis wajah dapat menjadi lebih mudah dilakukan dengan menggunakan teknik fotogrammetri yaitu pengukuran antropometri wajah dengan menggunakan hasil dokumentasi Rhinobase Software merupakan perangkat yang dapat membantu proses fotogrammetri, dimana hasil foto akan dianalisis dengan menggunakan perangkat ini. Banyak manfaat yang dapat diperoleh dari Rhinobase Software. Selain berguna untuk fotogrammetri, perangkat tersebut dapat pula membantu ahli bedah dalam menyimpan keseluruhan data pasien (anamnesis, pemeriksaan fisik, fotogrammetri, rencana operasi, dan hasil operasi)."

"ABSTRAK Tujuan: Mengetahui sebaran antropometri kaki pelari sprin dan sebaran antropometri kakipelari jarak jauh dan mengetahui adakah perbedaan antropometri kaki pelari sprin biladibandingkan dengan kaki pelari jarak jauh. Desain penelitian: Studi potong lintang. Metode:Studi potong lintang pada atlit pelari sprin dan atlit pelari jarak jauh yang dilakukan setelahaktifitas berlatih. Subjek dibagi menjadi 2, yaitu kelompok pelari sprin dan kelompok pelarijarak jauh, diukur panjang kaki, lebar kaki, tinggi ball, tinggi tarsal dan tinggi achilles padakedua kaki. Hasil pengukuran dibandingkan antara kedua kelompok. Alat ukur: Alat ukurModifikasi Ferial – Edi dan Calliper. Hasil: Terdapat perbedaan yang signifikan dimana kakikanan maupun kiri kaki pelari sprin lebih besar daripada kaki pelari jarak jauh dengan p =0,034 (kaki kanan) dan p = 0,043 (kaki kiri). Demikian juga pada lebar kaki, dimana kaki pelarisprin lebih lebar bila dibanding lebar kaki pelari jarak jauh, dengan p< 0,001. Sedangkantinggi ball kanan pelari sprin dibandingkan dengan tinggi ball kanan pelari jarak jauh tidakberbeda secara bermakna, dengan p = 0,283. Tinggi ball kiri pelari sprin berbeda secarabermakna bila dibandingkan tinggi ball kiri pelari jarak jauh. Demikian juga tinggi tarsal dantinggi achilles kaki pelari sprin berbeda secara bermakna bila dibandingkan dengan tinggitarsal dan tinggi achilles kaki pelari jarak jauh baik kaki kanan maupun kaki kiri, dengan p <0,001. Kesimpulan: Terdapat perbedaan antropometri yang bermakna pada panjang, lebar,tinggi ball kiri, tinggi tarsal dan tinggi achilles antara kaki pelari sprin bila dibandingkandengan kaki pelari jarak jauh. Tidak terdapat perbedaan bermakna anata tinggi ball kakikanan pelari sprin terhadap tinggi ball kanan kaki pelari jarak jauh.

---

ABSTRACT Objective: To determine the foot anthropometric distribution of long distance runnerand sprinter’s and is there any difference in foot anthropometry between long-distancerunners and sprint runners. Study Design: Cross sectional study. Methods: A crosssectionalstudy in the tract and field athletes. Subjects were divided into sprint runnersgroup and long-distance runners group, measured leg length, foot width, ball height,tarsal height, Achilles tendon height on both feet. The measurement results werecompared between the two groups. Measuring instruments: Modification Ferial – Edidevice and calliper. Results: There were significant differences in the right foot or leftfoot runner sprin feet larger than distance runners with p = 0.034 (right leg) and p =0.043 (left foot). Similarly, the width of the foot, where the foot sprint runners widerthan the width of the foot of long-distance runners, with p <0.001. Ball height of theright ball height between sprinter and long distance runners did not differ significantly,with p = 0.283. Left ball height of sprinters differ significantly when compared to theleft ball height of distance runner. Similarly in tarsal and Achilles height sprinters feetsignificantly different when compared with the tarsal and Achilles height of distancerunners feet both right and left leg, with p <0.001. Conclusions: There are significantdifferences in anthropometric length, width, left ball height, tarsal and Achilles heightbetween sprinter and long distance runners feet. But there was no significantdifference in right ball height of sprinter compare to right distance runner ball height."

"Tinggi badan merupakan indikator klinis yang penting untuk menentukan indeks massa tubuh, memperkirakan kebutuhan energi basal, dsb. Namun, pengukuran tinggi badan pada lansia biasa menemui beberapa kesulitan. Model prediksi tinggi badan menggunakan bagian tubuh pengganti yang mudah diukur seperti panjang ulna dan demi span telah dikembangkan pada ras Kaukasia namun hanya sedikit studi yang dikembangkan dari populasi Indonesia. Sebanyak 202 pralansia dan lansia (usia ≥ 45 tahun) dengan tubuh sehat (90 laki-laki dan 112 perempuan) dari 30 Posbindu di Kecamatan Bojongsari dilibatkan dalam studi potong lintang ini. Tinggi badan, panjang ulna dan demi span diukur menggunakan microtoise staturemeter dan pita ukur nonelastis menggunakan prosedur standar. Analisis statistik menunjukkan hubungan yang lebih kuat terhadap tinggi badan pada variabel demi span (r=0,933) dibandingkan panjang ulna (r=0,888). Model prediksi tinggi badan yang dihasilkan adalah: tinggi badan(cm)= 65,451 + (3,854 x panjang ulna) -(5,722 x jenis kelamin) - (0,089 x usia) dan tinggi badan(cm)= 49,961 + (1,479 x demi span) - (2,970 x jenis kelamin) - (0,049 x usia) (jenis kelamin: laki-laki=0; perempuan=1). Persamaan dari penelitian ini masih membutuhkan validasi lanjutan pada populasi pralansia dan lansia lain. Persamaan tinggi badan dari studi sebelumnya tidak menunjukkan kesesuaian yang baik dengan tinggi badan aktual subjek. Kami menyarankan catatan khusus dalam penggunaan model prediksi tinggi badan dari ras dan kelompok usia lain untuk pralansia dan lansia Indonesia.

---

Height is an important clinical indicator to determine the body mass index, estimate basal energy requirements, etc. However, measurements in elderly may impose some difficulties. Height prediction models using surrogate measurement that are easily measured such as ulna length and demi span has been developed for the Caucasian race, but only a few studies were developed from the Indonesian population. A total of 202 healthy pre-elderly and elderly (age ≥ 45 years) which consist of 90 men and 102 women from 30 “Posbindu Lansia” (integrated coaching post for elderly) in Bojongsari subdistrict were included in this cross-sectional study. Height, ulna length and demi span was measured using microtoise staturemeter and nonelastic measuring tape using standard procedures.

Statistical analysis showed a stronger correlation to height in demi span (r = 0.933) than ulna length (r = 0.888). Height prediction models derived from this study are: height (cm) = 65.451 + (3.854 x ulna lenght) - (5.722 x gender) - (0.089 x age) and height (cm) = 49.961 + (1.479 x demi span) - (2.970 x gender) - (0.049 x age) (gender: male = 0; female = 1). Height prediction models of this study still require further validation in other pre-elderly and elderly populations. Height prediction models from previous study failed to show good agreement with measured heights of this study. We recommend caution when using height prediction models derived from other races and age groups for Indonesian pre-elderly and elderly."