DETERMINASI JENIS KELAMIN MENGGUNAKAN PENGUKURAN ANTROPOMETRI PADA TULANG MANDIBULA DENGAN CBCT

• Main Author: RIKI KRISTANTO, 091724653003
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: English; English; English; English
• Published: 2019
• Subjects: HQ1075-1075.5 Sex role
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/92436/1/abstrak.pdf; http://repository.unair.ac.id/92436/2/daftar%20isi.pdf; http://repository.unair.ac.id/92436/3/daftar%20pustaka.pdf; http://repository.unair.ac.id/92436/4/full%20text.pdf; http://repository.unair.ac.id/92436/
• Institution: Universitas Airlangga

Penentuan identitas seseorang dalam bidang kedokteran forensik sangat penting dimana salah satunya berupa identifikasi jenis kelamin. Tulang mandibula merupakan tulang wajah terbesar dan sangat terkuat dari bagian tengkorak, yang umumnya tahan terhadap kerusakan postmortem dan salah satu sumber penting untuk identifikasi personal. Studi sebelumnya telah mempelajari prediksi jenis kelamin dan usia menggunakan gambaran rekontruksi CBCT dalam gambaran yang berbeda. Tujuan: Untuk menentukan determinasi jenis kelamin dari tulang mandibula manusia menggunakan pengukuran antropometri CBCT 3D. Bahan dan Metode: Penelitian ini melibatkan dua puluh subjek (10 laki-laki dan 10 perempuan), dengan kelompok usia antara 20 dan 35 tahun yang berasal dari mahasiswa Magister Ilmu Forensik Universitas Airlangga pada tahun ajar 2018/2019, CBCT scan dilakukan pada semua subjek, dan data yang diperoleh direkonstruksi untuk dilihat 3D. Setelah mendapatkan pemindaian CBCT 3D, dilakukan pengukuran pada enam parameter, hasil rerata antara laki-laki dan perempuan 1,7 mm (Ramus-L), 2,1 mm (Con-Cor), 6,9 mm (BG-Br), 7,3 mm (BIC-Br), 3,5 mm (BH 1st molar) dan 3,8 mm (BH canine). Data yang terkumpul dianalisis menggunakan program analisis statistik SPSS dengan uji Independent T Test dan uji regresi logistik biner serta diskriminan fungsi. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari enam parameter, BG-Br dan BIC-Br sebesar 0,0 (P<0,05) menunjukkan perbedaan statistik yang signifikan, dengan akurasi prediksi determinasi jenis kelamin pada BIC-Br 70% untuk lakilaki dan 80% untuk perempuan serta hasil keseluruhan BG-Br 80% untuk pria dan wanita.