Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pendahuluan: Radioterapi merupakan salah satu teknik penanganan kanker yang paling sering digunakan di bidang medis, khususnya menggunakan radiasi Sinar-X berenergi tinggi yang diproduksi dari pesawat radioterapi eksternal Linear Accelerator (LINAC). Diperlukan suatu algoritma yang akurat untuk memperkirakan dosis yang akan diterima oleh pasien.Metode: Kalkulasi dengan menggunakan metode superposisi berkas pensil menggunakan kernel berukuran 1 mm x 1mm pada permukaan fantom yang didapat dari hasil simulasi menggunakan metode Monte Carlo DOSYZnrc. Energi foton yang digunakan berupa pendekatan yaitu sepertiga dari energi maksimum foton sebesar 3,33 MeV dan 2 MeV yang merepresentasikan sinar-X 10 MV dan 6 MV. Penggeseran kernel dilakukan berdasarkan posisi geometris titik terhadap sumber.Hasil dan Pembahasan: Persentase kesalahan relatif terbesar terjadi pada permukaan fantom untuk seluruh energi. Untuk foton energy 3,33 MeV. Persentase kesalahan realtif konstan kurang dari 5% terjadi pada seluruh lapangan. Sedangkan untuk foton energy 2 MeV, persentase kesalahan realtif kurang dari 10 % dengan adanya peningkatan kesalahan untuk setiap kenaikan kedalaman. Terjadi pergeseran dmax pada seluruh lapangan. Pergeseran dmax terjadi akibat penggunaan foton monoenergetic pada kalkuasi yang mengakibatkan pengabaian energi foton yang lebih besar dan rendah dari energi rata-rata sinar-X. Ditambah lagi kalkulasi superposisi ini hanya dilakukan pada bidang 2 dimensi.Kesimpulan dan Saran: Penelitian ini dengan secara akurat memperkirakan persentase dosis radiasi sinar-X untuk daerah efektif pada fantom. Namun kurang akurat untuk memperkirakan dosis radiasi sinar-X pada daerah build up. Dibutuhkan beberapa penambahan metode lainnya untuk mengoptimasi waktu dan akurasi kalkulasi. Seperti penggunaan metode konvolusi dan pengabaian nilai piksel pada kernel yang bernilai mendekati nol untuk memperkecil ukuran kernel agar waktu kalkulasi bisa dipersingkat.Introduction: Radiotherapy is the most effective treatment method in treating cancer for medical treatment, particularly using the high voltage X-ray radiation generated from the Linear Accelerator (LINAC). In implementation, an accurate algorithm to estimate the dose distribution through patient is indispensable.

Method: Percentage Depth Dose (PDD) calculation can be done using the pencil-beam superposition method. 1 mm x 1mm kernel from the phantom surface obtained using the Monte Carlo DOSYZnrc simulation. Photon energy approaches used in the form of one-third of the maximum photon energy of 3.33 MeV and 2 MeV which represents the 10 MV X-rays and 6 MV. Shifting the kernel is based on the geometric position of the point source.

Results and discussion: Largest relative error occurs at the surface and in build up region of the phantom for all energies. For photon energy 3.33 MeV, error is less than 5 % in effective area. As for the photon energy 2 MeV, error is less than 10 % in effective area with a gradient for all field. The monoenergetic representation shift the dmax for all field. The error occurs due to the use of monoenergetic photons disobeying the other photon energies in the X-ray spectrum which has greater or less energies than the mean energy. It is also caused by the calculation has done in the 2 dimensional region.

Conclusion and Suggestion: This experiment accurately compute the PDD in X-ray radiation for the effective area. But it failed to compute the PDD in the build up region. A few addition of other method can optimize this superposistion method to speed the calculation time ad improve the accuration. A suppression of the kernel dimension based on its prime value that is effective to speed up the calculation. And the calculation would be followed by the convolution method principle."

"ABSTRAKDrone adalah pesawat jenis baru yang diterbangkan oleh operator denganmenggunakan kontrol eksternal atau bahkan dengan kemampuanmengendalikan diri secara otonom melalui program yang telah tertanam didalamnya. Drone yang disebut juga Pesawat Tanpa Awak (Unmanned AerialVehicle/UAV) berguna untuk pelayanan sipil, pemerintahan dan banyakdipakai oleh layanan militer. Dengan kegunaan drone yang sangat banyakmaka akan terbuka lapangan pekerjaan baru sebagai operator drone.Mengingat operator drone sebagai pekerjaan profesional, maka akan selaluberkaitan dengan beban kerja. Beban kerja didefinisikan sebagai hal yangdikeluarkan oleh individu, mengingat kapasitas mereka, hingga mencapaitingkat tertentu kinerja pada tugas dengan spesifik tuntutan. Tujuan utamadari penelitian ini adalah untuk menganalisa keterkaitan antara beban kerjaterhadap kinerja agar dapat memberikan evaluasi berupa masukan kepadacalon-calon operator drone ke depannya. Penelitian dilakukan menggunakanMetode NASA-TLX dan Regresi. Penelitian ini dilakukan dengan 30 Pria yangteridiri dari komunitas, industri kreatif dan pengguna drone DJI – Phantom.Metode NASA-TLX diperlukan untuk mengukur beban kerja dan setelahobservasi dilakukan tahap selanjutnya adalah uji Regresi denganmenggunakan tools Statistical Product and Service Solution ( SPSS )

---

ABSTRACTDrone is a new type of aircraft that is flown by an operator using an externalcontrol or using the ability to control themselves autonomously through aprogram that has embedded in it. Drone that is also called Unmanned Aircraft(Unmanned Aerial Vehicle / UAV) is useful for the civil service, governmentand widely used in the military services. With the number of advantages ofdrones, it will give new job opportunity as a drone operator. Since droneoperator is a professional work, it will always be associated with the workload. Workload is defined as a thing that given by an individual, depending onthe capacity, in order to achieve a certain level of performance on specifictasks with the demands. The main objective of this study was to analyze therelation between workload and performance in order to be able to provideevaluation in the form of suggestions and advices for the better future ofdrone operators. The study was conducted using the NASA-TLX andRegression method. It was conducted with 30 men consisting creativeindustries and drone DJI users- Phantom. NASA-TLX method is needed tomeasure the workload. After the observation was done, the next step was touse tools Regression Statistical Product and Service Solutions (SPSS)."

"Analysis of radiation dose to radiation worker in IEBE according to rule of ICRP 60/1990 and PP No. 33/2007. Analysis of radiation dose to radiation worker in IEBE have been done...."

"PTLR adalah instalasi pengolahan limbah radioaktif yang berasal dari berbagai instalasi pengguna iptek nuklir. Desain PTLR telah dirancang sesuai dengan standar keselamatan, sehingga tidak akan menimbulkan dampak negative terhadap ruangan daerah kerja maupun lingkungan. Walaupun demikian perlu dilakukan pengukuran untuk mengetahui seberapa besar paparan eadiasi dan kontaminasi di udara di ruangan kerja sebelum tercemar ke pekerja. Dalam hal ini akan dilakukan prarancangan peralatan di daerah ruang kompaksi. Pengukuran kontaminasi menggunakan pompa pengisap yang dihubungkan melalui pipa paralon menggunakan filter sedangkan untuk mengukur paparan radiasi menggunakan dosimetri termoluminisens. "

"Skripsi ini membahas mengenai pengaruh lingkungan kerja terhadap pemipetan pada sebuah laboratorium pangan di bagian lab mikrobiologi. Pemipetan merupakan suatu kegiatan/pekerjaan pada sebuah laboratorium untuk mengambil larutan cair dengan jumlah/volume tertentu dan memindahkan larutan cair tersebut ke dalam media yang lainnya. Faktor lingkungan kerja yang dapat mempengaruhi pemipetan antara lain: cahaya, suhu ruang, tingkat kebisingan dari suara blower, dan kelembaban udara yang dapat mempengaruhi akurasi dari pipet tersebut. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linier berganda. Dari penelitian ini diperoleh persamaan regresi linier Y = 351,099 + 0,696X1 + 0,609X2 - 1,181X3 - 0,274X4 dimana X1 merupakan cahaya dari lampu dengan daya lampu yang berbeda-beda, X2 merupakan suhu ruangan, X3 merupakan tingkat kebisingan yang dihasilkan oleh blower, dan X4 merupakan kelembaban udara. Dimana rumus tersebut diperoleh dari faktor lingkungan kerja sebagai berikut: Untuk faktor cahaya menggunakan lampu 18 W, 30 W, 36 W dan 58 W, sedangkan untuk faktor suhu berada di antara 18°C sampai 25°C, faktor kebisingan berada di antara 23 dB sampai 92 dB, dan faktor kelembaban di antara 51% sampai 84%. Dan dari hasil penelitian menunjukkan model regresi dapat menjelaskan sekitar 97,4% dari total variasi terhadap kinerja analis dalam pemipetan dan sisanya 2,6% dijelaskan oleh hal-hal lain.

---

This thesis discusses the influence of the work environment in a laboratory pipetting food in the microbiology lab. Pipetting is a work in a laboratory to take a liquid solution with the number/specific volume of liquid solution and move into other media. Work environment factors that can affect pipetting, include: light, temperature, noise level of the sound blowers, and air humidity can affect the accuracy of the pipette. This study uses the method of multiple linear regression analysis.

From this study obtained a linear regression equation Y = 351.099 + 0.696 X1 + 0.609 X2 - 1.181 X3 - 0.274 X4, where X1 is the light from the lamp with lamp power different, X2 be an air-conditioning, X3 is the noise level generated by the blower, and X4 is the air humidity. Where the formula is derived from the work environment factors as follows: for the factors of light using lamps 18 W, 30 W, 36 W and 58 W, while for the temperature factor is between 18°C to 25°C, the noise factor is between 23 dB to 92 dB, and the humidity factor of 51% to 84%. And the results showed regression model can explain about 97.4% of the total variation of the analyst's performance in pipetting and the rest 2.6% is explained by other things."

"Model regresi logistik umum digunakan untuk memodelkan variabel respon berupa variabel kategorik dengan sejumlah variabel prediktor. Kontribusi dari variabel prediktor terhadap variabel respon dinyatakan melalui koefisien regresi (beta), sehingga beta memiliki peran yang penting dalam penggunaan model. Oleh karena itu, perlu dilakukan estimasi nilai beta. Pada skripsi ini dibahas mengenai estimasi beta menggunakan metode Bayesian. Metode Bayesian adalah metode penaksiran parameter yang memanfaatkan gabungan informasi dari data sampel dan informasi terdahulu/prior mengenai karakteristik parameter yang akan ditaksir sehingga metode Bayesian dapat mengatasi masalah jika kualitas data sampel kurang mendukung pengamatan. Prosedur penaksiran parameter tersebut meliputi spesifikasi distribusi prior, digunakan prior non-konjugat, pembentukan fungsi likelihood, dan pembentukan distribusi posterior. Lalu, metode Bayesian Logistic Regression tersebut akan digunakan dalam menganalisa data pasien kanker nasofaring (KNF) pasca radiasi, untuk menilai signifikansi dari komponen skor Zulewski dalam memprediksi ada tidaknya hipotiroid yang merupakan efek samping jangka panjang dari radiasi yang diberikan untuk KNF. Berdasarkan Markov Chain Monte Carlo dengan Gibbs Sampling, diperoleh hasil estimasi yang konvergen. Hasil yang diperoleh adalah tidak ada komponen skor Zulewski yang lebih signifikan antara satu dengan yang lainnya. Diperlukan tambahan informasi dari pengukuran selain komponen skor Zulewski untuk dapat menentukan apakah seorang pasien KNF akan mengalami hipotiroid atau tidak.

---

Logistic regression models are commonly used to model response variables in the form of categorical variables with a number of predictor variables. The contribution of the predictor variable to the response variable is expressed through a regression coefficient (beta) so that beta has an important role in the use of the model. Therefore, it is necessary to estimate the value of beta. This thesis will discuss the estimated beta using the Bayesian method. Bayesian Method is a parameter estimation method that utilizes a combination of information from sample data and prior information about the characteristics of the parameters to be estimated so that the Bayesian method can overcome the problem if the quality of the sample data does not support observation. The parameter estimation procedure includes the prior distribution specification, which is to use non-conjugate prior, the formation of the likelihood function, and the formation of the posterior distribution. Then, the Bayesian Logistic Regression method will be used in analyzing post-radiation nasopharyngeal cancer (NPC) patient data, to determine the significance of the Zulewski’s score component in predicting the presence or absence of hypothyroidism which is a long-term side effect of radiation given to NPC. Based on Markov Chain Monte Carlo with Gibbs Sampling, a convergent estimate is obtained. The result is that there is no component of Zulewski’s score that is more significant between one another. Additional information is needed from measurements other than the Zulewski’s score component to be able to determine whether a NPC patient will have hypothyroidism or not."

"Irradiator yang dikaji adalah tipe kolam menggunakan sumber radiasi Cobalt-60 (Co-60) bentuk batang pensil yang tersusun sebagai rak papan pipih. Iradiator di desain untuk aktivitas 2 MCi. Namun untuk analisis keselamatan, aktivitas yang dipertimbangkan adalah 1,5 kali atau 3 MCi. Apabila iradiator sedang tidak beroperasi sumber radiasi tersimpan dan terendam dalam dasar kolam air yang mempunyai ukuran panjang 360 cm, lebar 280 cm dan kedalaman 600 cm. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengetahui pada kedalaman berapa radiasi ,menggunakan program MCNP6. Dari hasil analisis didapatkan bahwa pada kedalaman 163 cm dosis radiasi di dalam air kolam sudah mendekati nol uSv/jam. Dapat disimpulkan bahwa jika pada saat iradiator tidak beroperasi dan sumber radiasi berada di dasar kolam, maka paparan yang dihasilkan di atas kolam masih dalam batas aman bagi operator sesuai dengan ketentuan keselamatan BAPETEN."