Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Telah dilakukan pengukuran penumbra berkas radiasi pesawat Cobalt-60 tipe FCC 8000F dengan diameter sumber 2,3 cm menggunakan metoda radiografi dan ionometri untuk berbagai kondisi fantom/material penghambur dan juga variasi luas lapangan. Pengukuran gammagrafi pada dmaks dan lapangan 10,6 x10,6 cm menunjukkan lebar penumbra memiliki rentang 1,4 sampai 1,9 cm. Pengukuran dosis penumbra menggunakan bilik ionisasi berbentuk silinder pada kedalaman 10 cm dengan SSD 80 cm memberikan hasil bahwa dosis penumbra dipengaruhi oleh lapangan radiasi, dan homogenitas medium. Kehadiran aluminium (l=5cm) dengan diameter (1,5, 2,2 dan 2,5 cm) dalam medium air pada umumnya menurunkan dosis penumbra. Medium gabus dengan ketebalan semakin besar akan menghasilkan dosis penumbra semakin rendah sebaliknya untuk lapangan yang semakin besar, dosis penumbra yang dihasilkan semakin tinggi.

---

Penumbra measurement has been done on Cobalt machine FCC 8000F with 2,3 cm diameter source using both gammagraphy and ionometry on several phantom condition, inserted absorber materials as well as different radiation fields. Gammagraphic measurement at dmax = 0.5 cm and 10.6 x 10.6 cm field showed penumbra in the range 0f 1.4-1.9 cm. Ionometric measurement at 10 cm depth showed strong effect of field size and inhomegeneity. Insertion of aluminum object (l=5 cm) with different diameter (1.5, 2.2 and 2.5 cm) caused decreasing penumbra dose. While on lung equivalent insertion material it tended to increase. Results in general showed the importance of extreme prudence in using such a large size Cobalt source for patient treatment."

"Telah dilakukan pengukuran untuk menentukan OF berkas lapangan terbuka dan berkas filter wedge ternyata hasilnya tidak beda. Mengukur dosis primer tidak bisa dilakukan secara eksperimen melainkan secara teori, dengan cara ekstrapolasi kurva OF pada kedalaman 0,5 cm diperoleh sebesar 0,7066. Nilai PDD hasil pengukuran dari 0,5 cm sampai 20 cm tidak jauh berbeda dengan nilai yang berikan oleh BJR. Perbedaan keduanya berada dalam rentang -3,36% sampai 0,60%. Radiasi primer untuk kedalaman rendah ditentukan dengan pendekatan hubungan antara dosis relatif dengan luas lapangan sedangkan untuk kedalaman lebih tinggi dari 3 cm pendekatan dosis relative sebagai fungsi linier Z. Nilai PDD radiasi primer dibandingkan dengan nilai yang diberikan BJR dari 0,5 cm sampai 20 cm perbedaan dalam rentang -4,31% sampai 9,28%.

---

A measurement has been performed to know the output factors for open and with wedge filters beams the result indicate the same value . Dose primary can?t measurement but just calculate and than primary OF from OF curve ekstrapolation for 0.5 cm deep are 0.7066. PDD value measurement for 0.5 cm to 20 cm there were not so difference value with PDD BJR. Both different are - 3.36% to 0.60%. Primary dose for less than 3 cm solution from dose relative linier with field size. If more than 3 cm solution from dose relative with Z. PDD primary dose compare with BJR for 0.5 cm to 20 cm are -4,31% to9,28%."

"ABSTRAKSweet sorghum is a kind of sorghum that contains high content of sugar in its stem. Sweet sorghum has a big potential to be developed in Indonesia owing to its wide adaptation and the fact that it can be used as raw material for liquid sugar, syrup, ethanol, and also as animal feed. Sweet sorghum has not been developed in Indonesia because of lack of a sweet sorghum variety. Improvement of available sweet sorghum genotype can be done among others through plant breeding program. First step on the plant breeding program is to increase the plant genetic variability. This might be done by introduction of varieties or by breeding to create new varieties. Induced mutation using Gamma irradiation can be used to increase the genetic variability of sweet sorghum. Mutation breeding using Gamma irradiation in sweet sorghum was aimed at improving the yield and quality of sweet sorghum.This research was conducted to study the effect of Gamma irradiation on sweet sorghum growth in the M1 generation, and to estimate the optimal dose range suitably for the breeding program. Beside, the objective of this research was to evaluate the genetic variability for the purpose of plant selection in the M2 generation.Plant materials consisted of 2 sweet sorghum lines introduced from ICRISAT namely line No. 79 and No. 83. Non-saccharin sorghum of local variety Fiigari was used as a control. The doses of Gamma irradiation treatment were 0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, and 1000 Gy. The Ml plants were sown in greenhouse at PATIR-BATAN Jakarta, and then were transplanted in the experimental field at Balitbiogen, Bogor. The M2 plants were grown in the experimental field at Lubang Buaya, Jakarta. Important agronomic traits such as plant height, spike length, stem diameter, and grain weight/spike were observed.The results indicated that sorghum lines gave different response to Gamma irradiation, and all measured variables were significantly affected. Irradiation gave morphology and physiology damages on sorghum like abnormality, sterility, and lethality in the Ml generation. The increase of irradiation doses increased physiological damage. Effective doses of Gamma irradiation for sweet sorghum was to be around 400-500 Gy, and the lethal doses 50% of sweet sorghum was around 800-1000 Gy. Putative mutation sometimes could be observed in the M2 generation. The treatment of Gamma increased genetic variability of plant height, spike length, stem diameter, and grain weight/spike. The highest genetic variability was found in the dose treatment of 200-300 Gy. Within this interval dose, there might be high probability to find desirable mutants for further breeding purpose. A number of 38 plants had been selected from the M2 population as putative mutants."

"Telah dibuat Automatisasi peralatan gamma scan berbasis computer. Peralatan ini dapat menggerakan detektor dan sumber radiasi secara manual atau automatis untuk keperluan pemeriksaan mal fungi pada kolom ataupun fasilitas lainnya dengan teknik gamma scan secara on-line. Automatic gamma scan yang telah dibuat menggunakan mikrokontroler sebagai pengendali utama dan ratemeter minekin seri 9302 sebagai pencacah radiasi. Peralatan ini dioperasikan dengan komputer sehingga data pengukuran dapat ditampilkan dalam bentuk grafik secara real-time dan data dapat dianalisis in-situ. Peralatan ini dapat digunakan untuk inspeksi kolom dengan jangkauan panjang tali sampai 100 m yang resolusi scan sebesar 2 s/d 167 step/m. Motor penggerak yang digunakan memiliki laju perpindahan sekitar 6 x 10-2 m/detik. Kesalahan mengidentifikasi posisi adalah 1,3 x 10-4%."

"Telah dilakukan penelitian untuk pemograman rekonstruksi citra dua dimensi gamma rays computed tomography single detector Metode atau algoritma yang digunakan dalam proses rekonstruksi filtered backprojection karena metode ini relatif mudah digunakan dan menghasilkan citra yang cukup akurat Metode ini menggunakan filter frekuensi untuk menghilangkan noise yang timbul saat pengambilan data Prinsip dasar dari metode ini adalah menjumlahkan dan memutar sejauh 180o atau 360o semua data proyeksi yang didapat dari hasil pengukuran yang sudah berbentuk sinogram dan juga telah melalui proses filterisasi Proses rekonstruksi dilakukan dengan menggunakan fungsi iradon dalam MATLAB Hasil dari penelitian ini adalah citra hasil rekonstruksi dalam bentuk dua dimensi dengan perbedaan warna grayscale yang mengandung nilai koefisen atenuasi linear dengan variasi metode interpolasi dan jenis filter yang digunakan

---

This research has carried out to programming for image reconstruction two dimension for gamma rays computed tomography single detector The mtheode or algorithms that used to reconstructed image is filtered backprojection because this method is relative easier and build an image more accurate than the older methods This methode used frequencies filter to disapear noise when measurement process The basic principle of this methode is adding and rotate 180o or 360o all projection data that formed in sinogram and have passed filtering process This process used iradon function that include in MATLAB The result of this research is an image as reconstruction result in two dimensional with grayscale colour which contain linear atenuation coeficien data with varian in interpolation methode and kind of filters"

"Radiasi lingkungan yang melewati ambang batas yang diperkenankan dapat mempengaruhi kesehatan makhluk hidup. Terutama pada pekerja yang selalu memakai bahan radioaktif untuk itu perlu diukur sehingga selalu dalam batasannya. Pada Tugas Akhir ini, dibuat alat ukur radiasi sinar gamma yang portable sehingga mudah dibawa dengan praktis. Dimulai dari perancangan alat, persiapan kornponen dan pengetesan akhir. Setelah alat selesai, dapat dipakai untuk mengetahui besar radiasi disuatu tempat hanya meletakkan alat tersebut dimana radiasi lingkungan hendak diukur. Sedang proses kalibrasinya disesuaikan pada alat ukur yang sudah terkalibrasi atau pada daerah yang lingkungan radiasinya sudah diketahui sumber atau besar radiasinya. Teknologi yang dipakai menggunakan komponen transi tor sebagai amplifier dan conditioner-signal jadi lebih sederhana untuk penyetelan saat kalibrasi. Display yang terukur dibaca pada tampilan moving coil. Untuk sensomya dipakai tabu.ng Geiger-Mueller sebagai Ion chamber yang akan mendeteksi paparan radiasi. Dengan alat yang portable dan ringan diharapkan mudah digunakan dilapangan untuk pengembangan keamanan bagi penggunaan bahan-bahan radioaktif."

"Kedelai merupakan salah satu sumber protein dan lemak nabati yang penting. Perubahan iklim global berpengaruh terhadap produktivitas kedelai, sehingga diperlukan kultivar-kutivar baru yang mempunyai sifat unggul tertentu agar produkivitas kedelai dapat ditingkatkan. Teknik in vitro dengan mutasi dan keragaman somaklonal merupakan meoda alternatif untuk memperoleh varietas baru apabila material genetik sebagai bahan seleksi tidak tersedia. Induksi mutasi dapat dilakukan pada populasi sel embriogenik dengan menggunakan iradiasi sinar gamma atau senyawa kimia, antara lain Ethyl Methan Sulfonate (EMS). Kedua metoda tersebut telah banyak digunakan untuk meningkatkan keragaman genetik tanaman dan telah dikuasai dalam penerapan teknologi tersebut adalah meregenerasikan sel somatik hasil mutasi dan keragaman somaklonal agar dapat ditumbuhkan menjadi plannet (tunas in vitro). Beberapa faktor yang mempengaruhi regenerasi tanaman adalah jenis bahan tanaman, genotipe, komposisi media, dll. Perlakuan keragaman somaklonal dan mutasi yang diberikan dapat menyebabkan kerusakan pada sel sehingga diperlukan modifikasi pada metode regenerasi yang sudah diketahui agar populasi sel yang hidup setelah perlakuan mutasi dapat tumbuh menjadi tunas-tunas mutan."

"Kebutuhan kedelai setiap tahun semakin meningkat, namun produksi kedelai dalam negeri belum mencukupi. dalam hal ini perlu adanya ektensifikasi tanaman kedelai pad lahan marginal yang kurang produktif. diantaranya lahan pasang surut yang mempunyai kemasaman tanah yang tinggi dengan demikian harus didapatkan muatan kedelai yang dapat tumbuh dan berproduksi di tanah masam melalui mutasi buatan yaitu dengan bantuan sinar radio aktif sinar gamma."

"Beras merupakan salah satu bahan pangan yang memiliki peran penting dalam kehidupan masyarakat Indonesia. Berbagai penelitian dan eksperimen dilakukan untuk mengembangkan kualitas beras salah satunya ada iradiasi beras. Pemanfaatan radiasi pada beras memiliki batasan dosis radiasinya sehingga diperlukan suatu instrumen yang dapat mengukur kadar dosis radiasi pada beras. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa tiga model deep learning, yaitu VGG16, AlexNet, dan ResNet34, dalam mengestimasi intensitas dosis radiasi pada sampel beras berwarna putih, merah, dan hitam. Data latihan, validasi, dan pengujian yang terdiri dari sampel-sampel berwarna putih, merah, dan hitam telah digunakan untuk melatih dan menguji model-model tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa model bervariasi tergantung pada ROI yang digunakan. Dalam hal akurasi pengenalan sampel pada data validasi dan pengujian, VGG16 ROI 20 menunjukkan hasil terbaik dengan akurasi mencapai 73% pada validasi dan 71% pada pengujian. Meskipun AlexNet juga menghasilkan performa yang kompetitif, dengan akurasi validasi dan pengujian mencapai 72%, waktu pelatihan yang lebih singkat dimiliki oleh AlexNet menjadi keunggulan yang signifikan. Namun, perlu diketahui bahwa ResNet34 menghasilkan performa yang lebih rendah dibandingkan dengan VGG16 dan AlexNet. Meskipun memiliki waktu pelatihan yang lebih lama, ResNet34 tidak mencapai tingkat akurasi yang sama dengan kedua model lainnya. Hasil penelitian ini memberikan wawasan penting dalam memilih model deep learning yang sesuai untuk pengenalan sampel berwarna putih, merah, dan hitam pada ROI dengan ukuran berbeda. Faktor-faktor seperti akurasi, waktu pelatihan, dan kebutuhan komputasi harus dipertimbangkan secara holistik dalam pemilihan model terbaik. Penelitian selanjutnya dapat menguji model-model ini pada dataset yang lebih luas dan dalam konteks aplikasi yang lebih kompleks untuk memvalidasi temuan ini secara lebih mendalam.

---

Rice is one of the staple foods that plays a crucial role in the lives of Indonesian people. Various research and experiments have been conducted to improve the quality of rice, including the use of rice irradiation. The utilization of radiation on rice has a specific dosage limit, thus requiring an instrument capable of measuring the radiation dose level in rice. This study aims to analyze the performance of three deep learning models, namely VGG16, AlexNet, and ResNet34, in estimating the intensity of radiation dose in white, red, and black rice samples. Training, validation, and testing data consisting of white, red, and black rice samples were used to train and evaluate these models. The results of the study showed that the performance of the models varied depending on the Region of Interest (ROI) used. In terms of sample recognition accuracy in the validation and testing data, VGG16 ROI 20 demonstrated the best performance with an accuracy of 73% in validation and 71% in testing. Although AlexNet also achieved competitive performance, with validation and testing accuracies reaching 72%, the advantage of shorter training time in AlexNet was significant. However, it should be noted that ResNet34 yielded lower performance compared to VGG16 and AlexNet. Despite having a longer training time, ResNet34 did not achieve the same level of accuracy as the other two models. These research findings provide valuable insights for selecting the appropriate deep learning model for recognizing white, red, and black rice samples in different ROIs. Factors such as accuracy, training time, and computational requirements need to be considered holistically in choosing the best model. Further research can test these models on larger datasets and in more complex application contexts to validate these findings more comprehensively."