## PENCITRAAN PEMETAAN PANAS PENYERAPAN RADIASI TERAHERTZ (THz) DALAM JARINGAN BIOLOGIS MENGGUNAKAN MODEL SIMULINK-MATLAB
Dewi Kurnia 1) , Muhammmad Hamdi 1) , Juandi M 1)
1) Program Magister Fisika, FMIPA, Universitas Riau, Riau, Indonesia
Corresponding author : Dewi Kurnia E-mail : dewikurnia119@gmail.com
Diterima 22 Oktober 2020, Direvisi 07 November 2020, Disetujui 08 November 2020

## ABSTRAK
Radiasi THz memiliki sifat yang membuatnya lebih menarik dan efektif dalam bidang teknik pencitraan biomedis.  Hal  ini  dikarenakan  radiasi  THz  tidak  mengionisasi  dan  merusak  jaringan.  Penelitian  ini menggunakan  sampel  jaringan  biologis  sapi  yaitu    jaringan  kulit,  lemak,  tumor  dan  otot.  Tujuan  dari penelitian untuk mengetahui suatu jaringan terindikasi abnormal atau normal dengan melihat pemetaan panas  yang  dihasilkan  dari  penyerapan  radiasi  THz  dalam  jaringan  biologis  sapi  dengan  cara pemodelan.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  komputasi  biofisik  dengan  medel simulink-matlab . Rentang frekuensi radiasi THz yang digunakan 0,1 - 1 THz, daya 50 – 150 mW serta kerapatan daya 5 - 25 mW/mm 3. Rasio dan temperatur dari masing-masing jaringan yaitu lemak 0,25 T/25 o C (T = 6,25 o C ), kulit 0,432 T/25 o C (10,8 o C), otot 0,675 T/25 o C (16,88 o C) dan Tumor 0,9 T/25 o C (22,50 o C). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Jaringan lemak memiliki produksi panas yang lebih kecil dan temperatur yang lebih rendah dari jaringan kulit dan otot. Hal ini dikarenakan jaringan lemak memiliki kadar air yang tinggi dengan konsentrasi yang lebih encer sehingga radiasi THz lebih banyak terserap dengan energi yang lebih cepat habis sesuai penetrasi jaringan.
Kata kunci: terahertz ; pemetaan panas; jaringan biologis; simulink-matlab.

## ABSTRACT
Terahertz  (THz)  radiation  has  properties  that  make  it  more  attractive  and  effective  in  the  field  of biomedical imaging techniques. This is because THz radiation does not ionize and damage tissue. This study used a sample of bovine biological tissue, namely skin, fat, tumor and muscle tissue. The aim of this research is to find out whether a tissue is indicated as abnormal or normal by looking at the heat mapping generated from the absorption of THz radiation in the biological tissue of cattle by means of modeling. This study uses biophysical computation techniques with the simulink-matlab method. The range of THz radiation frequency used is 0.1 - 1 THz, power 50 - 150 mW and power density 5 - 25 mW / mm3. The ratio and temperature of each tissue were fat 0.25 T / 25 oC (T = 6.25 oC), skin 0.432 T / 25oC (10.8 oC), muscle 0.675 T / 25oC (16.88 oC) and Tumor 0.9 T / 25oC (22.50 oC). The results showed that fat tissue has less heat production and a lower temperature than skin and muscle tissue. This is because the fat tissue has a high water content with a more dilute concentration so that more THz radiation is absorbed with energy that runs out faster according to tissue penetration.
Keywords: terahertz; heat mapping; biological networks; simulink-matlab.

## PENDAHULUAN
Radiasi  THz  memiliki  sifat  yang    lebih menarik  dan  bermakna  dalam  bidang  teknik pencitraan  biomedis  dibandingkan  dengan radiasi inframerah (Chen et al. , 2013). Radiasi THz  memiliki  sifat  hamburan  rendah  terhadap jaringan sehingga membuatnya dapat diabaikan  (Road  and  Kingdom,  2016).  Energi foton radiasi THz relatif lebih rendah dibandingkan  radiasi  Sinar-X  sehingga  tidak terionisasi  dengan  jaringan  biologis  dan  aman digunakan (Malik and Hamdi, 2015);(Nishikawa and Maruani, 2013).
Kontrol  panas  pada  jaringan  biologis merupakan  hal  yang  penting  untuk  menjaga kondisi tubuh (Pickwell-MacPherson and Wallace, 2009), oleh  sebab  itu sangat penting model yang akurat untuk pencitraan pemetaan panas  radiasi  THz  dalam  jaringan  biologis. Penelitian  ini  menerapkan  teknik  komputasi biofisik    menggunakan  model simulink-matlab dengan aplikasi Wolfram mathematica 9.0.
Teknik  komputasi  biofisik  merupakan sebuah mekanisme analisis diferensial elektronik yang mempelajari dan menganalisis suatu  model  dinamis  untuk  menentukan parameter fisika yang dapat dirancang
menggunakan  perangkat  lunak  matematika (Shiraga et  al. ,  2014).  Model  peragkat  lunak matematika yang digunakan pada penelitian ini adalah  model  Simulink-Matlab  yang dapat membuat simulasi dalam bentuk/model sistem matematika (Truong et al. , 2018).
Pencitraan
dilakukan
dengan
menggunakan  aplikasi Wolfram  Mathematica
9.0. Aplikasi Wolfram Mathematica merupakan sistem komputasi teknis modern yang mencakup  sebagian  besar  area  komputasi teknis,  termasuk  jaringan  saraf,  pembelajaran mesin,  pemrosesan  gambar,  geometri,  ilmu data,  visualisasi,  dan  lainnya  (Betzalel, Feldman and Ishai, 2017).
Teknik  komputasi  biofisik  dengan model simulink-matlab pada  penelitian  ini digunakan  untuk  menyelesaikan  persamaan- persamaan dasar Maxwell dan model biopanas untuk modifikasi serta perhitungan faktor-faktor hamburan  yang  mempengaruhi  laju  produksi panas persatuan volume dalam sel jaringan.
Teknik  pencitraan  ini    pada  dasarnya merancang model matematika untuk penyerapan  medan  radiasi  dan  perubahan panas  pada  lapisan  jaringan  biologis  sapi. Penelitian  ini  mengunakan  rentang  frekuensi THz 0,1-1 THz dengan daya 100-150 mW serta kerapatan  daya  5-25  mW/mm 3 .  Menggunakan model Simulink-Matlab dengan aplikasi
Wolfram Mathematic 9.0 untuk melihat pengaruh penyerapan radiasi THz oleh jaringan biologis sapi terhadap pemetaan panas melalui pemodelan  dengan  menggunakan  parameter fisika.
Pemodelan  ini  dapat  menganalisis  efek  daya penetrasi  radiasi  THz  dalam  jaringan  biologis dengan  menganalisis  hamburan  radiasi,  yang tergantung pada sudut dan panjang gelombang dengan  menggunakan  frekuensi  THz  dan panjang  gelombang  sub  milimeter  dalam kisaran dari 0,1 mm hingga 3 mm (Sadegh and Transition, 2017).
Kerapatan daya
(mW.mm -3 ) merupakan parameter penting karena interaksi antara  radiasi  THz  dan  jaringan  melibatkan penyerapan  dan  penyebaran  radiasi  foton. Ketika radiasi THz menembus jaringan sampel, efek  yang  ditibulkan  adalah  hamburan  dan penyerapan oleh molekul yang dapat dipolarisasikan (Malik et al. , 2018).
Teori  kopartemen  untuk  laju  energi  Q dalam biofisika menganggap substansi struktur jaringan  sebagai  suatu  analogi  menarik  yang dapat  menjelaskan  kedalam  suatu  konsep partisi  kompartement,  jadi  ada  kompartemen utama  yang  berfungsi  sebagai  integrtor- integrator.  Integrator  ini    merupakan  tempat proses  teminal  untuk  masukan  dan  keluaran aliran panas dalam jaringan kulit, lemak, tumor
dan otot yang disebabkan oleh laju penerapan spesifik  (SAR)  radiasi  THz  yang  dihubungkan terhadp medan listrik radiasi, sehingga temperatur  akan  naik  selama  penyinaran radiasi  THz  dalam  jaringan  (Fitzgerald et  al. , 2003);(Yu et al. , 2012).
𝑆𝐴𝑅 = 2𝜇 𝑡 𝜎𝐸 2 𝑇 𝜋𝜌𝛿𝜔 2 exp (− 2𝑟 2 𝜔 2 ) exp(− 𝜇 𝑡 𝑧 𝛿 )  (1.1) Parameter-parameter yang mempengaruhi diantaranya adalah
Konduktivitas  listrik  σ  (S/mm),  Kerapatan massa  ρ  (kg/m),  total  koefisien  atenuasi penyerapan dan hamburan μ = μa + μs   (mm -
1 ),  Diameter  lingkar  sumber  THz  w  (mm), Kedaaman  optik  δ  (mm),  Jarak  sumber  daya dengan  permukaan  jaringan  r  (cm),  Medan listrik radiasi THz E (V/mm).
Penelitian ini
menggunakan persamaan-persaman Maxwell untuk
menentukan  kondisi  awal  dan  kondisi  batas dari  suhu  jaringan  biologis  pada  model (Pickwell-MacPherson and Wallace, 2009), (Yu et al. , 2012), (Yang et al. , 2007). 𝜕𝐸 𝜕𝑡 =   ∇ 2 𝐸 +   ∑ 𝐾 𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑄 𝑖 (𝐸, 𝐻, 𝑥, 𝑇),
𝑡 > 0, 0 < 𝑥 < 𝐿                        (1.2) 𝜕𝐻 𝜕𝑡 =   ∇ 2 𝐻 +   ∑ 𝐾 𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑄 𝑖 (𝐸, 𝐻, 𝑥, 𝑇),
𝑡 > 0, 0 < 𝑥 < 𝐿                         (1.3) 𝜕𝑇 𝜕𝑡 =   ∇ 2 𝑇 +   ∑ 𝐾 𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑄 𝑖 (𝐸, 𝐻, 𝑥, 𝑇),
𝑡 > 0, 0 < 𝑥 < 𝐿                      (1.4) 𝑇 (𝑖+1) =   𝑇 𝑖 + 1 6 [𝐾 1 +  2𝐾 2 + 2𝐾 3 +   𝐾 4 ]∆𝑡
(1.5) Pesamaan-persamaan
(1.2-1.4)
merupakan  kondisi  awal  dan  batas  dari persamaan  yang  mewakili  persyaratan  solusi yang memecahkan  persamaan biopanas dengan  memasukkan  faktor  refleksi rf . Persaman-persamaan  ini  digunakan  apabila distribusi temperatur serba sama yang mengisyaratkan  sifat-sifat  fisik  sistem  konstan dalam batasan-batan sistem. Persaman- persaman  ini  akan  dipecahkan  dangan menggunakan metode simulink- matlab dengan diagram  sistematik  komputer  analog  untuk penganalisa diferensial dari persamaan- persamaan tersebut. Pesamaan-persamaan (1.2-1.4)
merupakan solusi untuk menentukan temperatur T yang sangat tergantung pada nilai parameter  konduktifitas  termal  (K 1, K 2 sampai Ki) yang diturunkan dari data hasil eksperimen. Nilai  parameter  K 1, K 2 sampai Ki  tentu membawa  beberapa  ketidakpastian  dari  hasil eksperimen  yang  digunakan  untuk  mengukur temperatur  T [13,14]. Untuk  mendapatkan  niai
K i dengan  tingkat  ketidakpastian  yang  tak bermakna kita harus menggunakan persamaan (1.5) yang merupakan persamaan Runge-Kutta Orde ke Empat.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  secara komputasi biofisik menggunakan Model Simulink-Matlab berbasis
matematika . Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahap seperti yang ditunjukkan pada Gambar.1.
Gambar 1. Diagram tahap penelitian pemodelan distribusi
temperatur

## Menentukan jaringan biologis
Jaringan  sampel  yang  dipilih  adalah jaringan  normal  dan  abnormal  dari  jaringan biologis  sapi  yaitu  jaringan  kulit,  lemak,  tumor dan otot. Berdasarkan data sekunder yaitu data hasil eksperimen dari penelitian yang dilakukan sebelumnya  (Haemmerich et  al. ,  2006).
Parameter  dari  radiasi  THz  dan  jaringan biologis  digunakan  untuk  melihat  interaksi antara  radisi  THz  terhadap  jaringan  dengan teknik komputer analog menggunakan meodel Simulink-Matlab berbasis  matematika  yaitu aplikasi Wolfram Mathematica 9.0 .

## Menetapkan parameter jaringan
Menetapkan parameter-parameter yang  digunakan  untuk  pencitraan  pemetaan
panas  dari  penyerapan  radiasi  THz  terhadap jaringan  biologis  dengan  menggunakan  Model Simulink- Matlab . Tabel 1. Parameter Jaringan Biologis (Aurégan et al. , 2018), (Haemmerich et al. ,
2006) Tipe Parameter Nilai Rentang Frekuensi 0,1 – 1 THz Rentang Daya 10 – 500 Mw Rentang Waktu Picosecon – menit Panjang Gelombang  300 – 3000 µm Bilangan Gelombang 1 – 100 cm -1 Geometri Jaringan Persegi panjang Jenis jaringan Kulit,  lemak,  otot, tumor, kanker Energi Kuantum 0,01 – 100 meV Ketebalan 1 – 25 mm Koofisien Penyerapan (CW) 23,5 – 100 cm -1 Koofisien Penyerapan (FTIR) 58,5 – 500 cm -1
Tabel 2. Parameter radiasi THz (Aurégan et al. , 2018) Parameter Nilai Satuan Panjang Gelombang (50 – 240) Mm Dusasi Pulsa 50 Ps Frekuensi Penulangan Pulsa 2,8 – 11,2 MHz Daya Rata-rata 400 W Puncak  daya 1 MW Lebar relatif minimum garis spectral 3 x 10 -3 - Kerapatan daya rata-rata 1,4 W/cm 2
Tabel  1  menunjukkan  parameter- parameter  jaringan  biologis  sapi  dan  Tabel  2 menunjukkan parameter dari radiasi THz yang berkaitan  dengan  pemodelan  dan  digunakan untuk melihat pengaruh dari penyerapan radiasi THz  terhadap  distribusi  temperatur  pada kedalaman jaringan biologis sapi.

## Membuat Program Simulink-Matlab
Program yang digunakan untuk pemodelan distribusi temperatur adalah Simulink-Matlab dengan  aplikasi Wolfram Mathematica 9.0 . Program ini diterapkan untuk menganalisis  melalui  sistem  dinamis  berbasis Simulink  dengan  model  yang  dibuat  melalui langkah sirkuit analog.
Gambar 2. Diagram  blok  distribusi  termal jaringan biologis menggunakan
sistem Simulink-Matlab .
Gambar 3. Bentuk keluaran dari diagram blok distribusi temperatur menggunakan  sistem Simulink-
Matlab .
Pembuatan program dimulai dari membuat  blok  diagram  distribusi  temperatur dengan  menggunaan  program  Matlab  sperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Program diuji apakah  berhasil  atau  tidak,  jika  berhasil kemudian program ini ditransformasikan kedalam bentuk program matematika sehingga menghasilkan  keluaran  dalam  bentuk  grafik distribusi  temperatur  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 3. Hal ini menunjukkan distribusi temperatur terhadap kedalaman jaringan akibat dari  penyerapan  radiasi  THz  oleh  jaringan biologis  sapi  (Handayani,  Tambunan  and Hamdi, 2018).
Gambar 4. Diagram alir proses pelaksanaan sistem Simulink-Matlab
Gambar 5. Flowchart
Simulasi distribusi temperatur penyerapan radiasi THz terhadap jaringan biologis sapi
Gambar 4 menjelaskan langkah selanjutnya  yaitu  membuat  program  berbasis pemodelan  pemetaan  panas  dengan  program simulink-matlab menggunakan  data  hasil eksperimen  penelitian  sebelumnya  sebagai data  sekunder  dan  diagram  blok  yang  telah dibuat (Usman, Okta and Tambunan, 2017),(Malik  and  Pekanbaru,  2017).  Program ini kemudian ditransformasikan kedalam bentuk program  matematika  menggunakan  aplikasi
Wolfram Mathematica 9.0 , sehingga
menghasilkan  program  simulasi  distribusi temperatur.  Program    ini  dijalankan  sesuai dengan flowchart seperti pada Gambar 5.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Radiasi  THz  yang  datang  terhadap permukaan jaringan dianggap sebagai sumber titik  yang  memancarkan  energi  dalam  bentuk panas  yang  menyebar  dengan  pola  lingkaran (Dewi  and  Hamdi,  2019).  Pola  penyebaran panas yang dihasilkan dirasiokan dalam bentuk kontur  warna,  mulai  dari  rasio  dengan temperatur  rendah  hingga  tinggi  (Jingga- Merah) (Usman, Okta and Tambunan, 2017).

## Pemetaan Panas pada Jaringan Lemak
Gambar 6. Pemetaan  Panas  pada  Jaringan Lemak
Gambar 6 merupakan pemetaan panas pada Lemak dengan Frekuensi radiasi 0,1 THz dan  Daya  50  mW  dari  radiasi  THz  yang tembakkan  pada  jaringan  lemak  dengan frekuensi  0,1  THz  dan  daya  50  mW  sudah menunjukkan terjadinya perubahan temperatur dengan perbedaan kontur warna yang kontras dari  rasio  temperatur.  Sumber  panas  pada jaringan  lemak  ditunjukkan  oleh  warna    Hijau dengan rasio 0,25 T/25 o C temperaturnya 6,25 o C,  suhu  akan  semakin  menurun  seiring dengan  penyebaran  panas  yang  dihasilkan (Kim,  2004).  Perubahan  suhu  terjadi  pada temperatur 4,25 o C dengan rasio 0,17 T/25 o C dan  kontur  warna  jaringan  berubah  menjadi Kuning,  kemudian    pada  rasio  0,1  T/25 o C kontur warna jaringan berubah menjadi Jingga pada suhu 2,5 o C hingga temperaturnya menjdi 0 o C.
Pemetaan Panas pada Jaringan Kanker Kulit.
Gambar 7. Pemetaan  Panas  pada  Jaringan Kanker
Gambar  7  menunjukkan  radiasi  THz yang  ditembakkan  pada  jaringan  Kanker  Kulit dengan  dengan  frekuensi  0,5  THz  dan  daya 150  mW  menunjukkan  terjadinya  perubahan suhu dengan temperatur pada sumber titik 10,8 o C  dengan  rasio  0,432  T/25 o C  menghasilkan kontur  warna  Toska,  kemudian  temeratur berubah pada suhu 9,45 o C dengan rasio 0,378 T/25 o C dan kontur warna jaringan menjadi Hijau, selanjutnya  temperatur  menjadi  4,5 o C  pada rasio  0,18 T/25 o C menghasilkan kontur warna Kuning,  hingga  pada  akhirnya  kontur  warna jaringan  berubah  menjadi  Jingga  pada  rasio 0,144  T/25 o C  dengan  temperatur  suhu  3,6 o C sampai temperatur 0 o C.

## Pemetaan Panas pada Jaringan Otot
Gambar 8. Pemetaan  Panas  pada  jaringan Otot  dengan  frekuensi  radiasi 0,75 THz dan daya 150 mW.
Gambar  8  Pemetaan  Panas  pada jaringan  otot  menglami  perubahan  temperatur yang  ditunjukkan  dengan  perubahan  kontur warna  yang  lebih  banyak.  Hal  ini  dipengaruhi oleh semakin besar frekuensi radiasi THz yang digunakan  dengan  daya  pancaran  yang  besar maka  akan  menghasilkan  energi  panas  yang lebih  besar  di  sumber  titik  (Handayani, Tambunan  and  Hamdi,  2018)  dan  menyebar kedalam  jaringan  dengan  temperatur  yang
semakin kecil sesuai dengan karakteristik serat dari jaringan otot tersebut (Haemmerich et al. , 2006). Pemetaan panas jaringan otot ditunjukkan  dengan  kontur  warna  Biru  pada sumber  titik  dengan  temperatur  16,88 o C  dan rasio 0,675 T/25 o C, kemudian panas menyebar dengan  temperatur  yang  semakin  menurun yaitu  13,50 o C  dengan  rasio  0,54  T/25 o C dengan kontu warna Toska, pada kontur warna Hijau  menunjukkan  rasio  0,459  dengan  suhu 11,40 o C,  selanjutnya  panas  berubah  pada batas rasio temperatur 0,216 T/25 o C pada suhu 5,40 o C    menjadi  warna  Kuning  dan  terakhir perubahan  kontur  warna  menjadi  Jingga  pada rasio 0,081 T/25 o C dan suhu 2,03 o C.

## Pemetaan Panas pada Jaringan Tumor
Gambar 9. Pemetaan  Panas  pada  jaringan Tumor
Radiasi  THZ  yang  terserap  pada jaringan  tumor  pada  Gambar  9  menghasilkan pemetaan  panas  dengan  kontur  warna  yang lebih  kontras  dari  pada  jaringan  biologis lainnya. Pancaran radiasi THz dengan frekuensi 1 THz dan daya yang lebih besar 150 mW  menghasilkan  energi  yang  besar  dengan temperatur yang tinggi pada sumber titik (Dewi and  Hamdi,  2019).  Hal  ini  ditunjukkan  pada rasio temperatur yang tinggi 0,9 T/25 o C dengan kontur warna Merah 22,50 o C; (0,864 T/25 o C , T = 21,6 o C, Merah muda); (0,792 T/25 o C, 19,8 o C Biru) ; (0,54 T/25 o C, T = 13,5 o C;  Toska) ; (0,468  T/25 o C,  T  =  11,7 o C  Hijau)  ;  (  0,324 T/25 o C, T = 8,1 o C Kuning) ; (0,18 T/25 o C, T = 4,5 o C Jingga).

## SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah bahwa pada saat penetrasi jaringan oleh radiasi THz, jaringan lemak menyerap energi lebih kuat dibandingkan jaringan kulit, tumor dan otot. Hal ini dikarenakan frekuensi radiasi THz mendekati  rentang  frekuensi  air,  sedangkan struktur jaringan lemak bersifat lebih encer dan identik  dengan  air,  sehingga  jaringan  lemak
lebih mudah menyerap energi radiasi THz yang dipancarkan.
Penetrasi  jaringan  oleh  radiasi  THz menyebabkan  terjadinya  peningkatan  suhu sehingga mempengaruhi produksi panas pada jaringan. Hasil pemetaan panas  pada  jaringan menunjukkan  bahwa  tumor  memiliki  produksi panas  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  jaringan biologis  sapi  yang  lain.  Hal  ini  dikarenakan perubahan temperatur disetiap titik sangat kecil sehingga perbedaan panas disetiap perubahan temperaturnya  lebih  banyak,  yang  ditunjukkan oleh  perubahan  kontur  warna  pada  jaringan tumor.
Saran  bagi  penelitian  selanjutnya adalah  agar  penelitian  selanjutnya  dapat melakukan  simulasi  pemetaan  panas  dengan frekuensi  dan  daya  yang  sama  terhadap jaringan  yang  sama  namun  dengan  kondisi yang berbeda (jaringan normal dan abnormal), sehingga  lebih  mudah  membedakan  jaringan normal dan jaringan yang terindikasi abnormal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Bapak DR. Muhammad  Hamdi, M. Si dan  Bapak  Prof.  DR.  Juandi  M,  M.  Si,  yang telah banyak meluangkan waktu untuk membimbing, mengarahkan penulis mulai awal penelitian hinggga selesai dan kepada Program studi Magister Fisika Universitas Riau.

## DAFTAR RUJUKAN
Aurégan,  J.  C. et  al. (2018)  ‘Correlation between  skin  and  bone  parameters  in women with postmenopausal osteoporosis:  A  systematic  review’, EFORT Open Reviews , 3(8), pp. 449 – 460. doi: 10.1302/2058-5241.3.160088.
Betzalel,  N.,  Feldman,  Y.  and  Ishai,  P.  Ben
(2017) ‘The Modeling of the Absorbance  of  Sub-THz  Radiation  by Human  Skin’, IEEE  Transactions  on Terahertz  Science  and  Technology , 7(5), pp. 521 –528. doi: 10.1109/TTHZ.2017.2736345.
Chen, H. et al. (2013) ‘The diagnosis of human liver  cancer  by  using  THz  fiber- scanning  near-fi eld  imaging’, Chinese Physics  Letters ,  30(3),  pp.  2 –4.  doi: 10.1088/0256-307X/30/3/030702.
Dewi, R. and Hamdi, M. (2019) ‘PENCITRAAN TERMAL  TERHADAP  PEMETAAN RADIASI’, 1(1), pp. 11–21.
Fitzgerald,  A.  J. et  al. (2003)  ‘Catalogue  of human  tissue  optical  properties  at terahertz  frequencies’, Journal  of Biological  Physics ,  29(2 –3),  pp.  123– 128. doi: 10.1023/A:1024428406218.
Haemmerich,  D. et  al. (2006)  ‘In  vitro
measurements
of temperature- dependent specific heat of liver tissue’,
Medical  Engineering  and  Physics , 28(2), pp. 194 –197. doi: 10.1016/j.medengphy.2005.04.020. Handayani, M., Tambunan, W. and Hamdi, M. (2018) ‘ANALISIS KONDUKSI TERMAL  JARINGAN  SAPI  DALAM
INTERVAL’, 3(2), pp. 21–24.
Kim,  A.  D.  (2004)  ‘Transport  theory  for  light propagation in biological tissue: erratum’, Journal of the Optical Society of  America  A ,  21(8),  p.  1585.  doi: 10.1364/josaa.21.001585.
Malik,  U. et  al. (2018)  ‘Heat  transfer  and mapping of THz radiation absorption in biological  tissue  using  Mathematica based  Simulink  transform’, Malaysian Journal  of  Fundamental  and  Applied Sciences ,  14(4),  pp.  500 –508.  doi: 10.11113/mjfas.v14n4.1074. Malik,  U.  and  Hamdi,  M.  (2015)  ‘PREDIKSI
TRANSFER PANAS RADIASI TERAHERTZ DALAM ANALOG
SNF2015-V-45 SNF2015-V- 46’, IV, pp.
45 –50.
Malik,  U.  and  Pekanbaru,  K.  B.  (2017)
‘PEMODELAN SATU SIKLUS RADIASI GELOMBANG TERAHERTZ’,
(April), pp. 1011 –1017. Nishikawa, K. and Maruani, J. (2013) Quantum Systems  in  Chemistry  and  Physics: Progress in Methods and Applications . Pickwell-MacPherson,  E.  and  Wallace,  V.  P. (2 009)  ‘Terahertz  pulsed  imaging-A potential  medical  imaging  modality?’, Photodiagnosis and Photodynamic Therapy ,  6(2),  pp.  128 –134.  doi: 10.1016/j.pdpdt.2009.07.002. Road,  S.  and  Kingdom,  U.  (2016)  ‘Version  of attached  le :  Catalogue  of  Human Tissue Optical Properties at’, 44(June),
pp. 0 –6.
Sadegh, I. and Transition, J. (2017) ‘Transition of diatomic molecular oscillator process in THz region’, (2010), p. 24382. Shiraga,  K. et  al. (2014)  ‘Characterization  of dielectric  responses  of  human  cancer cells in the terahertz region’, Journal of Infrared,  Millimeter,  and  Terahertz Waves ,  35(5),  pp.  493 –502.  doi: 10.1007/s10762-014-0067-y. Truong,  B.  C.  Q. et  al. (2018)  ‘Concentration analysis of breast tissue phantoms with terahertz  spectroscopy’, Biomedical Optics  Express ,  9(3),  p.  1334.  doi: 10.1364/boe.9.001334. Usman, M., Okta, T. and Tambunan, W. (2017) ‘JARINGAN  BIOLOGI  PADA  SAPI’, 3(November), pp. 23 –26.
Yang,  D. et  al. (2007)  ‘Expanding  the  bioheat equation to include tissue internal water evaporation  during  heating’, IEEE Transactions on Biomedical Engineering ,  54(8),  pp.  1382 –1388. doi: 10.1109/TBME.2007.890740. Yu,  C. et  al. (2012) ‘The potential of terahertz imaging for cancer diagnosis: A review of investigations to date.’, Quantitative imaging in medicine and surgery , 2(1), pp.  33 –45.  doi:  10.3978/j.issn.2223- 4292.2012.01.04.