## AKTA KIMIA

## INDONESIA
Studi Interaksi Materi Elektron Al 2 O 3 dengan Simulasi Monte Carlo dan wet-STEM

## Electron Tomography
Firman Septiyanto, R 1 ; Affifah,I 2
1 Jurusan Pendidikan Fisika, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa. Serang, Banten 2 Jurusan Pendidikan Kimia, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa. Serang, Banten

## Abstract
Materials  science  and  biology  are  both  fields  that  require  a  three-dimensional  (3D) structure characterization method. Tomography is an efficient tool for analyzing the three- dimensional structure of a material. The principle is based on the acquisition of a series of projected  images  at  different  tilt  angles,  and  on  the  calculation  of  the  three-dimensional (3D)  volume  reconstruction  (tomogram)  using  a  special  algorithm.  Various  studies  have been  developed  to  perform  electron  tomography  in  Environmental  Scanning  Electron Microscopy (ESEM), which provides access to the observation of hydrated samples in an aquatic  environment.  In  this  study  we  present  the  feasibility  of  tomography  on  wet materials,  namely  Al2O3  compounds  by  simulating  electron  material  interactions.  From these  simulations,  we  determine  the  optimum  detectable  thickness  of  water  in  the  wet material which is calculated by Monte Carlo simulation.
Keywords: Al 2 O 3, Tomography, Monte Carlo Simulation, wet-STEM

## Abstrak
Sains  material  dan  ilmu  biologi  merupakan  kedua  bidang  ilmu  yang  memerlukan  suatu  metode karakterisasi struktur tiga dimensi (3D). Tomografi merupakan alat yang efisien untuk menganalisis struktur  tiga  dimensi  suatu  material.  Prinsipnya    didasarkan  pada  perolehan  serangkaian  gambar proyeksi  pada  sudut  kemiringan  yang  berbeda,  dan  pada  perhitungan  volume  rekonstruksi  tiga dimensi (3D) (tomogram) menggunakan algoritma khusus. Berbagai penelitian telah dikembangkan untuk melakukan tomografi elektron dalam Environmental Scanning Electron Microscopy (ESEM) , yang menyediakan akses ke pengamatan sampel terhidrasi di lingkungan air. Pada penelitian ini kami  menyajikan  kelayakan  tomografi  pada  material  basah  yaitu  senyawa  Al 2 O 3 dengan  simulasi interaksi  materi  elektron.    Dari  simulasi  tersebut,  kami  menentukan  ketebalan  optimum  air  yang dapat dideteksi pada material basah yang dihitung melalui simulasi Monte Carlo.
Kata kunci: Al 2 O 3, Tomografi, Simulasi Monte Carlo, wet-STEM

## 1. Pendahuluan
Beberapa jenis material mengandung atau  tersebar  dalam  air  selama  prosesnya,
baik  itu  material  organik  maupun  anorganik [1]. Misalnya, sel biologis mengandung fraksi air  yang  tinggi.  Suspensi  lateks,  terdiri  dari

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
partikel  polimer  yang  terdispersi  dalam  air, digunakan  untuk  berbagai  aplikasi,  di antaranya  untuk  cat,  lem  atau  sebagai pengikat  untuk  superinsulator[2].  Pada material  anorganik  terdapat  bahan  yang dalam  prosesnya  harus  terdispersi  dalam cairan, salah satu contohnya pada beberapa keramik,  untuk  mendapatkan  keramik dengan  kepadatan  yang  tinggi  diperlukan proses  dispersi  menggunakan  cairan  dan surfaktan [3] [4].
Keramik  melibatkan  nanopartikel yang  disintesis  langsung  dalam  cairan, melalui proses kimia atau fisik. Dalam semua kasus, pemahaman lengkap tentang dispersi dalam  suspensi  berguna  untuk  memahami sifat  material.  Pada  skala  nano  dan mesoscales,  mikroskop  elektron  adalah teknik  kunci  [5].  Mikroskopi  elektron pemindaian lingkungan ( Environmental Scanning  Electron  Microscopy-ESEM )  bisa juga  digunakan  untuk  mempelajari  suspensi cair. Dengan pemompaan diferensial, tekanan dalam ruang sampel dapat mencapai beberapa puluh Torr. Penggunaan tahap Peltier dalam ESEM memungkinkan untuk  mengamati  objek  dalam  keadaan terhidrasi  sepenuhnya  [6][7].  Kondensasi dan  penguapan  air  dapat  dilakukan  di
tempat  dengan  mengubah tekanan di  ruang sampel.  Material  basah  berhasil  diamati  di ESEM menggunakan elektron  sekunder  atau detektor  elektron  hamburan  balik  [7], kumpulan  detektor  yang  ditempatkan  di bawah tetesan cairan telah terbukti menjadi mode observasi yang efisien [8].
Tomografi merupakan alat karakterisasi  kunci  dalam  ilmu  material  dan ilmu  biologi.  Prinsip  tomografi  didasarkan pada perolehan serangkaian gambar proyeksi  pada  sudut  kemiringan  yang berbeda,  dan  pada  perhitungan  volume rekonstruksi  tiga  dimensi  (3D)  (tomogram) menggunakan  algoritma  khusus  [9].  Bogner dkk  [8]  telah  menjelaskan  kegunaan kombinasi  STEM-in-SEM  dan  ESEM,  dan  ide ini  berada  di  balik  pengembangan  mode pencitraan  STEM  basah.  Reimer  dkk  telah menandai  sampel  tertentu  dalam  berbagai mode  transmisi  dan  telah  menyoroti pelebaran  berkas  melalui  ketebalan  sampel. Mereka  telah  menunjukkan  bahwa  resolusi, yang  berhubungan  langsung  dengan  ukuran probe,  dikenakan  efek  atas-bawah  [10]. Penggunaan  sampel  tipis  dengan  demikian menghasilkan  resolusi  yang  lebih  baik, menghindari probe melebar melalui ketebalan sampel.

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Pada  penelitian  sebelumnya  telah dilakukan  analisis  terhadap  penentuan lapisan  air  minimum  pada  sampel  MCM-41 menggunakan  wet-STEM  [11].  Konfigurasi Scanning  Transmission  Electron  Microscopy (STEM) pada Environmental Scanning Electron  Microscopy  (ESEM) memberikan pendekatan baru untuk karakterisasi struktur  3D  material  dan  mengoptimalkan kompromi  antara  tingkat  resolusi  beberapa puluh nm dan ukuran tomogram yang besar karena  ketebalan  transparansi  yang  tinggi. Selain  itu,  STEM  memungkinkan  transmisi observasi  2D  sampel  basah  dalam  ESEM dengan  mengontrol  suhu  sampel  dan tekanan air lingkungan sampel [11].
Alumina,  atau  Aluminium  Oksida (Al 2 O 3 ) adalah senyawa kimia yang terutama dikenal  karena  penggunaannya  dalam produksi aluminium - logam yang diperkirakan  akan  tumbuh  signifikan  dalam kemajuan  menuju  ekonomi  rendah  karbon.
Alumina
menghadirkan sejumlah karakteristik  yang  tidak  hanya  membuatnya ideal  untuk  aluminium, tetapi  juga  berharga dalam  berbagai  aplikasi  lain,  mulai  dari bahan abrasif hingga keramik yang direkayasa [12].
Dalam penelitian ini, kami melakukan studi  pengukuran  melalui  simulasi  interaksi materi  elektron  untuk  tomografi  elektron  di ESEM, yang memungkinkan akuisisi rangkaian  gambar  pada  sampel  basah. Contoh  yang  digunakan  adalah  material alumina  yang  banyak  digunakan  dalam rekayasa  keramik  di  industri.  Lalu,  simulasi Monte Carlo akan digunakan untuk memperkirakan  jumlah  optimum  air  yang dapat dideteksi pada sampel basah tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Metode  Penelitian  ini  adalah  simulasi yang  menggunakan  software  Hurricane, yang  bisa  diinstall  di  komputer  atau  laptop dengan minimal spesifikasi windows XP atau windows  7.  Sebelum  tahun  2015,  simulasi menggunakan  hardware  USB  Hurricane berbayar ini cukup dipasangkan pada laptop atau  komputer,  tetapi  saat  ini  produsen Hurricane  Monte  Carlo  ini  memutuskan bahwa  produk  ini  gratis  untuk  publik  dan cukup  mendownload  di  website  resminya, sehingga  tidak  menggunakan  hardware  USB lagi.
Dalam  simulasi  ini  perlu  diperhatikan parameter  parameter  penting  pada  teknik tomografi STEM.

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82

## 2.1 Teknik Tomografi-STEM
Teknik  tomografi  elektron  tomo-STEM terdiri  dari  tiga  bagian  utama,  yaitu  :  (a) tilting  system (sistem  miring),  (b)    sistem untuk menjaga area tujuan agar tetap dalam bidang  pandang,  (c)  sistem  deteksi  [13]. Fungsi  dari  bagian-bagian  tersebut  adalah sebagai  berikut  :  (a) tilting  system merupakan ruang mikroskop besar memungkinkan pengenalan sistem piezoelektrik  untuk  rotasi  lebih  dari  360°  di sekitar  sumbu  horizontal;  rotasi  dilakukan dengan  akurat.  (b)  Sistem  untuk  menjaga area  yang  diminati  dalam  bidang  pandang: sistem  piezoelektrik  translasi  digunakan untuk  menempatkan  area  yang  diinginkan pada  posisi  eucentric  sebelum  akuisisi  seri gambar.  Kemudian,  penentuan  posisi  yang
bagus dari area yang diminati selama akuisisi dipastikan  oleh  gerakan  tahap  mikroskop biasa.  (c)  Sistem  deteksi:  untuk  kondisi pencitraan  STEM  basah,  detektor  annular didedikasikan untuk hamburan balik. Koleksi elektron  dikeluarkan  dari  posisinya  dan ditempatkan di bawah sampel tipis, elektron tersebar (ditransmisikan secara tidak langsung) melalui sampel. Seluruh perangkat dikendalikan dan disesuaikan melalui antarmuka perangkat lunak LabView.
Setiap  seri  mikrograf  diperoleh  dalam mode  STEM-in-SEM  dalam  bidang  gelap melingkar kondisi dengan detektor ditempatkan  di  bawah  sampel  yang berputar.  Struktur  tiga  dimensi  kemudian direkonstruksi menggunakan perangkat lunak tradisional termasuk TomoJ [13].
Gambar 1. Skema alat tomo-STEM [13]

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
2.2 Metode, Kondisi dan Parameter Simulasi
Pada penelitian ini, kami menggunakan metode  pengumpulan  hamburan  elektron menggunakan software Hurricane dari SAMx ( http://www.samx.com/index.html.fr ) dengan  simulasi  Monte  Carlo.  Penelitian  ini juga  sebelumnya  pernah  dilakukan  dengan menggunakan  simulasi  Monte  Carlo  dengan software  Hurricane  dengan  material  MCM- 41  [11][9]  ,    Sebelum  dilakukan  simulasi, langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah penentuan  sampel,  dapat  berupa  senyawa murni  maupun  campuran.  Senyawa  yang digunakan  adalah  alumina  (Al 2 O 3 ),  dengan lapisan  air  dan  tanpa  lapisan  air  yang  akan dilihat  melalui  simulasi.  Kami  memasukkan senyawa  alumina  dengan  memilih  menu senyawa  yang  sudah  disediakan  pada software  Hurricane ,  yang  mengandung berberapa  informasi  terkait  senyawa  yang akan  digunakan  dalam  simulasi.  Kami menggunakan  tegangan  akselerasi  30  keV untuk simulasi seperti yang ditetapkan untuk eksperimen.  Parameter  simulasi  mencakup kemampuan  untuk  menentukan  jumlah
lintasan  maksimum  yang  dicapai  selama simulasi.  Kami  memilih  100.000  lintasan untuk  simulasi  dan  biasanya  semakin  tinggi jumlah  lintasannya  semakin  lambat  proses simulasi.  Struktur  sampel  yang  digunakan dalam  simulasi  memenuhi  kriteria:  x  =  5000 nm,  y  =  5000  nm,  dan  untuk  sumbu  z digunakan variasi variabel ketebalan dari 200 nm hingga 4000 nm.
Mode  simulasi  batch  telah  dirancang khusus  untuk  memungkinkan  beberapa simulasi  dilakukan  secara  berurutan  dan sekaligus,  dengan  atau  tanpa  variasi ketebalan  endapan.  Ini  sangat  berguna ketika  simulasi  harus  dilakukan  saat mengubah  salah  satu  parameter  simulasi. Untuk  simulasi  dalam  pekerjaan  ini, digunakan  endapan  cair  berbentuk  bola dengan  jari-jari  1000  nm  dan  ketebalan dengan  variasi  lapisan  cair  pada  10  nm,  20 nm,  30  nm,  50  nm,  100  nm.  Untuk penentuan  ketebalan  lapisan  air  optimum, kami  mengatur  variasi  kontras  sebesar  5  %. Adapun  berikut  tahapan  flowchart  pada penelitian ini sebagai berikut.

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Gambar 2 Flowchat Tahapan Simulasi Monte Carlo

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1  Penentuan  ketebalan  lapisan  air optimum  dengan  variasi  ketebalan  sampel Al 2 O 3
Disini  kami  membahas  hasil  simulasi Monte  Carlo  pada  kotak  komputasi  yang berisi  film  tipis  alumina  dengan  ketebalan yang bervariasi. Dan dilapisi oleh air dengan variasi ketebalan juga.
Jumlah  elektron  yang  terkumpul  pada simulasi  Monte  Carlo  dengan  variasi ketebalan  lapisan  air  pada  sampel  alumina (Al 2 O 3 ) dapat dilihat pada  gambar  2.  Jumlah elektron yang digunakan adalah 100.000 dan jumlah rata-rata elektron  dikumpulkan pada sudut hamburan yang telah ditentukan yaitu di antara sudut 14° - 40° [9].

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Gambar 3 . Jumlah rata-rata elektron yang dikumpulkan pada sudut hamburan antara 14° - 40° pada material alumina (Al 2 O 3 ) dengan variasi ketebalan lapisan air.
Gambar  3  menyajikan  lapisan  air optimum yang dapat dideteksi dan menunjukkan bahwa Alumina (Al 2 O 3 ) dengan ketebalan  500  nm  memiliki  titik  maksimal jumlah  elektron  yang  terkumpul.  Hal  ini
menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah elektron hamburan yang dapat masuk dalam medan  gelap  berbentuk  lingkaran  maka semakin kecil jumlah elektron yang terkumpul  pada  ketebalan  di  atas  500  nm.

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Hal  ini  bisa  terjadi  karena  semakin  besar ketebalan  Al 2 O 3 ,  jumlah  elektron  yang ditangkap  semakin  sedikit  karena  banyak elektron yang dipantulkan keluar dari medan gelap berbentuk lingkaran. Jika kita memaksimalkan  ketebalan  Al 2 O 3 dari  0 sampai  dengan  500  nanometer,  perbedaan untuk  setiap  ketebalan  air  akan  diketahui masing-masing. Dari sini kita bisa menentukan ketebalan air yang optimal.
Penelitian  terdahulu  dengan  sampel berbeda  (MCM-41)  menyebutkan  bahwa kurva  untuk  ketebalan  lapisan  air  yang berbeda semuanya memiliki bentuk keseluruhan  yang  sama,  dengan  nilai maksimum ketebalan MCM-41 (sama dengan 2 μm ) [9]. Untuk ketebalan MCM-41 yang  lebih  tipis  dari  1  μm,  jumlah  elektron meningkat  karena  peningkatan  ketebalan sampel  menyebabkan  peningkatan  jumlah peristiwa  hamburan  dan  sudut  hamburan. Sebaliknya  untuk  MCM-41  yang  lebih  tebal dari  2  μm,  maka peningkatan  jumlah peristiwa  hamburan  masih  mengarah  ke peningkatan  sudut  hamburan,  yang  akan melebihi sudut pengumpulan maksimum [9], [11].
Dalam  kasus  alumina  (Al 2 O 3 ),  jumlah elektron  yang  terkumpul  akan  meningkat sampai  ketebalan  alumina  500  nm  dan mengalami  peningkatan  sudut  hamburan seiring dengan kenaikan hamburan elektron. Untuk  ketebalan  sampel  di  atas  500  nm, sudut  pengumpulan  akan  lebih  dari  40° sehingga  akan  menginduksi  penurunan pengumpulan elektron.
Jumlah  elektron  yang  keluar  dari sampel sedikit dipengaruhi oleh lapisan air di atasnya. Tidak ada hal lain yang mempengaruhi jumlah elektron yang dikumpulkan oleh detektor. Oleh karena itu, dimungkinkan  untuk  menghitung  lapisan  air optimal  di  mana  elektron  dapat  dideteksi pada  setiap  ketebalan material dari  simulasi Monte Carlo.
3.2 Variasi kontras ( Contrast Variation )
Ketika  tekanan  parsial  air  dinaikkan, maka  air  mengembun  pada  sampel,  yang menghasilkan  variasi  kontras.  Perubahan kontras  yang  diharapkan  antara  kondisi kering  dan  basah  ditunjukkan  pada  Gambar 3.  Hal  ini  memberikan  informasi  mengenai kemungkinan  mendeteksi  lapisan  air  pada Al 2 O 3 .  Untuk  penentuan  ketebalan  optimal air,  kami  telah  menetapkan  variasi  kontras harus lebih besar dari 5% [11] [9].

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Gambar 4 . Variasi kontras yang diharapkan dari kondisi kering hingga basah, dalam fungsi ketebalan matriks Al 2 O 3
Dari Gambar 4, kita dapat menentukan lapisan  air  optimum  yang  dapat  dideteksi dengan  mengambil  nilai  ketebalan  Al 2 O 3 dengan  variasi  kontras  lebih  dari  atau  sama dengan  5%  hasilnya  ditunjukkan  pada gambar  4.  Variasi  kontras  optimal  telah dipilih pada 5%. Kondisi kering hingga basah ditunjukkan  dengan  semakin  besarnya ketebalan  Al 2 O 3 .  Variasi  Kontras  5% diindikasikan  untuk  setiap  ketebalan  Al 2 O 3 .
Ketebalan  air  optimum  yang  diperoleh  dari variasi  kontras  telah  ditentukan  pada masing-masing ketebalan sampel.
Variasi  kontras  dihitung  dari  simulasi Monte  Carlo  untuk  menjelaskan  bagaimana
suatu wilayah tertentu dapat dibedakan dari lapisan air. Rumus yang digunakan adalah
di  mana  n dry dan  n wet berhubungan  dengan jumlah  elektron  yang  terkumpul  di  wilayah yang  diinginkan  dengan  tanpa  lkapisan  air dan pada lapisan air murni dengan ketebalan yang sama [14].
Pada ketebalan tertentu suatu material,  semakin  tebal  material  semakin besar ketebalan optimum air yang didapatkan,  artinya  pada  keadaan  tersebut jumlah  hamburan  elektron  yang  tertangkap semakin  besar  sehingga  kontras  gambar yang didapatkan semakin jelas.
Variasi Kontras = 𝑁 𝑑𝑟𝑦− 𝑁 𝑤𝑒𝑡 𝑁 𝑑𝑟𝑦 × 100%

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Gambar 5. Variasi kontras pada Al 2 O 3 saat elektron dikumpulkan pada lapisan air optimum
Ketebalan  lapisan  air  optimum  yang dapat  dideteksi  adalah  sebesar  20  nm,  30 nm, dan 50 nm pada Al 2 O 3 dengan ketebalan masing-masing  350  nm,  375  nm,  dan  425 nm. Menariknya, hubungan antara ketebalan air  optimum  dan  ketebalan  sampel  Al 2 O 3 bersifat  linier  (seperti  yang  diperlihatkan pada gambar 5). Pada Gambar 5 diambil tiga dari  lima  data  kebalan  air,  ketiga  data  yang diambil  merupakan  data  yang  menunjukkan kelinieran sempurna. Pada Gambar 5 ini juga merupakan  hubungan  antara  nilai  optimum air  dengan  ketebalan  Al 2 O 3 menunjukkan bahwa  semakin  besar  ketebalan  Al 2 O 3 maka semakin  besar  pula  nilai  optimum  air  yang dibutuhkan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa semakin besar ketebalan Al 2 O 3 dan air maka jumlah  elektron  yang  ditangkap  air  pada
medan  gelap  annular  semakin  besar.  Hal  ini sangat  berkaitan  erat  dengan  penelitian sebelumnya,  pada  material  lain  (MCM-41) menunjukkan  hasil  kelinearan  tersebut  [11]. Namun, ketebalan optimal air hanya tersedia sampai  dengan  ketebalan  0,5  mikrometer Al 2 O 3 dan 50 nm air. Jika ketebalan Al 2 O 3 dan air  ditambahkan  terus  menerus,  semakin banyak  elektron  yang  dipantulkan  dari medan  gelap  berbentuk  lingkaran.  Dengan demikian  kontras  gambar  yang  diperoleh semakin tidak jelas.
3.3  Simulasi  lintasan  elektron  Monte  Carlo dari volume interaksi
Dari  rumus  Kanaya-Okayama  yang ditunjukkan  pada  persamaan  (1),  kita  dapat menentukan dimensi volume interaksi bahan sederhana  yaitu  Karbon.  Secara  paralel,
simulasi  Monte  Carlo  pada “ bulk  material ” menyediakan  lintasan  elektron,  yang  mana pembatasnya  adalah  volume  interaksi (seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  5 untuk contoh Al 2 O 3 ). Kami memiliki beberapa  parameter  ketebalan  bahan dengan struktur sampel kotak komputasi: x = 33.000  nm,  y  =  33.000  nm,  dan  z  =  20.000 nm. Parameter ini digunakan untuk mendapatkan dimensi volume interaksi.
Pada karbon, dimensi volume interaksi dari  simulasi  Monte  Carlo  ditemukan  sama dengan  8  mikron,  yang  sesuai  dengan  apa yang dapat diperoleh dengan rumus Kanaya- Okayama  (9  mikron).  Ini  memvalidasi  cara kami  menggambar  batas  volume  interaksi dari  hasil  Monte  Carlo,  dan  ini  juga memungkinkan  untuk  menentukan  dimensi volume  interaksi  untuk  semua  materi  yang dipelajari.  Jelasnya, ukuran  volume  interaksi merupakan  fungsi  yang  kuat  dari  energi pancaran datang serta struktur dan
kepadatan  bahan  kimia.  Berikut  Rumus Kanaya Okayama
𝑅 = 0.0276𝐴𝐸 1.67 𝑍 0.89 (1)
Dimana,
R : dimensi interaction volume A : massa atom relatif (g/mol)
Z : nomor atom
 : kerapatan (g/cm) 2
E : Energi sinar datang (keV)
Gambar  6  memperlihatkan  lintasan elektron  yang  digunakan  untuk  menghitung dimensi  volume  interaksi  atau  kedalaman yang  dapat  dicapai  elektron  seperti  yang ditunjukkan  pada  simulasi  Monte  Carlo. Ketika  sinar  datang  ditembakkan,  maka elektron tersebut akan berhamburan ditandai  dengan  jejak  elektron,  Simulkasi Monte  Carlo  ini  menjelaskan  adanya  jejak jejak  elektron  yang  ditembakkan  oleh  sinar datang dengan energi 30 kV.

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Gambar 6. Simulasi lintasan elektron Monte Carlo dari volume interaksi di Al 2 O 3 sebagai fungsi dari energi pancaran datang 30 keV dengan ketebalan sampel 20.000 nm.
4. Kesimpulan
Simulasi  kontras  gambar  di STEM-in- SEM yang  mensimulasikan  konfigurasi eksperimental  telah  diselidiki.  Perangkat lunak  khusus  berdasarkan  metode  Monte Carlo  (Hurricane  software)  telah  digunakan untuk  menghitung  jalur  100.000  elektron. Dengan simulasi Monte Carlo tersebut, kami telah  dapat  menghitung  ketebalan  lapisan air  optimum  yang  dapat  dideteksi  pada beberapa material. Hubungan antara ketebalan lapisan air optimum dan ketebalan  sampel  dianggap  linier,  tetapi persamaannya  bergantung  pada  struktur kimia  sampel  dan  kepadatannya.  Hubungan
empiris  antara  ketebalan  lapisan  air optimum  dan  lapisan  sampel,  yang  juga melibatkan  ukuran  volume  interaksi  dan kepadatan sampel. Dalam karya selanjutnya, menarik  untuk  menguji  validitas  persamaan empiris  yang  kami  tentukan,  misalnya dengan menganalisis perilaku material baru.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  seluruh  pihak  yang  terkait  yang membantu  proses  penelitian  ini,  khususnya kepada  Prof.  Karine  Masenelli  Varlot  - MATEIS INSA Lyon France, dan Dr.Eng. Ferry Iskandar, M. Eng - ITB Bandung.
Sinar Elektron datang Elektron yang terkumpul Jejak Elektron

## Septiyanto, dkk. Akta Kimia Indonesia 6(1), 2021, 69-82
Daftar Pustaka
[1] J. Xiao, G. Foray, and K. Masenelli-
Varlot, “Analysis of liquid suspensions using scanning electron microscopy in transmission: estimation of the water film thickness using Monte – Carlo simulations,” J. Microsc. , vol. 269, no.
2, pp. 151 – 160, 2018, doi:
10.1111/jmi.12619.
[2] G. Foray, S. Cardinal, A. Malchere, and J. M. Pelletier, “Mechanical
spectroscopy, a tool to characterize cement latex composites,” Solid State Phenom. , vol. 184, pp. 399 – 404, 2012,
doi:
10.4028/www.scientific.net/SSP.184.3
99.
[3] P. Yu, B. Cui, and Q. Shi, “Preparation and characterization of BaTiO3 powders and ceramics by sol-gel process using oleic acid as surfactant,” Mater. Sci. Eng. A , vol. 473, no. 1 – 2,
pp. 34 – 41, 2008, doi:
10.1016/j.msea.2007.03.051.
[4] G. Spina, G. Bonnefont, P. Palmero, G. Fantozzi, J. Chevalier, and L.
Montanaro, “Transparent YAG obtained by spark plasma sintering of co-precipitated powder. Influence of dispersion route and sintering
parameters on optical and microstructural characteristics,” J. Eur.
Ceram. Soc. , vol. 32, no. 11, pp. 2957 – 2964, 2012, doi:
10.1016/j.jeurceramsoc.2012.02.052.
[5] H. Stahlberg and T. Walz, “Molecular electron microscopy: State of the art and current challen ges,” ACS Chem.
Biol. , vol. 3, no. 5, pp. 268 – 281, 2008, doi: 10.1021/cb800037d.
[6] A. M. Donald, “The use of
environmental scanning electron microscopy for imaging wet and insulating materials,” Nat. Mater. , vol.
2, no. 8, pp. 511 – 516, 2003, doi:
10.1038/nmat898.
[7] D. J. Stokes, B. L. Thiel, and A. M.
Donald, “Direct observation of water - oil emulsion systems in the liquid state by environmental scanning electron microscopy,” Langmuir , vol.
14, no. 16, pp. 4402 – 4408, 1998, doi: 10.1021/la980281c.
[8] A. Bogner, G. Thollet, D. Basset, P. H.
Jouneau, and C. Gauthier, “Wet STEM: A new development in environmental SEM for imaging nano-objects included in a liquid phase,”
Ultramicroscopy , vol. 104, no. 3 – 4, pp.
290 – 301, 2005, doi:
10.1016/j.ultramic.2005.05.005.
[9] K. Masenelli-Varlot et al. , “Wet -STEM tomography: Principles, potentialities and limitations,” Microsc. Microanal. , vol. 20, no. 2, pp. 366 – 375, 2014, doi:
10.1017/S1431927614000105.
[10] L. Reimer, “Transmission Electron Microscopy of Thick Amorphous,” vol. 100, no. June 1973, pp. 81 – 92, 1974.
[11]  R. F. Septiyanto, K. Masenelli-Varlot, and F. Iskandar, “Simulation of electron-matter interaction during wet- STEM electron tomography,” AIP Conf. Proc. , vol. 1586, no. November
2015, pp. 82 – 85, 2014, doi:
10.1063/1.4866735.
[12]  S. Banerjee, S. Dubey, R. K. Gautam, M. C. Chattopadhyaya, and Y. C.
Sharma, “Adsorption characteristics of alumina nanoparticles for the removal
of hazardous dye, Orange G from aqueous solutions,” Arab. J. Chem. , vol. 12, no. 8, pp. 5339 – 5354, 2019, doi: 10.1016/j.arabjc.2016.12.016.
[13]  P. Jornsanoh, G. Thollet, J. Ferreira, K.
Masenelli-Varlot, C. Gauthier, and A. Bogner, “Electron tomography combining ESEM and STEM: A new 3D imaging technique,” Ultramicroscopy ,
vol. 111, no. 8, pp. 1247 – 1254, 2011, doi: 10.1016/j.ultramic.2011.01.041.
[14]  J. Xiao, L. Roiban, G. Foray, and K. Masenelli- Varlot, “Characterization of
Liquid Suspensions in 3D using Environmental Scanning Electron Microscopy in Transmission,” Microsc.
Microanal. , vol. 24, no. S1, pp. 350 – 351, 2018, doi:
10.1017/s1431927618002246.