Januari 2024
Identifikasi Sifat Selektifitas Jaringan Biologi pada Spektrum Near-Infrared dengan Citra menggunakan Hukum Beer-Lambert

## TOTO AMINOTO
Politeknik Jakarta III kementerian Kesehatan RI, Bekasi, Indonesia
Received 14 Agustus 2023 | Revised 19 September 2023 | Accepted 10 Oktoberi 2023

## ABSTRAK
Sinar  near-IR  memiliki  sifat  selektifitas  berupa  koefisien  atenuasi.  Metode  lain untuk  melihat  sifat  selektifitas  adalah  menggunakan  citra.  Untuk  menghasilkan citra  tersebut  digunakan  fungsi  ketebalan  berdasarkan  hukum  Beer  Lambert. Material  yang  digunakan  adalah  daging,  kulit  dan  tulang  dari  ayam.  Tujuan penelitian  ini  adalah  menghasilkan  citra  berdasarkan  fungsi  ketebalan  untuk mengetahui sifat selektifitas antara material.  Hukum Beer Lambert menyatakan bahwa  nilai  intensitas  akan  teratenuasi  tergantung  dari  fungsi  eksponensial koefisien  atenuasi  dan  ketebalannya.  Dengan  melinierkan  persamaan  tersebut, maka  didapatkan  nilai  ketebalan  suatu  material.  Hasil  penelitian  menunjukan bahwa dengan menghitung nilai fungsi ketebalan, maka dapat ditampilkan citra. Pada citra tersebut antar material menunjukan kontras rasio yang berbeda-beda. Sumber near-IR yang digunakan pada panjang gelombang 780 nm dan 980 nm. Hasil menunjukan bahwa panjang gelombang 980 nm menunjukan sifat selektifitas yang lebih baik.
Kata  kunci :  selektifitas,  koefisien  atenuasi,  beer  lambert,  kontras  rasio, pencitraan.

## ABSTRACT
Near-IR rays have accuracy properties in the form of an attenuation coefficient. Another  method to  see the  nature  of  selectivity  is  to use  imagery.  A  thickness function based on Beer-Lambert's law is used to produce this image. The materials used are meat, skin, and bones from chickens. This research aims to create images based on  the  thickness function  to determine the  nature  of selectivity between materials.  Beer-Lambert's  law  states  that  the  intensity  value  will  be  attenuated depending on the exponential function of the attenuation coefficient and thickness. By linearizing this equation, we get the thickness value of a material. The research results show that an image can be displayed by calculating the thickness function value. In this image, the materials show different contrast ratios. Near-IR sources are  used  at  wavelengths  of  780  nm  and  980  nm.  The  results  show  that  the wavelength of 980 nm leads to better selectivity properties.
Keywords : selectivity, attenuation coefficient, Beer-Lambert law, contras ratio, Imaging.

## 1. PENDAHULUAN
Sinar near-IR merupakan suatu gelombang elektromagnetik yang mempunyai sifat selektifitas. Salah  satu  parameter  untuk  mengetahui  sifat  selektifitas  ini  adalah  dengan  melihat  nilai absorpsi (Chistyakov,  dkk,  2023) .  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  jika  near-IR dilewatkan  pada  satu  jenis  material  dengan  Panjang  gelombang  yang  berbeda  maka  nilai absorpsinya juga berbeda. Demikian halnya jika satu Panjang gelombang dilewatkan kepada material  yang  berbeda  maka  menghasilkan  tingkat  absorpsi  yang  berbeda  pula (Jacques, 2013) .  Cara  lain  untuk  mengetahui  sifat  selektifitas  adalah  dengan  melihat  citra  masing- masing  material (Aminoto,  dkk,  2019). Material  akan  mempunyai  sifat  selektifitas ditunjukan  jika  tingkat  kecemerlangan  tiap  material  berbeda-beda (Belean,  dkk,  2017) (Kauba, dkk, 2019).
Untuk menghasilkan citra yang mampu menunjukan sifat selektifitas, maka  pengambilan citra harus  secara  transmitan.  Metode  pengambilan  ini  dinamakan  tomografi (Aumann,  dkk, 2019)( Nammas, dkk, 2013) . Penggunaan sinar infrared untuk keperluan tomografi sudah banyak  dikembangkan.  Salah  satu  parameter  penting  yang  digunakan  untuk  keperluan tomografi adalah nilai koefisien atenuasi (Iida, dkk, 2020) ( Yamato, dkk, 2019) . Hal ini karena  Koefisien  atenuasi  dapat  memberikan  informasi  sifat-sifat  optic  suatu  material. Pengertian  Koefisien  atenuasi  sendiri  merupakan  gambaran  seberapa  besar  cahaya  datang berkurang  atau  hilang  dibandingkan  dengan  energi  cahaya  datang  di  permukaan. Pengurangan energi cahaya dikarenakan adanya proses absorpsi dan hamburan oleh sinar dan materi  yang  terkandung  di  dalamnya.  koefisien  atenuasi  adalah  fraksi  berkas  radiasi  yang diserap pada saat radiasi menembus bahan setebal Δx.
Nilai  koefisien  atenuasi  ini  mampu  menampilkan  rasio  selektifitas.  Sifat  ini  muncul  karena perbedaan  tingkat  intensitas  (kecerahan)  material  yang  dilaluinya,  sehingga  menimbulkan kontras rasio antar material yang berbeda. Selektifitas ini jika ditampilkan dalam bentuk citra akan  Nampak  perbedaan  kecerahan  tiap-tiap  material,  sehingga  mampu  mendeteksi  jenis- jenis material penyusunnya.
Tingkat kecerahan suatu material tergantung dari panjang gelombangnya. Hal ini berdasarkan teori  hamburan Rayleigh.  Berdasarkan  teori  tersebut  tingkat  intensitas  (kecemerlangan) berbanding terbalik pangkat empat (4) dengan  panjang gelombangnya (Vinogradov, 2021) (Simatupang, 2013) (Simatupang, 2016) (Simatupang, 2017) . Oleh sebab itu dapat disimpulkan bahwa panjang gelombang mempengaruhi tingkat intensitas. Dengan demikian apabila  sinar  near-IR  yang  digunakan  mempunyai  panjang  gelombang  yang  berbeda-beda maka akan menghasilkan nilai intensitas yang berbeda-beda pula meskipun dalam satu bahan yang  sama (Jacques,  2013) .  Besarnya  nilai  intensitas  yang  melewati  suatu  material tergantung  juga  dengan  ketebalannya.  Hubungan  antara  ketebalan  dengan  intensitas keluarannya berbentuk eksponensial. Hal ini sesuai dengan hukum Beer Lambert (Casasanta ,dkk, 2018). Dari persamaan Beer Lambert tersebut dapat ditentukan nilai koefisien atenuasi material berdasarkan nilai besarnya ketebalan dan intensitas. Dengan membuat persamaan Beer  menjadi  pesamaan  non  linier  akan  dihasilkan  hubungan  koefisien  atenuasi  dengan ketebalannya.  Hubungan  tersebut  adalah  koefisien  atenuasi  berbanding  terbalik  dengan pangkat ketebalannya.
Dari  berbagai  literatur  hasil  percobaan  hubungan  antara  nilai  koefisien  atenuasi  dengan ketebalannya menunjukan suatu persamaan non linier lebih mendekati eksponensial. Sehingga perlu dilakukan cara untuk menentukan nilai koefisien atenuasi yang valid. Salah satu cara untuk  menentukan  tingkat  kevaliditas  adalah  jika  dimasukan  nilainya  ke  dalam  persamaan
Beer maka akan menghasilkan citra yang mempunyai perbedaan kontras rasio yang lebih baik antar  material.  Citra  yang  ditampilkan  ini  merupakan  fungsi  ketebalan  berdasarkan  hukum Beer Lambert. Hubungan tersebut akan disimulasikan tingkat ketebalannya berupa bilangan pangkat.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka Panjang gelombang berperan penting dalam proses tomografi untuk menampilkan citra berdasarkan fungsi ketebalan untuk menampilkan proses selektifitas. Pada percobaan  sebelumnya  para  peneliti  hanya  melakukan penghitungan nilai koefisien atenuasi suatu material untuk mengetahui sifat selektifitas suatu material. Sehingga dalam penelitian ini perlu ditambahkan juga bahwa untuk mengetahui sifat selektifitas suatu material  dapat  diimplementasikan  juga  ke  dalam  bentuk  citra.  Untuk  menghasilkan  citra tersebut salah satunya dengan berbasis pada hukum Beer Lambert. Sehingga tujuan dalam penelitian ini adalah menampilkan citra fungsi ketebalan berdasarkan hukum Beer Lambert untuk mengetahui sifat selektifitas antara material daging, kulit dan tulang berbasis near-IR panjang gelombang 780 dan 980 nm.

## 2. METODA
Secara umum, persamaan atenuasi dapat dinyatakan dalam hukum Beer's Lambert (Li , dkk, 2016) :
𝐼 = 𝐼 𝑒 µ (1)
dimana Io adalah intensitas cahaya saat masuk ke material, I adalah intensitas cahaya setelah melewati material pada ketebalan d dan 𝜇 adalah koefisien atenuasi material yang merupakan fungsi panjang gelombang. Jika atenuasi 𝑇 adalah rasio output terhadap input intensitas:
𝑇 = = 𝑒 µ( ) (2)
Maka Persamaan (2) dapat ditulis ulang sebagai:
𝜇 = = (3)
Persamaan (3) diatas selanjutnya jika diuraikan menjadi persamaan non linear sebagai berikut (Konishi, 2014)( Mahmoudi, 2018) :
𝜇 = 𝛽 + 𝛽 (4)
Dimana n=1,3,5
dimana 𝑑 adalah variasi ketebalan material, n adalah pangkat dari variasi ketebalan 𝛽 adalah prediksi  nilai  asymptot  dan 𝛽 adalah  koeffisien  ketebalan  material.  Pada  Persamaan  (4) terlihat bahwa koefisien atenuasi akan asymptotic ke suatu nilai jika material semakin tebal. Selanjutnya jika suatu sinar near-IR melewati material yang tersusun dari daging, kulit dan tulang  dengan  ketebalan  masing-masing  maka  Persamaan  (2)  dapat  dijabarkan  sebagai berikut (Aminoto, dkk, 2022) :
𝑇 = 𝑒 . 𝑒 . 𝑒 (5)
Where:
𝜇 : Koefisien atenuasi Daging
𝜇 ∶ Koefisien atenuasi Kulit
𝜇 : Koefisien atenuasi tulang
Selanjutnya Persamaan (5) menjadi suatu persamaan linear dengan melakukan transformasi logarithmic natural ( ln) sebagai berikut.
ln 𝑇 =   −[𝜇 𝑑 + 𝜇 𝑑 + 𝜇 𝑑 ] (6)
Persamaan (6) merepresentasikan suatu persamaan linear suatu koordinat dari suatu gambar yang diambil dengan Panjang gelombang tertentu. Pada Persamaan 6  diatas jika  diletakan dalam suatu preparate dengan ketebalan yang sama maka persamaan berubah menjadi.
𝑑 = 𝑑 = 𝑑 = 𝑑 (7) =   𝑑 (8)
Ketebalan ini selanjutnya ditampilkan ke dalam bentuk citra (Kirana, dkk, 2021)
𝒅 𝒎 (𝒙, 𝒚)   = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 𝒙 𝒎 (𝟎, 𝟎)                     𝒙 𝒎 (𝟎, 𝟏)    …  𝒙 (𝟎, 𝑵 − 𝟏) 𝒙 𝒛 (𝟏, 𝟎)                   𝒙 𝒎 (𝟏, 𝟏)    …   𝒙 (𝟏, 𝑵 − 𝟏) .
.
. 𝒙 (𝑴 − 𝟏, 𝟎)     𝒙 𝒎 (𝑴 − 𝟏, 𝟏)    …  𝒙 (𝑴 − 𝟏, 𝑵 − 𝟏)⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
(9)
Didalam penelitian ini, metoda pengambilan image dilakukan secara transmitan seperti terlihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Setting Peralatan Percobaan Mode Transmitan
Urutan instrumen seperti ditunjukan pada Gambar 1 diatas. Pertama laser near-IR dilewatkan melalui lensa negative, kemudian sinar yang keluar dari lensa dilewatkan lagi ke kertas diffuser selanjutnya hasil keluaran sinar tersebut di transmisikan ke material. Hasil sinar transmitan yang melewati material tersebut ditangkap oleh kamera near-IR.
Instrumen  yang  digunakan  Laptop  merk  Lenovo  Ideapad  330.  Laptop  ini  berguna  untuk pemrosesan data dan melihat hasil image selektifitas bahan daging, kulit dan tulang. Laser yang digunakan ada 2 buah yaitu laser diode 780 nm 120 mW dan 980 nm 100 mW. Lensa negatif ada dua buah masing-masing dengan titik fokus 5 cm. Kedua lensa dipasang berimpit, tujuannya untuk mendivergenkan sinar near-IR agar diameter menjadi lebar. Kamera near-IR
dengan  merk  Thorlab  CMOS  CS505MU.  lensa  kamera  yang  digunakan  adalah MVL5M23 . Berguna untuk membentuk Field of view agar bayangan tersebut dapat ditangkap oleh layar. Sedangkan  Kertas  diffuser  diletakan  diantara  phantom  dan  kamera.  Kertas  difuser  untuk meratakan penyebaran distribusi sinar. Material yang digunakan untuk penelitian ini adalah daging, kulit dan tulang dari ayam.
Sinar  laser  dilewatkan  pada  lensa  negative  sehingga  diameter  output  laser  menjadi  lebar. Diameter lebar ini berguna untuk memenuhi Region of Interest (ROI) dari material. Tujuannya agar  dapat  terjangkau  oleh  sinar  near-IR.  Kemudian  material  terakuisisi  kamera (ANAM, 2023 ). Hasil akuisisi ini di lakukan pemrosesan di laptop.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Pada  diagram  alir  Gambar  2  maka  dapat  dijelaskan.  Material  yang  akan  digunakan dipersiapkan  terlebih  dahulu.  Material  yang disiapkan  diantaranya daging,  kulit dan  tulang. Akuisisi  berupa  citra  dilakukan  untuk  menghasilkan  citra  referensi  dan  citra  hasil  variasi
Karakterisasi Material Menghitung atenuasi material Akuisisi Citra referensi dan non referensi Menghitung koefisien atenuasi material Menghitung ketebalan material Mulai Menampilkan Citra hasil Dekomposisi dari Fungsi Ketebalan
ketebalan masing-masing material. Akuisisi citra ini dilakukan dengan menggunakan panjang gelombang yang berbeda. Setelah mendapatkan beberapa citra, dilakukan penghitungan nilai atenuasi untuk masing-masing material pada ketebalan yang berbeda dan panjang gelombang yang berbeda. Dengan membagi nilai atenuasi dengan ketebalannya maka didapatkan nilai koefisien  atenuasi  tiap  ketebalan  dalam  satu  panjang  gelombang.  Dengan  menggunakan regresi  non-linier  dihasilkan  nilai  koefisien  atenuasi  suatu  bahan  pada  panjang  gelombang tertentu.  Untuk  menampilkan  sebuah  citra,  maka  dihitung  nilai  ketebalannya  berdasarkan Persamaan 8. Nilai ketebalan ini ditampilkan dalam sebuah citra.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  dilakukan  proses  tomografi,  maka  material  daging,  kulit  dan  tulang  ayam  diukur terlebih  dahulu  nilai  koefisien  atenuasinya.  Material  yang  akan  diukur  semuanya  ditumbuk halus dan dimasukan ke dalam glass box. Ketebalannya bervariasi yaitu 0.4 cm, 0.5 cm, 0.6 cm, 0.7 cm, 0.8 cm dan 0.9 cm. Langkah pertama adalah mengakuisisi citra tanpa material. Desain  percobaan  ditunjukan  seperti  pada  Gambar  1.  Hasil  akuisisi  citra  tanpa  material  ini dinamakan dengan citra referensi. Selanjutnya dilakukan lagi akuisisi citra dengan memvariasi tingkat  ketebalannya.  Citra-citra  tersebut  divisualisasikan  ke  dalam  suatu  kurva  untuk mendapatkan beam profile. Sinar laser yang digunakan untuk prosese ini terdiri dari dua buah dengan Panjang gelombang 780 nm dan 980 nm.
(a)
(b) (c)
Gambar 2. Beam Profile Citra (a) daging (b) Kulit dan (c) Tulang
Pengukuran beam profile ini bervariasi pada ketebalan 0.4 cm-0.9 cm. Intensitas sinar yang digunakan pada pengukuran beam profile yang melewati material adalah intensitasnya sama sewaktu  dilakukan  untuk  mengakuisisi  citra  referensi.  Output  intensitas laser  near-IR  yang digunakan diatur sedemikian rupa supaya tidak terjadi saturasi pada sensor camera. Intensitas untuk menampilkan  beam  profile diambil berupa garis vertikal dari  citra referensi  dan citra hasil akuisisi berbagai variasi ketebalan. Hasil kurva beam profile pada material daging, kulit dan tulang pada panjang gelombang 780 nm ditunjukan pada Gambar 2.
Hasil kurva beam profile baik pada material daging, kulit dan tulang baik citra referenasi atau citra hasil akuisisi variasi ketebalan menunjukan bentuk kurva gaussian. Nilai intensitas yang dilewatkan  pada  berbagai  ketebalan  terlihat  lebih  rendah  dari  kurva  beam  profile  citra referensi,  sehingga  tidak  Nampak.  Gambar  3  menunjukan  hasil  kurva  beam  profile  bentuk Gaussian  untuk  material  daging  pada  panjang  gelombang  780  nm,  jika  citra  referensi dihilangkan (Dytso, dkk, 2018) (Liu, dkk, 2019).
Gambar 3. Beam Profile Daging
(a) (b) (c)
Gambar 4. Hasil Pengukuran Atenuasi dari Berbagai Variasi Ketebalan (a) Daging, (b) Kulit dan (c)Tulang
Selanjutnya menentukan besarnya nilai atenuasi sesuai Persamaan 2. Nilai atenuasi ini adalah hasil  pengukuran  material  biologis  diatas,  didapat  dengan  membagi  besarnya  intensitas berupa  garis  hasil  variasi  ketebalan  dengan  intensitas  garis  referensi.  Salah  satu  hasil perhitungan Persamaan 2 ini menghasilkan garis lurus horisontal, seperti yang ditunjukan pada Gambar 4.
Terlihat  pada  Gambar  4  menunjukan  bahwa  pada  ketebalan  berapapun  seharusnya  nilai atenuasi menunjukan garis horizontal yang lurus. Pada Gambar 4 nampak bahwa garis terlihat tidak  lurus  sempurna.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  adanya  pengaruh noise.  Salah  satu penyebab noise ini menghasilkan beam profile yang tidak sempurna merata. Untuk mengatasi hal tersebut dilakukan moving average (Aziza, 2022) . Berdasarkan Persamaan(3) jika nilai atenuasi dibagi dengan ketebalan material maka akan mendapatkan nilai koefisien atenuasi.
𝜇 = 2.009 + 2.264 (10) 𝜇 = 4.567 + 0.209 (11) 𝜇 = 5.039 + 0.029
(12)
(a) (b)
(c)
Gambar 5. Variasi Perhitungan Koefisien Atenuasi Material Daging. (a) Pangkat 1(satu), (b) Pangkat 3 (tiga dan ( c ) Pangkat 5 (lima)
Selanjutnya  dilakukan  pengukuran  nilai  koefisien  atenuasi  daging,  kulit  dan  tulang  pada wavelength 780 nm dengan ketebalan 0,4 cm, 0,5 cm, 0,6 cm, 0,7 cm, 0,8 cm dan 0,9 cm. hasil pengukuran variasi ketebalan ini menghasilkan nilai pengukuran koefisien atenuasi yang tidak  sama.  Jika diplotkan kedalam suatu grafik maka  akan menghasilkan suatu persamaan eksponensial. Untuk memprediksi nilai sebenarnya dari koefisien atenuasi tersebut, diperlukan
suatu modeling berbasis pada hasil pengukuran atas beberapa ketebalan yang berbeda. Hasil pemodelan yang digunakan adalah persamaan regression non linear dengan merujuk pada Persamaan  4.  Untuk  menghasilkan  tomografi  yang  memperlihatkan  citra  selektivitas  maka dilakukan simulasi terhadap pangkat ketebalannya. Hasil pengukuran koefisien atenuasi untuk pangkat satu dihasilkan Persamaan 10. Hasil regresi nonlinear pengukuran koefisien atenuasi daging, untuk pangkat satu ditunjukan pada Persamaan 10, pangkat tiga Persamaan 11 dan pangkat lima Persamaan 12.
Terlihat  dari  hasil  pengukuran,  semakin  tebal  materialnya,  maka  nilai  koefisien  atenuasi menuju ke suatu nilai tertentu yang stabil. Sehingga nilai koefisien atenuasi diambilkan nilai asymptotnya. Pada Gambar 4 (a) asymptote dihasilkan dari regresi non linear pangkat 1(satu), Gambar 4(b) regresi non linear pangkat 3(tiga) dan 4( c ) regresi non linier pangkat 5(lima). Terlihat bahwa semakin tinggi pangkatnya maka asimtot akan semakin tinggi nilainya. Dengan  menggunakan  metoda  yang  sama  seperti  telah  diuraikan  diatas,  selain  material daging, juga dilakukan karakterisasi pada  beberapa  materi  yang  lain  yaitu  kulit dan  tulang pada  panjang  gelombang  780  nm  dan  980  nm.  Hasil  pengukuran  koefisien  atenuasi  dari masing-masing  jenis  material  pada  Panjang  gelombang  tertentu.  hasil  perhitungan  nilai koefisien atenuasi dituliskan pada Tabel berikut:
Tabel 1. Koefisien Atenuasi Berdasarkan Persamaan 𝝁 𝝀 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝟏 𝒅 𝒊 𝟏 Wavelength (𝜆 ) Daging Kulit Tulang 780 nm 2,009±0,110 0,887±0,145 2,434±0,271 980 nm 2,069±0,219 0,6974±0,213 1,337±0,108
Tabel 2. Koefisien Atenuasi Berdasarkan Persamaan 𝝁 𝝀 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝟏 𝒅 𝒊 𝟑 Wavelength (𝜆 ) Daging Kulit Tulang 780 nm 4,566 ± 0,110 3,356 ± 0,253 5,215±0,111 980 nm 3,428±0,231 2,604±0,122 4,359±0,233
Tabel 3. Koefisien Atenuasi Berdasarkan Persamaan 𝝁 𝝀 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝟏 𝒅 𝒊 𝟓 Wavelength (𝜆 ) daging kulit Tulang 780 nm 5,038±0,378 3,814±0,100 5,728±0,132 980 nm 3,68±0,190 2,956±0,211 4,916±0,290
Sebelum dilakukan akuisisi citra, maka disusun suatu bentuk material daging, kulit dan tulang yang disusun sedemikian rupa, ketebalan ketiga material dibuat sama. Susunan ini ditunjukan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Komposisi Material
Hasil perhitungan koefisien atenuasi pada masing-masing Persamaan 4, kemudian dimasukan pada Persamaan 8. Hasil citra berdasarkan fungsi ketebalan ini kemudian ditampilkan. Hasil citra tomografi selektivitas ini ditunjukan pada Gambar 7.
Panjang gelombang
(𝜆 ) 𝜇 = 𝛽 + 𝛽 1 𝑑 𝜇 = 𝛽 + 𝛽 1 𝑑 𝜇 = 𝛽 + 𝛽 1 𝑑
780 nm
(a) (b) ( c ) 980 nm (a)
(b) ( c )

## Gambar 7. Hasil Citra Selektifitas Panjang gelombang 780 nm dan 980 nm
Dari  gambar  terlihat bahwa  pada Panjang  gelombang  780 nm menggunakan  metode pada Gambar  7(a),(b)  dan  (c)  tidak  menunjukan  kontras  rasio  antar  material  sehingga  sifat selektifitas  kurang  dapat  ditunjukan.  Seperti  kontras  rasio  antara  kulit  dan  daging  hamper tidak ada. Warna kedua material tersebut sama hitam. Sedangkan pada Panjang gelombang 980 nm menggunakan metode 7(a), 7(b) dan 7(c) menunjukan kontras rasio antar material sehingga  sifat  selektifitas  dapat  ditunjukan.  Hal  ini  ditandai  dengan  tingkat  kecemerlangan material yang terdegradasi berbeda-beda. Baik material daging, kulit dan tulang menunjukan perbedaan  tingkat kecemerlangan  yang berbeda-beda.  Dimana  material  kulit nampak  lebih hitam, sedangkan daging terlihat lebih gray dan tulang  terlihat lebih putih. Dalam hal ini citra selektifitas paling baik adalah jika pangkat ketebalanya adalah terbalik pangkat 5 terhadap
koefisien atenuasinya. Dalam percobaan belum menghasilkan citra selektifitas yang sempurna seperti pada area tulang. Pada area citra tulang masih terdapat warna hitam. Hal ini dapat terjadi karena posisi material yang diletakkan horizontal dan material ditumbuk jadi tingkat kemapatan material tersebut dapat berubah.

## 4. KESIMPULAN
Citra  transmitan  untuk  menunjukan  sifat  selektifitas  material  daging,  kulit  dan  tulang menggunakan sinar near-infrared berhasil dilakukan. Pada penelitian ini sifat-sifat selektifitas berhasil ditunjukan. Salah satu parameternya adalah ditunjukan tingkat kontras rasio antar material  daging,  kulit  dan  tulang  yang  tergradasi  berbeda.  Hasil  penelitian  menunjukan panjang gelombang 780 nm tidak dapat menunjukan sifat selektifitas sedangkan pada Panjang gelombang 980 nm  berhasil menunjukan selektifitas. Masing-masing material mempunyai karakteristik terhadap Panjang gelombang tertentu. Dengan demikian penggunaan Panjang gelombang mempengaruhi tingkat kualitas citra hasil selektifitas. Untuk penelitian selanjutnya perlu dilakukan pengembangan metode lain sebagai penentu tingkat kualitas citra selektifitas yang  lebih  akurat  dengan  menambahkan  jumlah  laser  dengan  Panjang  gelombang  yang berbeda dan penambahan jenis material.

## DAFTAR RUJUKAN
Aminoto, T., Priambodo, P. S., & Sudibyo, H. (2019). Optical imaging for human body medical analysis using polychromatic infrared LED 700-1100nm.  AIP Conference Proceedings.
Aminoto, T., Priambodo, P. S., & Sudibyo, H. (2022). Image Decomposition Technique Based on Near-Infrared Transmission. Journal of Imaging, 8(12), 322.
Anam, F. C., Samsuri, F., & Simatupang, J. W. (2023). Prototipe Chromameter Untuk Deteksi Bumper Berbasis Raspberry Pi-4 Dan Sensor As7341. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika,  11(3), 677.
Aumann, S., Donner, S., Fischer, J., & Müller, F. (2019). Optical coherence tomography (OCT): principle  and  technical  realization. High  Resolution  Imaging  in  Microscopy  and Ophthalmology, 59-85.
Aziza, J. N. A. (2022). Perbandingan Metode Moving Average, Single Exponential Smoothing, dan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Permintaan Tabung Gas LPG PT Petrogas Prima Services. Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan, 1(I), 35-
41.
Belean, B., Streza, M., Crisan, S., & Emerich, S. (2017). Dorsal hand vein pattern analysis and neural networks for biometric authentication. Stud. Inf. Control, 26(3), 305-314.
Casasanta,  G.,  &  Garra,  R.  (2018).  Towards  a  generalized  Beer-Lambert  law. Fractal  and Fractional, 2(1), 8.
Chistyakov, V., Sidorenko, M., Sayanskiy, A., & Rybin, M. (2023). Quasicrystalline Structures with Narrow-Band Frequency–Angular Selectivity. JETP Letters, 117(10), 742-746.
Dytso, A., Bustin, R., Poor, H. V., & Shamai, S. (2018). Analytical properties of generalized Gaussian  distributions. Journal  of  Statistical  Distributions  and  Applications,  5(1),  6.
doi:10.1186/s40488-018-0088-5
Iida, T., Jin, T., & Nomura, Y. (2020). Monte Carlo Modeling of Near-infrared Fluorescence Photon  Migration  in  Breast  Tissue  for  Tumor  Prediction. Advanced  Biomedical Engineering, 9, 100-105.
Jacques, S. L. (2013). Optical properties of biological tissues: a review. Physics in Medicine & Biology, 58(11), R37.
Kauba, C., Prommegger, B., & Uhl, A. (2019). Combined fully contactless finger and hand vein capturing device with a corresponding dataset. Sensors, 19(22), 5014.
Kirana, K. C., & Kom, M. (2021). Pengolahan Citra Digital: Teori dan Penerapan Pengolahan Citra Digital pada Deteksi Wajah: Ahlimedia Book.
Konishi, S. (2014). Introduction to multivariate analysis: Linear and nonlinear modeling.
Li, W., Batteux, F., Araujo, S., Delpouve, N., Saiter, J. M., Tan, L., & Negahban, M. (2016).
Measurement  of  Beer‐Lambert  Attenuation  Coefficient  and  Curing  Kinetics  Power Order: A Method Based on Rapid‐Scan FTIR During Laser Curing on an ATR. Paper presented at the Macromolecular Symposia.
Liu, Y., Li, J., Sun, S., & Yu, B. (2019). Advances in Gaussian random field generation: a review.
Computational Geosciences, 23(5), 1011-1047.
Mahmoudi,  M.  R.  (2018).  On  comparing  two  dependent  linear  and  nonlinear  regression models. Journal of Testing and Evaluation, 47(1), 449-458.
Nammas,  W.,  Ligthart,  J.  M.,  Karanasos,  A.,  Witberg,  K.  T.,  &  Regar,  E.  (2013).  Optical coherence  tomography  for  evaluation  of  coronary  stents  in  vivo. Expert  review  of cardiovascular therapy, 11(5), 577-588.
Simatupang, Joni Welman, and San-Liang Lee. "Transfer Matrix Analysis of Backscattering and
Reflection Effects on Wdm-Pon Systems." Optics Express 21, no. 23 (2013): 27565-77.
Simatupang,  Joni  W.  "Theoretical  Analysis  of  Backreflections  in  Bidirectional  Wavelength
Division Multiplexing-Passive Optical Networks." Buletin Teknik Elektro dan Informatika (Bulletin of Electrical Engineering and Informatics) 2, no. 1 (2013): 45-52.
Simatupang, J. W., and Lin S. C. (2016). A Study on Rayleigh Backscattering Noise in Single
Fiber Transmission Pon. Int. J. Innov. Res. Technol. Sci . 4(3), 11-15.
Simatupang,  J.  W.,  and  Pukhrambam,  P.  D.  (2017).  Theoretical  Analysis  of  Single-Fiber Transmission over Wdm-Pon Systems. Teknologi Indonesia,  40(2), 87-96.
Vinogradov, A., Shishkov, V. Y., Doronin, I., Andrianov, E., Pukhov, A., & Lisyansky, A. (2021).
Quantum theory of Rayleigh scattering. Optics Express, 29(2), 2501-2520.
Yamato,  H.,  Iida,  T.,  Jin,  T.,  &  Nomura,  Y.  (2019).  Monte  Carlo  evaluation  of  in  vivo neuroimaging using quantum dots with fluorescence in the second window of near-IR
region. Advanced Biomedical Engineering, 8, 105-109.