## EXPOSURE INDEX (EI) SEBAGAI ALAT OPTIMISASI PADA SISTEM RADIOGRAFI DIGITAL: IMPLEMENTASI DAN TANTANGAN BAGI RADIOGRAFER
Putu Irma Wulandari 1
1 Academy of Radiodiacnostic and Radiotherapy Tecnicue Bali, Indonesia
Corresponding author: Putu Irma Wulandari Email: irma@atro-bali.ac.id

## ABSTRACT
Background:  The existence  of  ”exposure  creep”  in digital  radiography systems  has  been  debated  over years, raising concern in image optimisation. Therefore, effective implementation of Exposure Index (EI) as a tool for optimisation has been stressed to address this issue. However, the concept of ”exposure creep” and Exposure Index (EI) might not be familiar to all Indonesian radiographers. This study aims to explore the  current  literature  related  to  EI,  including  the  development,  current  status,  and  challenges  in  its implementation.
Methods:  Literatures  were  explored  in  various  databases  using  the  following  keywords;  “Exposure Creep”, Radiation dose in Digital Radiography, Optimisation in Digital Radiography, Exposure Index, Deviation  Index,  etc.  Only  references,  such  as  books,  journal  articles,  and  official  reports  in  Bahasa Indonesia and English are included in this study.
Results:    The  term  “Exposure  Creep”  refers  describe  a  gradual  increase  in  exposures  following  the implementation of digital radiography systems. Exposure Index is used as a feedback for radiographers regarding exposures in image acquisition. However, in the beginning of its development there have been several  issues,  leading  to  confusion  to  users.  Therefore,  the  development  of  the  standardized  Exposure Index  (IEC  624924-1)  has  been  proposed.  This  article  also  addresses  several  challenges  in  EI implementation and take-home points for radiographers.
Conclusions:  Radiographers  should  be  familiar  with  the  basic  concept  of  EI  in  order  to  effectively implement it as an optimisation tool.

## Keyword : Exposure Creep;  Exposure Index; Deviation Index; Digital Radiography

## Introduction (Pendahuluan)
Penggunaan  digital  radiografi  semakin meluas  di  Indonesia  karena  sistem  digital mempunyai  banyak  keunggulan  dibanding  sistem konvensional  ( screen-film  system ).  Pada  awalnya, digital  radiografi  dikembangkan  untuk  mencapai kualitas gambar yang optimal dengan dosis radiasi yang  minimum,  karena  melalui image  post- processing kualitas gambar bisa diperbaiki dengan mengatur kontras dan ketajaman gambar (Don et al., 2012;  Seeram,  2014;  Seeram  &  Brennan,  2017). Sistem digital juga memungkinkan untuk penyimpanan  dan  transmisi  gambar  yang  lebih efisien dan memungkinkan efisiensi kerja.
Namun, transisi dari konvensional ke sistem digital justru berpotensi meningkatkan dosis radiasi yang  diterima  pasien.  Salah  satu  fenomena  yang terjadi  pada  penggunaan  radiografi  digital  adalah “ Exposure  Creep ”, dimana adanya kecenderungan radiografer meningkatkan eksposi untuk menghindari noise pada radiograf yang diakibatkan
oleh underexpose (Gibson  &  Davidson,  2012; Mothiram  et  al.,  2014;  Seibert  &  Morin,  2011; Shepard  et  al.,  2009) . Sehingga,  penerapan optimisasi merupakan sebuah tantangan baru dalam sistem  digital.  Untuk  itu,  kini  sistem  digital  telah dilengkapi dengan Exposure Index (EI).
Nilai Exposure  Index  (EI) merefleksikan paparan radiasi pada permukaan detektor (detector incidence  dose) yang  didapat  melalui  perhitungan nilai  pixel.  Melalui  evaluasi  nilai  EI,  radiografer dapat  mengetahui  apakah  exposi  yang  diberikan kepada  pasien  sudah  optimal,  atau overexpose maupun underexpose (Seeram,  2014;  Seeram  & Brennan, 2017) .
Dalam  penerapan  EI  di  lapangan  masih ditemukan berbagai kendala dan tantangan. Variasi terminologi  dan  konsep  perhitungan  EI  yang berbeda-beda antar vendor sangat berpotensi untuk membingungkan users (Mothiram et al., 2014) . Selain  itu,  nilai  EI  juga  sangat  dipengaruhi oleh  berbagai  faktor  sehingga  radiografer  harus
JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
teliti  ketika  mengevaluasi  teknik  radiografi  yang digunakan melalui observasi nilai EI (Mothiram et al., 2014). Tidak kalah penting, konsep EI mungkin tidak sepenuhnya dipahami oleh seluruh radiografer,  sehingga  fitur EI  luput  dari  perhatian, sehingga tidak dimanfaatkan sebagaimana mestinya.
Sehubungan  dengan  meluasnya  penggunaan radiografi  digital  dan  perkembangan  radiografi yang semakin pesat, sangat penting bagi radiografer untuk  selalu  mengimbanginya  dengan  meng- upgrade ilmu  dan  wawasan  tentang  teknologi terkini  sehingga  dapat  memanfaatkannya  secara optimal.  Salah  satu  contohnya  adalah  dengan memahami konsep EI.
Literatur  mengenai Exposure  Index telah banyak ditulis. Namun sebagian besar dari literatur tersebut  berbahasa  Inggris.  Kendala  bahasa  dapat menjadi  salah  satu  faktor  penghalang  untuk radiografer memahami konsep EI dengan maksimal.  Meskipun  berbagai  penelitian  terkait evaluasi Exposure Index telah banyak dilakukan di Indonesia  (Gunawati  et  al.,  20  C.E.;  Irsal,  2020; Rochmayanti  et  al.,  2018),  namun  sebagian  besar artikel tersebut mengedepankan evaluasi nilai EI di lapangan  maupun  eksperimen  di  laboratorium, tanpa membahas konsep EI secara mendalam.
Penulis menganggap bahwa dengan terbatasnya  literatur  yang  mengeksplorasi  konsep Exposure  Index berbahasa  Indonesia,  terdapat potensi  bahwa  belum  tentu  semua  radiografer memahami  konsep Exposure  Index ,  termasuk peluang  terjadinya ““Exposure  Creep”” ,  dan bagaimana  implementasi Exposure  Index yang efektif untuk menunjang optimisasi dalam pemeriksaan radiografi.
Oleh  karena  itu,  artikel  ini  bertujuan  untuk mengeksplor  literatur  mengenai Exposure  Index yang  meliputi  konsep “Exposure  Creep” ,  definisi dan  perkembangan Exposure  Index dari  waktu  ke waktu, serta poin penting yang harus dipahami oleh radiografer  dalam  pemanfaatan Exposure  Index sebagai alat optimisasi.

## Methods (Metode)
Penelitian  ini  merupakan  literature  review, dimana explorasi literatur dilakukan dalam berbagai
database  dengan  kata  kunci  seperti “Exposure Creep” ,  R adiation  dose  in  Digital  Radiography, Optimisation in  in  Digital Radiography , Exposure Index , Deviation Index , dll. Sumber referensi yang digunakan  dalam  penyusunan  artikel  ini  meliputi buku,  thesis, official  reports, serta  artikel  dalam jurnal  ilmiah  bahasa  inggris  maupun  berbahasa indonesia.

## Results and Discussion (Hasil dan Pembahasan) a. Konsep tentang ““Exposure Creep””
Penerapan  optimisasi,  dimana  kualitas gambar  maksimal  harus  dihasilkan  dengan dengan dosis radiasi yang seminimal mungkin, menjadi tantangan tersendiri dalam era digital. Hal ini karena dibalik segala kelebihan sistem digital,  apabila  tidak  digunakan  dengan  baik, maka dosis radiasi yang diterima pasien justru dapat meningkat (Seeram & Brennan, 2017).
Rentang dynamic  range yang  luas  dan respon linier detector digital terhadap eksposi radiasi  dapat  menghasilkan  gambar  dengan kualitas yang bagus pada rentang eksposi yang lebih  luas  dibanding  emulsi  film  (Don  et  al., 2012;  Seeram,  2014;  Seeram  &  Brennan, 2017).  Digital  image  juga  bisa  dimanipulasi melalui image  post-processing ,  sehingga meminimalisir pengulangan foto akibat kesalahan  pemberian  faktor  eksposi.  Namun, bersamaan  dengan  ini, underexpose dan overexpose juga  tidak  dapat  dikenali  secara instan  (Aichinger  et  al.,  2012).  Hal  ini  dapat terlihat  pada  gambar  1  dan  2  yang menunjukkan  perbedaan  respon  film  dan respon detektor digital terhadap eksposi.
Pada  sistem  digital,  ada  kecenderungan radiografer meningkatkan faktor eksposi untuk menghindari image  noise ,  dan  sistem  digital cenderung  menimbulkan degradasi skill radiografi (Seeram & Brennan, 2017). Hal ini dimungkinkan  karena  radiografer  terlalu bergantung pada teknologi yang memungkinkan  manipulasi  gambar,  sehingga penafsiran faktor eksposi yang tepat berdasarkan  komposisi  jaringan,  ketebalan objek,  dan  indikasi  klinis  tidak  terlalu diperhatikan (Mothiram et al., 2014).
Gambar  1. Hasil  citra  pada  radiografi  konvensional,  dimana  gambaran  akan  terlihat  putih  jika  terjadi underexposure (A), gambaran terlihat baik pada kondisi optimal (B), dan gambaran terlihat hitam paka overexposure (C) . Histogram pada masing-masing gambar menunjukkan kurva karakteristik yang menggambarkan hubungan antara paparan pada sumbu x dan densitas pada sumbu y (Seibert & Morin, 2011).
Gambar 2 . Respon detektor digital terhadap paparan radiasi. Underexposure (A), exposi optimal (B), dan overexposure (C) terlihat sama pada sistem radiografi digital. Histogram pada masing-masing gambar  menunjukkan  frekuensi  distribusi  nilai  digital  dimana  sumbu  x  merepresentasikan nilai, dan sumbu y mewakili frekuensi. Kurva berbentuk S merupakan kurva karakteristik yang mendeskripsikan nilai raw data digital menjadi gambaran yang bisa diatur tingkat kecerahan dan  kontras  gambar.  Nilai  digital  dari  Volume  of  Interest  Look-Up-Table  (VOILUT)  bisa disesuaikan pada histogram untuk mencapai rendering yang optimal (Seibert & Morin, 2011).
Pada  sistem  digital, underexposure akan  menimbulkan noise ,  yang  akan
berdampak pada pengulangan foto.
Sedangkan overexposure tidak  berdampak terlalu signifikan terhadap kualitas gambar, namun  pada  dosis  yang  diterima  pasien meningkat.  Kecenderungan  inilah  yang terkadang meningkatkan tendensi
radiografer  untuk  meningkatkan  eksposi pada  system  digital.  Sehingga  muncullah istilah “Exposure Creep ”.
Dalam bukunya yang berjudul “ Radiation Protection in Diagnostic
Imaging ”,  Seeram  dan  Brennan  (2017)
mengilustrasikan
“Exposure Creep” sebagai  berikut:  secara  teori  faktor  eksposi
JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
untuk abdomen adalah 60 kVp dan 20 mAs. Namun dalam keadaan tertentu, misalnya di unit Gawat Darurat (IGD), dimana radiografer dituntut untuk bekerja cepat dan tepat,  factor  eksposi  cenderung  dinaikkan,
misalnya menjadi 60 kVp dan 25 mAs. Hal ini dilakukan untuk mengurangi pengulangan foto akibat underexpose (Seeram  &  Brennan,  2017),  karena  dalam digital  system, overexpose tidak  akan berdampak  signifikan  terhadap  kualitas gambar,  sebaliknya, underexpose akan menimbulkan image noise (quantum mottle) yang  dapat  berdampak  pada  pengulangan foto. Seiring waktu proses ini terus berulang dan faktor eksposi yang semakin tinggi pun terus  menjadi  standar,  yang  pada  akhirnya akan  berakibat  pada  peningkatan  dosis radiasi  pada  pasien.  Fenomena  inilah  yang disebut  dengan  “ “Exposure  Creep” ” (Gibson  &  Davidson,  2012;  Seeram  & Brennan, 2017; Shepard et al., 2009).
Berbagai  penelitian  terkait  potensi
“Exposure Creep” telat dilakukan sebelumnya.
Penelitian sebelumnya membuktikan  bahwa  secara  keseluruhan kualitas  gambar  dan  detail  anatomi  pada digital system adalah sama atau lebih bagus daripada  screen-film  system,  namun  dosis radiasi yang dihasilkan lebih besar (Jablanovic  et  al.,  2013).  Rata-rata  dosis pada  pemeriksaan  sacroiliac  joint  pada konvensional system adalah 2.4mGy sedangkan  pada  digital  system  3.6mGy (Jablanovic et al., 2013)
Gibson  &  Davidson  (Gibson  &
Davidson,  2012)  juga  menemukan  bahwa exposure  creep terjadi  pasca  penggunaan teknologi  digital  di  Australia.  Dalam penelitiannya ditemukan bahwa berdasarkan observasi  nilai  EI  selama  43  bulan, ditemukan  peningkatan  nilai  EI  yang signifikan,  terutama  di  ICCU,  meskipun peningkatan trend ini akhirnya dapat ditekan setelah dilakukan intervensi.
Meskipun  eksistensi  dari “Exposure Creep” ini  masih  menjadi  perdebatan, namun  potensi  peningkatan  dosis  pada sistem radiografi digital tidak bisa diabaikan begitu  saja,  sehingga  berbagai  upaya proteksi  radiasi  (justifikasi,  limitasi  dan optimasi)  pasca  penggunaan  teknologi
digital  harus  diimplementasikan  secara komprehensif.

## b. Latar Belakang Pembentukan Exposure Index
Dalam  prosedur  penyinaran  radiasi pengion  untuk  diagnostik,  dosis  radiasi pasien  harus  diusahakan  sekecil  mungkin sesuai  dengan  tujuan  klinik  atau  keperluan diagnosa  tanpa  mengakibatkan  terjadinya pengulangan.  Jika  pedoman  dipenuhi  maka standar  dosis  pasien  radiografi  diagnostik akan  sesuai  dengan safety  standard,  safety series No. 115 IAEA (1994).
Penerapan asas optimisasi pada proteksi  radiasi  menjadi  hal  yang  mutlak dalam  radiografi  konvensional,  karena kesalahan  pengaturan  faktor  eksposi  akan akan  terlihat  jelas  pada  kualitas  gambar, dimana  jika  faktor  eksposi  berlebih  maka radiograf akan menjadi hitam ( overexposure ),  dan  jika  faktor  eksposi terlalu sedikit radiograf akan menjadi putih ( underexpose )   (Don et al.,  2013;  Goske  et al., 2011; Seeram, 2014; Seeram & Brennan, 2017). Namun, optimisasi menjadi tantangan  besar  bagi  radiografer  dalam  era digital  karena  kesalahan  pemberian  faktor eksposi  akan  sulit  dievaluasi,  apalagi  jika tidak dimonitor dengan ketat.
Selain  itu,  kebebasan  radiografer mengatur  kontras  dan  ketajaman  gambar melalui post-processing meningkatkan kecenderungan  untuk  memberikan  faktor eksposi yang lebih besar, karena overexposure pada sistem digital akan tetap menampilkan  kualitas  gambar  yang  baik dibandingkan underexposure yang berpotensi noise (Don  et  al.,  2013) . Sehingga  yang  terjadi  adalah  dosis  radiasi yang  diterima  pasien  pada  sistem  digital lebih besar dibandingkan sistem konvensional, tanpa mempengaruhi kualitas gambar  (Mothiram  et  al.,  2014).  Bahkan pemberian  eksposi  5-10x  lipat  dari  standar eksposi,  tidak  akan  berdampak  signifikan terhadap kualitas gambar (Seibert & Morin, 2011). Oleh karena itu, pemanfaatan sistem digital  memerlukan  perhatian  yang  cukup serius dalam hal optimisasi.
Dalam  teknik  radiografi,  penggunaan
Automatic Exposure Control (AEC) merupakan salah satu penerapan optimisasi,
JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
untuk  menghindari overexpose maupun underexpose (Seeram  &  Brennan,  2017). Hal  ini  karena  AEC  mengontrol  jumlah radiasi optimal yang dapat menembus objek melalui  pemilihan ionization  chamber .
Namun,  tidak  semua  pemeriksaan  bisa dilakukan  dengan  AEC,  misalnya  pada pemeriksaan portable atau cito  bed , pediatrik,  pemeriksaan  objek  yang  tipis, serta  objek  yang  terdapat  prostesis  atau benda-benda  lainnya  yang  dapat  meng atenuasi  sinar  X  (Goske  et  al.,  2011). Sehingga,  penerapan  optimisasi  menjadi semakin  sulit  pada  pemeriksaan  dengan sistem  digital  yang  tidak  menggunakan AEC, dimana radiografer cenderung meningkatkan  eksposi  untuk  menghindari noise  akibat underexpose ,  yang  disebut dengan fenomena Exposure Creep .
Ada  banyak  cara  untuk  mengevaluasi level dosis radiasi yang diterima pasien dari exposi radiasi diagnostik. Salah satu caranya adalah  dengan  meletakkan  alat  monitor radiasi pada pasien. Namun cara ini kurang efektif karena radiografer harus meletakkan alat  pada  tiap  pasien  dan  mencatat  dosis radiasinya  (Seeram  &  Brennan,  2017). Selain  itu,  kesalahan  pembacaan  data  juga mungkin terjadi.
Cara lainnya adalah dengan meletakkan alat  monitor  radiasi  pada  detector,  namun hal  ini  juga  kurang  efisien  karena  akan menambah  biaya  dalam  perakitan  detector dan maintenance, serta kalibrasi yang ekstra juga diperlukan (Seeram & Brennan, 2017). Sehingga  cara  yang  paling  tepat  adalah dengan  memanfaatkan  detector  itu  sendiri sebagai alat monitor level radiasi, yang pada prinsipnya  adalah  dengan  memanfaatkan nilai  setiap  pixel  sebagai  representasi  level radiasi  yang  mencapai  detektor  (Seeram  &
Brennan,  2017).  Level  radiasi  yang
mencapai  detector  ini  kemudian  disebut dengan Exposure Index (EI) . Exposure Index ( EI )  bisa  dianggap  sebagai  feedback  dari faktor  eksposi  yang  digunakan  oleh radiografer.
Exposure  Index  (EI) adalah  nilai median  pixel  yang  merepresentasikan  level noise pada suatu gambar. Jika nilai median pixel  terlalu  rendah,  berarti  terlalu  banyak noise  pada  gambar,  sedangkan  jika  nilai pixel  terlalu  tinggi,  ini  mengindikasikan eksposi  yang  berlebihan  terhadap  pasien. Perlu  diperhatikan  bahwa EI bukan merupakan  level  radiasi  yang  diterima pasien,  tapi  level  paparan  radiasi  yang mencapai permukaan detector. Namun, level radiasi  yang  tinggi  pada  detector  dapat diindikasikan  sebagai  radiasi  yang  tinggi pula  pada  pasien,  sehingga  dapat  dijadikan sebagai feedback untuk  radiografer  apakah faktor eksposi yang yang digunakan terlalu tinggi  atau  sebaliknya  (Moore  et  al.,  2012; Seeram, 2014; Seeram & Brennan, 2017).
Pada  prinsipnya,  nilai  EI  didapat  dari median  nilai  pixel  pada  image  setelah eksposi  dilakukan  ( raw  image ).  Faktor eksposi dinyatakan optimal apabila nilai EI berada pada range tertentu.
c. Tahap awal Perkembangan EI (Variasi vendor)
Di  awal  perkembangannya,  setiap vendor  menggunakan  perhitungan  yang berbeda-beda  untuk  mendapatkan  nilai  EI dan menggunakan istilah yang berbeda pula. Namun  pada  prinsipnya  tetap  sama  yaitu representasi  image  noise  dan  feedback terhadap factor eksposi. Variasi terminologi dan  nilai  rekomendasi  EI  optimal  pada masing-masing  vendor  dapat  dilihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Variasi Terminologi Exposure Index pada berbagai vendor (Seeram, 2014) Vendor Terminologi EI Simbol Nilai rekomendasi Fuji CR System Sensitivity Number S 200-800 Agfa CR System Logarithmic median lgM 1.6-2.5 Carestream CR System Exposure Index EI 1300-1800 Philips FPDR System Exposure Index EI 200-800 Siemens FPDR System Exposure Index EI 200-800
JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
Adapun istilah dan perhitungan masing-masing manufacturer terhadap Exposure Index adalah sebagai berikut (Seeram & Brennan, 2017):

## Carestream Health (Kodak)
Pada  dasarnya  perhitungan  EI  pada sistem Kodak memanfaatkan kalkulasi nilai pixel  pada  organ-organ  penting.  Untuk  itu, perhitungan dimulai dengan membagi image dalam  beberapa  segmen  melalui  algoritma, sehingga  nilai  pixel  pada  bagian  anatomi yang  secara  klinis  penting  dimasukkan dalam  perhitungan,  dan  sisanya  tidak dimasukkan  dalam  perhitungan.  Proses segmentasi  ini  sangat  penting,  sebagai contoh, kalkulasi EI tidak menyertakan nilai pixel pada daerah yang tidak terdapat objek (tidak  diatenuasi  oleh  pasien)  namun tercakup dalam kolimasi. Mengingat
pentingnya  proses  segmentasi  ini,  maka sangatlah  penting  untuk  memilih  algoritma pemeriksaan yang tepat (Seeram & Brennan, 2017).
Dari  perhitungan  nilai  pixel  yang dilakukan oleh carestream, mereka menyimpulkan bahwa rentang EI 1700-1900 merupakan rentang optimal,
dan
peningkatan EI sebanyak 300 merepresentasikan double exposure (Seeram
& Brennan, 2017).
Gambar 3. Tampilan Exposure Index pada sistem Carestream Health (Seeram & Brennan, 2017)

## Philips Healthcare
Phillips  memperkenalkan  2  sistem  EI, pada  system  terdahulu  nilai  EI  berbanding terbalik dengan dosis, namun pada sistemnya yang terbaru nilai EI berbanding
lurus dengan dosis radiasi pada detector. Hal ini  tentu  berpotensi  membingungkan  user karena  prinsip  yang  berbeda  pada  merek yang  sama.  Sistem  Phillips  yang  terdahulu sampai  pada  seri  DigitalDiagnost  1.2 menyertakan  nilai  pixel  pada  regio  yang terdapat  anatomi-anatomi  penting  pada objek.  Namun  pada  sistem  terbaru  yaitu DigitalDiagnost  DDR,  perhitungan  pixel pada regional anatomi penting ini dihilangkan. Pada sistem phillips, rentang EI yang digunakan adalah 100, 125, 160, 200, 250, 320, 400, 500, dan 630. Peningkatan EI dari  satu  level  ke  level  yang  lebih  tinggi hanya  akan  terjadi  apabila  factor  exposi ditingkatkan  sebesar  25%. Oleh  karena itu, peningkatan  faktor  eksposi  yang  sedikit tidak  akan  tercatat  (Seeram  &  Brennan, 2017).
Berdasarkan  pemaparan  diatas  terlihat jelas bahwa di tahap awal perkembangannya Exposure  Index berbeda-beda  pada  tiap sistem,  walaupun  mereka  menggunakan perhitungan  yang  hampir  sama  yaitu mengukur image noise pada masing-masing pixel pada area yang terdapat anatomi yang penting secara klinis.
Skala  EI  masih  bervariasi  antara  satu sistem  dengan  system  lainnya  yang cenderung  membingungkan  users  sehingga cenderung tidak diimplementasikan (Moore et  al.,  2012).  Diperlukan  skala  EI  yang konsisten  antar  vendor.  Hal  ini  lah  yang menjadi dasar pembentukan Exposure Index terstandarisasi IEC 624924-1.
d. Exposure Index terstandarisasi IEC
624924-1 Tahun  2009 American  Association  of Physicists and Medicine (AAPM), berkolaborasi dengan I nternational Electrotechnical  Commission  (IEC) telah mengeluarkan standar yaitu Exposure Index IEC  624924-1.  Dengan  standar  ini,  semua vendor  diwajibkan  untuk  menerapkan Exposure  Index dan Deviation  Index pada semua  jenis  detektor  digital.  Selain  itu, vendor  dituntut  untuk  menyeragamkan konsep Exposure  Index agar  linier  dengan eksposi pada detector.

## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
Tabel 2. Rekomendasi nilai DI (Don et al., 2012) Deviation Index (DI) Keterangan Tindakan > 3 > 2x overexposure Pengulangan jika citra “burned out” 1,0 sampai 3,0 Overexposure Pengulangan jika citra “burned out” -0,5 sampai 0,5 Optimal - -3,0 sampai -1,0 Underexposed Konsultasi untuk pengulangan < -3,0 Underexposed Pengulangan pengambilan gambar Setelah peraturan ini dikeluarkan, tugas user  adalah  dengan  menentukan Target Exposure  Index (EI T )  pada  setiap  prosedur radiologi sesuai dengan jenis detector yang digunakan.  EI T adalah  referensi  paparan yang diperoleh saat gambar diekspos secara optimal.  EI T diatur  oleh  pabrikan  dan besarnya  tergantung  pada  objek  yang diperiksa,  prosedur,  dan  detektor  yang digunakan.  Sebaiknya,  penentuan  EI T disesuaikan  dengan  penafsiran  kualitas gambar  yang  melibatkan  berbagai  pihak, sehingga EI T tergolong subjektif (Seibert & Morin, 2011).
Deviation  Index (DI)  digunakan  untuk mengukur  bagaimana  variasi  EI  terhadap EI T . Nilai DI didapat dari :
DI=  10  log 10 (EI/EI T ) ------------  (Don et al., 2013; Seeram, 2014)
Eksposi dinyatakan optimal apabila DI bernilai  nol.  DI  +1  mengindikasikan overexpose  yang  setara  dengan  25%  dari target  eksposi  pada  detector,  DI  -1 mengindikasikan  underexpose  20%  lebih rendah dari yang diharapkan. Sedangkan DI +3 atau -3 mengindikasikan eksposi 2x lipat lebih  rendah  atau  lebih  tinggi  dari  yang ditargetkan  (Moore  et  al.,  2012;  Seeram  & Brennan,  2017;  Seibert  &  Morin,  2011). Rekomendasi pemeriksaan berdasarkan nilai DI dapat dilihat pada tabel 2.
e. Point penting dalam implementasi
Exposure Index Sesuai  dengan  rekomendasi AAPM Task Group 116 dan IEC disebutkan bahwa jika  nilai  DI  kurang  -1  maka  diperlukan repeat exposure karena adanya noise dalam radiograf  (Moore  et  al.,  2012;  Seibert  & Morin,  2011).  Namun,  hal  ini  tidak  bisa diterapkan begitu saja dilapangan.
Bagaimanapun juga keputusan untuk melakukan  pengulangan  harus  didasarkan pada  keperluan  klinis.  Meskipun  nilai  EI mengindikasikan perlu pengulangan namun jika  secara  klinis  radiograf  sudah  dapat menegakkan  diagnosa  maka  pengulangan tidak diperlukan.
Selain  itu,  nilai Exposure  Index didasarkan  pada  perhitungan  nilai  pixel. Sehingga,  dalam  menilai  exposure  yang diberikan  selama  pemeriksaan  radiografer tidak bisa serta merta hanya berpatokan pada nilai  EI.  Hal  ini  karena  nilai  EI  sangat dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  seperti kolimasi dan penggunaan bahan-bahan yang dapat  mengatenuasi  sinar-X  (Goske  et  al., 2011;  Rochmayanti  et  al., 2018;  Seeram & Brennan, 2017).
Kolimasi  yang  terlalu  kecil  berarti hanya  sedikit  area  detector  yang  terekspos. Sehingga,  sedikit  pula  jumlah  pixel  yang digunakan  untuk  menghitung  median  nilai pixel. Oleh karena itu, kolimasi yang sempit bisa  berdampak  pada  nilai  EI  yang  rendah (Goske  et  al.,  2011;  Seeram  &  Brennan, 2017).
Penggunaan  bahan-bahan  yang  dapat mengatenuasi  sinar-x  seperti gonad  shield atau prosthesis (pada hip maupun knee replacement ) dapat mempengaruhi nilai EI.
Ketika  bahan-bahan  ini  masuk  di  area penyinaran  maka  sinar-x  akan  diatenuasi, dan  akan  tampak  opaque  pada  radiograf. Sehingga  median  nilai  pixel  akan  menjadi lebih rendah jika dibandingkan dengan tanpa adanya bahan-bahan ini (Goske et al., 2011;
Seeram & Brennan, 2017). Penelitian sebelumnya
juga mengungkapkan bahwa delay time processing Image  Plate pada Computed Radiography (CR) akan berpengaruh terhadap  nilai  EI.  Jika  terdapat delay pada
pembacaan IP, maka nilai EI akan menurun secara signifikan (Rochmayanti et al., 2018).
Mengingat banyaknya
faktor determinan  terhadap  nilai  EI,  maka  sangat penting  bagi  radiografer  untuk  berhati-hati dalam  mengevaluasi  nilai  EI  jika  akan dijadikan dasar sebagai pengulangan foto.

## f. Kendala dalam implementasi Exposure
Index
Meskipun sistem optimisasi pemeriksaan radiografi digital telah dikembangkan  dalam  bentuk Exposure Index (EI),  namun  pada  prakteknya, penerapan  EI  sebagai  alat  optimasi  masih menemukan  berbagai  tantangan.  Salah satu penyebabnya adalah variasi terminologi dan konsep Exposure  Index yang  beragam  dari berbagai  vendor,  terutama  bagi  departmen yang  menggunakan  sistem  sebelum  IEC 624924-1.  Skala  EI  yang  bervariasi  antara satu sistem dengan system lainnya
cenderung membingungkan dalam penerapannya, terutama jika satu departemen    menggunakan  lebih  dari  satu jenis  merk  sistem  (Mothiram  et  al.,  2014; Seeram & Brennan, 2017). Sehingga, sangat penting  untuk  memahami  masing-masing sistem yang digunakan dan diimplementasikan secara konsisten dengan
EI  sesuai  standar  untuk  menghindari “Exposure Creep” . Rekomendasi dari American Society of Radiologic  Technologist juga  menekankan bahwa  radiografer  harus  familiar  dengan standar EI pada sistem yang mereka gunakan dan  selalu  meng- upgrade wawasan  tentang teknologi  digital  terkini  sehingga  dapat memanfaatkan  teknologi  digital  radiografi dengan maksimal (Demaio et al., 2019). Selain itu, kendala yang juga mungkin terjadi  adalah  kurang  meratanya  informasi mengenai  EI  pada  radiografer,  sehingga menyebabkan sistem ini tidak dimanfaatkan secara  optimal.  Dalam  hal  ini,  komunikasi antara  radiografer  dengan  teknisi  maupun application  product  specialists sangat berperan penting.
Untuk  memaksimalkan  implementasi EI  di  lapangan,  penggunaan  tabel  referensi EI yang optimal juga perlu dipertimbangkan agar  radiografer  bisa  mengevaluasi  exposi yang digunakan setiap saat. Hal ini terutama
sangat  penting  pada  system  yang  belum mengacu pada EI yang telah terstandarisasi IEC 624924-1.
Selain  itu,  nilai  EI  didapat  melalui sederetan proses, yang dipengaruhi berbagai hal  seperti  kolimasi, positioning ,  dan  body habitus pasien, serta masing-masing vendor mempunyai cara tersendiri untuk mengkalkulasi nilai EI yang dapat menyebabkan  nilai  EI  menjadi  lebih  besar atau  kecil  dari  yang  seharusnya.  Sehingga, ketika  nilai  EI  yang  berada  dalam  skala normal, hal ini tidak dapat dijadikan standar mutlak  untuk  memverifikasi  bahwa  teknik pemeriksaan  yang  dilakukan  sudah  tepat. Praktek  terbaik  dalam  hal  ini  adalah pemanfaatan EI secara efektif, dimana nilai EI  dijadikan  indikator  bahwa  sejumlah sinar-X  yang  optimal  sudah  mencapai detector (Demaio et al., 2019).
Dalam  hubungannya  dengan  kualitas gambar,  EI  juga  tidak  dapat  digunakan secara  mutlak  untuk  menentukan  bahwa gambar harus diulang (jika nilai EI dibawah standar yang  mengindikasikan terlalu banyak noise ).  Skill  radiografi  dalam  hal interpretasi  gambar,  dan  diskusi  dengan radiolog  harus  dijadikan  patokan  bersama dengan  EI  untuk  menentukan  apakah pengulangan  gambar  diperlukan  atau tidak. Seeram dan Brennan (2017) juga menekankan  hal  yang  sama,  yaitu  EI  tidak dapat  dijadikan  satu-satunya  tolak  ukur pengulangan  gambar  (Seeram  &  Brennan, 2017). Sehubungan  dengan  hal  tersebut, sangatlah  penting  bagi  radiografer  untuk memiliki  pemahaman  yang  baik  tentang bagaimana image dihasilkan  dari  sistem digital,  sehingga  dapat  memilih  teknik radiografi  yang  tepat  untuk  mencapai kualitas  gambar  optimal  dengan  dosis radiasi seminimal mungkin.
Selain itu, eksplorasi sistem yang sudah ada  dan  meng-upgrade  ilmu  dan  wawasan tentang  perkembangan  sistem  radiografi terkini  juga  diperlukan  agar  radiografer dapat  memanfaatkan  teknologi  dengan maksimal. Salah satunya dengan memanfaatkan Exposure Index .
g. Take-Home Points bagi radiografer

## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
Mengingat  berbagai  kendala  yang mungkin  muncul  dalam  penerapan  EI  di lapangan, maka radiografer perlu lebih teliti dan  cermat  dalam  pemanfaatan Exposure Index .  Menurut  Seibert  dan  Morin  (2011), berkaitan  dengan  penerapan Exposure Index ,  kewajiban  user  (dalam  hal  ini termasuk  radiografer)  dalam  era  digital, adalah sebagai berikut :
1. Ketika  membeli  sistem  digital  terbaru, pastikan alat  tersebut  mengaplikasikan EI  yang  telah  terstandar  yaitu  IEC
62494-1.
2. Untuk  departemen  radiologi  yang memakai  CR/DR  keluaran  lama,  bisa meminta upgrade software yang dilengkapi  dengan  standar  EI  terbaru (hal  ini  tergantung  umur  dari  alat  itu sendiri).
3. Mendapat  pelatihan  tentang  EI  dari vendor  dan  mengerti  tentang  cara kerjanya  sesuai  dengan  sistem  yang digunakan, serta mengaplikasikannya.
4. Menentukan  nilai  EI T untuk  semua prosedur radiografi dan menetapkannya sebagai protokol standar.
5. Memonitor  EI,  EI T ,  dan  DI,  dan mengevaluasinya secara berkala
6. Mendokumentasikan  faktor  eksposi dan parameter lain untuk memperkirakan  dosis  pasien  (jika memungkinkan) 7. Saling  bertukar  pengalaman  dan  data untuk dianalisa sebagai baseline referensi  dosis  dengan  sesama  rekan sejawat.
8. Berpartisipasi dalam audit dosis internal  maupun  external  (Seibert  & Morin, 2011).

## Conclusion (Simpulan)
Sistem  radiografi  digital  telah  dilengkapi dengan Exposure  Index  (EI), yang  berfungsi sebagai feedback  terhadap eksposi yang digunakan oleh radiografer. Exposure Index (EI) adalah  level  radiasi  yang  mencapai  detector, bukan merupakan  level  radiasi  yang  diterima pasien.  Konsep  EI  dan  penerapan  EI  secara efektif  perlu  dipahami  oleh  radiografer  untuk menghindari  terjadinya  fenomena  “ “Exposure Creep” ”  pasca  penggunaan  sistem  radiografi digital.

## Reference (Daftar Pustaka)
Aichinger,  H.,  Dierker,  J.,  Joite-Barfuß,  S.,  & Säbel, M. (2012). Radiation Exposure and Image  Quality  in  X-Ray  Diagnostic Radiology: Physical Principles and
Clinical  Applications (H.  Aichinger,  J.
Dierker,  S.  Joite-Barfuß,  &  M.  Säbel (eds.)). Springer Berlin Heidelberg.
https://doi.org/10.1007/978-3-642-11241- 6_2 Demaio, D. N., Herrmann, T., Noble, L. B., Orth,
D.,  Peterson,  P.,  Young,  J.,  &  Odle,  T.  G. (2019). Best practices in digital radiography. Radiologic Technology , 91 (2), 198–201.
Don, S., MacDougall, R., Strauss, K., Moore, Q.
T., Goske, M. J., Cohen, M., Herrmann, T., John,  S.  D.,  Noble,  L.,  Morrison,  G., Lehman,  L.,  &  Whiting,  B.  R.  (2013). Image  gently  campaign  back  to  basics initiative:  Ten  steps  to  help  manage radiation dose in pediatric digital radiography. American Journal of Roentgenology , 200 (5), 431–436.
https://doi.org/10.2214/AJR.12.9895
Don, S., Whiting, B. R., Rutz, L. J., & Apgar, B.
K.  (2012).  New  exposure  indicators  for digital radiography simplified for radiologists and technologists. AJR. American  Journal  of  Roentgenology ,
199 (6),
1337–1341. https://doi.org/10.2214/AJR.12.8678
Gibson,  D.  J.,  &  Davidson,  R.  A.  (2012).
Exposure Creep in Computed Radiography. Academic  Radiology , 19 (4),  458–462. https://doi.org/10.1016/j.acra.2011.12.003 Goske, M. J., Charkot, E., Herrmann, T., John, S. D., Mills, T. T., Morrison, G., & Smith, S. N.  (2011).  Image  Gently:  Challenges  for radiologic  technologists  when  performing digital  radiography  in  children. Pediatric Radiology , 41 (5), 611–619. https://doi.org/10.1007/s00247-010-1957-3
Gunawati,  S.,  Irsal, M.,  Dewi  Amalia,  M.,  Edy,
Apriantoro,  N.  H.,  &  Mahfud.  (20  C.E.). EVALUASI EXPOSURE INDEX TERHADAP FAKTOR EKSPOSI DENGAN METODE 15% KVP RULE OF THUMB PADA

## PEMERIKSAAN
RADIOGRAFI KEPALA PROYEKSI AP.
Jurnal  Ilmu  Dan  Teknologi  Kesehatan ,
12 (2), 12–26. http://journal.uwhs.ac.id/index.php/jitk/arti
cle/view/414/pdf Irsal,  M.  (2020).  EVALUASI  FAKTOR

## EKSPOSI DALAM UPAYA OPTIMISASI
PADA  PEMERIKSAAN  RADIOGRAFI CHEST  PA  SUSPECTED  COVID-19.
KOCENIN Serial Konferens , 1 (1), 1–11.
Jablanovic,  D.,  Ciraj-Bjelac,  O.,  Damjanov,  N., Seric, S., Radak-Perovic, M., Arandjic, D., &  Maksimovic,  R.  (2013).  Screen-film versus  digital  radiography  of  sacroiliac joints: evaluation of image quality and dose to patients. Radiation Protection Dosimetry U6 - Ctx_ver=Z39.88- 2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AU TF-
8&rfr_id=info:Sid/Summon.Serialssolution s.Com&rft_val_fmt=info:Ofi/Fmt:Kev:Mtx
:Journal&rft.Genre=article&rft.Atitle=Scr een-
Film+versus+digital+radiography+of+sa croiliac , 155 (1), 88. http://usyd.summon.serialssolutions.com/2.
0.0/link/0/eLvHCXMw3V1NS- RAEG3Ug3gRd1d3V13o- xDJ50yy4EHdFVlYBGcEb1Lp7kiHfAzz4 e-3qruTjAP- AW_DdOqSV7ypqnn9irEovPC9LU6QcZ ZHUOQSFLJjmBfYapMxe5iP07SItyfb3Z Bp-O4zAD8VJKXxCl3VI9JcrJcjqV- 0cfAHqZ1FNRWJS0AW1pUGMSpbTYI KWtPT23
Moore, Q. T., Don, S., Goske, M. J., Strauss, K. J.,  Cohen,  M.,  Herrmann,  T.,  Macdougall, R., Noble, L., Morrison, G., John, S. D., & Lehman,  L.  (2012).  Image  gently:  using exposure  indicators  to  improve  pediatric digital radiography. Radiologic Technology U6 - Ctx_ver=Z39.88- 2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AU TF- 8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.Serials solutions.Com&rft_val_fmt=info%3Aofi% 2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.Ge nre=article&rft.Atitle=Image+gently%3A +using+exposure+indicators+to+im ,
84 (1), 93.
http://usyd.summon.serialssolutions.com/2. 0.0/link/0/eLvHCXMwtV1LS8NAEF60oH gRre8H7D1E0mTTJoIH8UFVCj7quexmN
xJok9CmoP_emd0kjRVBD15C2JAc9ttM Zma_fB8hnnvm2EsxweHw2YuV6_Jup- sL6XeF58LdSnDBpFYYana2K32Fxdi_Ag 9jAD3- SPsH8OuHwgCcwxKAIywCOP5qGdxNk JSD_0-NtbbTXPcG1HueYW Mothiram,  U.,  Brennan,  P.  C.,  Lewis,  S.  J., Moran,  B.,  &  Robinson,  J.  (2014).  Digital radiography  exposure  indices:  A  review. Journal  of  Medical  Radiation  Sciences ,
61 (2),
112–118. https://doi.org/10.1002/jmrs.49
Rochmayanti,  D.,  Darmini,  D.,  &  Jannah,  M.
(2018).  Faktor  Determinan  Kolimasi, Ukuran  Imaging  Plate  Dan  Delay  Time Processing  Terhadap  Exposure  Index. Jurnal Riset Kesehatan , 6 (2), 1.
https://doi.org/10.31983/jrk.v6i2.2910
Seeram, E. (2014). The New Exposure Indicator for  Digital  Radiography. Journal  of Medical  Imaging  and  Radiation  Sciences ,
45 (2), 144–158. https://doi.org/10.1016/j.jmir.2014.02.004
Seeram, E., & Brennan, P. C. (2017). Radiation protection  in  diagnostic  X-  Ray  imaging (Issue  Book,  Whole).  Jones  &  Bartlett Learning. http://usyd.summon.serialssolutions.com/2. 0.0/link/0/eLvHCXMwdV25CgIxEB10Bb HzxGshP7ASc7lbi2JjIxZ2krhZsNDev3cm RnBFu4RA7uRlXjIvAFIsePa1JxjEfaeNda TwVApeaWW9LKRfWYmHYF1ntn_ZjT UH9DeDoRGcFP0x3EQj72NVBoLFYKL kwZmLRNFFvjRvjacYVzXxvYAo2y4k5 GXQg4a_96G9jzfcA1geSCyAeo Seibert,  J.  A.,  &  Morin,  R.  L.  (2011).  The standardized  exposure  index  for  digital radiography: an opportunity for optimization  of  radiation  dose  to  the pediatric  population. Pediatric  Radiology , 41 (5), 573–581.
Shepard, S. J., Wang, J., Flynn, M., Gingold, E., Goldman, L., Krugh, K., Leong, D. L., Mah, E.,  Ogden,  K.,  &  Peck,  D.  (2009).  An exposure  indicator  for  digital  radiography: AAPM  Task  Group  116  (executive summary). Medical  Physics , 36 (7),  2898– 2914.