e-ISSN 2621-7457 , p-ISSN 2356-301X

## Jurnal Imejing Diagnostik
http://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/jimed/index
Efektifitas Variasi Window Width terhadap Informasi Anatomi CT Scan Sinus Paranasal Citra Jaringan Lunak pada Kasus Sinusitis
Tezar Ridho Ramadhani 1 , Siti Masrochah 2 , Ary Kurniawati 3
1) RSUD dr. H. Moch. Ansari Saleh, Indonesia
2,3) Poltekkes Kemenkes Semarang, Indonesia
Corresponding Author: Tezar Ridho Ramadhani e-mail: tezarridho@gmail.com

## ABSTRACT
Background: Selection  window  width  (WW)  and  window  level  (WL)  must  be  precise  to  produce  an optimal overview of anatomical information on CT scan paranasal sinuses soft tissue window in case of sinusitis. WW affects controlling contrast resolution. A wide window width will appear the less contrast of the image. The aim of the study is to know the difference in anatomical information with variation WW and  to  know  the  most  optimal  WW  value  for  CT  scan  paranasal  sinuses  soft  tissue  window  in  case  of sinusitis.
Methods: The research design is a quantitative experimental study, using WW variations (90, 120, 200, 350, 400). Anatomical assessment of osteomeatal unit, agger nasi cell, ethmoid roof, onodi cells, sphenoid sinus, optic nerve, middle turbinate, uncinate process, Haller cells, And ethmoidal bulla. The Friedman test is used to know a significant difference and the highest value of mean rank to know the most optimal WW value.
Results: There is a difference in information on each anatomical object with a significance value of < 0.05 and there is a difference in the total information on each anatomical object with a significance value of 0.000 <0.05. WW 120 is most optimal to display osteomeatal unit, agger nasi cell, ethmoid roof, onodi cells, middle turbinate, uncinate process, and ethmoidal bulla. WW 90 is most optimal to display sphenoid sinus, optic nerve, and Haller cells.
Conclusions: WW  120  is  most  optimal  to  display  total  anatomical  information  on  CT  scan  paranasal sinuses soft tissue window in case of sinusitis.
Keywords : CT scan Paranasal sinuses; Sinusitis; Soft Tissue Window; Window Width

## Pendahuluan
Sinus paranasal adalah ruang yang mengandung udara  di  tengkorak.  Fungsi  sinus  paranasal  adalah meringankan  tengkorak,  melembabkan  udara  dan memberikan resonansi pada suara. Sinus paranasal terdiri dari sinus maksilaris, sinus etmoidalis, sinus frontalis,  dan  sinus  spenoidalis  (Devareddy  & Devakar, 2019).
CT scan sinus paranasal merupakan pemeriksaan untuk  mengkarakterisasi  penyakit  sinus  paranasal beserta  perluasannya,  dapat  menggambarkan keterlibatan  tulang  dari  penyakit  ini  dan  juga memungkinkan ahli bedah untuk memvisualisasikan  jalur drainase ,  gambaran anatomi dan jenis keparahan pada sinus (Long, dkk,
2016). CT  scan sinus  paranasal  memainkan  peran diagnostik  penting  pada  pasien  dengan  penyakit sinusitis  dan  menentukan  pengobatan.  Sinusitis adalah  suatu  kondisi  yang  melibatkan  peradangan pada mukosa sinus paranasal yang disebabkan oleh alergi, bakteri atau virus (Gaikwad, 2017). Gambar CT  scan dengan  jelas  menunjukkan  struktur  halus dari  anatomi  tulang,  menentukan  berbagai  variasi anatomi,  luasnya  penyakit  dan  karakterisasi berbagai  penyakit  sinonasal  inflamasi,  jinak  dan ganas.
CT  scan  image dapat  dicitrakan  pada  layar monitor  sebagai  suatu  bentuk  yang  dapat  dikenali yaitu gray scale image . Proses ini didapat melalui konversi tiap digital CT scan number pada matriks yang  sebanding  dengan  energi  yang  digunakan.
Nilai kecerahan dari citra gray scale , sesuai dengan pixel dan CT  scan  number pada  data  digital  yang mewakilinya, karena di dalam data CT scan image merupakan  data  asli,  manipulasi  citra  dilakukan untuk menampilkan citra tambahan, dimana proses tersebut  disebut  dengan  pengaturan window ( window  width (WW)  dan window  level (WL ) ) (Long, dkk, 2016).
Window  width adalah  suatu  rentang  nilai CT scan  number yang  digunakan  untuk  memberikan nuansa  keabu-abuan  pada  layar. Window  Level dapat  dikatakan  sebagai  titik  tengah  dari  rentang keabuan  yang  ditampilkan  pada  monitor,  yang digunakan  untuk  mengatur  pusat  dari CT  scan number rentang gray scale yang ditampakkan pada layar  monitor. Window  level digunakan  untuk menampilkan  lebih  jelas  jaringan/organ  yang dimaksud,  sedangkan window  width digunakan untuk memperjelas kontras citra tiap organ (Long, dkk, 2016).
Banyak  literatur  yang  menerangkan  tentang penggunaan nilai window width pada citra jaringan lunak CT scan sinus paranasal. Pengaturan WW dan WL  untuk  citra  jaringan  lunak CT  scan sinus paranasal  agar  gambaran  yang  ditampilkan maksimal yaitu 400 (WW) dan 40 (WL) (Demaio, 2018).  Citra  jaringan  lunak  menggunakan parameter 120 (WW) dan 400 (WL) bertujuan untuk mempelajari anatomi  sinus paranasal pada pasien dengan  sinusitis  klinis  dan  untuk  mempelajari korelasi  antara  sinusitis  klinis  dan  variasi  anatomi sinus  paranasal  (Pawar  &  Bansal,  2018).  Menurut Cebula,  dkk  (2017)  parameter CT  scan sinus paranasal  yang  dipakai  untuk window  width dan window level pada citra jaringan lunak 400 (WW) dan  40  (WL).  Paramater CT  scan sinus  paranasal untuk  menunjukkan  struktural  halus  dari  anatomi tulang  sehingga  menentukan  berbagai  variasi anatomi,  luasnya  penyakit  dan  karakterisasi berbagai  penyakit  sinonasal  inflamasi,  jinak  dan ganas menggunakan 200 (WW) dan 50 (WL) pada citra  jaringan  lunak  (Kandukuri  &  Phatak,  2016). Menurut  Romans  (2018)  untuk  pemeriksaan  sinus paranasal  citra  jaringan  lunak  menggunakan  350 (WW) dan 50 (WL).
Penggunaan window width yang tepat sangatlah penting  pada  citra  jaringan  lunak CT  scan sinus paranasal. Menurut Mafee, dkk (2014) penggunaan citra jaringan lunak memungkinkan evaluasi cairan, jaringan  mukusa  yang  menebal  dan  kering,  dan daerah kalsifikasi kecil-kecil pada jaringan dengan gambaran yang lebih baik. Operator CT scan harus untuk lebih cermat dalam penggunaan nilai window
width dan window level yang tepat pada CT scan sinus  paranasal  citra  jaringan  lunak.  Menurut Cebula,  dkk  (2017)  pilihan  parameter window CT scan yang  tepat  merupakan  variabel  yang  harus dipertimbangkan  sebagai  kemungkinan  sumber kesalahan  penilaian.  Meningkatnya  jumlah  kasus sinusitis  paranasal,  deskripsi  lesi  yang  akurat  di daerah  ini  penting  untuk  membuat  diagnosis  dan merencanakan  pengobatan.  Salah  satu  penyebab utama  evaluasi  yang  tidak  akurat  dari  perubahan patologis  pada  sinus  paranasal  karena  pemilihan parameter CT scan window width dan window level yang tidak sesuai.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui perbedaan  informasi  anatomi CT  scan sinus paranasal  pada  kasus  sinusitis  dengan  variasi pengaturan window width pada citra jaringan lunak dan  untuk  mengetahui  nilai  variasi  pengaturan window width pada citra jaringan lunak yang paling optimal dalam menampilkan informasi anatomi CT scan sinus paranasal pada kasus sinusitis.
Banyaknya  literatur  tentang  penggunaan  nilai window width CT scan sinus paranasal pada kasus sinusitis  citra  jaringan  lunak  yang  bermacam- macam, serta pentingnya penggunaan nilai window width yang  tepat  karena  berpengaruh  dalam diagnosis  dan  merencanakan  pengobatan  seperti penggunaan  potongan coronal  CT  scan sinus paranasal untuk petunjuk operasi sinus endoskopik, maka  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian eksperimen.

## Metode
Desain  penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif  dengan  pendekatan  eksperimental. Subjek penelitian ini yaitu 3 orang dokter  spesialis radiologi  sebagai  responden  dengan  kriteria berkompeten  dalam  membaca  citra CT  scan sinus paranasal.  Kerangka  konsep  terdiri  dari  variabel bebas yaitu variasi WW 90 HU, WW 120 HU, WW 200 HU, WW 350 HU, dan WW 400 HU. Variabel terkontrol  yaitu  posisi  pasien supine , gantry tidak dimiringkan,  FOVmencakup  area  empat  sinus, faktor  eksposi  130  Kv  30  mA, slice  thickness 1,5 mm, algoritma soft tissue , WL 40 HU, dan potongan coronal .  Variabel  terikat  yaitu  informasi  anatomi CT scan sinus paranasal kasus sinusitis. Sampel dari penelitian ini adalah pasien CT scan sinus paranasal dengan kasus sinusitis sebanyak 10 orang.  Peneliti  mengambil  data  retrospektif  dari bulan Desember 2022 - Maret 2023 menggunakan Pesawat MSCT  Scan Merk  Siemens  Somatom  Go Now model MRC-880d. Citra anatomi yang dinilai
adalah  osteomeatal  unit  (sinus  maksilaris, ostium, ethmoid  infundibulum, anterior ethmoid air cells, dan frontal recess ), agger nasi cell, ethmoid roof, onodi  cells, sinus  spenoidalis ,  optic  nerve,  middle turbinate,  uncinate  process,  haller  cells,  bulla ethmoidalis.
Data  hasil  penelitian  ini  akan  dianalisa menggunakan Statistical  Program  For  Social Science (SPSS).

## Hasil dan Pembahasan
Jumlah  sampel  sebanyak  10  orang  dengan kriteria  pasien CT  scan sinus  paranasal  dengan kasus  sinusitis.  Berikut  adalah  tabel  karakteristik sampel.
Tabel 1. Sampel berdasarkan jenis kelamin Jenis Kelamin Jumlah Persentase (%) Laki-laki 6 60% Perempuan 4 40% Total 10 100%
Sampel ke-1 citra CT scan sinus paranasal   di bawah ini adalah lima variasi WW pada irisan 7, 9, 11, 12, 19, 22 hasil validasi dokter radiologi .
Gambar 1. Citra CT sca n sinus paranasal potongan corona l variasi window width 90 HU agger nasi cell (1), ethmoid  roof (2), haller  cells (3), uncinate process (4), middle  turbinate (5), bulla  ethmoidalis (6), optic nerve (7), sinus spenoidalis (8), onodi cells (9).
Gambar 2. Citra CT sca n sinus paranasal potongan coronal variasi window width 120 HU.
Gambar 3. Citra CT sca n sinus paranasal potongan coronal variasi window width 200 HU.
Gambar 4. Citra CT sca n sinus paranasal potongan coronal variasi window width 350 HU
Gambar 5. Citra CT sca n sinus paranasal potongan corona l variasi window width 400 HU.
Hasil  jawaban  dari  tiga  orang  responden  pada kuisioner diuji validitas.
Tabel 2. Hasil uji validitas Anatomi Nilai R Hitung WW 90 WW 120 WW 200 WW 350 WW 400 Osteomeatal Unit 0,521  0,971  0,807  0,936  0,605 Agger nasi cell 0,869  0,942  0,959  0,500  0,917 Ethmoid roof 0,521  0,957  0,959  0,660  0,861 Onodi cells 0,521  0,942  0,959  0,421  0,917 Spenoid sinus 0,790  0,933  0,959  0,500  0,861 Optic nerve 0,877  0,971  0,899  0,818  0,917 Middle turbinte 0,886  0,899  0,959  0,500  0,876 Uncinate process 0,790  0,971  0,764  0,644  0,605 Haller cells 0,860  0,883  0,574  0,919  0,861 Bulla ethmoidalis 0,698  0,855  0,959  0,919  0,861
Nilai R hitung pada tabel tersebut menunjukan hasil  yang  valid,  karena  masing-masing  nilai  R hitung > nilai R Tabel.
Tabel 3. Hasil uji reliabilitas
Variasi WW Nilai cronbach’s alpha Nilai rujukan reliabilitas Makna WW 90 0,907 >0,6 Dapat diandalkan WW 120 0,983 >0,6 Dapat diandalkan WW 200 0,946 >0,6 Dapat diandalkan WW 350 0,873 >0,6 Dapat diandalkan WW 400 0,936 >0,6 Dapat diandalkan Nilai cronbach’s  alpha dari  semua  variasi window width pada tabel tersebut menunjukan hasil yang  reliabilitas,  karena  masing-masing  nilai cronbach’s alpha > 0,6 (Nilai Rujukan Reliabilitas). Maknanya  adalah  hasil  kuisioner  dari  tiga  orang responden  tersebut  dapat  dipercaya  atau  dapat diandalkan  dalam  menilai  anatomi CT  scan sinus paranasal  citra  jaringan  lunak  dengan  variasi window width .
Langkah  selanjutnya  adalah  uji  konsistensi menggunakan uji cohen’s kappa untuk mengetahui tingkat  persamaan  persepsi,  kesepakatan  dan kesetaraan dari tiga responden terhadap isi kuisioner penelitian.
Hasil  Uji Cohen’s  Kappa antara  tiga  orang responden  menunjukan  bahwa  kesesuaian  atau kesepakatan  persepsi  yang  kuat  terjadi  antara responden I dan responden III dalam menilai variasi window width terhadap informasi anatomi CT scan sinus  paranasal  citra  jaringan  lunak  pada  kasus sinusitis,  jadi  responden  yang  terlibat  dalam penelitian  ini  hanya  satu  responden  saja  yaitu responden  I  dengan  pengalaman  kerja  yang  lebih lama.
Jumlah  sampel  data  kurang  dari  50  sampel  (N lebih  kecil  (<)  50)  sehingga  uji  normalitas menggunakan kolom shapiro wilk . Data penelitian dikatakan  berdistribusi  normal  apabila  nilai signifikansi  lebih  dari  0.05  (sig.  >0,05).  Data berdistribusi  normal  maka  memakai  uji two  way anova. Data  tidak  berdistribusi  normal  maka memakai uji friedman
Tabel 4. Uji Normalitas Uji Normalitas Shapiro- Wilk Keterangan Total WW 90 0,193 Normal Total WW 120 0,115 Normal Total WW 200 0,000 Tidak Normal Total WW 350 0,000 Tidak Normal Total WW 400 0,006 Tidak Normal
Kesimpulan dari uji normalitas tersebut adalah penelitian ini menggunakan hipotesis uji friedman .
Tabel 5. Uji statistik friedman setiap anatomi CT scan sinus paranasal Anatomi Asymp. Sig Chi- Square Makna Osteomeatal Unit 0,001 18,727 Ada perbedaan Agger nasi cell 0,000 35,729 Ada perbedaan Ethmoid roof 0,000 20,000 Ada perbedaan Onodi cells 0,000 38,415 Ada perbedaan Sinus spenoidalis 0,000 27,636 Ada perbedaan Optic nerve 0,000 37,891 Ada perbedaan Middle turbinate 0,000 23,000 Ada perbedaan Uncinate process 0,000 29,324 Ada perbedaan Haller cells 0,001 19,429 Ada perbedaan Bulla ethmoidalis 0,000 32,000 Ada perbedaan
Berdasarkan tabel 5 hasil uji statistik friedman setiap  anatomi CT  scan sinus  paranasal  dengan variasi WW 90, WW 120, WW 200, WW 350, dan WW  400  diperoleh  semua  nilai  signifikansi  ( p- value )  <  0,05,  begitu  juga  dari  nilai chi-square hitung  > chi-square tabel , maka  ada  perbedaan informasi anatomi CT scan sinus paranasal pada kasus  sinusitis  dengan  variasi  pengaturan window width pada citra jaringan lunak.
Tabel 6. Uji statistika friedman seluruh anatomi CT scan sinus paranasal N 10 Chi-square 38,653 Df 4 Asym.Sig. 0,000 Makna Ada perbedaan
Tabel  6  menunjukkan  nilai  signifikansi  ( p- value ) = 0.000 < 0,05 dan nilai chi-square hitung =
38,653  >  9,488  (df  ;  5%  (4  ;  0,05),  maka  ada perbedaan    informasi  anatomi CT  scan sinus paranasal  pada  kasus  sinusitis  dengan  variasi pengaturan window width pada citra jaringan lunak. Tabel  7  di  bawah  ini  menunjukkan  nilai  mean rank  uji  friedman  untuk  setiap  anatomi  dengan variasi window width.
Tabel  7. Mean  rank setiap  anatomi CT  scan sinus paranasal
Anatomi                 WW Mean Rank Osteometal unit      90 3,00 120 3,90 200 3,20 350 3,00 400 1,90 Agger nasi cell 90 3,35 120 3,95 200 3,35 350 3,35 400 1,00 E thmoid roof 90 2,75 120 4,00 200 2,75 350 2,75 400 2,75 Haller cells 90 4,10 120 3,10 200 2,60 350 2,60 400 2,60 Uncinate 90 3,80 process 120 4,40 200 1,50 350 2,65 400 2,65 Middle 90 3,05 turbinate 120 4,30 200 2,55 350 2,55 400 2,55 Bulla 90 2,60 ethmoidali 120 4,60 200 2,60 350 2,60 400 2,60 Optic nerve 90 4,30 120 4,15 200 1,50 350 3,55 400 1,50 Sinus                     90 4,30 spenoidalis           120 3,80 200 2,30 350 2,30 400 2,30 Onodi cells 90 3,85 120 4,30 200 3,85 350 1,50 400 1,50
Citra  anatomi  osteomeatal  unit  menunjukkan variasi  WW  120  mendapatkan  nilai  mean  rank tertinggi  yaitu  sebesar  3,90.  Citra  anatomi  agger
nasi  cell  menunjukkan  variasi  WW  120 mendapatkan nilai mean rank tertinggi yaitu sebesar 3,95.  Citra  anatomi  ethmoid  roof  menunjukkan variasi  WW  120  mendapatkan  nilai  mean  rank tertinggi  yaitu  sebesar  4,00.  Citra  anatomi  Onodi cells menunjukkan variasi  WW 120 mendapatkan nilai mean rank tertinggi yaitu sebesar 4,30. Citra anatomi  sinus  spenoidalis  menunjukkan  variasi WW  90  mendapatkan  nilai  mean  rank  tertinggi yaitu  sebesar  4,30.  Citra  anatomi  optic  nerve menunjukkan  variasi    WW  90  mendapatkan  nilai mean  rank  tertinggi  yaitu  sebesar  4,30.  Citra anatomi  middle  turbinate  menunjukkan  variasi WW  120  mendapatkan  nilai  mean  rank  tertinggi yaitu sebesar 4,30. Citra anatomi uncinate process menunjukkan variasi  WW 120 mendapatkan nilai mean  rank  tertinggi  yaitu  sebesar  4,40.  Citra anatomi haller cells menunjukkan variasi  WW 90 mendapatkan nilai mean rank tertinggi yaitu sebesar 4,10. Citra anatomi bulla ethmoidalis menunjukkan variasi    WW  120  mendapatkan  nilai  mean  rank tertinggi yaitu sebesar 4,60.
Tabel 8. Mean rank total variasi window width
Total Variasi Window Width (WW) Mean Rank Total WW 90 4,15 Total WW 120 4,85 Total WW 200 2,30 Total WW 350 2,70 Total WW 400 1,00
Tabel output mean rank variasi window width di atas  menunjukkan  nilai  rata-rata  tertinggi  sampai nilai  terendah  yaitu WW 120,  WW  90,  WW  350 WW 200, dan WW 400.
Berdasarkan hasil penjelasan di atas, baik secara deskriptif  maupun  uji  statistik friedman dapat diketahui bahwa ada perbedaan informasi anatomi CT sca n sinus paranasal pada kasus sinusitis dengan variasi pengaturan window width pada citra jaringan lunak.
Dampak  variasi  nilai window width pada penelitian  ini  telah  mempengaruhi  informasi anatomi karena menghasilkan kontras resolusi yang beragam  sesuai  dengan window  width yang digunakan.  Informasi  anatomi  yang  dihasilkan seperti  struktur  anatomi  yang  digambarkan  pada kontras citra CT scan sebagai warna abu-abu yang bervariasi,  tergantung  pada  pola  penyerapan  atau pelemahan  karakteristik  yang  ditunjukkan  setiap jaringan saat dilalui oleh radiasi pengion.
Yang,  Nathaniel  W  (2020)  Kerapatan  udara didefinisikan  sebagai  -1000  HU,  kerapatan  tulang
didefinisikan  pada  +1000  HU.  Semakin  padat jaringan  semakin  positif  nilainya  pada  nuansa Hounsfield dan  semakin  cerah  tampilannya  pada layar  monitor CT  scan ,  sebaliknya  semakin  tidak padat  jaringannya  semakin  negatif  nilainya  dan semakin gelap tampilannya pada layar monitor CT scan. Kontras  resolusi  pada  citra CT  scan dapat dioptimalkan  dalam  menghasilkan  informasi anatomi  dengan  mengubah window width berdasarkan CT  number jaringan  agar  sesuai dengan kebutuhan pengamat.
Kualitas  Gambaran CT  Scan Sinus  Paranasal Cita  Jaringan  Lunak  dengan  menggunakan window width 90 HU .
Rumus rentang nuansa abu-abu untuk batas atas adalah WL+WW/2 dan untuk batas bawah adalah WL-WW/2  (Seeram,  2016).  Batas  atas  WW  90 adalah  85, jaringan dengan CT number di atas 85 maka akan ditampilkan putih. Batas bawah adalah - 5,  jaringan  dengan CT  number di  bawah  -5  akan ditampilkan  hitam.  Jaringan  dengan CT  number antara  rentang  85  sampai  dengan  -5  maka ditampilkan dengan nuansa abu-abu. Pada anatomi sinus spenoidalis, optic nerve, dan haller cells telah menghasilkan  citra  dengan  kontras  resolusi  yang baik dengan menggunakan WW 90, karena nuansa abu-abu  menghasilkan  densitas  yang  baik  dengan batas  yang  tegas  pada  jaringan  yang  berisi  udara, jaringan lunak, serta tulang yang sangat tipis.
Kualitas  Gambaran CT  Scan Sinus  Paranasal Cita  Jaringan  Lunak  dengan  menggunakan Window Width 120 HU
Batas  atas  untuk  WW  120  adalah  100,  batas bawah  adalah  -20.  Peneliti  berpendapat  bahwa tingkat  kontras  resolusi  dengan  WW  120  mampu memperlihat  gambaran  anatomi  tersebut  di  atas dengan  lebih  optimal,  gambaran  patologi  sinusitis para area sinus paranasal mempunyai batas, ukuran dan  bentuk  yang  tegas  dan  semakin  detail, dibandingkan  dengan  penggunaan  variasi  WW yang  lain.  Penggunaan  WW  120  untuk  seluruh gambaran  anatomi  CT  scan  sinus  paranasal  citra jaringan lunak menampilkan nuansa abu-abu yang optimal sehingga kontras resolusi yang dihasilkan tinggi  atau  lebih  bagus,  dibandingankan  dengan WW yang lebih lebar karena menghasilkan nuansa abu-abu yang lebih banyak mengakibatkan resolusi kontras yang dihasilkan menjadi berkurang.
Kualitas  Gambaran CT  Scan Sinus  Paranasal Cita  Jaringan  Lunak  dengan  menggunakan Window Width 200 HU .
Batas  atas  untuk  WW  200  adalah  140,  batas bawah adalah -60. Penggunaan WW 200 HU atau lebih  besar  telah  menurunkan  kontras  resolusi. Perbedaan  nilai  tersebut  diindikasikan  dengan menurunnya  ketajaman  pada  objek  karena  nuansa abu-abu lebih tinggi sehingga berpengaruh terhadap ketajaman  detail  objek,  seperti  anatomi  dengan tulang tipis pada optic nerve dan uncinate process dengan hasil mean rank 1,50.
Kualitas  Gambaran CT  Scan Sinus  Paranasal Cita  Jaringan  Lunak  dengan  menggunakan Window Width 350 HU.
Batas  atas  untuk  WW  350  adalah  215,  batas bawah adalah -135. Penggunaan WW 350 HU telah menurunkan  kontras  resolusi.  Perbedaan  nilai tersebut  diindikasikan  dengan  menurunnya ketajaman  pada  objek  karena  nuansa  abu-abu meningkat atau lebih banyak sehingga berpengaruh terhadap kontras resolusi pada detail objek, seperti anatomi dengan ruang yang berisi udara pada onodi cells dengan hasil mean rank 1,50.
Kualitas  Gambaran CT  Scan Sinus  Paranasal Cita  Jaringan  Lunak  dengan  menggunakan Window Width 400 HU.
Batas  atas  untuk  WW  400  adalah  240,  batas bawah  adalah  -160.  Penggunaan  WW  400  telah menghasilkan  citra  dengan  lebih  banyak  nuansa abu-abu  pada  gambaran CT  scan sinus  paranasal citra jaringan lunak, karena makin lebar WW yang digunakan  maka  semakin  banyak  nuansa  abu-abu yang dihasilkan pada gambaran tersebut. Akibatnya mempengaruhi  kontras  resolusi  yang  tampak homogen  serta  menghasilkan  detail  yang  rendah terutama dalam memperlihatkan klinis.
Kontras  resolusi  pada  setiap  variasi  WW  90, WW 120, WW 200, WW 350, dan WW 400 telah menghasilkan kontras resolusi yang berbeda-beda, hasilnya  menunjukkan  bahwa  semakin  naik  atau lebar  nilai  WW  maka  menampilkan  gambaran dengan kontras resolusi buruk, berpengaruh secara signifikan pada hasil citra. Perubahan yang terjadi adalah densitas pada setiap objek anatomi CT scan sinus paranasal citra jaringan lunak menjadi samar dan homogen, karena nuansa abu-abu yang semakin meningkat  pada  setiap  kenaikan  nilai window width . Window  width akan  berpengaruh  terhadap
kontras citra, semakin lebar rentang nuansa abu-abu window  width yang  digunakan  maka  kontras resolusi  citra  akan  terlihat  semakin  berkurang (Long, dkk, 2016).
Jaringan  lunak  dengan  menggunakan  WW dengan  rentang  nuansa  abu-abu  yang  sempit ( narrow window ) maka akan menampilkan kontras resolusi  yang  baik.  Semakin  lebar  WW  ( wide window )  yang  digunakan,  maka  resolusi  kontras jaringan  lunak  tersebut  akan  semakin  berkurang. WW  lebar  ( wide  window )  menghasilkan  nuansa abu-abu  lebih  banyak,  sehingga  mengurangi densitas pada citra yang akan ditampilkan.
Pada penelitian ini, window level tetap atau tidak diubah  oleh  peneliti  tetapi  hanya  memvariasikan nilai window  width.  Window  level 40  HU  pada penelitian ini merupakan titik tengah citra jaringan lunak dengan tampilan abu-abu. Nilai WL 40 telah sesuai  dengan CT  number jaringan  lunak menyesuaikan dengan WW 90, WW 120, WW 200, WW 350, dan WW 400 (nilai WW digunakan untuk citra  jaringan  lunak),  jika  merubah  nilai  WL menggunakan  nilai CT  number lemak, lung ,  atau udara  maka  akan  menampilkan  nuansa  abu-abu gelap,  semakin  minus  nilainya  maka  tampilannya akan semakin hitam, sedangkan jika merubah nilai WL  menggunakan  nilai CT  number jaringan  otot atau tulang maka tampilannya akan semakin terang atau putih. Tampilan tingkat brightness (kecerahan) struktur  anatomi  dapat  tampak  lebih  gelap  atau lebih terang pada tampilan monitor tergantung pada nilai window level , oleh karena itu penggunaan WL harus sesuai dengan CT number jaringan yang akan ditampilkan  pada  monitor CT  scan. Window  level harus  dipusatkan  pada CT  number jaringan  yang akan ditampilkan (Seeram, 2016).

## Simpulan
Ada perbedaan informasi setiap obyek anatomi pada  penggunaan  variasi window  width CT  scan sinus  paranasal  citra  jaringan  lunak  pada  kasus sinusitis,  diperoleh  semua  nilai  signifikansi  ( p- value ) < 0,05 atau  semua nilai chi-square hitung > chi-square tabel dan ada perbedaan informasi total keseluruhan  anatomi  pada  penggunaan  variasi window  width CT  scan sinus  paranasal  citra jaringan lunak pada kasus sinusitis, diperoleh nilai signifikansi ( p-value ) = 0,000 < 0,05 atau nilai chi- square hitung = 38,653 > 9,488 (df ; 5% (4 ; 0,05)). WW  120  paling  optimal  untuk  menampilkan anatomi osteomeatal unit, agger nasi cell, ethmoid roof,  onodi  cells,  middle  turbinate,  uncinate process,  dan  bulla  ethmoidalis. WW 90  paling optimal  untuk  menampilkan  anatomi  sinus
spenoidalis, optic nerve dan haller cells . WW 120 paling optimal untuk menampilkan total keseluruhan  informasi  anatomi CT  scan sinus paranasal citra jaringan lunak kasus sinusitis.

## Daftar Pustaka
Cebula, M., Nowak, M. D., & Modlińska, S. (2017). Impact of window computed tomography (CT) parameters  on  measurement  of  inflammatory changes in paranasal sinuses. Polish Journal of Radiology, 82(L), 567–570. DOI:
10.1001/jama.2015.19330
Demaio, D. N. (2018). Mosby’s Exam Review for Computed  Tomography  THIRD  EDITION. Elsevier: St. Louis, Missouri.
Devareddy,  M.  M.,  &  Devakar,  S.  (2019). Evaluation of anatomical variations in nose and paranasal  sinuses  by  using  multidetector computed tomography. International Journal of Contemporary
Medicine, Surgery and Radiology, 4(3), 146–151. DOI: http://dx.doi.org/10.21276/ijcmsr.2019.4.3.3
Gaikwad,  R.  D.  (2017).  MAXILLARY  SINUS ANTRUM  OF  HIGHMORE  (1st  ed.).  LAP LAMBERT Academic Publishing: Beau Bassin, Mauritius.
Kandukuri, R., & Phatak, S. (2016). Evaluation of sinonasal  diseases  by  computed  tomography.
Journal  of  Clinical  and  Diagnostic  Research,
10(11), TC09-TC12. DOI: 10.7860/JCDR/2016/23197.8826 Lampignano,  J.  P.,  &  Kendrick,  L.  E.  (2018).
Bontrager’s TEXTBOOK of RADIOGRAPHIC POSITIONING  and  RELATED  ANATOMY (Ninth Edition). Elsevier: St. Louis, Missouri. Long,  B.  W.,  Rollins,  J.,  &  Smith,  B.  (2016).
MERRILL’S  ATLAS  OF  RADIOGRAPHIC POSITIONING  &  PROCEDURES  (Thirteenth Edition). Elsevier: St. Louis, Missouri.
Mafee,  M.  F.,  Farid,  N.,  &  Lim,  W.  Y.  (2014). Imaging  of  the  paranasal  sinuses:  Plain-Film Radiography,  Computed  Tomography,  and Magnetic  Resonance  Imaging,  295–322.  DOI: 10.1007/978-1-4939-0265-1_17
Pawar, S. S., & Bansal, S. (2018). CT Anatomy of Paranasal  Sinuses  –  Correlation  with  Clinical Sinusitis. International Journal of Contemporary Medical Research [IJCMR], 5(4), 13–15. DOI: 10.21276/ijcmr.2018.5.4.13
Romans,  L.  E.  (2018).  Computed  tomography  for technologists:  A  comprehensive  text  (second edition).  Lippincott  Williams  &  Wilkins,  a Wolters Kluwer business: Baltimore.
Seeram,  E.  (2016).  Computed  Tomography Physical  Principles,  Clinical  Applications,  and Quality  Control  (Fourth  Edition).  Elsevier:  St. Louis, Missouri.