## Urania
Jurnal Ilmiah Daur Bahan Bakar Nuklir
Beranda jurnal: http://jurnal.batan.go.id/index.php/urania/

## KOMPARASI PERFORMA MONITOR RADIASI GAMMA DALAM PEMANTAUAN RADIASI REAL –TIME
Rokhmat Arifianto 1 , Robi Sulaiman 2 , Slamet 3 , Ricard Parulian Hutabarat 4 , Roni Cahya Ciputra 5 , Frederikus Dian Indrastomo 5
1 Biro Organisasi dan Sumber Daya Manusia – BRIN Gedung B.J. Habibie, Jl. M.H. Thamrin No. 8, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10340
2 Pusat Riset Teknologi Industri Proses dan Manufaktur – BRIN, K.S.T. B.J. Habibie Gd. Energi 625, Serpong, Tangerang Selatan, Banten 15314 3 Direktorat Politeknik Teknologi Nuklir – BRIN Jl. Babarsasi PO Box 6101 YKBB, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281 4 Direktorat Pengelolaan Laboratorium, Fasilitas Riset, dan Kawasan Sains dan Teknologi – BRIN K.S.T . G. A. Siwabessy, Pasar Jumat, Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12440
5 Pusat Riset Teknologi Daur Bahan bakar Nuklir dan Limbah Radioaktif – BRIN, K.S.T. B.J. Habibie Gd. 720, Serpong ,Tangerang Selatan, Banten 15314 email: fred002@brin.go.id
(Naskah diterima: 02 –09–2023, Naskah direvisi: 23–09–2023, Naskah disetujui: 08–10–2023)

## ABSTRAK
KOMPARASI  PERFORMA  MONITOR  RADIASI  GAMMA  DALAM  PEMANTAUAN  RADIASI REAL –TIME. Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  memiliki  fasilitas  riset  yang  digunakan  untuk penelitian terhadap bahan nuklir yang memiliki potensi bahaya radiasi yang dapat membahayakan pekerja. Untuk mengurangi potensi bahaya radiasi, dilakukan pemantauan radiasi secara rutin oleh pekerja.  Untuk  mengoptimalkan  pemantauan  radiasi  tersebut,  dilakukan  pengembangan  3  (tiga) buah monitor radiasi dengan menggunakan 1 (satu) detektor radiasi Sintilasi (S) dan 2 (dua) buah detektor GM (GM dan GMT)  yang nantinya  dapat terpasang dan memantau radiasi secara real- time. Pengujian terhadap 3 (tiga) monitor radiasi yang dikembangkan dilakukan dalam penelitian ini  untuk  mengetahui  keakuratan  pengukuran  masing-masing  monitor  radiasi.  Pengujian  yang dilakukan adalah pengujian regresi linear untuk mendapatkan model konversi dari satuan cacah per  detik  ke  satuan  mikrosievert  per  jam.  Selain  itu,  dilakukan  pengujian  ANOVA  untuk  melihat apakah  ada  perbedaan  signifikan  antara  pengukuran  laju  dosis  dari  ketiga  monitor  radiasi dibandingkan dengan surveymeter yang telah terkalibrasi. Pengujian Tukey HSD dilakukan untuk menguji  masing-masing  monitor  radiasi  hasil  pengembangan  dan  dibandingkan  dengan surveymeter  yang  terkalibrasi.  Hasil  pengujian  regresi  linear  antara  surveymeter  (GS)  dengan ketiga  monitor  radiasi  didapatkan  koefisien  determinasi  diatas  0,95.  Pengujian  ANOVA  yang dilakukan didapatkan bahwa terdapat perbedaan rata-rata hasil pengukuran laju dosis radiasi yang signifikan  dari  masing  masing  monitor  radiasi.  Hasil  pengujian  Tukey  HSD  menunjukkan  bahwa hanya salah satu monitor radiasi yang memiliki rata-rata nilai pengukuran laju dosis radiasi yang tidak  berbeda  secara  signifikan  dengan  rata-rata  nilai  pengukuran  laju  dosis  radiasi  dari surveymeter  terkalibrasi.  Oleh  karena  itu  monitor  radiasi  GMT  yang  telah  dikembangkan merupakan  monitor  radiasi  yang  telah  layak  untuk  digunakan  dalam  pemantauan  radiasi  pada fasilitas riset bahan nuklir.
Kata kunci : Detektor radiasi, regresi linear, ANOVA.
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)

## ABSTRACT
COMPARISON  OF  GAMMA  RADIATION  MONITOR  PERFORMANCE  IN  REAL –TIME RADIATION MONITORING. The National Research and Innovation Agency has a research facility used  for  research  on  nuclear  materials  that  have  potential  radiation  hazards  that  can  endanger workers. To reduce the potential radiation hazard, radiation monitoring is carried out routinely by workers.  To  optimize  radiation  monitoring,  three  (3)  radiation  monitors  were  developed  using  1 (one) Synthylation (S) radiation detector and 2 (two) GM detectors (GM and GMT) which can later be installed and monitor radiation in real-time. Testing of the 3 radiation monitors developed was carried  out in  this  study  to  determine  the  measurement accuracy  of each  radiation  monitor.  The tests carried out were linear regression tests to obtain a conversion model from units of counts per second to units of microsivert per hour. In addition, ANOVA testing was conducted to see if there was a significant difference between the dose rate measurements from the three radiation monitors compared  to  the  calibrated  surveymeter.  Tukey  HSD  testing  was  carried  out  to  test  each  of  the developed  radiation monitors and compared with  a calibrated surveymeter. The results of linear regression  testing  between  the  surveymeter  (GS)  and  the  three  radiation  monitors  obtained  a coefficient of determination above 0.95. ANOVA testing conducted found that there was a significant difference  in  the  average  radiation  dose  rate  measurement  results  from  each  radiation  monitor. Tukey HSD test results show that only one of the radiation monitors has an average radiation dose rate  measurement  value  that  is  not  significantly  different  from  the  average  radiation  dose  rate measurement value of the calibrated surveymeter. Therefore, the GMT radiation monitors that have been developed are radiation monitors that are suitable for use in radiation monitoring at nuclear materials research facilities.
Keywords: Radiation detector, linear regression, ANOVA.
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time (Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)

## PENDAHULUAN
Organisasi Riset Tenaga Nuklir
(ORTN)-Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional
(BRIN)  merupakan  organisasi  non-struktural yang mewadahi penelitian dan pengembangan  serta  penyelenggaraan  di bidang ketenaganukliran. Beberapa kawasan riset  BRIN,  salah  satunya  di  lingkungan Direktorat Pengelolaan Fasilitas
Ketenaganukliran  (DPFK)  memiliki  beberapa fasilitas penunjang riset antara lain Laboratorium  Kimia,  Instalasi  Pengolahan Limbah,  dan Pilot  Plant Pemisahan  LTJ,
Uranium  dan  Thorium  (PLUTHO).  Fasilitas tersebut  dipergunakan  untuk  kegiatan  riset bahan nuklir.
Setiap pelaksanaan riset di BRIN selalu didasarkan  oleh  analisis  risiko  keselamatan. Hampir setiap kegiatan ORTN-BRIN melibatkan sumber radioaktif. Bahaya sumber radioaktif  dapat  berefek  bagi  pekerja, karena dapat menyebabkan kanker pada organ tubuh [1].  Riset  yang  berhubungan  dengan  unsur uranium dan anak luruhnya dapat menyebabkan  kerusakan  pada  organ  seperti paru-paru  yang  diakibatkan  dari  paparan radiasi  [2],  kulit  dan  organ  lainnya.  Hal  ini termasuk riset pada lokasi yang memiliki nilai radioaktivitas  alami  yang  tinggi,  seperti  pada area eksplorasi uranium sebagai bahan nuklir di  Kalan  dan  Mamuju  juga  memiliki  risiko keselamatan [3] –[9]. Pada kasus fasilitas riset bahan  nuklir,  pada  tahun  2020  hasil pemantauan  radiasi  gamma  di  fasilitas  riset PLUTHO  memiliki  potensi  bahaya  radiasi paling tinggi, yaitu sebesar 11,63  mikrosievert/jam  (µSv/h),  selain  itu fasilitas  pengolahan  limbah  memiliki  potensi bahaya  radiasi  tertinggi  kedua.  Nilai  tersebut lebih  tinggi  dibanding  nilai  batas  laju  dosis yang direkomendasikan oleh Badan Pengawas  Tenaga  Nuklir  (BAPETEN),  yaitu sebesar 10 µSv/h [10].
Untuk  mengurangi  potensi  bahaya radiasi,  maka  kegiatan  rutin  yang  dilakukan adalah  pemantauan  radiasi  di  fasilitas  yang dikelola  oleh  DPFK  agar  lingkungan  dan pekerja dapat terus terpantau dan melakukan respon  yang  cepat  dalam  penanganan bahaya radiasi. Untuk mengoptimalkan pemantauan radiasi tersebut, maka dilakukanlah  kegiatan  perekayasaan  monitor radiasi real-time yang  menghasilkan  3  (tiga) buah monitor radiasi gamma dari pengembangan, yaitu monitor radiasi dengan jenis  detektor  Sintilasi  dan  Geiger  Mueller.
Pengembangan  yang  dilakukan  antara  lain membuat  monitor  radiasi  tersebut  dapat dipantau  secara real-time dengan  data  yang langsung tersimpan pada komputer peladen.
Sebelum monitor radiasi hasil pengembangan  tersebut  dipasangkan  pada lokasi  pemantauan,  maka  perlu  dilakukan pengujian  terlebih  dahulu  untuk  melihat keandalan  alat  tersebut.  Pada  penelitian  ini, dilakukan  pengujian  terhadap  ketiga  monitor radiasi  yang  dikembangkan  menggunakan pengujian  regresi  linear  konversi  dari  satuan cacah  per  detik  atau count  per  second (cps) ke  satuan  µSv/h,  pengujian  ANOVA,  dan pengujian  Tukey  HSD  terhadap  surveymeter standar.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah mendapatkan  monitor  radiasi  yang  akurat untuk mengukur laju dosis radiasi real-time di fasilitas riset bahan nuklir.

## METODOLOGI

## a. Data
Pengambilan  data  dilakukan  secara terpisah untuk masing-masing monitor radiasi. Monitor radiasi yang digunakan berjumlah tiga unit.  Ketiga  monitor  radiasi  tersebut  antara lain: monitor radiasi 1 menggunakan detektor sintilasi    disebut  monitor  radiasi  S;  monitor radiasi  2  menggunakan  detektor  Geiger Mueller  dinamakan  monitor  radiasi  GM;  dan monitor  radiasi  3  menggunakan  detektor Geiger Mueller tiga tabung dinamakan monitor radiasi  GMT.  Selanjutnya,  ketiga  monitor radiasi  tersebut  akan  dibandingkan  dengan surveymeter standar Gamma Scout (GS).
Beberapa peralatan pendukung lainnya yang  digunakan  antara  lain:  sumber  radiasi standar,  komputer  dan  pengukur  jarak. Sumber  radiasi  yang  digunakan  adalah Cs-137  yang  merupakan  pemancar  gamma. Aktivitas  sumber  radiasi  yang  digunakan adalah 0,1 µCi pada tahun 2019. Tata laksana kegiatan ditunjukkan seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1. Tata laksana pengambilan data
Pengambilan  data  dilakukan  secara terpisah untuk masing-masing monitor radiasi. Setiap monitor radiasi akan diletakkan dengan jarak  bervariasi  dari  sumber  radiasi  dengan
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
interval 1 cm, mulai dari 0, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, hingga 10 cm. Pengukuran dilakukan sebanyak  30  kali  pada  setiap  interval  jarak, sehingga  pada  pengukuran  satu  detektor akan diperoleh 330 data pengukuran. Penggunaan data tersebut dibagi menjadi dua kelompok.  Kelompok  pertama  adalah  data pada interval jarak 0-2 cm dan 4-10 cm akan digunakan  untuk  perhitungan  regresi  linear. Kelompok data lainnya, yaitu data pengukuran pada  interval  3  cm,  digunakan  untuk mengevaluasi  tingkat  akurasi  ketiga  monitor radiasi bila dibandingkan dengan surveymeter standar. Pemisahan dilakukan agar data yang digunakan  untuk  evaluasi  akurasi  monitor radiasi  tidak  mengintervensi  analisis  regresi linear. Selain itu, pengukuran pada jarak 3 cm pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  cps yang  tidak  terlalu  rendah  dan  tidak  terlalu tinggi.

## b. Metode
Data  hasil  pengukuran  akan  melalui beberapa  pengujian  dengan  menggunakan metoda  statistik,  antara  lain  analisis  statistik deskriptif,  uji  normalitas,  uji  regresi  linear,  uji ANOVA,  dan  uji Tukey  Honest  Significant Difference (Tukey-HSD).  Tahapan  pengujian tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Pengukuran nilai laju dosis radiasi pada surveymeter GS menggunakan satuan µSv/h, sementara  monitor  radiasi  S,  GMT,  dan  GM menggunakan  satuan  cps.  Pada  umumnya, detektor  untuk  pemantauan  atau  proteksi radiasi  memiliki  keluaran  pembacaan  nilai dalam  satuan  µSv/h,  oleh  karena  itu  hasil pembacaan  pada  detektor  pengembangan harus  dikonversi  dari  cps  ke  µSv/h.  Konversi satuan  tersebut  dapat  dilakukan  dengan menggunakan pengujian regresi linear. Sementara  itu,  untuk  menguji  keakuratan pengukuran  monitor  radiasi,  maka  perlu membandingkan  hasil  pengujian  dengan surveymeter  yang  telah  terkalibrasi.  Pada kegiatan ini surveymeter yang telah terkalibrasi  adalah  surveymeter  GS.  Secara statistik, pengujian dilakukan dengan menggunakan  uji  ANOVA.  Hasil  pengukuran detektor  pengembangan  harus  memiliki  nilai rerata yang sama dengan detektor standar.
Tahapan  awal  yang  dilakukan  adalah pengumpulan  data  hasil  pencacahan  radiasi. Setelah  data  disiapkan,  maka  dilanjutkan dengan melakukan analisis statistik deskriptif. Tujuan  dalam  menganalisis  secara  deskriptif adalah  untuk  mengetahui  nilai  pemusatan ( mean , median, modus) dan nilai penyebaran
(standar deviasi, varians). Selain itu, karakteristik  data  tersebut  dapat  dilihat berdasarkan skewness dan kurtosisnya. Nilai kurtosis digunakan untuk mengetahui keruncingan  puncak  suatu  persebaran  data. Apabila  suatu  kurva  menunjukkan  distribusi normal, maka kurtosis tersebut dapat disebut juga  mesokurtik.  Sedangkan  apabila  kurva meruncing  akan  disebut  leptokurtik  dan apabila lebih menyebar disebut juga platikurtik [11].
Gambar 2.  Diagram alir metode pelaksanaan pengujian.
Selanjutnya,  uji  normalitas  dilakukan untuk  mengetahui  apakah  data  tersebut tersebar  secara  normal.  Pengujian  dilakukan dengan metode Shapiro-Wilk . Metode tersebut  memungkinkan  digunakan  karena setiap  interval  pengukuran  memiliki  30  data, sehingga satu detektor akan memiliki 300  data.  Perhitungan  nilai  uji  kenormalan Shapiro-Wilk menggunakan persamaan (1).
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time (Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
W = (∑ 𝑎 𝑖 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅ ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Nilai 𝑎 𝑖 merupakan  nilai  dari  tabel  koefisien Shapiro-Wilk .  Nilai 𝑥 𝑖 merupakan  nilai cacahan  radiasi  pada  pengujian  ke  i.  Nilai 𝑥̅ merupakan  nilai  rata  rata  dari  laju  cacahan radiasi.  Sementara  itu,  W  merupakan  nilai Shapiro-Wilk [12]. Pada pengujian normalitas ini, level signifikan yang digunakan adalah 5% (α=0,05).  Ketentuan  dari  pengujian  tersebut adalah sebagai berikut.
• 𝐻 0 ∶ 𝑊 < 𝑊 0,05 (Data terdistribusi normal) • 𝐻 0 ∶ 𝑊 ≥ 𝑊 0,05 (Data terdistribusi tidak normal)
Data  yang  telah  diuji  normalitas, kemudian  dilanjutkan  ke  tahap  pengujian regresi  apabila  hasil  uji  normalitas  adalah normal.  Namun  apabila  data  tidak  normal maka  data  tersebut  tidak  dapat  digunakan untuk  mencari  model  regresi.  Pengujian regresi  dilakukan  untuk  mendapatkan  model yang  akan  digunakan  sebagai  nilai  konversi dari  satuan  cps  ke  satuan  µSv/h.  Model regresi  linear  dapat  dicari  menggunakan persamaan (2)-(4) [13]. Setelah mendapatkan model  regresi,  pengujian goodness  of  fit menggunakan uji F dilakukan untuk menentukan  jenis  model  yang  paling  sesuai. Uji  tesebut  digunakan  untuk  mengecek apakah  keseluruhan  model  regresi  signifikan secara statistic. [14] Untuk menghitung nilai F, maka  perhitungan  dilakukan  menggunakan persamaan  (5).  Nilai  signifikansi  untuk  uji  F dalam  penentuan  regresi  ini  adalah  sebesar 5%  (α=0,05).  Kriteria  hipotesis  diterima  atau ditolak pada uji F adalah sebagai berikut.
• 𝐻 0 ∶ 𝐹 < 𝐹 0,05 (Y = b)
• 𝐻 0 ∶ 𝐹 ≥ 𝐹 0,05 (Y = b + m. X)
Hipotesis  nol (𝐻 0 ) untuk  uji  F  dalam regresi  ini  adalah  bahwa  nilai  Y  =  b, sedangkan hipotesis alternatifnya (𝐻 1 ) adalah Y = b + m. X .  Hipotesis  nol  akan  diterima apabila  nilai  F  kurang  dari  batas  kritis  yang diharapkan, atau nilai p-value > 0.05.
𝑚 = 𝑛(𝛴𝑥𝑦) − (𝛴𝑥)(𝛴𝑦)
𝑛(𝛴𝑥 2 ) − (𝛴𝑥) 2 (2)
𝑏 = (𝛴𝑦) 𝑛 − 𝑚 (𝛴𝑥) 𝑛 (3)
𝑦 = 𝑚𝑥 + 𝑏 (4) 𝐹 = 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 𝑅𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 (5)
Selanjutnya, untuk mengetahui apakah  nilai  laju  cacahan  yang  ditunjukkan oleh  monitor  radiasi  hasil  pengembangan dengan  laju  dosis  radiasi  yang  ditunjukkan oleh surveymeter terkalibrasi saling berketerkaitan  kuat,  maka hal  tersebut dapat dilihat dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ), dengan
perhitungan menggunakan
menggunakan  persamaan  (6).  Nilai  koefisien determinasi
yang mendekati
1 mengindikasikan keterkaitan nilai laju cacahan radiasi dengan nilai laju dosis radiasi yang sangat kuat.
𝑅 2 = 𝛴(𝑦̂ 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝛴(𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 (6)
Model regresi linear yang telah didapat tidak sepenuhnya sama dengan nilai pembacaan  sesungguhnya.  Terdapat error antara nilai laju dosis radiasi yang dikalkulasikan  dengan  model  regresi  linear dengan  nilai  laju  dosis  sesungguhnya. Error dalam  model  regresi  linear  tersebut  sering juga  disebut residual .  Untuk  mengetahui sejauh  mana error yang  dihasilkan  maka dilakukan pengujian residual statistics . Apabila  pengujian  regresi  telah  selesai dilaksanakan,  maka  tahapan  selanjutnya adalah  pengujian  ANOVA  untuk  mengetahui apakah terdapat nilai mean laju dosis radiasi yang  berbeda  secara  signifikan  antara  satu detektor dengan detektor lain. Pada pengujian ANOVA  ini  sampel  yang  digunakan  adalah data  hasil  pengukuran  radiasi  oleh  setiap monitor radiasi dengan jarak 3 cm dari sumber radiasi. Nilai laju cacahan dari monitor radiasi hasil  pengembangan  kemudian  dimasukan dalam  model  regresi  yang  telah  didapatkan. Hal  tersebut  dilakukan  agar  data  yang digunakan  dalam  uji  ANOVA  ini  memiliki satuan yang sama, yaitu µSv/h.
Namun,  sebelum  dilakukan  uji  ANOVA dilakukan  pengujian  normalitas  data  kembali untuk  sampel  yang  akan  diuji  ANOVA. Pengujian normalitas data ini memiliki metode yang  sama  dengan  yang  telah  dibahas sebelumnya,  yaitu  menggunakan  metode Shapiro-Wilk dengan  Persamaan  1.  Apabila data tersebut normal, maka uji ANOVA dapat dilanjutkan.  Pada  pengujian  ANOVA  ini, diasumsikan  bahwa  data  sampel  memiliki varians yang sama.
Metode ANOVA yang digunakan adalah
One  Way ANOVA . Pengujian  ini  bertujuan mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
pengukuran  laju  dosis  radiasi  dari  satu monitor  dengan  monitor  radiasi  lainnya. Pengambilan keputusan anova diambil berdasarkan  perhitungan RU 𝑓 seperti  yang ditunjukkan pada Persamaan 7. Nilai T adalah jumlah total sampel pengukuran dan k adalah jumlah  populasi.  Nilai n merupakan  jumlah anggota sampel pengukuran laju dosis radiasi masing  masing  monitor  radiasi  dan 𝑥̅ merupakan mean dari sampel tersebut. Nilai 𝑥̿ merupakan  nilai mean dari  seluruh  sampel yang  ada.  Nilai d merupakan mean  square error dari masing masing sampel pengukuran laju dosis radiasi dari setiap monitor radiasi.
Hipotesis  nol  pada  pengujian  ANOVA ini adalah mean pengukuran laju dosis radiasi dari  satu  monitor  radiasi  dan  monitor  radiasi lain  tidak memiliki  perbedaan  yang  signifikan ( H 0 : 𝜇 𝐺𝑆 = 𝜇 𝑆 = 𝜇 𝐺𝑀𝑇 = 𝜇 𝐺𝑀 ).  Sementara  itu, hipotesis alternatifnya adalah adanya perbedaan  yang  signifikan  antara mean pengukuran  dari  monitor  radiasi  satu  dan monitor radiasi lainnya ( H 1 : 𝜇 𝐺𝑆 ≠ 𝜇 𝑆 ≠ 𝜇 𝐺𝑀𝑇 ≠ 𝜇 𝐺𝑀 ) .  Pada  pengujian  ini  level  signifikansi yang diterapkan adalah sebesar 5% (α=0,05). Penentuan  batas  kritis  dari  pengujian  ini diambil dari tabel F dengan memperhitungkan derajat  kebebasan  pembilang (𝑑𝑓1 = 𝑘 − 1) , derajat kebebasan penyebut 4 (𝑑𝑓2 = 𝑇 − 𝑘) dan  tingkat  signifikansi.  Hipotesis  nol  akan diterima apabila nilai RU 𝑓 yang didapat masih dibawah  dari  batas  kritis  yang  ditentukan ( H 0 : RU 𝑓 < RU 𝑓(0,05) ) .
RU 𝑓 = 𝜎̂ 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟𝑎 𝜎̂ 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 = 𝑛 1 (𝑥̅ 1 − 𝑥̿) 2 + 𝑛 𝑘 (𝑥̅ 𝑘 − 𝑥̿) 2 𝑘 − 1 ∑ 𝑑 1 2 + ∑ 𝑑 𝑘 2
𝑇 − 𝑘 (7) Apabila pengujian ANOVA
mendapatkan hasil hipotesis nol ditolak, maka pengujian  tambahan  dilakukan.  Pengujian yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  untuk mengetahui  monitor  radiasi  mana  saja  yang tidak  memiliki mean pengukuran  yang berbeda  dari  surveymeter  terkalibrasi  (GS). Metode  pengujian  yang  digunakan  adalah Tukey HSD, dengan level signifikansi sebesar 5% (α=0,10). Tukey HSD menganalisis semua perbandingan pasangan himpunan data yang terbaik  ( pair-wise )  di  antara  rata-rata  [15]. Pengujian ini berfungsi untuk membandingkan hasil  pengukuran  detektor  satu  persatu. Hipotesis nol untuk pengujian ini adalah hasil pengukuran  surveymeter  terkalibrasi  tidak berbeda  secara  signifikan  dengan  hasil pengukuran  laju  dosis  radiasi  dari  monitor
radiasi  S/GMT/GM (𝐻 0 : 𝑥 GS ̅̅̅̅ = 𝑥 S ̅ , 𝑥 GS ̅̅̅̅ = 𝑥 S ̅ , 𝑥 GS ̅̅̅̅ = 𝑥 GMT ̅̅̅̅̅̅, 𝑥 GS ̅̅̅̅ =   𝑥 GM ̅̅̅̅̅) .  Langkah  pengujian  metode tukey  HSD  adalah  dengan  cara  menghitung nilai tukey menggunakan Persamaan 8.
𝑇𝑢𝑘𝑒𝑦 = 𝑞 √ ∑ 𝑑 𝐺𝑆 2 + ∑ 𝑑 𝑆 2 + ∑ 𝑑 𝐺𝑀𝑇 2 + ∑ 𝑑 𝐺𝑀 2
𝑇 − 𝑘 𝑛
(8)
Nilai 𝑞 merupakan nilai yang didapatkan dari tabel 𝑞 dengan mempertimbangkan level signifikansi,  jumlah  pengujian  berdasarkan detektor,  dan  jumlah  keseluruhan  sampel pengukuran.  Nilai  Tukey  yang  didapat merupakan  nilai  kritis  dari  pengujian  ini. Apabila  nilai  Tukey  lebih  besar  dari  nilai perbedaan absolut mean surveymeter GS dan monitor radiasi S/GMT/GM ( |𝑥 1 ̅̅̅ − 𝑥 2 ̅̅̅| < 𝑇𝑢𝑘𝑒𝑦 ), maka hipotesis nol diterima.
Seluruh  pengujian  diakhiri  dengan penarikan kesimpulan, apakah monitor radiasi hasil  pengembangan  memiliki  nilai mean pengukuran  laju  dosis  radiasi  yang  tidak berbeda secara signifikan dengan surveymeter yang telah terkalibrasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN a. Statistik Deskriptif
Perhitungan  yang  dilakukan  meliputi pemusatan  data,  persebaran  data,  serta bentuk persebaran data dengan menggunakan  histogram.  Nilai  interval  kelas untuk  histogram  didapatkan  dari  perhitungan mengikuti Sturge’s  Rule [16].  Pengujian statistik  deskriptif  menggunakan  aplikasi SPSS.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa nilai mean , median dan modus dari pengukuran laju dosis radiasi yang dilakukan masing  masing  detektor  memiliki  nilai  yang hampir  sama  (Tabel  1).  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut  terpusat dan  terdistribusi  secara  normal.  Selain  itu, distribusi  persebaran  data  menunjukkan bahwa  sebaran  data  mengikuti  distribusi normal.
Persebaran  data  secara  normal  juga didukung  dengan  data skewness dan kurtosis.  Nilai skewness yang  didapatkan bervariasi namun masih dalam rentang ±0,8. Skewness dapat  dikatakan  normal  apabila masih  dalam  rentang  ±0,5.  Beberapa  data hasil  pengukuran  memiliki  kemiringan  pada bentuk  distribusinya.  Dari  data  yang  ada, dapat  dilihat  bahwa  data  pengukuran  laju dosis yang menggunakan monitor radiasi GM
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time (Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
dengan  jarak  2  cm  memiliki  nilai skewness paling  besar,  yaitu  0,889,  hal  tersebut menunjukkan  bahwa  distribusi  data  lebih condong  ke  sebelah  kanan. D istribusi  data yang  condong  ke  kanan  disebut sebagai distribusi positively  skewed atau right-
skewed dan  mengarah  ke  arah  nilai  yang lebih besar pada sumbu nilai. Ini memberikan kesan bahwa distribusi data lebih panjang ke arah  nilai-nilai  yang  lebih  tinggi.  Sehingga beberapa analisis perlu dilakukan penyesuaian  sebelum  dilakukan  analisis lebih lanjut.
Tabel 1. Statistik deskriptif sederhana sampel pengukuran detektor GS, S, GMT, dan GM.
Jarak (cm) 0 1 2 4 5 6 7 8 9 10 Jumlah data 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 Jenis Detektor Gamma Scout Mean 16,5063  9,4771  5,16867  2,31293  1,90573  1,3408  1,06927  0,8965 0,8001  0,69387 Median 16,48667  9,4705 5,165 2,31067  1,9135 1,339  1,06317  0,88333 0,8 0,6915 Modus 16,426 9,168 5,107 2,112 1,873 1,373 1,033 0,876 0,717 0,717 Skewness 0,158 -0,046 -0,008 -0,023 -0,177 -0,016 0,353 0,659 -0,072 0,085 Kurtosis -0,511 -1,099 -0,442 -0,398 -1,076 -0,617 0,556 0,028 -0,887 -0,497 Jenis Detektor Sintilasi Mean 2472,277 1220,897  739,597  363,78 274,46  229,847  170,947  141,123  115,287 97,61 Median 2474,2 1222,3 739,15 364,2 275,1 230,05  171,133  141,65 114,7 97,65 Modus 2449,5 1224,8 723,2 354,2 274,9 229,1 168,8 144,5 113,7 97 Skewness -0,213 -0,416 0,121 0,074 -0,436 0,066 -0,47 -0,068 0,326 -0,601 Kurtosis -0,413 -0,191 -0,693 -0,578 0,463 -0,829 0,076 -0,888 -0,295 1,467 Jenis Detektor GMT Mean 95,6 46,8667  28,5667  14,5333  11,6333  9,7333 7,9 6,8667 5,8 4,7667 Median 95 46,4 28,4286  14,3333  11,4667  9,5455 8 6,75 5,875 4,4615 Modus 85 43 28 14 11 9 8 6 6 4 Skewness -0,012 0,115 0,097 0,512 0,258 0,217 -0,226 0,178 -0,332 0,717 Kurtosis -1,079 -0,866 -0,168 0,071 -0,119 -0,563 0,069 -0,941 -0,271 0,388 Jenis Detektor GM Mean 101,05 54,873 34,975  18,6413  15,552 12,361 9,939 9,085 7,4173 5,6077 Median 101,66 54,796 34,83 18,0825  16,1414  12,5657  10,066 9,33 7,385 5,7571 Modus 94 55 37,33 17,66 16,33 12,66 8,66 9,66 7 6 Skewness 0,37 0,567 0,889 0,12 -0,179 -0,044 -0,105 0,174 -0,153 -0,033 Kurtosis -0,048 -0,081 1,629 -0,711 -0,673 -0,525 -0,933 -0,482 -0,376 -0,118
Nilai kurtosis didapatkan pada rentang -1  sampai  dengan  +1,6.  Nilai  tersebut diperoleh  dari  nilai excess kurtosis.  Nilai tersebut  merupakan  hasil  pengurangan sebanyak  3  angka  dari  nilai  kurtosis sesungguhnya  [17].  Dari  keseluruhan  nilai kurtosis  yang  didapatkan,  Mayoritas  data mendekati distribusi normal atau mesokurtik, namun,  adanya  beberapa  bagian  data  yang menunjukkan  nilai  platikurtik  dan  leptokurtik
mengartikan variasi atau ekstremisme tertentu  yang  perlu  diperhatikan  saat melakukan analisis atau membuat interpretasi terkait data tersebut seperti yang ditunjukkan  oleh  nilai  pengukuran  dengan menggunakan  monitor  radiasi  GM  saat sumber berjarak 2 cm. Kurva distribusi yang terbentuk mendekati jenis  platikurtik, karena nilai excess kurtosis yang didapatkan adalah sebesar 1,6.
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)

## b. Uji Normalitas
Setelah  analisis  statistik  deskriptif, analisis pengujian normalitas dilakukan pada 30  sampel  data  tersebut.  Analisis  data menggunakan  metode Shapiro-Wilk (W)  di aplikasi SPSS. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Hasil  pengujian  normalitas  data menggunakan metode Shapiro-Wilk dengan level signifikansi 5%
Detektor Jarak W p- value Distribusi Data Gamma Scout (GS) 0 0,969  0,511 Normal 1 0,955  0,228 Normal 2 0,973  0,623 Normal 4 0,977  0,751 Normal 5 0,959  0,294 Normal 6 0,980  0,825 Normal 7 0,972  0,602 Normal 8 0,952  0,194 Normal 9 0,976  0,707 Normal 10 0,976  0,698 Normal Sintilasi 0 0.965  0.422 Normal (S) 1 0,965  0,406 Normal 2 0,972  0,582 Normal 4 0,973  0,615 Normal 5 0,964  0,394 Normal 6 0,964  0,385 Normal 7 0,981  0,863 Normal 8 0,973  0,630 Normal 9 0,965  0,416 Normal 10 0,964  0,398 Normal Geiger 0 0,963  0,377 Normal Muller 1 0,957  0,255 Normal (GMT) 2 0,988  0,973 Normal 4 0,956  0,249 Normal 5 0,952  0,188 Normal 6 0,960  0,301 Normal 7 0,962  0,348 Normal 8 0,933  0,058 Normal 9 0,936  0,070 Normal 10 0,944  0,116 Normal Geiger 0 0,968  0,477 Normal Mueller 1 0,959  0,284 Normal (GM) 2 0,951  0,184 Normal 4 0,975  0,696 Normal 5 0,953  0,201 Normal 6 0,970  0,536 Normal 7 0,971  0,574 Normal 8 0,954  0,219 Normal 9 0,980  0,832 Normal 10 0,982  0,878 Normal
Pengujian  ini  menggunakan  level signifikansi  sebesar  5%  (α=0,05),  dengan hipotesis  bahwa  nilai  nol  menunjukkan  data terdistribusi  normal  (H 0 :  data  normal). Sementara itu, hipotesis alternatifnya adalah data tidak  terdistibusi  normal  (H 1 :  data tidak normal). Ketentuan untuk menerima
hipotesis nol adalah nilai p-value harus lebih besar  dibanding  level  signifikansi  ( p-value > 0,05).  Hasil  perhitungan  nilai Shapro-Wilk (W)  kemudian  dikonversi  menjadi  nilai p-value dengan  bantuan  tabel  W Shapiro- Wilk [12]. Hasil pengujian menunjukkan nilai p-value berada  pada  kisaran  0,194-0,825 pada  surveymeter  GS,  0,385 –0,863  pada monitor radiasi S, 0,058 –0,973 pada monitor radiasi GMT, dan 0,184 –0,832 pada monitor radiasi GM. Seluruh data  yang diuji memiliki distribusi  normal  pada  level  signifikansi  5% ( p-value > 0,05).

## c. Uji Regresi Linear
Ketiga monitor radiasi hasil pengembangan, masih menggunakan satuan cps  dalam  pengukuran  laju  dosis  radiasi sehingga  monitor  radiasi  tersebut  harus memiliki  faktor  konversi  satuan  dari  cps  ke µSv/jam.  Untuk  mendapatkan  nilai  konversi, maka  hasil  pengukuran  laju  dosis  radiasi yang  dilakukan  oleh  monitor  radiasi  harus dibandingkan  dengan  surveymeter  yang telah terkalibrasi. Pada pengujian ini surveymeter yang digunakan adalah Gamma Scout (GS).  Kemudian  satu  persatu  monitor radiasi  akan  diregresikan  dengan  detektor standar,  sehingga  menghasilkan  model regresi  yang  merupakan  nilai  konversi  dari satuan cps ke µSv/h. Pada pengujian regresi tersebut, data hasil pengukuran surveymeter GS merupakan dependent variable , sedangkan  data  hasil  pengukuran  monitor radiasi  adalah independent  variable .  Data yang  digunakan  untuk  pengujian  regresi adalah  300  data  hasil  pengukuran  masing masing  monitor  radiasi.  Data  tersebut  telah diuji  statistic  deskriptif  serta  telah  diuji kenormalan  datanya  menggunakan  metode Shapiro-Wilk . Pengujian  regresi  pertama  dilakukan antara surveymeter GS ( dependent variable ) dengan monitor radiasi S sebagai independent  variable .  Pengujian  dilakukan dengan menggunakan Persamaan 2 sampai 4  sehingga  didapatkanlah  model  regresi untuk surveymeter GS dan monitor radiasi S yaitu y = 0,00687x + 0,02 seperti terlihat pada Gambar  3.  Model  tersebut  menunjukkan bahwa  untuk  mengkonversi  nilai  cps  hasil pengukuran  monitor  radiasi  S,  maka  hasil pengukuran harus dikalikan dengan 0,00687 kemudian ditambah 0,02. Dari hasil pengujian  regresi  juga  didapatkan  bahwa koefisien  determinasi  (R 2 )  yang  dihitung menggunakan Persamaan 6 adalah sebesar
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time (Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
0,993.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa
99.3% variasi data sumbu y, dapat dijelaskan menggunakan sumbu x dengan menghitung berdasarkan  model  yang  didapat.  Koefisien
korelasi  yang  didapat  dari  regresi  tersebut adalah  sebesar  R  =  0,9963.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa nilai x dan y memilki korelasi yang sangat kuat.
Gambar 3. Hasil pengujian regresi antara detektor GS dan S.
Setelah  pengujian  regresi  dilakukan, maka  model  yang  telah  didapatkan  diuji dengan  menggunakan goodness  of  fit menggunakan Persamaan 5. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  nilai  F  adalah  sebesar 40262,245  dengan  df 1 =  1  dan  df 2 =  298, maka nilai p-value yang didapatkan adalah 0
seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3.
Berdasarkan hasil
tersebut,
dapat disimpulkan  bahwa  Hipotesis  nol  ditolak, karna nilai p-value lebih kecil dibanding level signifikan  ( p-value <  α,  H 0 ditolak).  Maka pengujian goodness  of  fit ini  memberikan validasi  bahwa  model  yang  lebih  fit  untuk regresi ini adalah Y = b + m.X.
Tabel 3. Pengujian goodness of fit untuk regresi surveymeter GS dan monitor radiasi S
Model Sum of Square df Mean Square F p-value Regresi 7197,913 1 7197,913 40262,245 0 Residual 53,28 298 0,179 Total 7251,188 299
Selanjutnya dilakukan pengujian untuk residual  statistic dari  model  regresi  yang didapatkan. Residual merupakan perbedaan nilai yang diprediksi oleh model dengan nilai sesungguhnya yang didapatkan oleh pengukuran  dari  detektor.  Hasil  pengujian residual  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Dari hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  residual yang  ditunjukkan  membentuk  distribusi normal,  namun  tidak  fit  seluruhnya.  Karena beberapa  nilai  terdapat outlier dari  nilai  nol.
Semakin  nilai  residual  mendekati  nol,  maka hasil  model  regresi  dianggap  sangat  baik, karena  semua  titik  pada  hasil  pengukuran dapat diprediksi dengan sesuai.
Pengujian  regresi  selanjutnya  yaitu antara surveymeter GS ( dependent variable ) dengan  monitor  radiasi  GMT  ( independent variable ). Hasil pengujian regresi ditunjukkan pada Gambar 5. Setelah dilakukan perhitungan,  didapatkanlah  model  regresi untuk  GS  dan  GMT  yaitu  y  =  0,18x –  0,11. Model  tersebut  menunjukkan  bahwa  untuk mengkonversi  nilai  cps  hasil  pengukuran monitor  radiasi  GM,  maka  hasil  pengukuran harus  dikali  kan  dengan  0,18  kemudian dikurangi  0,11.  Dari  hasil  pengujian  regresi juga didapatkan bahwa koefisien determinasi (R 2 ) yang dihitung menggunakan Persamaan 6  adalah  sebesar  0,976.  Nilai  tersebut
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
menunjukkan  bahwa  97,6%  variasi  data sumbu  y,  dapat  dijelaskan  menggunakan sumbu  x  dengan  menghitung  berdasarkan model yang didapat. Koefisien korelasi yang didapat dari regresi tersebut adalah sebesar R=0.988,  hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  nilai  x  dan  y  memilki  korelasi  yang
sangat  kuat.  Setelah  pengujian  regresi dilakukan, maka model yang telah didapatkan  diuji  dengan  menggunakan goodness  of  fit .  Untuk  mendapatkan  nilai  F pada  uji goodness  of  fit ,  maka  perhitungan dilakukan menggunakan Persamaan 5.
Gambar 4. Hasil pengujian residual statistic untuk model regresi GS vs S.
Gambar 5. Hasil pengujian regresi antara detektor GS dan GMT.
Hasil  pengujian goodness  of  fit pada GS  dan  MT  menunjukkan  nilai  F  sebesar 11949,167  dengan  df 1 =  1  dan  df 2 =  298, sehingga  nilai p-value yang  didapatkan adalah 0 (Tabel 4). Dari hasil tersebut dapat disimpulkan  bahwa  Hipotesis  nol  ditolak,
karna nilai p-value lebih kecil dibanding level signifikan  ( p-value <  α,  H 0 ditolak).  Maka pengujian goodness  of  fit ini  memberikan validasi  bahwa  model  yang  lebih  fit  untuk regresi ini adalah Y = b + m.X.
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time (Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
Pengujian residual statistic
memperlihatkan bahwa residual yang ditunjukkan  membentuk  distribusi  normal, namun  tidak  fit  seluruhnya  (Gambar  6) karena  beberapa  nilai  terdapat outlier dari
nilai  nol.  Semakin  nilai  residual  mendekati nol,  maka  hasil  model  regresi  dianggap sangat  baik,  karena  semua  titik  pada  hasil pengukuran dapat diprediksi dengan sesuai.
Tabel 4. Pengujian Goodness of Fit untuk regresi GS dan GMT.
Model Sum of Square df Mean Square F p-value Regresi 7074,751 1 7074,751 11949,167 0 Residual 176,4371 298 0,592 Total 7251,188 299
Gambar 6. Hasil pengujian residual statistic untuk model regresi GS vs GMT.
Pengujian
regresi antara GS ( dependent  variable )  dan  GM  ( independent variable ) menghasilkan model regresi y = 0,17x – 0,56 seperti terlihat pada Gambar 7. Model tersebut menunjukkan bahwa untuk mengkonversi  nilai  cps  hasil  pengukuran monitor  radiasi  GM,  maka  hasil  pengukuran harus  dikalikan  dengan  0,17  kemudian dikurangi  0,56.  Dari  hasil  pengujian  regresi juga didapatkan bahwa koefisien determinasi (R 2 ) yang dihitung menggunakan Persamaan 6  adalah  sebesar  0,986.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  98,6%  variasi  data sumbu  y,  dapat  dijelaskan  menggunakan sumbu  x  dengan  menghitung  berdasarkan model yang didapat. Koefisien korelasi yang didapat  sebesar  R  =  0,993.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa nilai x dan y memilki korelasi yang sangat kuat.
Hasil  pengujian  model  menggunakan goodness of fit menggunakan Persamaan 5, didapatkan nilai F adalah sebesar 21104,753 dengan  df 1 =  1  dan  df 2 =  298,  maka  nilai
p-value yang didapatkan adalah 0 (Tabel 5). Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa Hipotesis nol ditolak, karna nilai p-value lebih kecil  dibanding  level  signifikan  ( p-value < α,
H 0 ditolak). Maka pengujian goodness of fit ini memberikan validasi bahwa model yang lebih fit untuk regresi ini adalah Y = b + m.X.
Selanjutnya, pengujian residual statistic dari  model  regresi  yang  telah diperoleh  memperlihatkan  bahwa  residual yang  ditunjukkan  membentuk  distribusi normal, namun tidak fit seluruhnya (Gambar
8).  Karena  beberapa  nilai  terdapat outlier dari  distribusi  normal  yang  seharusnya (garis  hitam  pada  grafik).  Semakin  nilai residual  mendekati  nol,  maka  hasil  model regresi dianggap sangat baik, karena semua titik pada hasil pengukuran dapat diprediksi dengan sesuai. Namun apabila nilai residual mendekati  distribusi  normal,  maka  dapat disimpulkan juga bahwa model regresi telah sesuai.
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
Gambar 7. Hasil pengujian regresi antara GS dan GM.
Tabel 5. Pengujian Goodness of Fit untuk regresi detektor GS dan GM. Model Sum of Square df Mean Square F p-value Regresi 7150,227 1 7150,227 21104,753 0 Residual 100,962 298 0,339 Total 7521,188 299
Gambar 8. Hasil pengujian residual statistic untuk model regresi GS vs GM.
Setelah  model  regresi  didapatkan, maka selanjutnya dilakukan pengujian pengukuran  laju  dosis  radiasi  kembali menggunakan semua detektor. Kali  ini jarak dari  sumber  ke  detektor  ditentukan  sejauh 3  cm.  Hasil  pengukuran  tersebut  kemudian
dimasukkan  ke  dalam  model  regresi  yang telah  didapatkan,  maka  selanjutnya  semua hasil  pengukuran  memiliki  satuan  yang sama,  yaitu  mikrosievert  per  jam  (µSv/h). Hasil pengujian yang didapatkan ditunjukkan pada Tabel 6.
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time (Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
Tabel 6.  Hasil  pengujian  laju  dosis  radiasi dengan jarak 3 cm dari sumber. GS (µSv/h) S (µSv/h) GMT (µSv/h) GM (µSv/h) 3,523 3,309 3,310 3,520 3,341 3,399 2,770 3,690 3,370 3,373 2,950 3,802 2,784 3,351 2,770 4,426 2,995 3,377 3,310 4,370 2,611 3,319 3,670 4,200 2,861 3,246 3,490 2,670 2,746 3,386 2,950 3,122 2,851 3,340 3,490 3,632 2,822 3,360 3,310 3,010 2,842 3,302 2,770 4,256 2,918 3,357 2,410 3,520 2,976 3,399 2,770 3,236 3,043 3,310 2,950 4,200 2,909 3,311 2,590 3,746 3,024 3,381 3,850 3,520 3,149 3,360 4,570 4,426 2,966 3,275 2,410 3,632 2,976 3,267 3,310 3,576 3,053 3,325 4,030 3,462 3,043 3,351 2,590 3,632 3,091 3,341 3,130 4,256 3,139 3,329 3,310 3,520 3,197 3,340 2,770 3,860 3,178 3,313 2,950 2,896 3,139 3,276 3,670 3,406 3,130 3,366 3,490 3,690 2,746 3,338 4,030 3,292 3,168 3,319 2,950 4,142 2,822 3,441 3,130 4,256 d. Uji ANOVA Sebelum dilakukan uji ANOVA, pengujian kenormalan data dilakukan terlebih dahulu  menggunakan  metode Shapiro  Wilk . Langkah pengujian dilakukan dengan menguji  30  data  dari  setiap  detektor  pada jarak  3  cm,  data  ditunjukkan  pada  Tabel  6. Hasil  pengujian  normalitas  menunjukkan data  terdistribusi  normal,  karena p-value > α = 0,05 (Tabel 7).
Tabel 7.  Hasil  uji  normalitas  untuk  data pengukuran
sumber
radiasi dengan  jarak  3  cm  dari  detektor monitor radiasi. Nama Alat W df p-value Distribusi Data GS 0,98 30 0,831 Normal S 0,99 30 0,988 Normal GMT 0,953 30 0,198 Normal GM 0,954 30 0,222
Normal
Setelah dilakukan pengujian normalitas  data,  maka  dilanjutkan  dengan pengujian  ANOVA.  Pada  pengujian  ANOVA ini,  varians  dari  data  yang  digunakan diasumsikan  sama.  Langkah  pengujian ANOVA adalah sebagai berikut. a.  Menentukan hipotesis H 0: Tidak ada perbedaan signifikan mean hasil  pencacahan  yang  dari  masing masing  detektor  ( 𝐻 0 : 𝑥 GS ̅̅̅̅̅ = 𝑥 S ̅̅̅ = 𝑥 GMT ̅̅̅̅̅̅̅ = 𝑥 GM ̅̅̅̅̅ ). H 1: Ada perbedaan signifikan mean hasil pencacahan  yang  dari  masing  masing detektor ( 𝐻 0 : 𝑥 GS ̅̅̅̅̅ ≠ 𝑥 S ̅̅̅ ≠ 𝑥 GMT ̅̅̅̅̅̅̅ ≠ 𝑥 GM ̅̅̅̅̅ ).
b.  Menentukan level signifikasi α = 5%
c.  Menentukan jumlah sampel k = 4 (GS, S, GMT, GM)
d.  jumlah anggota sampel T = 120 sampel (30 sampel per detektor)
e.  Derajat kebebasan pembilang df 1 = k – 1 =3 f. Derajat kebebasan penyebut df 2 = T – k = 120 – 4 = 116 g.  Batas kritis:
F a;df1;df2 = F 0,05;3;116 = 2,68280945
Perhitungan ANOVA
menggunakan Persamaan  7  dapat  dijabarkan  sebagai berikut.
𝑅𝑈 𝑓 = 𝜎̂ 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟𝑎 𝜎̂ 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 = 2,54 0,13 = 19,3103
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa nilai batas kritis (2,68280945) lebih kecil dari nilai Ruf (19,3103) sehingga H 0 ditolak. Hal ini menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan yang signifikan dari hasil rata-rata pencacahan laju dosis radiasi pada keempat detektor tersebut.

## e. Uji Tukey HSD
Hasil  uji  ANOVA  menunjukkan  bahwa sebuah  surveymeter  dan  tiga  buah  monitor radiasi  yang  diuji  memiliki  perbedaan  nilai rata-rata  yang  signifikan.  Namun,  hasil tersebut  memungkinkan  ada  nilai  satu surveymeter  dengan  satu  monitor  radiasi yang  memiliki  nilai mean pengukuran  yang tidak  berbeda  signifikan.  Untuk  mengetahui monitor radiasi mana saja yang memiliki rata- rata  yang  tidak  berbeda  signifikan  dengan surveymeter  GS,  maka  dilakukan  pengujian tambahan  yaitu  pengujian Tukey  Honest. Significant Difference (Tukey-HSD). Tahapan pengujian yang dilakukan antara lain sebagai berikut.
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
a. Menentukan  hipotesis H 0 : 𝐱 𝟏 ̅̅̅ = 𝐱 𝟐 ̅̅̅ dan H 1 : 𝐱 𝟏 ̅̅̅ ≠ 𝐱 𝟐 ̅̅̅ b. Menentukan level signifikansi: 5%= 0,05 c. H 0 diterima apabila |𝐱 𝟏 ̅̅̅ − 𝐱 𝟐 ̅̅̅| < Tukey
d. Memasukan  nilai  tukey  menggunakan Persamaan 8.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa pasangan
data hasil pengukuran surveymeter  GS  dan  monitor  radiasi  GMT tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  (Tabel 8).  Hal  tersebut  mengindikasikan  bawa  nilai hasil pengukuran laju dosis radiasi dari kedua alat  tersebut  memilki  rata-rata  yang  sama ( 𝐻 0 : 𝒙 𝐆𝐒 ̅̅̅̅̅ = 𝒙 𝐆𝐌𝐓 ̅̅̅̅̅̅̅ ).  Sementara  itu,  monitor radiasi  hasil  pengembangan  lain  seperti  S dan  GM  masih  ditemukan  perbedaan  hasil rata-rata pengukuran yang signifikan. Hal ini menunjukkan  bahwa  monitor  radiasi  GMT memiliki performa yang cukup untuk digunakan dalam pemantauan radiasi.
Selanjutnya untuk monitor radiasi G dan GM perlu  dilakukan  penyetelan  ulang  pada rangkaian elektronisnya.
Tabel 8. Hasil pengujian Tukey HSD.
Pasangan |𝑥 1 ̅̅̅ − 𝑥 2 ̅̅̅| 𝑇𝑢𝑘𝑒𝑦 |x 1 ̅ − x 2 ̅̅̅| < 𝑇𝑢𝑘𝑒𝑦 GS-S 0,324816  0,24446 Ya GS-GMT 0,17624 0,24446 Tidak GS-GM 0,685193  0,24446 Ya

## SIMPULAN
Pengujian one  way ANOVA  pada surveymeter  radiasi  dan  ketiga  monitor radiasi  hasil  pengembangan  menunjukkan bahwa  terdapat  perbedaan  yang  signifikan dari  hasil  rata-rata  pencacahan  laju  dosis radiasi. Pengujian Tukey HSD menunjukkan nilai pengukuran pada monitor radsiasi GMT tidak  menunjukkan  perbedaan  signifikan dengan surveymeter terkalibrasi (GS). Untuk saat ini, detektor pengembangan yang dapat digunakan  untuk  pemantauan  radiasi real- time di  fasilitas  bahan  nuklir  adalah  monitor radiasi  GMT.  Untuk  selanjutnya,  akan dilakukan  konfigurasi  ulang  untuk  kedua monitor radiasi lainnya agar dapat digunakan untuk pemantauan radiasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  pimpinan  dan  seluruh  staf  di lingkungan  BRIN  yang  telah  membantu pelaksanaan kegiatan penelitian ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Kontributor  utama  dalam  makalah  ini adalah Rokhmat Arifianto dan Robi Sulaiman, sedangkan Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra dan Frederikus Dian
Indrastomo sebagai kontributor anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. A. Jones, F. Karouia, O. Cristea, R. C. Casey,  D.  Popov,  and  V.  Maliev, "Ionizing  radiation  as  a  carcinogen," 2018.  doi:  10.1016/b978-0-12-801238- 3.64295-2.
[2]  R. O. McClellan,  “Biomarkers  of exposure  and  responses  to  ionizing r adiation,” Biomarkers Toxicol. , pp. 757 – 786,  2019,  doi:  10.1016/B978-0-12- 814655-2.00042-6.
[3]  H. Syaeful, F. D. Indrastomo, and M. B. Garwan,  “Application  of  UNFC  for reassesment  of  uranium  resources  of the  Eko  Remaja  and  Rabau  Sectors, Kalan
Area,
West Kalimantan,
Indonesia,” in UNECE Energy Series 58 Application  of  the  United  Nations Framework Classification for Resources: Case Study , Geneva: United Nation Publication, 2019, pp. 137 –147.
[4]  R. Ciputra, S. Suharji, D. Kamajati, and H. Syaeful, “Application  of geostatistics to complete uranium resources estimation of Rabau Hulu Sector, Kalan, West Kalimantan,”  in E3S  Web  of Conferences ,  2020,  vol.  200.  doi: 10.1051/e3sconf/202020006001.
[5]  R.  C.  Ciputra,  M.  N.  Heriawan,  H. Syaeful, D. Kamajati, and P. Rahmawati, “Geostatistical  ore  body  modeling  on uranium mineralization in Remaja Sector,  Kalan  Are a,  West  Kalimantan,”
Eksplorium ,  vol.  43,  no.  1,  pp.  41 –58, 2022, doi: 10.17146/eksplorium.2022.43.1.6622.
[6]  H.  Syaeful,  I.  G.  Sukadana,  and  A. Sumaryanto,  “Radiometric  mapping  for
Naturally Occurring Radioactive Materials (NORM) assessment in Mamuju, We st Sulawesi,” Atom Indones. , vol. 40, no. 1, p. 35, May 2014, doi: 10.17146/aij.2014.263.
[7]  I.  Rosianna et  al. , “Natural radioactivity of  laterite  and  volcanic  rock  sample  for radioactive mineral exploration in Mamuju, I ndonesia,” Geosci. , vol. 10,
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time (Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)
no. 9, pp. 1 –13, 2020, doi: 10.3390/geosciences10090376.
[8]  I.  G.  Sukadana  and  H.  Syaeful, “Uranium  exploration  in  Sulawesi,”  in MGEI 8th Annual Convention , 2016, pp. 117 –120.
[9]  H.  Syaeful,  I.  G.  Sukadana,  F.  D. Indrastomo,  A.  G.  Muhammad,  and Ngadenin, “Uranium exploration, deposit and  r esources :  The  key  of  nuclear power  plant  development  program  in Indonesia,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 2048,  no.  012003,  pp.  1 –9,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/2048/1/012003.
[10]  Peraturan  Kepala  Badan  Pengawas Tenaga  Nuklir  No.  4  Tahun  2013 Tentang  Proteksi  dan  Keselamatan Radiasi  Dalam  Pemanfaatan  Tenaga Nuklir
[11]  E.  O.  Cannon,  F.  Nigsch,  and  J.  B. Mitchell, “A novel hybrid ultrafast shape descriptor  method  for  use  in  virtual screening,” Chem. Cent. J. , vol. 2, no. 1, 2008, doi: 10.1186/1752-153X-2-3.
[12] S.  S.  Shapiro  and  M.  B.  Wilk,  “An analysis  of  variance  test  for  normality (complete  s amples),” Biometrika ,  vol.
52,  no.  3/4,  p.  591,  1965,  doi:
10.2307/2333709.
[13]  H.  Weyl ,  “Philosophy  of  mathematics and natural s cience,” Philos. Math. Nat. Sci. , no. May,
2021,
doi:
10.2307/j.ctv1t1kftd.
[14] O. Sureiman and C. Mangera, “F-test of overall significance in regression analysis simplified,” J. Pract. Cardiovasc.  Sci. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  116, 2020, doi: 10.4103/jpcs.jpcs_18_20.
[15]  A. Nanda, D. B. B. Mohapatra, A. P. K. Mahapatra, A. P.  K.  Mahapatra, and  A. P.  K.  Mahapatra,  “Multiple  comparison test  by  Tukey’s  honestly  significant difference (HSD): Do the confident level control  type  I  error,” Int.  J.  Stat.  Appl. Math. , vol. 6, no. 1, pp. 59 –65, 2021, doi:
10.22271/maths.2021.v6.i1a.636.
[16]  H. A . Sturges, “The Choice of a Class” J. Am.  Stat.  Assoc. ,  vol.  21,  no.  153,  pp. 65 –66, 1926.
[17]  H.- Y.  Kim,  “Statistical  notes  for  clinical researchers: assessing normal distribution  (2)  using  skewness  and kurtosis,” Restor. Dent. Endod. , vol. 38, no. 1, p. 52, 2013,
doi:
10.5395/rde.2013.38.1.52. .
Komparasi Performa Monitor Radiasi Gamma dalam Pemantauan Radiasi Real-time ( Rokhmat Arifianto, Robi Sulaiman, Slamet, Ricard Parulian Hutabarat, Roni Cahya Ciputra, Frederikus Dian Indrastomo)

## HALAMAN INI DIBIARKAN KOSONG