Model Machine Learning Berbasis Unsupervised Learning untuk Perhitungan Dosis Radiasi Petugas Instalasi Radiologi - Bisra, Marido; Tonis, Marian; Hulmansyah, Danil (Pustaka Galeri Mandiri, 2026)
Studi ini mengeksplorasi penerapan model pembelajaran mesin untuk menghitung dosis radiasi bagi pekerja radiasi di instalasi radiologi. Dengan memanfaatkan data perhitungan dosis dan perhitungan oleh petugas proteksi radiasi, studi ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas perhitungan dosis pekerja radiasi, memperkaya literasi akademis terkait dosis, dan mendukung pertumbuhan sektor kesehatan. Proteksi radiasi untuk pekerja radiasi diatur oleh peraturan Badan Pengatur Energi Nuklir (BAPETEN), yang diimplementasikan oleh petugas proteksi radiasi. Pengukuran yang dilakukan oleh petugas proteksi radiasi masih bergantung pada pendekatan manual berbasis tabel, yang seringkali tidak akurat dan memakan waktu. Hal ini mengakibatkan hilangnya informasi dosis bagi pekerja radiasi, sehingga sulit untuk memantau dosis radiasi yang diterima oleh pekerja radiasi. Studi ini bertujuan untuk membuat model perhitungan dosis berbasis pembelajaran mesin untuk pekerja radiasi. Metode yang digunakan adalah data tentang perhitungan dosis pekerja radiasi, perhitungan dosis yang diterima oleh pekerja radiasi, dan ambang batas dosis untuk pekerja radiasi, yang digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin. hasil menunjukkan aplikasi dapat membantu dalam kalkulasi dosis berdasarkan uji aplikasi. Model yang disunakan berbasis unsupervised learning dengan menggunakan 100 data dosis. Hasil model menunjukkan keakuratan model pada uji black box sebesar 94%, sehingga model dapat dikembangkan untuk perhitungan dosis radiasi.