X-Ray Data Analysis: Pengertian dan Aplikasi dalam Riset Sains

Pendahuluan

Dalam era ilmu pengetahuan modern, teknik pengumpulan, pengolahan, dan analisis data telah menjadi bagian penting dari penelitian sains di berbagai disiplin ilmu. Salah satu jenis data yang semakin banyak digunakan adalah data yang berasal dari sinar-X (X-ray) , bukan hanya dalam bidang kedokteran dan radiologi, tetapi juga dalam bidang material, geologi, metalurgi, dan analisis lingkungan. Dengan kemajuan teknologi digital, kemampuan untuk memperoleh citra sinar-X, menyimpannya sebagai data digital, dan kemudian menerapkan metode analisis data (termasuk analisis citra, pembelajaran mesin, dan teknik statistik) menjadikan “analisis data sinar-X” sebagai topik yang menarik dan relevan dalam riset sains kontemporer.

Artikel ini bertujuan untuk menguraikan pengertian “X-Ray Data Analysis”, menggali aplikasinya dalam riset sains, serta meninjau berbagai pendekatan dan tantangan yang dihadapi. Dalam bagian definisi akan dibahas secara umum, sesuai KBBI (atau arti dalam Bahasa Indonesia yang relevan), dan menurut para ahli. Selanjutnya akan dibahas aplikasi-utama dalam riset sains: (1) dalam material dan karakterisasi bahan, (2) dalam biomedis dan citra medis, (3) dalam geologi dan eksplorasi, (4) dalam analisis otomatis dan pembelajaran mesin. Di bagian akhir artikel akan disajikan kesimpulan.

Semoga artikel ini dapat menjadi rujukan yang berguna bagi para peneliti, pengajar, maupun mahasiswa yang tertarik menerapkan teknik analisis data sinar-X dalam riset sains.

Definisi X-Ray Data Analysis

Definisi secara umum

Secara umum, istilah “X-Ray Data Analysis” dapat diartikan sebagai proses atau rangkaian kegiatan pengumpulan, pengolahan, interpretasi, dan visualisasi data yang diperoleh dari pemeriksaan sinar-X (X-ray) atau metode berbasis sinar X (misalnya X-ray diffraction, X-ray fluorescence, atau citra sinar-X) dengan tujuan memperoleh informasi ilmiah, karakterisasi, klasifikasi, atau prediksi. Dalam arti ini, ‘data sinar-X’ mencakup citra sinar-X (radiografi), spektrum sinar-X, difraktogram sinar-X, dan keluaran alat-analitik yang menggunakan sinar X sebagai prinsip pengukuran. “Analisis data” di sini mencakup pengolahan (pre-processing), ekstraksi fitur, pemodelan statistik atau pembelajaran mesin, hingga interpretasi hasil.

Dengan demikian, X-Ray Data Analysis menekankan bahwa data sumbernya berasal dari sinar X, dan bukan sekadar pengambilan gambar radiologi saja, melainkan juga pemrosesan data untuk keperluan riset sains (material, geologi, medis, industri).

Definisi dalam KBBI

Meski istilah “X-Ray Data Analysis” tidak muncul secara spesifik di dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kita dapat memecah komponennya dari KBBI:

• “X-ray” atau “sinar-X” adalah jenis radiasi elektromagnetik dengan panjang gelombang sangat pendek, yang digunakan dalam bidang radiologi medis, karakterisasi bahan, dan sebagainya.
• “Data” menurut KBBI berarti “kumpulan fakta” atau “kumpulan nilai/ukuran yang dihasilkan dari pengamatan/pengukuran” (lihat definisi data).
• “Analisis” berarti “penelaahan atau penguraian berdasarkan data atau bahan yang ada, dengan maksud memperoleh simpulan” (lihat KBBI).

Dengan demikian, jika digabungkan, maka “analisis data sinar-X” dapat ditafsirkan sebagai “penelaahan kumpulan data yang diperoleh dari pemeriksaan atau pengukuran menggunakan sinar-X, dengan maksud memperoleh simpulan ilmiah atau karakterisasi”. Hal ini konsisten dengan penggunaan istilah dalam banyak penelitian.

Definisi menurut para ahli

Berikut beberapa definisi atau penjelasan dari para peneliti atau ahli terkait analisis data sinar-X atau metode berbasis sinar-X:

1. R. M. Mulyasari (2021) dalam penelitian “Aplikasi Metode Geolistrik dan Analisis X-Ray Diffraction (XRD) untuk Investigasi Longsor…” menyatakan bahwa analisis sinar X (XRD) adalah metode yang memungkinkan untuk mengetahui susunan batuan/tanah melalui difraktogram yang dihasilkan dari interaksi sinar-X dengan struktur kristal. [Lihat sumber Disini - ejournal.brin.go.id]
2. Y. Malik (2023) dalam “Akurasi dan Presisi Analisis Kadar Nikel (Ni) pada Sampel…” menjelaskan bahwa metode X-ray fluorescence (XRF) adalah teknik analisis non-destruktif yang digunakan untuk mengidentifikasi dan menentukan kadar elemen dalam sampel padat berdasarkan emisi sinar X yang dipancarkan. [Lihat sumber Disini - sains.uho.ac.id]
3. Surya Adi Widiarto dkk (2021) dalam penelitian “Klasifikasi Citra X-Ray Toraks …” menjelaskan bahwa citra sinar X (X-ray) toraks dapat digunakan sebagai bentuk data yang kemudian dianalisis menggunakan metode pembelajaran mesin (deep learning) untuk klasifikasi kondisi paru-paru. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
4. M. Yusuf (2024) dalam “Improving the Efficiency of X-ray Data Management through Web-based Application” menjelaskan bahwa pengelolaan data hasil sinar X dalam bentuk basis data web diperlukan untuk mempercepat akses dan meningkatkan kepuasan pengguna, yang menunjukkan bahwa pengolahan dan analisis data sinar-X tidak hanya terbatas pada interpretasi citra tetapi juga manajemen data. [Lihat sumber Disini - journal.unm.ac.id]
5. Tambahan: AI Mustamin (2024) dalam “Analisis Unsur Logam pada Sampel Ore dengan Metode X-Ray Fluorescence (XRF)” menyebut bahwa analisis data sinar X mencakup pengumpulan spektrum sinar X, kemudian dilakukan pengolahan data untuk menentukan fluktuasi kadar logam dan interpretasi hasil. [Lihat sumber Disini - repository.poliupg.ac.id]

Dari definisi-ahli di atas dapat disimpulkan bahwa analisis data sinar-X adalah proses ilmiah yang mencakup pengukuran sinar-X atau interaksinya dengan material, kemudian data yang diperoleh diolah dan dianalisis untuk mencapai hasil yang bermakna dalam riset.

Aplikasi X-Ray Data Analysis dalam Riset Sains

Berikut beberapa sub-judul utama yang menggambarkan ragam aplikasi analisis data sinar-X dalam riset sains:

1. Karakterisasi Material dan Analisis Bahan

Salah satu ranah utama aplikasi data sinar-X adalah dalam bidang material science, dimana alat-metode seperti X‑Ray Diffraction (XRD) dan X‑Ray Fluorescence (XRF) banyak dipakai.
Sebagai contoh, penelitian “Tinjauan Struktur dan Karakter Mineral Padatan dengan Menggunakan Metode X-Ray Diffraction (XRD): Review Singkat” oleh Ahmad Yudis Esa Prayoga dan rekan (2025) menjelaskan bahwa XRD merupakan teknik analitik non-destruktif yang dapat mengidentifikasi struktur kristal, parameter kisi, dan jenis mineral dalam sampel batuan atau padatan. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
Selain itu, penelitian “Analisis Kadar Nikel (Ni) …” oleh Malik (2023) menggunakan XRF untuk analisis unsur logam dalam sampel ore, yang menunjukkan bahwa data X-ray memerlukan proses analisis data (presisi, akurasi, interpretasi). [Lihat sumber Disini - sains.uho.ac.id]
Metode-metode ini menghasilkan data berupa spektrum, intensitas, sudut difraksi, atau konsentrasi unsur yang kemudian harus diolah, dibandingkan dengan standar, dan diinterpretasikan. Dengan demikian, analisis data sinar-X dalam material science mencakup:

• Pre-processing data: pembersihan sinyal, pengurangan noise, kalibrasi alat.
• Ekstraksi fitur: misalnya indeks hkl pada XRD, intensitas puncak, sudut difraksi, atau konsentrasi unsur pada XRF.
• Interpretasi: mengaitkan hasil spektrum dengan struktur kristal, kandungan mineral, atau karakterisasi bahan.
  Contoh studi di Indonesia: “Analisis XRD Nanopartikel Fe₃O₄ Dengan Variasi Suhu” (2023) yang menggunakan XRD untuk mengkarakterisasi nanopartikel, ukuran kristalit, dan parameter kisi. [Lihat sumber Disini - eurekaunima.com]
  Dengan demikian, aplikasi ini sangat relevan dalam riset sains material, ilmu bahan, metalurgi, dan lingkungan.

2. Analisis Data Citra Medis dan Pengolahan Citra Sinar-X

Bidang medis juga merupakan ranah utama penerapan analisis data sinar-X. Citra sinar X (radiografi) seperti toraks, tulang, atau bagian tubuh lainnya, telah digunakan bersamaan dengan teknik analisis data (termasuk deep learning) untuk diagnosis, screening, dan monitoring.
Contoh: penelitian oleh Widiarto dkk (2021) “Klasifikasi Citra X-Ray Toraks …” menunjukkan bahwa citra sinar-X toraks dapat diolah menggunakan metode - misalnya Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk pre-processing, lalu Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi pneumonia. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
Penelitian lain oleh Widiawati (2022) “Pengaruh Dataset terhadap Performa Convolutional Neural Network pada Citra X-Ray pasien COVID-19” menegaskan bahwa kualitas dan kuantitas dataset citra sinar-X sangat berpengaruh terhadap performa analisis data. [Lihat sumber Disini - jtiik.ub.ac.id]
Dalam konteks ini, langkah-analisis data sinar-X mencakup:

• Pengumpulan citra sinar-X digital, pemberian label (normal, abnormal).
• Pre-processing citra: resizing, normalisasi, peningkatan kontras (CLAHE), segmentasi.
• Ekstraksi fitur / pelatihan model: CNN, transfer learning, klasifikasi.
• Evaluasi hasil: akurasi, recall, F1-score, sensitivitas/spesifisitas.
  Aplikasi ini sangat bermanfaat dalam mendukung diagnosis dan decision-support di bidang kesehatan.

3. Geologi, Eksplorasi dan Pemantauan Lingkungan

Analisis data sinar-X juga banyak diterapkan dalam geologi dan eksplorasi. Metode X-ray diffraction (XRD) atau X-ray fluorescence (XRF) digunakan untuk menentukan komposisi batuan, mineral, dan karakter lingkungan seperti kondisi tanah atau potensi longsor.
Contoh: penelitian oleh Mulyasari (2021) “Aplikasi Metode Geolistrik dan Analisis X-Ray Diffraction (XRD) untuk Investigasi Longsor di Kelurahan Pidada…” menggunakan XRD untuk analisis batuan/tanah yang rawan longsor. [Lihat sumber Disini - repository.lppm.unila.ac.id]
Pada penelitian tersebut, data sinar-X (difraktogram) dianalisis untuk menilai susunan batuan/tanah di zona rawan longsor, yang kemudian dikaitkan dengan metode geolistrik. Ini menunjukkan bahwa analisis data sinar-X bisa menjadi bagian penting dari riset mitigasi bencana dan studi lingkungan.
Proses analisis data sinar-X dalam geologi mencakup:

• Pengambilan sampel batuan/tanah, persiapan laboratorium (serbuk, padatan).
• Pengukuran XRD/XRF untuk memperoleh data intensitas vs sudut atau spektrum unsur.
• Pengolahan data: identifikasi mineral, kuantifikasi fase, interpretasi struktur geologi.
• Integrasi dengan data-lain (geolistrik, GIS, pemodelan risiko).
  Dengan demikian, aplikasi ini relevan dalam eksplorasi mineral, pemetaan geologi, mitigasi bencana alam, dan studi lingkungan.

4. Analisis Otomatis, Manajemen Data, dan Pembelajaran Mesin

Seiring perkembangan teknologi big data dan pembelajaran mesin, analisis data sinar-X sudah tidak hanya sebatas interpretasi manual tetapi juga otomatisasi dan manajemen data dalam skala besar.
Contoh: penelitian oleh Yusuf (2024) “Improving the Efficiency of X-ray Data Management through Web-based Application” menunjukkan perluasan aplikasi analisis data sinar-X ke pengelolaan database, user-interface, akses cepat, serta kepuasan pengguna. [Lihat sumber Disini - journal.unm.ac.id]
Selain itu, penelitian berkaitan dengan analisis dataset citra sinar-X untuk COVID-19 dan penggunaan metode deep learning (seperti CNN dan transfer learning) memperlihatkan bahwa analisis data sinar-X dapat digabung dengan teknik AI untuk klasifikasi dan prediksi. [Lihat sumber Disini - download.garuda.kemdikbud.go.id]
Langkah-analisis dalam ranah otomatisasi dan pembelajaran mesin meliputi:

• Pengumpulan dan anotasi data sinar-X dalam skala besar.
• Penyimpanan dan manajemen basis data (cloud, web-based).
• Pre-processing dan augmentasi data, cleaning dataset.
• Pelatihan model machine learning atau deep learning, validasi model, tuning hyper-parameter.
• Implementasi sistem real-time atau semi-otomatis untuk interpretasi sinar-X (misalnya deteksi penyakit, klasifikasi material).
  Dengan demikian, analisis data sinar-X juga menjadi bagian dari revolusi data sains di berbagai bidang riset.

5. Tantangan, Batasan dan Prospek Pengembangan

Walaupun begitu, penerapan analisis data sinar-X dalam riset sains memiliki beberapa tantangan yang patut diperhatikan:

• Ketersediaan dan kualitas data: Citra sinar-X atau spektrum sinar-X harus diambil dengan standar kualitas, kesalahan pengambilan bisa mempengaruhi hasil analisis. Sebagai contoh, Widiawati (2022) menunjukkan bahwa dataset citra sinar-X yang kurang memadai bisa menurunkan performa model CNN. [Lihat sumber Disini - jtiik.ub.ac.id]
• Proses pre-processing yang kompleks: Untuk material, sering perlu langkah pemrosesan sinyal, kalibrasi alat, identifikasi puncak spektrum; dalam citra medis, perlu normalisasi, segmentasi, augmentasi.
• Interpretasi hasil: Data sinar-X sering memerlukan pemahaman domain (material science, radiologi, geologi) agar hasil analisis bermakna.
• Etika dan privasi: Dalam citra medis, penggunaan data sinar-X harus memperhatikan aspek etika pasien dan privasi data.
• Integrasi teknologi: Kombinasi antara sinar-X, big data, dan pembelajaran mesin memerlukan kolaborasi lintas bidang (fisika, komputer, domain aplikasi).
  Prospek ke depan sangat menjanjikan: peningkatan resolusi alat sinar-X, pengembangan metodologi analisis data yang lebih canggih (AI, deep learning, interpretasi multi-modal), dan penerapan di banyak domain riset (material baru, lingkungan, kesehatan, eksplorasi).

Kesimpulan

Analisis data sinar-X (X-Ray Data Analysis) merupakan bidang riset empiris yang penting dan berkembang, mencakup pengolahan dan interpretasi data hasil pemeriksaan atau pengukuran dengan sinar X. Secara umum, istilah ini merujuk pada proses pengumpulan data sinar-X (baik citra maupun spektrum), pengolahan, ekstraksi fitur, dan interpretasi untuk tujuan ilmiah. Dari sudut KBBI, komponen “data” dan “analisis” memberikan kerangka bahwa kegiatan ini adalah penelaahan atas kumpulan fakta yang diperoleh via sinar X. Para ahli dalam berbagai disiplin telah menetapkan definisi-operasional yang lebih spesifik (material science, medis, geologi, manajemen data).

Dalam aplikasinya, analisis ini telah digunakan luas di bidang karakterisasi material, analisis citra medis, geologi dan eksplorasi lingkungan, serta otomatisasi data dan pembelajaran mesin. Meskipun memiliki tantangan seperti kualitas data, kompleksitas pre-processing, interpretasi domain-spesifik, dan isu etika, prospek pengembangan di masa depan sangat besar.

Bagi peneliti dan praktisi sains, memahami alur analisis data sinar-X , mulai dari pengambilan data, pengolahan, pemodelan, hingga interpretasi , menjadi kunci untuk memanfaatkan teknologi ini secara optimal dalam riset dan aplikasi dunia nyata.