Penggunaan Cone Beam Computed Tomography (CBCT) dalam radioterapi
semakin bertambah. Meskipun begitu, CBCT berpotensi menambah dosis yang
diberikan bukan hanya pada tumor melainkan pada jaringan yang sehat. Oleh
karena itu, dosimetri CBCT harus dilakukan secara akurat. Salah satu metode
untuk mensimulasikan transpor partikel pada head On-Board Imager (OBI)
CBCT dari Varian Medical Systems adalah metode Monte Carlo dengan
menggunakan Electron Gamma Shower dari National Research Council
(EGSnrc). Dalam penelitian ini, sistem CBCT yang digunakan adalah Varian OBI
CBCT dengan model tabung G242. Analisis kualitas berkas dilakukan pada dua
model head CBCT, yaitu model A (tanpa menggunakan bowtie filter) dan model
B (dengan menggunakan bowtie filter) untuk mengetahui pengaruh penggunaan
bowtie filter terhadap karakteristik berkas yang dihasilkan. Dalam penelitian ini,
digunakan elektron sebanyak 100 juta dan 1 miliar dengan menggunakan
tegangan tabung sinar-X sebesar 120 kVp. Hasil penelitian yang didapatkan
adalah semakin banyak jumlah partikel dan komponen modul yang digunakan,
maka semakin lama waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan proses running
simulasi. Berdasarkan grafik fluence vs position dan grafik energy fluence vs
position, bentuk berkas yang didapatkan berupa cone beam dengan diameter
berkas pada model A adalah sekitar 8 cm sedangkan pada model B adalah sekitar
8,9 cm. Berdasarkan grafik spectral distribution untuk model A, didapatkan 4
buah jenis spektrum sinar-X karakteristik untuk histori 100 juta dan 5 buah jenis
spektrum sinar-X karakteristik untuk histori 1 miliar. Penggunaan bowtie filter
pada model B diketahui dapat memperbesar atenuasi dan reduksi foton berenergi
rendah sehingga terjadi pergeseran energi minimum pada grafik spectral
distribution dan energy fluence distribution. Nilai energi rata-rata yang didapatkan
dari grafik mean energy distribution untuk model A adalah 70,7 keV (histori 100
juta) dan 70,0 keV (histori 1 miliar) sedangkan pada model B adalah 73,1 keV
(histori 100 juta) dan 73,2 keV (histori 1 miliar). Berdasarkan grafik angular
distribution, sebagian besar partikel pada model A maupun model B
disimulasikan pada sudut 14°. Mayoritas nilai dari parameter yang dihasilkan dari
model A selalu lebih besar daripada model B dengan perbedaan data berkisar
antara 47%-52,5%. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan
bahwa simulasi Monte Carlo EGSnrc berhasil mensimulasikan VARIAN OBI
CBCT dan menginvestigasi karakteristik berkas yang dihasilkan. Metode ini juga berhasil untuk menjelaskan pengaruh penggunaan bowtie filter pada karakteristik
berkas yang dihasilkan karena dengan adanya bowtie filter dapat mengurangi
hamburan sinar-X, membuat distribusi sinar-X menjadi lebih homogen, dan
mengurangi partikel bermuatan yang terdeteksi