Interpretasi Tomografi Propbabilitas

download Interpretasi Tomografi Propbabilitas

of 13

Transcript of Interpretasi Tomografi Propbabilitas

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    1/13

    Jurnal Fisiko Indonesia, No: 20, vol. VII. Edisi Apri120031SSN: 1410-2994, haf.B - 20.

    IN TER PR ETA SI TO M OG RA FI PR OB ABIL IT AS PAD ADATA PSEUDO TAH ANAN JENIS DVA DIM ENSI

    Eddy Hartantyo dan SismantoLaboratorium Geofisika, Jurusan Fisika, FMIPA, UGMIntisari

    Metode Tomografi Probabilitas merupakan suatu konsep baru dalam upayamengetahui kebolehjadian suatu unit sel bend a memiliki parameter fisis tertentu, yangdidefinisikan sebagai sebuah besaran fisis yang berhubungan secara linear denganrespon yang ditimbulkannya. Pengukuran besaran fisis tersebut secara langsungmemiliki beberapa hambatan baik hambatan teknis maupun hambatan ekonomis,sehingga dipakai teknik pengukuran tomografi. Konsep tomografi akan diterapkanpada interpretasi data tahanan jenis semu dua dimensi yang diukur semi-tomograf dipennukaan medium sintetis dengan konfigurasi dipole-dipole. Data keluaran basilpemrosesan adalah kebolehjadi-an sel-sel pada suatu grid model yang memiliki nilaitahanan jenis tertentu. Secara visual, kontur probabilitas dapat menggambarkankeberadaan anomali yang memiliki tahanan jenis lebih besar ataupun lebih kecil daritahanan jenis baku yang ditentukan. Metode dan perangkat lunak tomografiprobabilitas yang dibuat, diujicobakan dengan model-model sintetis yang cukupbervariatif dan menghasilkan bentukan anomali yang relatif sarna dengan model yangdigunakan.

    Kala kunci " Tomografi Probabilitas, resistivitas

    IN TERPR ETA TIO N O F PR OBA BILITY TO MO GR APH YTO TW O DIM ENSIO NAL PSEUDO -RESISTIVITY DATA

    AbstractProbability Tomography method is a new concept to understand the probability ofmedium (cell) which content as an assumed physical parameter. The physicalparameter was defined as a physical value that linearly related with resulted responses.The measurements of these responses have many problems, such as technicalproblems as well as economic problems, therefore a tomographic techniquemeasurement has been used. This concept will be applied to two dimensional pseudoresistivity interpretations, which measured on synthetic models surface using semi-tomographic technique by dipole-dipole configuration. The result of processed data isprobabilities of each cell to have an assumed resistivity. Probabilities map contourdescribe anomalies attitude, which have bigger, or smaller resistivity than assumedone visually. Probability tomographyc's method and software have been developedand tested with various synthetic models and yields identical responses with usedmodels.Keywords,' Probability tomography, resistivity

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    2/13

    Eddy dan Sismanto/ lnterpretasi Tomograji Probabilitas : 9

    1. PendahuluanData tahanan jenis semu dua dimensi yang diperoleh baik pada

    pengukuran metode Polarisasi Terinduksi maupun pengukuran tahanan jenisdua dimensi lainnya dapat diiriterpretasikan secara kualitatif maupun kuantitatif(Loke dan Barker, 1995). Interpretasi kualitatif dilakukan dengan melihatbentuk-bentuk klosur tahanan jenis yang sesuai dengan pemodelan maju yangtelah dihitung, kemudian mereka-reka bentuk dan dimensi anomalinya.Sedangkan interpretasi kuantitatif memiIiki tingkat kesulitan yang cukuptinggi, baik daIam perumusan maupun dalam pemodelannya, karenamembutuhkan sebuah model maju tertentu. Bagaimanapun juga, interpretasikualitatif masih menjadi andalan dalam interpretasi data tahanan jenis duadimensi di beberapa perusahaan pertambangan dan institusi penelitian.

    Untuk lebih memperrnudah upaya interpretasi kuaIitatif tersebut, didalam makalah ini akan dikaji penerapan suatu metode interpretasi yang semikuantitatif, yaitu metode tomografi probabilitas. Metode ini memberikangambaran anomali model dalam bentuk kontur probabilitas / kebolehjadian daritahanan jenis sel-sel yang membentuk model tersebut (Mauriello dan Patella,1999). Kontur ini dapat digunakan sebagai referensi semi kuantitatif dalarninterpretasi data tahanan jenis dua dimensi dengan konfigurasi dipole-dipole.

    Tomografi probabilitas merupakan suatu konsep baru dalam upayamengetahui kebolehjadian suatu benda memiliki parameter sebab tertentu(Mauriello dan Patella, 1999; Mauriello dkk., 1998). Parameter sebabdidefinisikan sebagai besaran-besaran fisis yang dimiliki oleh sebuah bendadiskrit maupun kontinyu yang menyebabkan timbulnya respon pada posisitertentu, dan biasanya hanya dapat diukur di permukaan atau diluar medium.

    Secara fisis, besaran tersebut tidak dapat ditentukan secara langsungkarena efek posisi, peralatan yang digunakan dan faktor ekonomis. Contohnyabesaran fisis tahanan jenis dalam medium batuan di bawah pennukaan bumipada kedalaman 100 meter. Tahanan jenis ini tidak dapat ditentukan secaraIangsung dengan pengukuran, kecuali dengan teknik logging atau pengeboranyang membutuhkan banyak biaya. Tentu saja untuk memetakan daerahpenelitian yang cukup Iuas, metode logging membutuhkan lebih banyak lagi

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    3/13

    10 Eddy dan Sismamo/ lnterpretasi Tomografi Probabilitas .

    biaya dan biasanya tidak ekonomis. Salah satu metode pengukuran tahananjenis secara tidak langsung adalah dengan menggunakan 4 (empat) buahelektroda yang dipasang segaris (in-line galvanic methods). Pengukurandilakukan di perrnukaan tanah dan dengan merubah tata letaklkonfigurasielektrodanya sehingga diperoleh nilai tahanan jenis di bawah permukaan. Nilaitahanan jenis semu yang diperoleh biasanya disajikan dalam sayatan pseudotahanan jenis yang menggambarkan sifat tahanan jenis medium di bawahIintasan pengukuran. Teknik tersebut dapat digolcngkan sebagai teknik semitomografi (Mauriello dan Patella, 1999).

    Data pengukuran tahanan jenis yang diukur secara tidak langsungtersebut diharapkan dapat mencitrakan dimensi atau bentuk benda anomali.Pencitraan tersebut dapat menggunakan teknik inversi yang banyakdikembangkan dalam geolistrik (Loke dan Barker, 1995; Dahlin, 1996; Patella,1997). Tetapi, mengingat volume data tomografi yang cukup besar, waktu yangdibutuhkan untuk melakukan perhitungan menjadi sangat signifikan.

    Dalam makalah ini, akan disajikan penerapan konsep metode tomografiprobabilitas yang dapat menunjukkan kebolehjadian suatu sel dalam modelbenda tertentu memiliki besaran fisis relatif yang dapat menunjukkan bentukdan lokasi penyebab anomali respon yang diterima. Konsep tomografiprobabilitas membutuhkan waktu yang cukup pendek karena tidak adanyaproses iterasi dalam perhitungannya.

    2. Dasar TeoriMetode Tomografi Probabilitas

    Andaikan terdapat deretan data diskrit y(r) yang merupakan respon darisebuah besaran fisis a(r), yang keduanya bervariasi sebagai fungsi koordinat r,dengan r adalah posisi dalam koordinat tertentu (dalam sistem koordinatkartesian x = 1,2 ... X; y = 1,2 ...Y dan z = 1,2 ." 2), maka nilai y(r) yang diukurdi pennukaan suatu benda (Gambar 1) akan bervariasi sebagai fungsi nilai aCr )pada setiap sel.

    Respon y(r) yang merupakan suatu fungsi kontinyu untuk I (satu) selmodel dapat dideretkan menurut deret Taylor sebagai;

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    4/13

    E dd y d an S ;sm an to lln terp reta s; T om og ra fi Probabilitas . 11

    ( y~(r) y~(r) 2y r)=yo(r)+--(a -ao)+--(a,-ao ) +...I! r 2 'dengan yo(r) adalah respon oleh besaran fisis awal ao(r)yang telah ditentukan.

    (1)

    Untuk menyederhanakan problema dan perhitungannya, persamaan (1) hanyadiambil hingga orde satu saja, sehingga didapatkan persamaan

    y(r) =yo(r)+ y~(r)(ar -ao) (2)Mengingat bahwa jumlah sel-sel tidak hanya tunggal, maka respon y(r)

    . dipengaruhi oleh jumlahan respon tiap sel dari seluruh sel-sel yang membentukmodel, sehingga persarnaan (2) menjadi

    8y(r) =f Byo (r) S a,r~1 Bar (3)

    dengan 8y(r) =y(r) - yo(r) merupakan selisih respon terukur dengan responakibat model awal yang dikenakan, dan Sa, = a; - an.

    x

    o

    z

    Gambar 1. Blok model tomografi. Setiap sel memiliki parameter fisis a(r)yang menimbulkan respon terukur y(r) di permukaan model.Besarnya energi suatu fungsi (energy Junction) didefinisikan sebagai

    jumlahan kuadrat fungsi tersebut, diterapkan terhadap selisih respon untukmengetahui kuantitas kesalahan norrnalnya, yaitu

    . . , . . ,W = ~]l1y(r)r =Ll1y(r) l1y(r) (4)

    r=1 r=1

    Fungsi ini lazim dipergunakan sebagai parameter kecocokan inversi. Substitusipersamaan (3) ke dalam sisi kanan persamaan (4) memberikan

    w = i>~y(r). f Byo(r) Sa,r=1 r=1 Bar (5)

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    5/13

    12 Eddy dan Stsmanto/Jnterpretast Tomogrofi Probabilitas ---... -....... -...

    Bentuk diferensial pada sisi kanan persamaan (5) merupakan matriks Jacobitiga dimensi yang dapat diringkas didefinisikan menjadi T(r) sehinggadiperoleh;

    co coW :=; L t 1 a r Lr(r)6y(r)r=1 r=1

    (6)Kemudian, dengan menggunakan pertidaksamaan Schwarz yang berbentuk[ L a b y sL a 2L b 2 ,maka sisi kanan persamaan (6) akan menjadi

    (7)Dengan membagi sisi kiri persamaan (7) dengan sisi kanannya, akan diperolehpertidaksamaan

    (8)dengan

    (9)

    Nilai 1 J r berkisar antara -1 dan I, mengandung arti bahwa nilai negatifmenunjukkan probabilitas bahwa parameter fisis a(r) pada sel r bernilai kurangdari nilai ao(r) yang menimbulkan yo(r), dan nilai positif menunjukkan nilaiprobabilitas bahwa parameter fisis a(r) pada sel r bemilai lebih dari nilai ao(r).

    Aplikasi Tomografi Probabilitas dalam Metode GeolistrikSesuai dengan perumusan dimuka, disajikan sekelompok data tahanan

    jenis semu pseudo Po (l,n) (/ = 1. 2.., L ; n = 1. 2 .., N) yang diukur dengankonfigurasi dipol-dipol sepanjang lintasan lurus pada sebuah medium yanghomogen isotrop. Pemakaian indeks I dan n mengikuti perjanjian umum (Lokedan Barker, 1995) yang dipergunakan (Gambar 2). Diasumsikan bahwa bagian-bagian model yang mempengaruhi nilai pi/,n) merupakan kelompok sel-selbervolume ked! (.6.1t) yang berjumlah Q , dengan masing-masing memilikitahananjenis P q (q=l. 2, ....Q).

    Ekspansi Pa(/ ,n) kedalam deret Taylor akan memberikan perumusan

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    6/13

    Eddy dan Sismanto/Lnterpretasi Tomografi Probabilitas ... ... ... ... ... ... 13

    IIp a (I, n ) = Pa (t , n ) - Pa 0 (I, n )= t8Pa(/,n) I1P'l+~)orde lebih tinggi) (10)

    '1=1 8p"dengan llpa(l,n) menunjukkan selisih tahanan jenis semu pengukuran antaraPa(l,n) dengan tahanan jenis semu hasil perhitungan Pa,o(l ,n) yang dihitungpada spasi (/,n) pada model referensi yang ditunjukkan oleh modo. Sedangkanllpq adalah selisih antara tahanan jenis sebenarnya dengan tahanan jenis modo.

    o 1=1 1=2 I=LI-I B I A n+! M 11+/+1 N Sumbu-x

    n=/n=2

    Gambar 2. Metode profiling sayatan pseudo Dipole-dipole

    Bentuk persamaan diferensial oPII(I,n), yang nantinya berbentukoP'l

    matriks, dikenal sebagai matriks Jacobi. Perumusan matriks untuk tahananjenis sayatan pseudo ini diambil dari Loke dan Barker (1995).

    Fungsi power W merujuk pada Patella (1997) dan Mauriello dkk.,(1998) diaplikasikan terhadap data beda tahananjenis semu llpa(l,n) yaitu;

    I. NW ::;LII lPa (l,n)Y

    1=1 11=1(11)

    Sesuai dengan persamaan (9) dapat diperoleh persamaan tomografiprobabilitas;

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    7/13

    14 Eddy dan Sismamo/ Interpretasi Tomogrofi Probabilitas .

    dengan 'f'q(1,n) merupakan matriks Jacobi (Loke dan Barker, 1995). Tiap-tiapnilai T / q merupakan nilai probabilitas dari tiap-tiap sel q dalam model. Nilai T / qyang positif menunjukkan nilai probabilitas sel ke-q memiliki tahanan jenisyang lebih besar dari tahanan jenis host, sedangkan nilai RAOP (ResistivityAnomaly Occourance Probability) negatif menunjukkan nilai probabilitas selke-q memiliki tahanan jenis lebih kecil dari tahanan jenis host pada modo.

    3. Metode PenelitianUntuk pengujian metode dan perangkat lunak, dipergunakan data-data

    sintetis hasil perhitungan model maju menggunakan program pemodelan majudua dimensi (RES2DMOD) yang mempergunakan pendekatan beda hingga.Program tersebut diperoleh dari site http:/www/abem.com yang dapat di-,download secara gratis di internet.

    Model-model sintetis yang dibuat disesuaikan dengan kenampakan umumstruktur geologi di lapangan dengan bentukan model-model yang cukupbervariatif. Perhitungan model akan menghasilkan nilai-nilai tahanan jenissemu sebagai fungsi pseudo konfigurasi dipol-dipol, dilengkapi dengan nilaitahanan jenis semu pad a spasi setengah dipol untuk kelengkapanpenggambaran hasil perhitungannya.

    Berdasarkan susunan data keluaran program model maju yang diperoleh,diperlukan beberapa pengubahan agar susunan data masukan sudah sesuaidengan data masukan yang dikehendaki oleh program tomografi probabilitas.Pengubahan ini menggunakan program kecil (converter.exe) yang harus dibuatsebelumnya. Setelah pemrosesan program berjalan dengan baik, didapatkanhasil data keluaran yang berupa posisi sel-sel dalam model grid beserta nilaiprobabilitasnya. Probabilitas yang terpetakan dalam satu sayatan tersebutdibandingkan dengan model awal yang dibuat, kemudian dilihat kecocokannyasecara visual. Kecocokan secara kuantitatif, misalnya nilai kesalahan rms (rootmean square) tidak dapat diperoleh karen a hasil akhir masih berupa nilaiprobabilitas.

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    8/13

    Eddy dan Sismamo/ Imerpretasi Tomogrofi Probabilitas . 15

    4. Hasil danPembahasanModel Anomali Blok Konduktif

    Model yang pertama yaitu model anomali berupa sebuah blok bendakonduktif dengan tahanan jenis 0,1 Qrn berdimensi 3 x 3.5 (luasan dipole)berada di bawah stasiun 22 hingga 25 (Gambar 3a). Benda tersebutdiaswnsikan sebagai tubuh benda konduktif yang ideal. Tubuh benda kotakseperti ini merupakan kriteria standar uji coba sebuah metode ataupun programperangkat lunak. Benda anomali diletakkan pada medium induk (host medium)yang cukup tidak konduktif dengan tahanan jenis 1000 Om yang homogenisotrop di sembarang titik. Kedalaman benda model merujuk pada kedalamanpseudo (Gambar 2) yang merupakan fungsi spasi dipole (n) sehingga kedalam-an yang dipakai bukan merupakan kedalaman sebenarnya.

    a) 5 10 15Stallun Dipole 1m)20 25 30 35 40 45 50

    5 10 15b) O r .;

    -2~:- 4 'i- 6 :

    20 25 30 35 40 45 50

    z

    -10~

    c)TIMllln len" Mmu (OhllHlll !

    D[ ...L_ ]g -

    1!D 300 .50 600 750 toO 1060 '200 13SO~.'."

    5 10 15 200 i ' . . ~ . . - ' ' .E - 2 !- I:5 , .... -41'1 ..g -6:.::I I. .: . - 8 ;_10i

    25 30 35 40 45 50

    P_bllIt .. AMmanRalstlvlt"l%l ~:';'r"J"'I'~-...--.-,.-, .1.0 0.9 O.S-0.7 -ll .6 0.5 -0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.1 0.2Gambar 3. Model anomali blok yang konduktif (a), kontur respon tahananjenis .dipole-dipole darimodel (b), dan kontur probabilitas hasil perhitungan(c) yang menunjukkan keberadaaan anomali.

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    9/13

    16 Eddy dan Sismanto/ lnterpretasi Tomogrcfi Probabilitas .

    Respon tahanan jenis semu apabila dilakukan pengukuran tahanan jenisdengan konfigurasi dipole-dipole terlihat pada gambar 3b. Panjang dipole yangdipergunakan adalah 1 m dan panjang spasi hingga n = 10. Respon yangberbentuk huruf V terbalik (1 \ shape) diperoleh dengan pusat respon beradapada spasi 23,5 berada tepat di tengah model. Plot tahanan jenis tersebutmenggunakan sumbu vertikal berupa nilai n mumi yang berbeda denganpseudo depth.

    Peta probabilitas anomali resistivitas dengan menggunakan masukandari respon tahanan jenis semu terlihat pada Gambar 3c. Tahanan jenis hostyang dipergunakan adalah sarna dengan tahanan jenis host model yaitu 1000.om dengan harapan hanya visualisasi anomali saja yang terlihat. Klosurprobabilitas rendah (yang berarti kebolehjadian memiliki tahanan jenis kurangdari tahanan jenis host) terlihat tepat pada lokasi model. Bentukan klosur relatifberbentuk bulat untuk model yang berbentuk kotak.

    Hal ini menunjukkan kelemahan metode bahwa metode tomografiprobabilitas kurang dapat memberikan petunjuk tentang bentuk atau dimensipenyebab anomali. Namun demikian, setidak-tidaknya lokasi dan kedalamananomali dapat diperkirakan keberadaannya secara lebih cennat. Untuk modelkotak, dapat disimpulkan bahwa interpretasi kualitatif dengan metodetomografi probabilitas dapat mernberikan. posisi anomali secara lebih tepatdaripada interpretasi langsung Gambar 3b.

    Model Anomali Patahan NormalModel yang kedua yaitu model anomali berupa sebuah blok patahan

    dengan hiok yang turun (diasumsikan sebagai host medium) memiliki tahananjenis 10 .om. Sedangkan hlok yang diam memiliki tahanan jenis 100 .omterletak pada kedalaman dua pseudo meter dan lebar 25 m (Gambar 4a).Respon tahanan jenis semu apabila dilakukan pengukuran tahanan jenis dengankonfigurasi dipole-dipole terlihat pada Gambar 4b. Panjang dipole yangdipergunakan adalah 1 m dan panjang spasi sarna untuk setiap model yaituhingga n = 10. Plot tahanan jenis terse but menggunakan sumbu vertikal berupa

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    10/13

    Eddy dan Sismanto/Tnterpretasi Tomografi Probabilitas 17

    nilai n murni yang penentuannya dalam medan grafik berbeda dengan .pseudo depth.

    Gambar 4c menunjukkan kontur probabilitas anomali tahanan jenisberdasarkan data masukan model patahan pacta Gambar 4b. Bentukan patahanrelatif tidak begitu terlihat pada klosur tersebut; melainkan hanya berupa klosurbundar dengan dimensi yang cukup lebar. Batas patahanjuga tidak begitu tampakapabila dibandingkan dengan sketsa garis patahan yang dibuat.

    Hal ini juga menunjukkan kelemahan metode bahwa metode tomografiprobabilitas kurang dapat memberikan petunjuk: tentang bentuk: atau dimensipenyebab anomali. Tetapi, setidak-tidaknya lokasi dan kedalaman anomali dapatdiperkirakan keberadaannya secara lebih cermat.

    a)r

    Ib)Tahanan Jenls Semu (Ohmm)

    5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 e o

    Probabilltas Anomall RealallvllaB (% )-

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    11/13

    18 Eddy dan Sismanto/Tnterpretasi Tomografi Probabilitas .

    Model Anomali UratTegakTerkuburModel anomali urat yang terkubur terlihat pada Gambar Sa. Medium

    induk diasumsikan sebagai batupasir tufaan yang memiliki tahanan jenishomogen 1000 m. Rekahan batupasir terisi oleh kuarsa yang mengandungmineral-mineral logam dengan tahananjenis homogen 0, 1m.

    Urat kuarsa diasumsikan berbentuk seperti dike tegak dengan tebal 3panjang dipole (Gambar 5a). Medium induk dan urat kuarsa terkubur oleh batuanpenutup yang diasumsikan berupa endapan aluvial yang memiliki tahanan jenishomogen 100 m. Tebal batuan penutup adalah 1,25 pseudo kedalaman.a)

    -1

    50~ -L

    b) 50

    ~.Tahanan Janis Semu (Ohmm)

    -50 50 150 2S1l 350 ~SIl 550 e s e 750 a s o 950. . i l l " ! ] :

    c)

    s

    t Prcbabllltas Ancmall Reslstlvllas (% )~.65 . (1 .55 -1l .45 . ( I.3S .(1.25. (1.15. (1 .05 0.05 0.15 0 .25 0 .35

    Gambar 5. Model anomali urat tegak terkubur (a), kontur respontahanan jenis dipole-dipole dan model (b), dan kontur probabilitas hasilperhitungan (c) yang menunjukkan keberadaaan anomali

    Kenampakan data pseudo tahanan jenis semu hasil perhitungan maju disajikanpada Gambar 5b. Kenampakan yang diperoleh mirip seperti model

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    12/13

    Eddy dan Sismanto/ lnterpretasl Tomogrofi Probabilitas , . 19

    kotak (Gambar 3b). Anomali minimum V sh ap e terdapat di bawah stasiun 23hingga 25 sarna seperti model matematis yang dimasukkan. Efek pinggir hasilproses gridding pengkonturan selalu muncul di tepi-tepi data, yaitu padastasiun 1,5 sampai stasiun 5.

    Kontur probabilitas anomali tahanan. jenis hasil pemrosesan dengandata masukan tahanan jenis semu (Gambar 5b) terlihat pada Gambar 5e.Probabilitas yang cukup keeil (-0.65) membentuk klosur keberadaan modelurat yang dibuat, yang menunjukkan keberadaan benda dengan tahanan jenisyang relatif lebih kecil dari tahanan jenis rerata yang dimasukkan. Walaupunbentukan sudah cukup memberikan arti bahwa benda terse hut merupakan urattegak, tetapi dimensi benda tidak dapat ditentukan secara baik.

    Klosur probabilitas yang tinggi (sekitar 0.35) yang membentuk klosurbesar secara visual dapat diinterpretasikan sebagai bentukan intrusi besar.Klosur yang cukup besar yang seharusnya merupakan batuan induk, karenaefek pinggir medium maim bentukan yang dihasilkan berbentuk klosur.Lapisan penutup dengan tahanan jenis yang sedang kelihatan lebih tebaldaripada model yang dpergunakan, dengan nilai probabilitas -0.05% sampai0.05%. Lapisan ini secara visual cukup terlihat sebagai satuan mediumpenutup.

    Hasil perhitungan probabilitas dengan model urat terkubur memberikankenampakan umum bentuk model yang cukup baik, dengan beberapaketerbatasan yaitu bentukan medium induk yang kurang terlihat dengan jelas.

    5. Kesimpulan1. Metode Tomografi Probabilitas yang diterapkan dalam interpretasi data

    pseudo kedalaman dua dimensi memberikan kenampakan hasil secaravisual yang lebih baik daripada metode interpretasi langsung.

    2. Dimensi benda anomali dapat ditentukan secara lebih baik dari responpol a kontur probabilitasnya.

    3. Lokasi keberadaan benda anomali dapat diperkirakan secara lebih tepatberdasar pusat kontur probabilitas positif ataupun negatif.

  • 5/8/2018 Interpretasi Tomografi Propbabilitas

    13/13

    20 Eddy dan Sismanto/ Interpretasi Tomogrofi Probabilitas ,.. , .

    U capan T erim a K asihTerimakasih penulis ucapkan kepada Indonesian Petroleum Association

    University Assistance Committee (IPA-UAC) atas seluruh pendanaanpenelitian ini dan Lab. Geofisika, FMIPA, UGM atas bantuan tempat danfasilitas penelitian.

    Dafta r Pu stakaDahlin, T., 1996, 2D Resistivity surveying for environmental and engineering

    applications, First Break, v 14, 7, 275-283.Loke, M. H., dan Barker, R.D., 1995, Least-squares deconvolution of apparent

    resistivity pseudo sections, Geophysics, 60, 1682~1690. .Mauriello, P., dan Patella, D., 1999, Resistivity anomaly imaging by

    probability tomography, Geophysical Prospecting, 47, 4] 1~429.Mauriello, P., Monna D. dan Patella, D., 1998, 3D Geoelectric tomography

    and archaeological applications, Geophysical Prospecting. 46, 543~570.

    Patella, D., 1997. Introduction to ground surface self-potential tomography,Geophysical Prospecting, 45, 653~681.