Metode Common-Reflection-Surface (CRS) adalah metode yang relatif baru dalam men-stack data yang menggunakan lebih banyak data bawah permukaan untuk meningkatkan sinyal to noise rasio. Formulasi CRS stack 2D memiliki tiga variabel disebut atribut CRS, yang harus ditentukan nilainya sebelum proses stacking dilakukan. Untuk mencari ketiga varibel ini telah terdapat solusi bertahap yang terdiri dari empat tahap, dimulai dengan proses automatic CMP stack, proses plane wave search, proses hyperbolic search dan diakhiri dengan optimisasi. Langkah-langkah tersebut memerlukan pencarian koherensi maksimum untuk setiap tahap pencarian nilai parameter, sehingga nilai parameter yang paling sesuai diperoleh. Namun, solusi bertahap ini kurang cocok untuk di paralelisasi karena sifatnya yang harus berurutan setiap tahapannya. Thesis ini mengusulkan strategi alternatif pencarian nilai atribut secara langsung. Strategi ini di implementasikan dengan mereformulasikan CRS sesuai dengan inversi multi atribut secara langsung dengan melakukan optimisasi global pada fungsi tiga varibel CRS. Pendekatan ini hanya membutuhkan satu kali optimisasi global untuk dapat menentukan ketiga atribut CRS ini. Metode ini diujicobakan pada data sintetis 2D dan menunjukan hasil yang bersesuaian dengan metode bertahap, walaupun memerlukan waktu perhitungan yang lebih lama tetapi juga memberikan hasil yang lebih baik. Kemenerusan reflektor dengan metode langsung terlihat jelas dan stabil. Selanjutnya diharapkan metode ini dapat diparalelisasi sehingga memaksimalkan teknologi komputasi yang ada sekarang.