![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
ABSTRAK Nugroho Prasetyo.pdf
PUBLIC Devi Septia Nurul ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
COVER NUGROHO PRASETYO
PUBLIC Devi Septia Nurul ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB1 NUGROHO PRASETYO
PUBLIC Devi Septia Nurul ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB2 NUGROHO PRASETYO
PUBLIC Devi Septia Nurul ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB3 NUGROHO PRASETYO
PUBLIC Devi Septia Nurul ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB4 NUGROHO PRASETYO
PUBLIC Devi Septia Nurul ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
BAB5 NUGROHO PRASETYO
PUBLIC Devi Septia Nurul ![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
PUSTAKA NUGROHO PRASETYO
PUBLIC Devi Septia Nurul
Teknik pemodelan inversi secara deterministik pada umumnya digunakan dalam
inversi gravity memiliki keterbatasan pemberian model awal yang baik untuk
menghasilkan persebaran densitas bawah permukaan sesuai dengan keadaan
geologi lapangan. Teknik inversi stokastik sering digunakan untuk menghindari
ambiguitas atau optimal lokal. Ambiguitas terjadi pada pemodelan data gravity
karena parameter model yang dicari lebih banyak dibandingkan dengan parameter
data pengukuran (underdetermined). Penerapan metode Bat Algorithm (BA)
sebagai salah satu metode meta-heuristic digunakan pada teknik inversi stokastik
untuk menanggulangi kendala ini. Metode ini meniru perilaku microbat memburu
mangsa dalam populasi secara acak di ruang model dan dapat mencegah solusi
model terjebak di optimum lokal. Penelitian ini bertujuan untuk membuat
pendekatan metode inversi baru dalam memodelkan respons gravity dalam
kerangka kerja 3D. Model densitas yang digunakan adalah susunan grid 3D dan
2,5D yang berbentuk prisma segi empat. Implementasi BA pada pencarian
parameter gravity berupa geometri dan densitas dengan melakukan perturbasi
model dengan cara memanipulasi indeks array 3D sebagai grid densitas.
Pengembangan BA melalui modifikasi komponen kecepatan individu akan
mempengaruhi perturbasi solusi terbaik untuk setiap iterasi. Pengujian modifikasi
BA dilakukan menggunakan model sintetik sederhana seperti bodi densitas tunggal,
ganda, dan tiga bodi densitas dengan variasi jarak antara bodi serta model geologi
berupa model intrusi, lipatan antiklin, cekungan, dan sesar normal bervariasi sudut
kemiringan zona sesar. Parameter tingkat keberhasilan (success rate) diperoleh
melalui perhitungan persentase kecocokan antar gird model inversi terhadap model
referensi. Hasil pengujian menunjukkan peningkatkan success rate 15%. Model
hasil inversi juga memperlihatkan posisi bodi batuan sebagai sumber anomali
dengan success rate > 85% untuk model single layer dan multi-layer array pada
model 3D berupa bodi densitas tunggal terpusat di tengah mesh grid. Lokasi sumber
anomali densitas batuan juga dapat diidentifikasi dengan baik pada model 2,5D
terutama untuk model-model geologi sederhana seperti intrusi, lipatan, dan lapisan
miring. Keterbatasan yang muncul dalam penelitian ini ketika mengidentifikasi
sebaran model densitas secara 3D dan variasi kedalaman densitas pada model 2,5D
seperti model sesar normal dan lapisan miring. Pengujian model 2.5D memperoleh
success rate > 75% untuk semua model geologi sintetik. Pengembangan algoritma
ini memiliki potensi besar dalam inversi metode gravity berdasarkan hasil.iii
pengembangan yang akan dilakukan di masa depan adalah menggunakan geometri
prisma poligon irregular grid diharapkan mampu mencapai hasil yang lebih
optimal