digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

FORWARD DAN INVERSI MAGNETOTELLURIK 1D MENGGUNAKAN ALGORITMA LEVENBERG-MARQUARDT UNTUK PENGOLAHAN DATA AUDIO MAGNETOTELLURIK

Penulis : Muhammad Haidar Hafizh Fikri [12319048]
Kontributor / Dosen Pembimbing :
  • Dr. rer. nat. Widodo, S.T, M.T.
Jenis Koleksi : Tugas Akhir
Tahun Terbit :
Penerbit : Teknik Geofisika - FTTM
Fakultas : Fakultas Teknik Pertambangan dan Perminyakan
Subjek :
Kata Kunci : Inversi, Levenberg-Marquardt, Audio Magnetotellurik, Panas bumi
Sumber :
Staf Input/Edit : Devi Septia Nurul  
File : 8 file
Tanggal Input : 13 Sep 2023

ABSTRAK M Haidar Hafizh Fikri.pdf
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan
COVER M Haidar Hafizh Fikri
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB1 M Haidar Hafizh Fikri
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB2 M Haidar Hafizh Fikri
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB3 M Haidar Hafizh Fikri
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB4 M Haidar Hafizh Fikri
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB5 M Haidar Hafizh Fikri
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan
PUSTAKA M Haidar Hafizh Fikri
Terbatas  Devi Septia Nurul
» Gedung UPT Perpustakaan

Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki potensi panas bumi yang besar. Sekitar 40% dari cadangan panas bumi dunia berada di Indonesia. Berdasarkan data Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral tahun 2021 terdapat 23,766 MW listrik yang dapat dihasilkan dari panas bumi. Fokus utama dalam eksporasi geofisika salah satunya ialah pencitraan bawah permukaan. Pencitraan yang dilakukan ialah dengan mengukur berbagai sifat fisik bumi. Metode Magnetotellurik merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengukur sifat elektromagnetik bumi dalam domain frekuensi. Tujuan dari penelitian ini ialah memodelkan data Audio-magnetotellurik 1D dengan algoritma Levenberg-Marquardt (LM) yang dibuat berbasis MATLAB. Hasil dari pemodelan data audio-magnetotellurik 1D yang didapatkan menunjukkan nilai yang sudah cukup baik dengan RMS-error dibawah 5%.

Artikel Terkait