ABSTRAK Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
COVER Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 1 Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 2 Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 3 Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 4 Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 5 Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
PUSTAKA Ihyaudin Hasbillah
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan
Metode magnetotelurik (MT) merupakan metode geofisika pasif yang
memanfaatkan variasi alami medan elektromagnetik untuk mengestimasi distribusi
resistivitas listrik bawah permukaan bumi. Penelitian ini bertujuan
mengembangkan kode program pengolahan data magnetotelurik menggunakan
Python yang mampu diaplikasikan pada data lapangan, mengevaluasi pengaruh
tahapan pre-processing dan robust processing, serta memvalidasi hasil
pengolahannya terhadap software referensi. Program yang dikembangkan
mengimplementasikan tahapan pre-processing yang meliputi kalibrasi, detrending,
penghapusan DC offset, dan notch filter, dilanjutkan dengan decimation,
transformasi Fourier (Fourier Transform), estimasi cross-power spectral density,
robust processing menggunakan metode Huber, serta perhitungan impedansi,
resistivitas semu, dan fasa. Data yang digunakan merupakan hasil akuisisi lapangan
di Kabupaten Sumedang, Jawa Barat, dengan durasi perekaman selama
17 ???????????? 7 ????????????????????. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tahapan pre-processing
memberikan pengaruh terhadap peningkatan kualitas data, sedangkan robust
processing mampu meminimalkan pengaruh beberapa data outlier sehingga
menghasilkan estimasi parameter yang lebih stabil. Hasil validasi terhadap software
referensi menunjukkan kesesuaian yang baik pada rentang frekuensi tinggi (???????? =
24 ????????????), dengan nilai ???????????????? log10(????) resistivitas semu sebesar 0,0649 untuk
komponen ???????? dan 0,0571 untuk komponen ????????. Sedangkan pada frekuensi rendah
( ???????? = 150 ????????) menghasilkan nilai RMSE log10(????) resistivitas semu sebesar
1.8380 untuk komponen ???????? dan 1.1831 untuk komponen ????????.
Perpustakaan Digital ITB