## TRAVEL TIME TOMOGRAPHY MENGGUNAKAN DATA SEISMIK INTERFEROMETRI UNTUK MENGGAMBARKAN MODEL KECEPATAN GELOMBANG PADA LAPANGAN “X”

## Radifan Taufik, Firman Syaifuddin, Mariyanto
Departemen Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Sipil Lingkungan dan Kebumian, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya e-mail : radifantaufik09@gmail.com
Abstrak. Pengolahan  data  seismik  interferometri  mulai  dikembangkan  untuk  menggambarkan  kondisi bawah permukaan bumi. Metode ini dapat mengekstrak informasi kecepatan gelombang dari suatu noise sehingga menyajikan informasi-informasi kecepatan gelombang yang tidak bisa didapatkan menggunakan metode  seismik  konvensional.  Selain  itu  metode  ini  merupakan  metode  yang  ramah  lingkungan  serta biaya  yang  dikeluarkan  tidak  banyak.  Terdapat  beberapa  metode  untuk  menggambarkan  hasil perhitungan  seisimik  interferometri,  salah  satunya  ialah  traveltime  tomography.  Oleh  karena  itu dilaku kan  penelitian  ini  untuk  menggambarkan  kecepatan  gelombang  pada  lapangan  ‘X’  untuk menyajikan  data  kecepatan  gelombang  menggunakan  metode  traveltime  tomografi.  Stasiun  yang digunakan berjumlah 68 dan tersebar secara merata. Data raw yang digunakan berupa data travel time dan lokasi pada setiap virtual source ke setiap stasiun. Tahapan pengolahan diawali dengan pembuatan model sintetik sebagai media pengujian resolusi berupa checkerboard model. Model tersebut sangat baik dalam menentukan inversi tomografi yang optimal. Setelah itu dilakukan inversi tomografi menggunakan metode pseudo inverse. Hasil inversi tomografi memperlihatkan adanya perubahan kecepatan mulai dari model homogen pada iterasi ke 1 hingga terdapat kontras kecepatan gelombang berkisar 40 – 200m/s pada iterasi 12..
Kata Kunci: travel time tomography ; interferometri; model kecepatan gelombang
Abstract. Seismic  interferometry  processing  has  been  developed  for  imaging  subsurface.  This  method alow  us  to  extract  some  information  of  wave  velocity  that  seismic  conventional  method  can’t  get. Moreover, this method is eco-friendly and also does not cost a lot, because of the pasif source. There are some methods to  do an imaging  velocity  model of  seismic interferometry data,  one  of  those method is travel  time tomography.    Hence,  the writer do a research  of traveltime tomography to provide  velocity model using seism ic interferometry data. The number of used stations are 68 that spread evenly in “X” field. Travel time and the location of all stations is used as raw data. This processing is start with inversion tomography of synthetic checkerboard model as a resolution test.  Checkerboard model is suitable for a resolve  optimal  inversion  tomography.  Afterward,  pseudo  inverse  is  used  to  complete  the  inversion tomography.  The  result of  inversion  tomogaphy  showed  that there  is  a change in  velocity model,  from relatively homogenous model at first iteration until showing a contrast velocity model at the last iteration with values ranging from 40m/s – 200m/s. Keywords: travel time tomography; interferometry; velocity model

## PENDAHULUAN
Akuisisi metode seismik pasif mulai dikembangkan  oleh  T.  Schuster  (2001)  dengan menyajikan  perhitungan  matematis  yang  dapat mengubah  respon  dari virtual  source menjadi respon  seismik  konvensional  menggunakan  teknik interferometri  yang  memanfaatkan ambient  noise sebagai  sumber  yang  kemudian  direkam  untuk mengkarakteristik  batuan  dibawah  permukaan tanah.  Seismik  interferometri  merupakan  metode seismik  pasif  yang  menggunakan  korelasi  antara trace data  seismik,  korelasi  ini  mengacu  pada
interferensi antara pasangan sinyal untuk mendapatkan  informasi  dari  keduanya  (Wapenaar, dkk.  2010).  Setelah  mengaplikasikan  teknik interferometri  kemudian  perlu  teknik  tomografi untuk menggambarkan peta model kecepatan.
Tomografi  seismik  adalah  sebuah  metode untuk  menggambarkan  kondisi  bawah  permukaan bumi  menggunakan  data  seismik  yang  terekam  di permukaan  bumi.  Gelombang  seismik  yang digunakan  biasanya  bersumber  dari  adanya  gempa bumi  besar  maupun  kecil.  Wilayah  yang  memiliki aktivitas  seismik  yang  cukup  tinggi  akan  sangat
bagus  menerapkan  metode  ini  dikarenakan banyaknya raypath yang dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan hasil pencitraan tomografi. (Anshori dkk., 2014).
Terdapat  beberapa  macam  metode  geofisika yang  dapat  digunakan  untuk  mencitrakan  struktur bawah  permukaan  bumi  seperti  metode  seismik
tomografi, surface  wave  group  velocity , array seismology ,  dan receiver  function .  Diantara  sekian metode,  salah  satu  metode  seismik  yang  paling sering  dan  paling  baik  digunakan ialah  travel  time tomography . Travel  time  tomography merupakan salah  satu  metode  untuk  merekonstruksi  struktur bawah  permukaan  bumi  dengan  data-data  seismik yang  terekam  pada receiver yang  memanfaatkan data  waktu  tempuh  gelombang.  Konsep  dasar metode tomografi travel time adalah menggambarkan kondisi struktur bawah permukaan bumi  dengan  melakukan  pemodelan  kedepan  dan pemodelan  kebelakang  yang  dilakukan  secara berulang  hingga  diperoleh  data travel  time hasil perhitungan berdasarkan model terbaru yang paling sesuai  dengan  data travel  time observasi (Hidayatunnisak, dkk., 2015).
Pada  penelitian  kali  ini  akan  dilakukan traveltime  tomography  menggunakan  data  seismik interferometry  untuk  menggambarkan  model kecepatan pada lapangan “X”.
METODOLOGI
Data  yang  digunakan  merupakan  data sekunder dari pihak ketiga. Rekaman data diakuisisi di lapangan ‘ X ’ , kabupaten Asmat, berupa rekaman micro  earthquake (MEQ)  yang  telah  diolah menggunakan seismik inteferometri hingga mendapat travel  time dari virtual  source ke  setiap stasiun.  Gambar  1  merupakan  persebaran  stasiun-
stasiun. Jumlah stasiun yang digunakan sebanyak 68 stasiun  dengan  waktu  perekaman  selama  5  bulan, namun proses stacking trace yang digunakan untuk picking  traveltime hanya  1  jam  perekaman  data. Seluruh  proses  pengolahan  data  menggunakan MATLAB. Berikut  ditampilkan  diagaram  alir penelitian pada Gambar 2.
Gambar 1. P ersebaran stasiun yang digunakan pada lapangan ‘ X ’ dengan jumlah 66 stasiun .

## Gambar 2. Diagram alir penelitian
Pada tahap awal penulis menyiapkan data raw berupa  lokasi-lokasi  stasiun  serta travel  time dari satu stasiun ke semua stasiun.
Proses tomografi diawali dengan simulasi data sintetik menggunakan model chekcerboard sebagai uji  resolusi.  Model checkerboard mampu  dapat menentukan  resolusi  yang  dihasilkan  dengan jumlah  stasiun  dan  jumlah raypath akan menghasilkan  inversi  yang  baik  atau  kurang  baik. Baik  atau  tidaknya  hasil  inversi  dari checkerboard model ini ditentukan dengan t erms antara true model dengan model hasil dari inversi.
Pemodelan  kedepan  ( forward  modelling)
menggunakan  metode Fast  Marching  Method (FMM) dengan pendekatan finite difference (Vidale, 1988). Dari hal ini penulis mendapatkan nilai selisih antara travel  time hasil  picking  (tobs)  dan travel time yang didapat dengan metode FMM (tkal). Untuk  metode raytracing menggunakan metode steepest descent yang telah ditulis oleh (F. Aldridge dan Oldenburg, 1993).
Inversi  non-linear  yang  digunakan  pada  model checkerboard dan  data  lapangan  ialah  metode pseudo inverse . Hasil inversi berupa model slowness yang  kemudian  dilakukan  pembaharuan  model. Model baru tersebut akan menjadi model awal (m0) dan model awal tersebut akan di inversi lagi. Proses iterasi  inversi  akan  berlangsung  secara  terus menerus  sampai  dengan  kondisi  yang  telah ditentukan.
Penulis menetapkan kondisi
berdasarkan nilai t erms .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengolahan  diawali  dengan  simulasi data  sintetik  menggunakan  model checkerboard dengan  variasi  kecepatan  500m/s  dan  1000m/s. Pada  sumbu  x  dimasukkan  data  lokasi  UTM North sedangkan pada sumbu y lokasi UTM East. Rentang sumbu  x  yang  dibuat  ialah  200000  sampai  286000 dengan lebar sel 1000. Pada sumbu y rentang yang dibuat ialah 9361000 sampai 9413000 dengan lebar sel  1000.  Dari  parameter  tersebut  menghasilkan ukuran sel sebesar 53x87.
Gambar  3  menampilkan  model checkerboard dengan  lokasi  semua  stasiun.  Stasiun-stasiun  yang digunakan  ditandai  dengan  segitiga  berwarna merah.
Gambar 3. Lokasi stasiun-stasiun yang digunakan dengan jumlah 68 buah
Proses  tomografi  yang  dilakukan  pada  model checkherboard secara  garis  besar  dapat  dibagi menjadi 4 tahap, yaitu:
1.  Perhitungan first  arrival  traveltime dari setiap  pasang source dan receiver pada initial model.
2.  Penelusuran  jejak  sinar  dari  setiap  pasang source dan receiver
3.  Perhitungan permasalahan inversi non-linier dari perturbasi untuk initial model slowness . 4.  Memperbaharui model slowness.
Keempat  tahap  tersebut  dilakukan  berulang kali sampai dengan  iterasi 10.    Keempat  proses  ini di  inisiasi  menggunakan  model checkerboard juga, namun  dengan  kecepatan  yang  berbeda  dimana kecepatan initial  model yang  digunakan  adalah 1000m/s  dan  1500m/s.  Pada  Gambar  4, menunjukkan  model checkerboard sebagai initial model untuk  melakukan  tomografi  inversi  pada model checkerboard .
Gambar 4. Initial model checkerboard dengan kecepatan 1000m/s dan 1500m/s
Perhitungan first  arrival  time dilakukan menggunakan  persamaan  eikonal  dengan finite difference .  Perhitungan  ini  dilakukan  pada  setiap
source ke  semua receiver .  Perhitungan travel  time dilakukan  pada true  model untuk  mendapatkan time observasi dan pada initial model checkerboard yang  akan  didefinisikan  sebagai time kalkulasi. Kemudian  didapatkan  selisih  waktu  tempuh  nilai antara true  model dengan initial  model (∆t).  Ni lai selisih  inilah  yang  akan  digunakan  pada  tahap inversi.
Gambar 5 merupakan contoh raytracing pada source 1  terhadap  semua receiver .  Pada  lingkaran merah menunjukkan bahwa raypath akan menelusuri kecepatan yang lebih tinggi (1500m/s).
Pola  lekukan  yang  terbentuk  pada  lingkaran warna  merah  terjadi  karena  medium  kecepatan tinggi  membentuk  kotak  ( model  checkerboard ). Pola lekukan tersebut banyak dijumpai pada source yang lain,  terutama saat posisi source dan receiver sejajar pada sumbu x maupun sumbu y.
Kemudian proses dilanjutkan inversi menggunakan pseudo inverse dimana matriks yang dihasilkan  dari pseudo  inverse tersebut  kemudian dikalikan  dengan travel  time ( ∆ t).  Perkalian tersebut  menghasilkan  model slowness hasil inversi.  Kemudian  model slowness hasil  inversi tersebut  ditambah  dengan initial  model  slowness sehingga  didapatkan  model slowness baru.  Model slowness baru  ini  kemudian  didefinisikan  sebagai intial  model baru  yang  akan  dilakukan  tahap forward  modelling pada  iterasi  berikutnya.  Iterasi dilakukan sebanyak 10 kali.
Setelah  hasil  inversi  didapatkan  kemudian dihitung  nilai  errornya,  dimana  nilai  error  yang dihitung ialah selisih antara tobs dengan tkal (t erms ).
Gambar 5. Raytracing pada stasiun 1 terhadap stasiun lainnya
Gambar 6. Inversi model checkerboard pada iterasi ke-2
Pada  Gambar  6  merupakan  hasil  inversi  pada iterasi  kedua.  Model  kecepatan  yang  dihasilkan pada  iterasi  kedua  belum  menghasilkan  inversi yang  cukup  baik  dimana  nilai  t erms nya  masih 0.42055%. Pada setiap iterasi, hasil model slowness diterapkan smoothing velocity untuk  menghasilkan model  kecepatan  yang  cukup  baik  dimana smoothing  velocity ini  akan  mengurangi  nilai kontras  kecepatan yang  tinggi.  Kemudian  solusi untuk  sel-sel  yang  tidak  dilewati raypath ialah dengan  memanfaatkan function inpaint  pada MATLAB  dimana function ini  akan  melakukan ekstrapolasi  pada  sel-sel  yang  tidak  dilalui raypath tersebut.
Gambar 7. Inversi model checkerboard pada iterasi ke-5
Gambar 7 merupakan hasil inversi pada iterasi ke-5.  Dapat  terlihat  bahwa  model  kecepatan  yang dihasilkan  semakin  membaik,  sesuai  dengan penelitian F. Aldridge dan Oldenburg (1993) dimana setiap iterasinya hasilnya akan semakin baik. Iterasi dilakukan  sebanyak  10  kali,  pada  setiap  iterasi terjadi penurunan t erms .

## Gambar 8. Nilai terms pada setiap pembaharuan model
(iterasi)
Pada  Gambar  8.  menunjukkan  nilai  t erms pada setiap  iterasi,  dimana  dapat  terlihat  bahwa  nilai t erms pada  setiap  iterasi  nya  mengalami  penurunan yang  cukup  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  selisih antara time kalkulasi  dengan time observasi semakin  kecil,  sehingga  model slowness hasil tomography mendekati nilai true model slowness Melihat  dari  hasil tomography pada  model checkerboard tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa geometri  persebaran  stasiun,  jumlah  stasiun  serta jumlah raypath yang digunakan akan menghasilkan inversi  yang  baik  menggunakan  data travel  time pada lapangan, sesuai yang dilakukan oleh Nicolson dkk. (2012).
Setelah  teknik tomography berhasil  dilakukan pada model  checkerboard ,  kemudian  dilakukan travel  time  tomography menggunakan  data  t obs pada  lapangan. Initial  model diawali  menggunakan model  homogen  dengan  kecepatan  1000m/s. Penentuan  model  kecepatan  homogen  merupakan trial&error dimana  pada  model  kecepatan  ini  lah yang paling baik.
Langkah – langkah yang dilakukan sama seperti yang dilakukan pada simulasi model sintetik, namun untuk  iterasi  pertama  tidak  menggunakan bending ray namun  menggunakan straight  ray dikarenakan hasil  inversi  pada  iterasi  pertama  sangat  penting, ketika  hasil  inversi  pada  iterasi  pertama  tidak  baik, maka  pada  iterasi  selanjutnya  tidak  akan merepresentasikan  model  yang  kecepatan  baik. Dengan menggunakan straight ray maka perhitungan traveltime lebih  akurat  dibandingkan dengan bending ray.
Gambar 9. Model kecepatan homogen dengan kecepatan 1000m/s serta raypath dari setiap pasang source dan receiver pada model homogen yang ditandai dengan garis berwarna merah
Pada  Gambar  9  menunjukkan raypath dari  setiap pasang source dan receiver dengan raypath di tandai dengan garis berwarna merah.
Gambar 10. Model slowness hasil inversi pada model homogen dengan indeks warna menunjukkan nilai slowness Model slowness hasil  inversi ditunjukkan  pada Gambar  10.  Pada  gambar  tersebut  terlihat  bahwa pada  hasil  persoalan  inversi  tidak  terlihat  baik dikarenakan setiap raypath coverage pada setiap sel berbeda-beda, sehingga tidak menujukkan keseragaman  nilai slowness , terutama pada daerah sel yang tidak dilewati raypath terlihat jelas dimana nilai slowness nya  adalah  0.  Namun  pada  daerah dengan raypath  coverage tinggi  terlihat  bahwa terdapat  keseragaman  nilai slowness yang  ditandai dengan lingkaran berwarna merah. Untuk mendapatkan  nilai slowness yang  lebih  baik  maka dilakukan smoothing pada model slowness tersebut.
Gambar 11. Model slowness setelah dilakukan proses smoothing
Proses smoothing menggunakan toolbox Crewes  MATLAB  dengan  parameter smoothing 4 pada skala toolbox tersebut. Penulis melakukan uji coba  parameter smoothing untuk  menentukan parameternya,  sehingga  didapat,  menurut  penulis, parameter smoothing pada toolbox Crewes ialah 4. Gradasi warna dari hasil smoothing jauh lebih baik dibandingkan dengan sebelum dilakukan
smoothing .  Model slowness setelah  dilakukan smoothing ditunjukkan pada Gambar 11.
Kemudian  dilakukan  ekstrapolasi  pada  sel-sel yang tidak dilewati raypath sehingga nilai pada sel- sel  tersebut  mendekati  dengan  nilai  sel  yang terdekat.  Hasil  dari  ekstrapolasi  ditunjukkan  pada Gambar  12  dimana  hasil  akhirnya  jauh  lebih  baik dibandingkan  dengan  model slowness tanpa smoothing maupun ekstrapolasi.
Gambar 12. Model slowness setelah dilakukan proses smoothing dan ekstrapolasi
Setelah  mendapatkan  nilai  model slowness yang cukup  baik,  barulah  dapat  mengubah  menjadi model  kecepatan.  Berikut  ditampilkan  model kecepatan yang dihasilkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Model kecepatan yang didapatkan dari hasil tomografi pada model homogen
Pembaharuan  model  sangat  diperlukan  agar model  hasil  tomografi  mendekati  dengan true model .  Selain  itu  pembaharuan  model  akan  selalu mengurangi nilai selisih antara t obs dan t kal sehingga menghasilkan  nilai  t erms yang  semakin  kecil  pada setiap  iterasinya.    Iterasi  akan  terus  berlangsung sampai  ditentukan  dimana  perubahan  nilai  t erms relatif  konstan  tiap  iterasinya.  Langkah-langkah yang  digunakan  sama  seperti  yang  dilakukan  pada simulasi model sintetik checkerboard .
Iterasinya dilakukan sebanyak 12 kali dikarenakan  perubahan  t erms relatif  konstan  mulai dari iterasi 7. Mulai dari iterasi 1  sampai iterasi  ke 7, penurunan nilai t erms cukup signifikan. Kemudian  nilai  t erms di  plot  menjadi  grafik sehingga dapat terlihat trend yang terbentuk. Pada Gambar  14  dapat  terlihat  bahwa trend t erms mengalami penurunan yang signifikan hingga pada iterasi  ke-7.  Pada  iterasi  ke-8  dan  seterusnya  nilai t erms tetap berkurang namun selisih antara nilai t erms pada  tiap  iterasinya  sangat  kecil.  Kecilnya  nilai selisih  ini  menjadi  anggapan  bahwa  model  pada iterasi  ke-12  sudah  cukup  merepresentasikan  hasil yang diinginkan.
Untuk  dapat  melihat  perbedaan  hasil  inversi yang  dihasilkan,  maka  penulis  akan  menampilkan hasil inversi tomografi pada iterasi ke 1, 3, 5 dan 7. Penentuan  ini  bertujuan  untuk  melihat  perubahan model  kecepatan  yang  signifikan  (iterasi  1,3  dan5) dan  pada  saat  perubahan  model  yang  relatif konstan (iterasi 5 dan 7).
Gambar 15.  Model kecepatan hasil inversi iterasi ke-1
Gambar 16. Model kecepatan hasil inversi iterasi ke-3
Gambar 17. Model kecepatan hasil inversi iterasi ke-5
Gambar 18. Model kecepatan hasil inversi iterasi ke-7
Analisa  hasil  inversi  dilakukan  dengan mengambil  model  kecepatan  hanya  pada  daerah dengan raypath coverage tinggi. Hal ini dikarenakan hasil  inversi  pada  daerah  tersebut  diasumsikan menghasilkan  model  kecepatan yang  mendekati dengan true model . Pada Gambar 15 – Gambar 18 merupakan  model  kecepatan  didaerah  yang ditandai  dengan  kotak  berwarna  merah  pada Gambar 13 dengan iterasi yang berbeda-beda.
Dapat  terlihat  iterasi  ke  1  (Gambar  15)  dan iterasi ke 3 (Gambar 18) terdapat perubahan model kecepatan  yang  cukup  signifikan.  Pada  bagian tengah iterasi ke 1 didominasi kecepatan sekitar 450 – 550m/s, namun pada iterasi ke 3 kecepatan pada daerah tersebut menunjukkan perubahan kecepatan  dimana  kecepatan  didominasi  sekitar 500 – 600m/s.  Perubahan  model  kecepatan  yang cukup  signifikan  juga  ditemukan  pada  iterasi  ke  3 dengan  iterasi  5.  Pada  iterasi  ke  5,  nilai  kecepatan 500 – 600m/s  lebih  banyak  mendominasi
dibandingkan dengan iterasi 3 maupun iterasi ke 1. Namun  pada  iterasi  ke  7  tidak  terlihat  perubahan kecepatan  yang  signifikan.  Hal  ini  sesuai  dengan Gambar  14,  dimana  pada  gambar  tersebut menampilkan penurunan t erms yang cukup signifikan mulai dari iterasi 1 sampai iterasi 3. Untuk iterasi 4 dan  seterusnya,  tidak  terjadi  perubahan  t erms yang signifikan,  oleh  karena  itu  penulis  hanya menjalankan iterasi sampai dengan iterasi 10.
Gambar 19. Model kecepatan hasil inversi iterasi ke-12
Penulis  melakukan  analisa  peta  kecepatan gelombang  pada  model  kecepatan  iterasi  10.  Hasil akhir  inversi  tomografi  ditunjukkan  pada  Gambar 19.  Kontras  kecepatan  gelombang  dapat  terlihat pada  peta  tersebut  dalam  rentang  300 – 1100m/s. Pada  Gambar  19  terdapat  lingkaran  merah  yang menunjukkan  adanya  anomali high  velocity serta low  velocity .  Nilai  kecepatan  gelombang  pada anomali low velocity ialah 300 – 400m/s sedangkan pada high velocity ialah 900 – 1100m/s. Di luar dari kedua  anomali  tersebut  diasumsikan  sebagai country  rock dengan  kecepatan gelombang  bernilai 500 – 800m/s.
Interpretasi  yang  dilakukan  hanya  sebatas penguraian  perbedaan  kecepatan  gelombang dikarenakan  tidak  adanya  data  pendukung  pada daerah  penelitian  seperti  data  bor,  data  seismik refraksi/refleksi ,dll. Dari peta kecepatan gelombang yang  dihasilkan  didapatkan  3  jenis  struktur  batuan yang  berbeda.  Hal  ini  didasarkan  dari  adanya perbedaan  nilai  kecepatan  gelombang.  Perbedaan kecepatan  gelombang  diakibatkan  karena  adanya perbedaan  nilai  properti  batuan  seperti,  densitas batuan,  porositas  batuan,  resisitivitas  batuan,  dll. Namun pada penelitian ini tidak dapat menentukan
jenis  batuan  tersebut  serta  mengidentifikasi anomali  tersebut  dikarenakan  kurangnya  data pendukung  seperti  data  bor,  data  seismik refleksi/refraksi, dll.
Munculnya  kontras  kecepatan  gelombang membuktikan bahwa metode travel time tomography dapat  digunakan  menggunakan  data seismik interferometri. Hasil travel time tomography menggunakan data seismik interferometri akan menghasilkan model kecepatan gelombang  yang  lebih  baik  apabila stacking  trace pada  pengolahan  seismik  interferometri  lebih banyak,  sehingga event-event pada trace  seismic akan  lebih  terlihat  serta  pengolahan picking  trace semakin akurat.

## PENUTUP Simpulan dan Saran
Berdasarkan penelitian traveltime tomography yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan yaitu metode traveltime tomography menggunakan data  seismik  yang  telah  diolah  menggunakan perhitungan  interferometri  dapat  menggambarkan model kecepatan gelombang. Terdapat pembaharuan  model  kecepatan  gelombang  dari model homogen hingga terdapat kontras kecepatan gelombang.
Hasil inversi tomografi menghasilkan kecepatan gelombang yang rendah dengan  kisaran 40 – 200m/s. Terdapat tiga daerah yang mengalami perubahan kenaikan kecepatan yang signifikan dari 40 – 80 m/s pada iterasi 1 hingga 100-120m/s pada iterasi ke 12.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  penulis  menyarankan  pada  penelitian selanjutnya  dilakukan  beberapa  tahap  tambahan serta  perbaikan  ialah  pada  penelitian  ini,  metode tomography dilakukan  dengan  data  seismik interferometrI  dengan  waktu  perekaman  hanya  1 jam,  sehingga    yang  dihasilkan  dari picking tidak akurat.  Sebaiknya  gunakan  metode tomography pada  yang sudah akurat dengan menambah waktu perekaman  pada  proses  pengolahan  seismik interferometri.
Kemudian  initial  model  berupa  homogen merupakan usaha trial&error dari penulis sehingga inversi  tomografi  yang  dihasilkan  kurang  optimal. Perlu di tentukan initial model yang sesuai dengan data  ,  dapat  berupa  refrensi  penelitian  maupun data geologi pada daerah penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Anshori,  M.,  Maryanto,  S.  dan  Rahman,  T.D.  (2014), "Pencitraan  Tomografi  Ambient  Noise  Untuk Menentukan  Model  Kecepatan  Gelombang Rayleigh  Di  Pulau  Jawa", Brawijaya  Physics Student  Journal ,  Vol.2,  No.1.  Diambil  dari https://www.neliti.com/publications/159162/p encitraan-tomografi-ambient-noise-untuk- menentukan-model-kecepatan-gelombang-ra.
Ben-Israel,  A.  dan  Greville,  T.N.E.  (2003), Generalized Inverses: Theory and Applications , CMS Books in
Mathematics, 2 Ed., Springer-Verlag, New York. Diambil dari https://www.springer.com/gp/book/97803870 02934.
F.  Aldridge,  D.  dan  Oldenburg,  D.  (1993),  "Two-
Dimensional  Tomographic  Inversion  With Finite-Difference  Traveltimes", Journal  of Seismic Exploration , Vol.2.
Hidayatunnisak,  S.  (2015),  "Studi  Tomografi  Seismik
Untuk Menentukan Model Kecepatan Gelombang  P  Daerah  Bali", Brawijaya  Physics Student  Journal ,  Vol.2,  No.1.  Diambil  dari https://www.neliti.com/id/publications/159723 /studi-tomografi-seismik-untuk-menentukan- model-kecepatan-gelombang-p-daerah-bali.
Monalia,  P.  (2011). Analisis  Model  Kecepatan Berdasarkan Tomografi Refleksi Waktu Tempuh (Travel  Time  Tomography  Reflection) ,  Tesis,
Universitas Indonesia
Nicolson, H., Curtis, A., Baptie, B. dan Galetti, E. (2012), "Seismic  interferometry  and  ambient  noise tomography in the British Isles", Proceedings of the Geologists’ Association , Vol.123, hal. 74 – 86. http://doi.org/10.1016/j.pgeola.2011.04.002.
Qin,  F.,  Luo,  Y.,  Olsen,  K.B.,  Cai,  W.  dan  Schuster,  G.T.
(1992), "Finite‐difference solution of the eikonal equation along expanding wavefronts", GEOPHYSICS ,  Vol.57,  No.3,  hal.  478 – 487. http://doi.org/10.1190/1.1443263.
Rohatgi,  V.K.,  Ben  Israel,  A.,  &  Greville,  T.  N.  E.  (1976). "Generalized Inverses: Theory and Application", I nternational  Statistical  Review  /  Revue Internationale  de  Statistique ,  44(2),  301. https://doi.org/10.2307/1403291
Vidale, J. (1988), "Finite-Difference Calculation of Travel Times", Bulletin  of  the  Seismological  Society  of America , Vol.78, No.6, hal. 2062 – 2076.
-------------------