## PEMODELAN DISTRIBUSI AIR PANAS MENGGUNAKAN PROGRAM INVERSI DAMPED LEAST SQUARE PADA DATA VERTICAL ELECTRICAL SOUNDING DI DESA WAY MULI DAN KUNJIR
Petrus Waruwu 1* , Rizka 1 , Warsa 2
1 Teknik Geofisika, Institut Teknologi Sumatera
2 Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Pertambangan dan Perminyakan, Institut Teknologi Bandung e-mail : petruswar@gmail.com
Abstrak. Daerah  Gunung  Rajabasa  memiliki  beberapa  manifestasi  air  panas  yang  berkembang  salah satunya  di  Desa  Way  Muli  dan  Kunjir.  Lapisan  yang  terdistribusi  air  panas  di  daerah  tersebut  dapat diketahui  menggunakan  metode  geolistrik  resistivitas vertical  electrical  sounding .  Terdapat  3  titik sounding hasil pengukuran yang dimodelkan secara inversi menggunakan damped least square . Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hasil pemodelan inversi damped least square , menentukan litologi bawah permukaan dan memodelkan distribusi air panas dengan mengkorelasikan 3 titik sounding menjadi pemodelan melintang 2-D. Hasil pengolahan data dan pemodelan, terdapat 3 litologi batuan yaitu top soil (14- 466 Ωm ), batu pasir (5-50 Ωm) dan lempung (< 5 Ωm). Lapisan yang terdistribusi oleh air panas adalah lapisan batu pasir. Hasil analisis data sampel sumur air panas menunjukkan bahwa air panas pada daerah penelitian memiliki pH yang netral, bersifat payau dan merupakan thermal spring. Kata Kunci: damped least square ; mata air panas; resistivitas
Abstract. The Mount Rajabasa area has several manifestations of hot springs that developed, one of which was in Way Muli and Kunjir Villages. The hot springs distributed layer in the area can be identified using the geoelectric resistivity vertical electrical sounding method. There  were 3 sounding points of measurement results  which  were modelled in inversion using damped  least  squares.  The  purpose of  this  study  was  to determine the results of damped least square inversion modeling, determine subsurface lithology and model hot springs distribution by correlating 3 sounding points into 2-D transverse modelling. The results of data processing and modelling, there were 3 lithologies, namely top soil (14-466 m), sandstone (5-50 m) and clay (<5 m). The layer distributed by the hot springs was the sandstone layer. The results of the analysis of the hot springs well sample data show that the hot  spring in the study area had a neutral pH, was brackish water and was a thermal spring.
Keywords: damped least square ; hot springs; resistivity

## PENDAHULUAN
Lokasi penelitian terletak di Desa Way Muli dan Kunjir,  Kecamatan  Rajabasa,  Kabupaten  Lampung Selatan.  Lokasi  ini  berada  dalam  peta  Geologi Lembar Tanjungkarang yang masuk dalam Endapan Gunung Api Muda berumur Kuarter dengan litologi yaitu Lava (andesit-basalt), breksi  dan tuf  (Mangga dkk., 1993). Peta geologi regional khususnya daerah Gunung Rajabasa ditampilkan seperti pada Gambar 1.
Penelitian  Rizka  (2021) 2 menemukan  tiga singkapan  yang  ditemukan  di  Desa  Way  Muli  dan Kunjir. Ketiga singkapan tersebut dilakukan analisis petrografi untuk mengamati sayatan tipis (Gambar 2-4).  Gambar  2  merupakan  batu  pasir  ( feldspathic wacke) terdiri  dari  mineral  hornblende,  feldspar,
opak,  piroksen,  mineral  lempung  dan  mineral kuarsa.  Gambar  3  merupakan  batuan mudrock terdiri  dari  mineral  kuarsa,  opak,  feldspar  dan didominasi  oleh  mineral  lempung  silika.  Gambar  4 merupakan  batuan  basalt  terdiri  dari  sanidin, plagioklas, glass, olivin, hornblende dan kuarsa.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sarkowi  dan Wibowo  (2021)  pada  daerah  Gunung  Rajabasa menggunakan  metode  geomagnetik,  menemukan struktur sesar yang menjadi jalur keluarnya air panas dari  dalam  bumi  dimana heat  source dari  sistem geothermal berada di bawah Gunung Rajabasa.
Di Desa Way Muli dan Kunjir terdapat 2 sumur mata  air  panas  yang  memungkinkan  terdapat sumber mata air panas lainnya di daerah ini. Untuk
melihat  distribusi  air  panas  di  Desa  Way  Muli  dan Kunjir  maka  perlu  dilakukan  survei  geofisika  pada kedalaman  yang  dangkal  yaitu  metode  Geolistrik resistivitas  (Reynolds,  1997).  Metode  Geolistrik resistivitas mampu mendapatkan informasi resolusi vertikal  dengan baik menggunakan metode vertical electrical sounding (VES) (Chabaane dkk., 2017).
Kondisi  bawah  permukaan  dapat  dimodelkan secara forward  modelling dan  pemodelan  inversi. Pada penelitian ini menggunakan pemodelan inversi damped  least  square .  Program  ini  menggunakan faktor  redaman  dan singular  value  decomposition (SVD)  pada  matriks Jacobi untuk  menstabilkan proses inversi dan memperoleh nilai error minimum (Grandis, 2009).
Penelitian  pemodelan  inversi damped  least square menggunakan  data  VES  pernah  dilakukan oleh  Pinehas  dan  Warsa  (2019)  untuk  penentuan muka air tanah  dengan  pemodelan  inversi damped least squares pada lapangan bekasap Riau. Penelitian tersebut  menjadi  latar  belakang  dilakukannya penelitian ini dengan studi kasus yang berbeda yaitu di daerah mata air panas Desa Way Muli dan Kunjir.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  hasil  pemodelan  inversi damped  least square ,  menentukan  litologi  bawah  permukaan, pemodelan  2-D  lapisan  terdistribusi  air  panas,  dan menganalisis distribusi mata air panas.
Gambar 1. Peta geologi regional Gunung Rajabasa (modifikasi (Mangga dkk., 1993))
Gambar 3. Sayatan tipis batuan mudrock (Rizka dkk.,
2021) 2

## METODOLOGI
Metode pengambilan data dalam penelitian ini menggunakan  metode  geolistrik  VES  konfigurasi Schlumberger dengan 3 titik sounding yaitu TSD-03, TSD-06, dan TSD-09.
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan forward modelling dan inverse  modelling secara  komputasi menggunakan  Matlab  R2020a .  Forward  modelling sebagai  program output berupa  data  sintetik sedangkan inverse modelling menggunakan program  inversi damped  least  square untuk memodelkan kondisi bawah permukaan.

## Forward Modelling
Memodelkan  bawah  permukaan  data  VES dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan integral  Hankel  yang menyatakan  resistivitas  semu ( ρ a ) sebagai fungsi dari resistivitas ( ρ k ) dan ketebalan ( h k ) setiap lapisan, k = 1, …, n dan n adalah jumlah lapisan (Koefoed,1979):
ρ a =s 2 ∫ T ( λ ) J 1 ( λs ) λ ∞ 0 dλ (1)
dengan:
s : setengah jarak elektroda arus (AB/2)
J 1 : fungsi Bessel orde satu T(λ) : fungsi transformasi resistivitas T(λ) dapat dinyatakan oleh formulasi rekursif Pekeris (Koefoed, 1979):
T k ( λ ) = (T k+1 ( λ ) + ρ k tanh (λh k ) [1+T k+1 ( λ ) tanh (λh k )/ρ k ] (2)
dengan: n : jumlah lapisan ρ k : resistivitas lapisan ke-k h k : ketebalan lapisan ke-k k : n-1,…, 1.
Pemodelan Inversi Damped Least Square
Proses  pemodelan  inversi  menggunakan program  inversi damped  least  square seperti  pada Gambar 5. Program ini mencari model kalkulasi yang paling fit dengan data observasi dengan melakukan perubahan  atau  perturbasi  model  secara  iteratif. Supaya  proses  inversi  tetap  stabil,  faktor  redaman dan  SVD  digunakan  dalam  program  ini  (Grandis, 2009).  Untuk  menyelesaikan  pemodelan  inversi menggunakan persamaan sebagai berikut (Levenberg, 1994; Marquardt, 1963):
∆ρ = (A T A + ε 2 I) -1 A T ∆d (3)
dengan:
∆ρ : parameter vektor koreksi
∆d : vektor selisih data
A : matriks Jacobi
I : matriks identitas ε : faktor redaman
SVD  dapat  dimuat  dalam  matriks Jacobi dengan persamaan:
A=USV T (4)
Jika n adalah data dan p adalah parameter, U (n × p) dan V (p × p) masing-masing merupakan ruang data dan  ruang  parameter  vektor  eigen  dan  S  adalah diagonal  matriks  (p  ×  p).  Maka  persamaan  solusi inversi damped least square adalah:
∆ρ=Vdiag { 1 λ j 2 +ε 2 } U T ∆d (5)
Untuk mendapatkan solusi yang optimal maka perlu menentukan  faktor  redaman  yang  tepat  dengan menggunakan persamaan berikut:
ε=λ L ∆X 1 L (6)
dengan:
L : nomor uji λ : nilai eigen parameter; dan ∆X dapat dirumuskan dengan persamaan:
∆X r = (X r-1 -X r ) X r-1 (7)
dengan:
X (r-1) : nilai misfit pada iterasi sebelumnya X r : nilai misfit dari iterasi yang sedang berlangsung.
Gambar 4. Sayatan tipis batuan basalt (Rizka dkk., 2021) 2

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pemodelan Inversi Pada Data Sintetik
Program  inversi damped  least  square yang digunakan  dalam  penelitian  ini  perlu  diuji sebelumnya  untuk  melihat  respon  model  inversi terhadap  model  sintetik  hasil forward  modelling . Ekinci  dan  Demirci  (2008)  melakukan  inversi  pada model sintetik sebagai contoh untuk melihat respon dari inversi damped least square dalam menyelesaikan model yang ada. Model uji sebanyak 4  jenis,  yaitu  tipe  A,  Q,  H  dan  K  yang  terdiri  dari  3 lapisan. Tipe A, Q, dan H dimodelkan bebas dari noise sedangkan  tipe  K  dibuat noise .  Respon  program
inversi damped  least  square diperlihatkan  pada Tabel 2.
Hasil  model  inversi damped  least  square terhadap data sintetik menghasilkan model yang fit pada iterasi ke-50 pada tipe H dan K dan iterasi ke- 100 pada tipe A dan Q dengan nilai RMS error yang cukup kecil yaitu 0,084%, 0,13%, 0,22%, dan 0,78%. Data dan parameter model hasil inversi damped least square menghasilkan  nilai  yang  tidak  jauh  berbeda dengan  data  sintetik.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  program  inversi  yang  digunakan  mampu memberikan  solusi  atau model yang sesuai dengan forward modelling .
Gambar 5. Diagram alir inversi damped least square
Implementasi Program Inversi Pada Data Lapangan
Implementasi  program  inversi  pada  data lapangan  dilakukan  dengan  model  bumi  4  dan  5 lapisan sebagai model inisial yang ditentukan secara “ apriori ” .  Jumlah  dan  pola  lapisan  model  awal diperkirakan berdasarkan pola kurva sounding . Pola yang  dibuat  yaitu  lapisan  resistif  berada  di  antara lapisan konduktif, lapisan konduktif berada di antara lapisan  resistif  atau  nilai  resistivitas  semakin menurun  (Ekinci  dan  Demirci,  2008).  Hasil  inversi menyederhanakan  solusi  dengan  menyesuaikan jumlah lapisan model awal (Grandis, 2009). Tabel 3 merupakan  perbandingan  model  inisial  dengan model  hasil  inversi  titik sounding TSD-03,  TSD-06 dan TSD-09.
Standar deviasi yang diperoleh dari hasil inversi sebesar  2%  dari  data  lapangan.  Biasanya  standar deviasi berada di antara 3%-5% (Ekinci dan Demirci, 2008;  Grandis,  2009).  Berdasarkan  Tabel  2,  hasil yang  didapatkan  dari  pemodelan  inversi  cukup fit antara kurva data kalkulasi dengan data observasi. Nilai error yang diperoleh sebesar 0,48%, 0,54%, dan 1,81%  yang  menghasilkan  model  konvergen  pada iterasi ke-20.
Peta Iso Apparent Resistivity dan True Resistivity Data  lapangan  atau apparent  resistivity dapat membentuk  peta  kontur  menggunakan Surfer 11 seperti  pada  Gambar  8.  Berdasarkan  Peta  iso apparent  resistivity terlihat  persebaran  nilai
Model 1D
Fit ? ∆𝑑 = 𝑑 𝑐𝑎𝑙 − 𝑑 𝑜𝑏𝑠 Matriks Jacobian 𝐽 = 𝜕 𝜌 𝑎 𝜕 𝜌 Modifikasi Parameter model ∆ρ=(A T A+ε 2 I) - 1 A T ∆d Model awal ( ρ 0 ) Forward Modelling ρ a Data Perhitungan d cal = ρ a No d obs Yes
resistivitas berdasarkan perbedaan warna. Resistivitas  tinggi  berwarna  biru  muda  hingga  biru tua,  resistivitas  sedang  berwarna  kuning  hingga coklat  muda  sedangkan  resistivitas  rendah berwarna  hijau  muda  hingga  hijau  tua  yang merupakan  daerah  titik sounding TSD-03,  TSD-06, dan TSD-09.
Pada  resistivitas  sedang  adanya  perbedaan kerapatan  kontur  dan  menjadi  pemisah  antara resistivitas  rendah  dan  resistivitas  tinggi.  Dari  hasil overlay antara peta  geologi kompleks  dan peta iso apparent  resistivity, diduga  resistivitas  sedang menjadi  batas  litologi  seperti  pada  Gambar  6 sedangkan  kerapatan  kontur  menjadi  batas reservoir air panas seperti pada Gambar 7 (Haerudin dkk., 2009). Batas reservoir seperti pada Gambar 7 yaitu  peta  iso true  resistivity yang  berada  pada kedalaman 20 meter hingga 50 meter.
Gambar 6. Hasil overlay peta iso apparent resistivity terhadap peta geologi kompleks Gunung Rajabasa
Gambar 7. Batas reservoir pada peta iso true resistivity

## Penentuan Litologi dan Pemodelan 2-D
Hasil  implementasi  program  inversi  pada  data lapangan  menunjukkan  bahwa  terdapat  lapisan  di bawah  permukaan  yang  memiliki  jenis  lapisan
batuan  yang  bervariasi.  Penentuan  litologi menyesuaikan  dengan  litologi  pada  Peta  Geologi Regional  (Gambar  1)  dan  hasil  dari  penelitian sebelumnya oleh  Rizka  dkk.  (2021) 1 dan  Rizka  dkk. (2021) 2 yang  dilakukan  di  dekat  daerah  penelitian. Hasil  korelasi  tersebut  menunjukkan  terdapat  3 litologi  batuan  yang  diklasifikasikan  berdasarkan rentang nilai resistivitas yaitu top soil (14- 466 Ωm) , batu pasir (5- 50 Ωm) dan lempung (<5 Ωm) seperti pada Tabel 1.
Table 1. Klasifikasi litologi batuan daerah penelitian
No. Litologi Batuan Rentang Nilai Resistivitas ( Ωm) 1. Top Soil 14- 466 2. Batu Pasir 5-50 3. Lempung <5
Lapisan yang berhubungan dengan manifestasi panas  bumi  memiliki  nilai  resistivitas  yang  rendah (Mnzava  dkk.,  2005).  Terdapat  dua  lapisan  dengan nilai  resistivitas  yang  rendah,  yaitu  batu  pasir  dan lempung.  Batu  pasir  biasanya  bersifat  permeabel dan mampu menjadi reservoir yang baik sedangkan lapisan lempung akan bersifat impermeabel namun memiliki sifat untuk menyimpan air (Fauziyah dkk., 2015). Sehingga batu pasir dianggap sebagai lapisan yang  terdistribusi  oleh  air  panas  dan  lapisan lempung sebagai lapisan penudung.
Berdasarkan  litologi  batuan,  3  titik sounding dapat  dikorelasikan  sehingga  menghasilkan  model melintang 2-D seperti pada Gambar 9. Dari gambar tersebut  terlihat  bahwa  adanya  perbedaan topografi dari ketiga titik sounding yang membentuk sistem panas bumi high terrain (Umam dkk., 2018). Sistem panas bumi high terrain biasanya berasosiasi dengan  pola  aliran  lateral outflow seperti  yang terjadi  di  Desa  Way  Muli  dan  Kunjir  (Sarkowi  dan Wibowo,  2021).  Pola  aliran  lateral outflow muncul menjauhi  daerah  pegunungan  menuju  dataran rendah  hingga  pinggir  pantai.  Umumnya  pada daerah outflow ditemukan manifestasi berupa mata air panas atau hot spring (Goff dan Janik, 2000). Hal tersebut terbukti dengan adanya sampel sumur air panas dekat TSD-03 yang berada di pinggir pantai.
227

## Gambar 8. Peta iso apparent resistivity
Gambar 9. Penampang 2-D korelasi TSD-03, TSD-06 dan TSD-09 Table 2. Respon program inversi damped least square terhadap forward modelling
No. Tipe Forward Modelling Inverse Modelling
1. A 2. Q
3. H
4. K
Table 3. Hasil implementasi program inversi damped least square pada data lapangan Nama Model Inisial Model Inversi RMS Error Iterasi Model ρ (Ω.m) tebal (m) ρ (Ω.m) tebal (m) TSD- 03 40
2 39,69 1,71 0,48% 20 16 10 17,43 8,22
10 40 8,93 38,2 5 10 4,41 10,89
10 - 39,61 -
TSD- 06 30 3 49,09 1,39 0,54% 20 15 5 15,25 4,88
10 10 5,52
17,67
1 25 1,94
43,77
5
- 5,79 - TSD- 09 60 3 66,32 4,08 1,81% 20 40 10 17,29 3,7
20 15 6,74 15,81
2 40 3,18 31,28
5 - 13,37 -

## Analisis Sumur Air Panas
Sebanyak  2  sampel  sumur  air  panas  yang terdapat  di  daerah  penelitian.  Sampel  data  yang diperoleh adalah konduktivitas ( electrical conductivity atau  EC), total  dissolved  solids (TDS), salinitas, temperature, dan pH seperti pada Tabel 4.
Nilai  EC,  TDS,  berdasarkan  klasifikasi  PAHIAA (1986)  dan  tingkat  salinitas  menunjukkan  bahwa sampel sumur air panas bersifat payau (Goetz, 1986; Edwin dkk., 2016). Tingkat salinitas sampel sumur air panas  jika  dibandingkan  dengan  standar  WHO sangat jauh dari rentangnya, hal ini dipengaruhi oleh sampel sumur air panas yang bersifat payau.
Tingkat temperatur dari kedua sampel sumur air panas  menunjukkan  bahwa  nilai  temperatur  dari data  sampel  termasuk  dalam  tipe thermal  spring (Subtavewung  dkk.,  2005).  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  air  panas  di  daerah  ini merupakan air tanah yang berasosiasi dengan aliran lateral outflow (Sarkowi dan Wibowo, 2021).
Sampel sumur air panas memiliki sifat yang netral berdasarkan  pH  data  sampel  (Subtavewung  dkk., 2005).  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  adanya kontak antara fluida asam yang berasosiasi dengan sistem  panas  bumi  dengan  batuan  sedimen  yang mengakibatkan  penetralan  yang  membentuk  air panas netral pada batu pasir (Kusnadi dkk., 2006).
Table 4. Analisis sampel data sumur
No. Sampel Lokasi Parameter Fisika Kimia Standar WHO
1. MAP1 Latitude: 5 0 50’08,2”
Longitude:
105 0 38’47,2” pH 7,54 6,5-8,5 Temperatur 36,4 0 C 25 0 C Salinitas 0,06 % 2-4,2 % EC 1199 µS/cm 50-5000 µS/cm TDS 600 ppm 500 mg/L 2. MAP2 Latitude: 5 0 50’05,8”
Longitude: 105 0 38’47,2” pH 7,88 6,5-8,5 Temperatur 42,2 0 C 25 0 C Salinitas 0,05 % 2-4,2 % EC 1063 µS/cm 50-5000 µS/cm TDS 539 ppm 500 mg/L

## PENUTUP Simpulan dan Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan maka  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi program  inversi damped  least  square pada  data lapangan mampu memberikan solusi yang baik yaitu kurva kalkulasi yang cukup fit dengan data lapangan dengan nilai error s ebesar 0,26% sampai 3,35% . Terdapat 4 litologi batuan pada daerah penelitian yaitu top soil (14- 466 Ωm ), batu pasir (5- 50 Ωm) dan lempung  (<5  Ωm). Lapisan  yang  terdistribusi  air panas  adalah  batu  pasir  yang  memiliki  nilai
resistivitas  rendah  dan  dipengaruhi  oleh  aliran outflow.
Berdasarkan  analisis  sampel  data  sumur  air panas,  diidentifikasikan  bawah  sumur  air  panas bersifat  payau  dengan  pH  netral  serta  merupakan thermal spring .
Saran  penulis,  untuk  memperkirakan  tipe  air panas di daerah penelitian secara keseluruhan dapat melakukan  penelitian  lebih  lanjut  menggunakan metode hidrogeokimia.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada Bapak  Dr.  Ir.  Warsa,  S.Si.,  M.T.  dan  Ibu  Rizka,  S.T., M.T., yang telah mendukung dan mengarahkan saya sehingga penelitian ini dapat selesai dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Chabaane,  A.,  Redhaounia,  B.,  Gabtni,  H.  (2017),
“ Combined Application of Vertical Electrical Sounding and  2D  Electrical  Resistivity  Imaging  for  Geothermal Groundwater  Characterization:  Hammam  Sayala  Hot Spring  Case  Study  (NW  Tunisia) ” , Journal  of  African Earth Sciences, Vol.134, hal. 292-298.
Edwin,  T.,  Regia,  R.  A.,  dan  Dibba,  F.  (2016) ,  “ Indikasi Intrusi Air Laut Dari Konduktivitas Air Tanah Dangkal Di Kecamatan Padang Utara ”, Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Lingkungan II.
Ekinci,  Y.  L.,  dan  Demirci,  A.  (2008), “ A  Damped  Least- Square  Inversion  Program  for  the  Interpretation  of Schlumberger  Sounding  Curves ”, Journal  of  Applied Sciences 8 (22), 4070-4078.
Fauziyah,  S.,  Khumaedi,  dan  Linuwih,  S.  (2015),
“ Interpretasi  Struktur  Bawah  Permukaan  Daerah Mata  Air  Panas  Krakal  Kebumen  Dengan  Metode Geolistrik ”, Unnes Physics Journal , 4(2).
Goff,  F.,  dan  Janik,  C.  J.  (2000), Geothermal  Systems dalam  Encyclopedia  of  Volcanoes ,  San  Diego: Academic Press.
Grandis, H. (2009), Pemodelan Inversi Geofisika , Jakarta: Himpunan Ahli Geofisika Indonesia (HAGI).
Haerudin,  N.,  Pardede,  V.  J.,  dan  Rasimeng,  S.  (2009),
“ Analisis  Reservoar  Daerah  Potensi  Panas  bumi Gunung  Rajabasa  Kalianda  dengan  Metode  Tahanan Jenis  dan  Geotermometer  Geothermal  Reservoir Analysis  of  Mount  Rajabasa  Kalianda  Potency  Area using  Resistivity  Method  and  Geothermometer ”, In Jurnal Ilmu Dasar , 10(2).
Koefoed,  O.  (1979), Geophysical  Principal ,  Elsevier
Scientific Publishing Company.
Kusnadi,  D.,  Rezky,  Y.,  Supeno,  Raharja,  B.,  (2006), “ Penyelidikan  Geologi  dan  Geokimia  Panas  Bumi Daerah  Gunung  Endut  Kabupaten  Lebak,  Banten ”,
Proceeding Pemaparan
Hasil-Hasil Kegiatan
Lapangan  Dan  Non  Lapangan  Tahun  2006 , Pusat Sumber Daya Geologi , pp. 1 – 14.
Mangga, S.A., Amiruddin, Suwarti, T., Gafoer, S., Sidarto, (1993), Geologi Lembar Tanjung Karang, Sumatera .
Mnzava, L. J., Mayo, A. W., dan Katima, J. H. Y. (2004), “ In Search  Of  Geothermal  Energy  Power  Potential  In
Tanzania: The Role Of Geophysics ” , Geo-Environment , 358.
Panitia Ad Hoc Intrusi Air Asin Jakarta (PAHIAA-Jakarta).
(1986), Klasifikasi Keasinan Perairan , Jakarta.
Pinehas,  D.,  dan  Warsa.  (2019) ,  “ Determination  of Groundwater  Surface  using  Damped  Least-Squares Inversion in the Bekasap Field Riau ” , Jurnal Geofisika, No.2, pp. 5-8.
Reynolds,  J.  M.  (1997), An  Introduction  to  Applied  and Environmental  Geophysics ,  Chichester:  John  Wiley dan Sons Ltd.
Rizka, Fadhilah, R., Piskora, B. A., Putraloka, A., Alansyah, A., dan David, K. H. P. (2021) 1 , “ The Identification of Krakatoa  Tsunami  Deposits  Based  on  Comparison  of Geological  and  Electrical  Resistivity  Tomography Method,  in  Kunjir,  South  Lampung ”, IOP  Conference Series: Earth and Environmental Science 830, 830(1).
Rizka, Fadhilah, R., Piskora, B. A., Putraloka, A., Alansyah, A.,  Hamonongan,  K.,  David,  P.,  dan  Wulandari,  R. (2021) 2 , “ Integrasi Metode Geosains Untuk Mengidentifikasi  Potensi  Geowisata  di  Pantai Wartawan ”, Bulletin  of  Scientific  Contribution: Geology , 19, 187 – 196.
Sarkowi,  M.,  dan  Wibowo,  R.  C.  (2021) .  “ Geothermal Reservoir  Identification  based  on  Gravity  Data Analysis  in  Rajabasa  Area-  Lampung ”, Indonesian Journal of Geology and Mining , 31(2), 77.
Subtavewung, P. H., Raksaskulwong, M., dan Tulyatid, J. (2005), “ The  Characteristic  and  Classification  of  Hot Springs  in  Thailand ” , Proceedings  World  Geothermal Congress.
Umam,  M.  F.,  Muhammad,  F.,  Adityatama,  D.  W.,  dan Purba, D. P. (2018) , “ Tantangan Pengembangan Energi Panas  Bumi  Dalam  Perannya  Terhadap  Ketahanan Energi di Indonesia ” , Swara Patra, Vol.8, No.3.
-------------------