Abstrak—Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi formasi  pada  sumur  A  pada  lapangan  “X”,  cekungan  Jawa Timur bagian  utara.  Data  yang  digunakan  adalah  data  log  dan data  core.  Estimasi  permeabilitas  menggunakan  beberapa cara yaitu  persamaan  Timur,  Coates  Free  Fluid  Index,  dan Persamaan  Coates  Dumanoir  pada  data  log  dan  Single Transformation  dari  hasil  crossplot  antara  permeabilitas  core dengan  porositas  core  pada  data  core.  Untuk  estimasi permeabilitas  menggunakan Single  Transformation  didapatkan pengelompokan  Hydraulic  Flow  Unit  (HFU)  dari  perhitungan Flow  Zone  Indicator  (FZI), sedangkan  untuk  estimasi permeabilitas  dengan Persamaan  Timur  menggunakan  data saturasi  air  (Sw).  Hasil  evaluasi  formasi  ditemukan  letak  zona reservoir  pada  kedalaman  4270  – 4312ft. Terdapat  perbedaan hasil  dalam  perhitungan  nilai permeabilitas. Hal  tersebut dikarenakan pada estimasi permeabilitas menggunakan data log dan  data  core  yang  diperoleh  dengan  cara  dan  prinsip  yang berbeda. Hasil permeabilitas yang optimum adalah menggunakan  data  core  karena  data  core  mewakili  kondisi batuan sebenarnya  dan  lebih  akurat  jika  dibandingkan  dengan data log.
Kata  Kunci— Porositas,  Saturasi  air,  Permeabilitas,  Single Transformation dan Persamaan Timur.

## I. PENDAHULUAN
eiring dengan  berjalannya  waktu  maka  semakin  ketat persaingan  di  dalam  industri  perminyakan  untuk mengoptimalkan  produksi  untuk  memenuhi  permintaan pasar dan mengejar profit sebesar-besarnya. Diperlukan suatu penelitian  untuk  karakterisasi  suatu  reservoir,  salah satunya dengan  analisa  data  log.  Karena  dengan  mengetahui karakterisasi  suatu  reservoir,  dapat  dilakukan  perhitungan cadangan hidrokarbon yang terkandung pada reservoir. Dalam penentuan zona  hidrokarbon terlebih  dahulu  kita menentukan parameter-parameter  penting  yang  ada  pada  zona  reservoir tersebut.  Parameter-parameter  tersebut  antara  lain  porositas, permeabilitas,  saturasi  hidrokarbon  dan  litofasies.  Semua parameter-parameter  tersebut  merupakan  parameter  kunci untuk  menentukan  kenampakan  subtitusi  fluida, hydraulic flow unit dan zona permeabel. Permeabilitas digunakan untuk menentukan  pergerakan  suatu  fluida  pada  zona  reservoir [1]. Umumnya  permeabilitas  dapat  diketahui  dari  pengukuran laboratorium  dengan  menggunakan  data core .  Metode  ini jarang digunakan karena  biaya yang dikeluarkan relatif tinggi dan  tidak    memungkinkan  dalam  pemilihan  titik  mana  yang akan  dilakukan  pengujian  pada  saat  pengeboran  berlangsung.
Permeabilitas  klastik  dapat  digambarkan  sebagai  fungsi logaritmik  dari  fungsi  porositas [1].  Dalam  beberapa  kasus, penentuan  nilai  permeabilitas  selain  menggunakan  data  core juga  dapat  menggunakan  log Nuclear  Magnetic  Resonance (NMR). Namun, di lapangan metode ini memiliki biaya  yang besar dan memiliki kesulitan yang tinggi pada saat akusisinya, maka dari  itu penggunaan  log NMR sangat jarang digunakan untuk mengukur permeabilitas [2].
Permebilitas  adalah  kemampuan  suatu  material  untuk mengalirkan  fluida.  Permebilitas  adalah  suatu  besaran  tensor (yang  memiliki  arah  x,  y,  dan  z)  arah  suatu  aliran  fluida menentukan  besaran permebilitas.  Estimasi  permebilitas  pada batuan  karbonat tidak  selalu  mengikuti  hubungan  antara porositas  dan  permebilitas,  seperti  halnya  di  batuan  klastik (pasir).  Karena  distribusi  dan ukuran  saluran  pori  di batuan karbonat  seperti  vuggy,  interparticle  berpengaruh  terhadap permebilitas [3].
Estimasi permebilitas
menggunakan Single Transformation. Menggunakan hasil persamaan dari crossplot antara porositas core dengan permebilitas core. Pada estimasi permebilitas  menggunakan  Single  Transformation  persamaan sesuai  dengan hydraulic  flow  unit (HFU)  dari  hasil perhitungan flow zone indikator (FZI) [4].
Pada  estimasi  permeabilitas  menggunakan  Persamaan Timur  menggunakan  antara  permebilitas,  porositas dan saturasi air [5].
Menurut hukum Archie perhitungan saturasi air menggunakan persamaan berikut:
Sw n = ( × ) ( × Φ ) (1)
dimana:
S W = Saturasi air (%) n = Eksponen saturasi air (biasanya n = 2) Φ = Porositas (dec) = Karbonat ( = 1) , Sand ( = 0.9)
R W = Formasi resistivitas air (Ωm) R t = Formasi resistivitas total (Ωm)

## II. METODE

## A. Diagram Alir Penelitian
Diagram alir dalam penelitian ini untuk melakukan evaluasi formasi pada  lapangan  karbonat  dengan  menggunakan data log dan data core  sebagai berikut:

## Evaluasi Formasi Menggunakan Data Log dan Data Core pada Lapangan “X” Cekungan Jawa Timur Bagian Utara
Arga Nuryanto, Bagus Jaya Santosa Jurusan Fisika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia E-mail: arga10@mhs.physics.its.ac.id
S

## Gambar 1. Diagram alir evaluasi formasi
Pada  gambar  1. menjelaskan  tentang diagram  alir  penelitian untuk evaluasi suatu formasi.

## B. Tahap Penelitian
Tahap-tahap  dalam  penelitian  ini    dengan  melakukan evaluasi formasi digunakan untuk mengetahui  nilai  porositas, saturasi  air  dan  permeabilitas.  Perhitungan  porositas  langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  menghitung  volume  shale (V sh ),  karena  porositas  efektif  adalah porositas  yang  bersih dari  kandungan  shale.  Porositas efektif  digunakan  untuk mengestimasi nilai Saturasi air dan estimasi Permeabilitas.
Kalkulasi saturasi air menggunakan nilai variabel nilai  faktor  sementasi  (m)  pada  suatu  batuan  memiliki  nilai yang  tidak  isotropis  atau  sama.  Variabel menyebabkan  perbedaan  nilai  Saturasi  air  (S formasi.  Menurut  hukum  Archie  penentuan  variabel menggunakan  data  faktor  formasi  resistivitas  dan analysis .
Estimasi permeabilitas dalam penelitian ini menggunakan beberapa metode yakni Persamaan Wyllie Fluid Index, dan Persamaan Coates Dumanoir pada data log dan  pada  data  core  menggunakan  metode  yakni  persamaan Single Transfomasi dari hasil crossplot antara permeabilitas core  dengan  porositas  core. Saat  melakukan permeabilitas  pada  data  core,  langkah  petama  adalah menghitung  nilai  FZI  dari  hasil  perhitungan Quality Index (RQI) dan normalisasi index porositas (PHIZ) yang  digunakan  untuk  mengetahui  trend Unit (HFU) [6]. Data core yang digunakan hanya  data core sumur A, hal tersebut dikarenakan keterbatasannya data core yang  tersedia.  Setelah  melakukan  perhitungan Indicator (FZI)  dibuat  grafik antara number  sample  dengan nilai  FZI.  Dari  hasil  Gambar  grafik  dapat  diketahui  ba pada  lapangan  formasi  yang  diteliti  memiliki  tren  HFU dimana  tren  HFU  tidak  berhubungan  dengan  nilai permebilitas  dan  porositas,  karena  HFU  adalah  suatu pengkarakteran  suatu  aliran  suatu  fluida  pada  batuan. Setelah  mengetahui  nilai  rentang  FZI  per  HFU dibuat  grafik  antara  RQI  dengan  PHIZ  dimana  nantinya dapat diketahui nilai FZI rata-rata dari per HFU Single  Transformasi  dihasilkan  dari  grafik  antara  porositas core  dengan  permeabilitas  core.  Pada  saat Permeabilitas  menggunakan  Persamaan  Timur data  saturasi  air yang    dihasilkan  dari  analisa  evaluasi
Data Log
Identifikasi Zona Reservoar Menentukan Volume Shale
Identifikasi Zona Hidrokarbon Menentukan Porositas, Permeabilitas, dan Saturasi air. JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print) diagram  alir  penelitian
tahap  dalam  penelitian  ini    dengan  melakukan untuk mengetahui  nilai  porositas, saturasi  air  dan  permeabilitas.  Perhitungan  porositas  langkah rtama  yang  dilakukan  adalah  menghitung  volume  shale porositas  yang  bersih efektif  digunakan  untuk mengestimasi nilai Saturasi air dan estimasi Permeabilitas. menggunakan nilai variabel-m karena nilai  faktor  sementasi  (m)  pada  suatu  batuan  memiliki  nilai yang  tidak  isotropis  atau  sama.  Variabel-m  dapat menyebabkan  perbedaan  nilai  Saturasi  air  (S w )  pada  suatu rchie  penentuan  variabel-m  dapat menggunakan  data  faktor  formasi  resistivitas  dan water penelitian ini menggunakan yakni Persamaan Wyllie-Rose, Coates Free Fluid Index, dan Persamaan Coates Dumanoir pada data log dan  pada  data  core  menggunakan  metode  yakni  persamaan dari hasil crossplot antara permeabilitas Saat  melakukan  estimasi pada  data  core,  langkah  petama  adalah menghitung  nilai  FZI  dari  hasil  perhitungan Reservoir (RQI) dan normalisasi index porositas (PHIZ) yang  digunakan  untuk  mengetahui  trend Hydraulic  Flow g digunakan hanya  data core sumur A, hal tersebut dikarenakan keterbatasannya data core yang  tersedia.  Setelah  melakukan  perhitungan Flow  Zone (FZI)  dibuat grafik antara number sample dengan nilai  FZI.  Dari  hasil  Gambar  grafik  dapat  diketahui  bahwa pada  lapangan  formasi  yang  diteliti  memiliki  tren  HFU dimana  tren  HFU  tidak  berhubungan  dengan  nilai permebilitas  dan  porositas,  karena  HFU  adalah  suatu pengkarakteran  suatu  aliran  suatu  fluida  pada  batuan. Setelah  mengetahui  nilai  rentang  FZI  per  HFU kemudian dibuat  grafik  antara  RQI  dengan  PHIZ  dimana  nantinya rata dari per HFU. Persamaan Single  Transformasi  dihasilkan  dari  grafik  antara  porositas core  dengan  permeabilitas  core.  Pada  saat  estimasi kan  Persamaan  Timur  digunakan yang    dihasilkan  dari  analisa  evaluasi
formasi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Interpretasi Litologi.
Dalam  analisa  data  log,  litologi  suatu  sumur  pengeboran harus  diketahui  terlebih  dahulu.  Indikator  yang  paling terhadap  keberadaan  reservoir  adalah  dengan  melihat  log gamma  ray ,  hal  tersebut  dikarenakan  elemen  radioaktif cenderung untuk terkonsentrasi di dalam lempung dan serpih. Formasi  bersih  biasanya  mempunyai  tingkat  radioaktif  yang sangat  rendah,  kecuali apabila  formasi  tersebut  terkena kontaminasi  radioaktif  misalnya  dari  debu  volkanik  atau granit[7].
Gambar 2. Log Gamma ray untuk mengetahui lithologi batuan.
Gambar 2. menunjukkan respon gamma ray untuk mengetahui lithologi  batuan.  Suatu  pembacaan  nilai tinggi  ditunjukkan  bahwa  di  zona  tersebut  zona  clay,  karena Zona  clay  memiliki  kandungan  (Thorium,  Uranium  dan Potasium)  yang  tinggi,  sedangkan  zona  yang  m log gamma  ray rendah  menandakan  bahwa  zona  reservoir (gamping  dan  pasir).  Dalam  hasil  interpretasi  litologi  dengan menggunakan  data  gamma  ray  diketahui  zona  reservoir  pada kedalaman 4270-4312 ft.

## B. Perhitungan Petrofisika.
Dalam  perhitungan,digunakan  beberapa  rumusan  dan  juga asumsi.  Rumusan  dan  asumsi  yang  digunakan  oleh  penulis untuk perhitungan ini adalah:
Formula Archie pada persamaan (1 dalam perhitungan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## C.Penentuan Volume Shale (Vsh).
Perhitungan kandungan lempung dalam suatu formasi dapat dicari dengan menggunakan indikator tunggal, yaitu log gamma  ray ,  dan  log  resistivitas,  atau  dengan  menggunakan indikator ganda, yaitu log neutron
(GR)  adalah  yang  sering  digunakan  karena  log  ini  mengukur tingkat  radioaktifitas  formasi,  umumnya  semakin  tinggi  GR semakin  tinggi  pula  VSH  karena  dalam  shale  secara  relatif lebih  banyak  dijumpai  mineral potasium  (K),  Thorium  (Th),  Ur ray  sangat  memiliki  kapabilitas  untuk  mengukur  derajat kandungan  shale  di  dalam  lapisan  batuan,  maka  pada penelitian  ini  gamma  ray  log  akan  digunakan  untuk memprediksi  besaran  volume  shale  atau  dikenal  dengan Vshale dengan formulasi:
Reservoar Identifikasi Zona Hidrokarbon Permeabilitas, dan Saturasi air.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  analisa  data  log,  litologi  suatu  sumur  pengeboran harus  diketahui  terlebih  dahulu.  Indikator  yang  paling  tepat terhadap  keberadaan  reservoir  adalah  dengan  melihat  log ,  hal  tersebut  dikarenakan  elemen  radioaktif cenderung untuk terkonsentrasi di dalam lempung dan serpih. Formasi  bersih  biasanya  mempunyai  tingkat  radioaktif  yang apabila  formasi  tersebut  terkena kontaminasi  radioaktif  misalnya  dari  debu  volkanik  atau
untuk mengetahui lithologi batuan.
menunjukkan respon gamma ray untuk mengetahui lithologi  batuan.  Suatu  pembacaan  nilai gamma  ray yang tinggi  ditunjukkan  bahwa  di  zona  tersebut  zona  clay,  karena Zona  clay  memiliki  kandungan  (Thorium,  Uranium  dan Potasium)  yang  tinggi,  sedangkan  zona  yang  memiliki  nilai rendah  menandakan  bahwa  zona  reservoir (gamping  dan  pasir).  Dalam  hasil  interpretasi  litologi  dengan menggunakan  data  gamma  ray  diketahui  zona  reservoir  pada
n,digunakan  beberapa  rumusan  dan  juga asumsi.  Rumusan  dan  asumsi  yang  digunakan  oleh  penulis untuk perhitungan ini adalah:
pada persamaan (1), dimana yang dibutuhkan dalam perhitungan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Volume Shale (Vsh).
Perhitungan kandungan lempung dalam suatu formasi dapat dicari dengan menggunakan indikator tunggal, yaitu log ,  dan  log  resistivitas,  atau  dengan  menggunakan indikator ganda, yaitu log neutron-densitas. Log Gamma Ray adalah  yang  sering  digunakan  karena  log  ini  mengukur tingkat  radioaktifitas  formasi,  umumnya  semakin  tinggi  GR semakin  tinggi  pula  VSH  karena  dalam  shale  secara  relatif lebih  banyak  dijumpai  mineral-mineral  radioaktif  seperti potasium  (K),  Thorium  (Th),  Uranium  (U).  Jadi  log  gamma ray  sangat  memiliki  kapabilitas  untuk  mengukur  derajat kandungan  shale  di  dalam  lapisan  batuan,  maka  pada penelitian  ini  gamma  ray  log  akan  digunakan  untuk memprediksi  besaran  volume  shale  atau  dikenal  dengan
Vsh = GR log    - GR min                             (2) GR max  - GR min dimana : GR  log:  Hasil  pembacaan  GR  log  pada  lapisan  yang bersangkutan.
GR  max  :  Hasil  pembacaan  GR  log  maksimal  pada  lapisan shale.
GR min : Hasil pembacaan GR log maksimal pada lapisan non shale.
Evaluasi  ini  diperlukan  untuk  mengetahui  kadar  lempung pada  formasi.  Keberadaan  lempung  dalam  formasi  akan mempengaruhi  perhitungan  porositas  formasi.  Berdasarkan evaluasi  ini,  juga  akan  diketahui  besar  nilai  resistivitas lempung. Dari ketiga indikator ini, kandungan lempung dalam suatu  formasi  ditentukan  dengan  mengambil  nilai  terendah dari  ketiga  perhitungan  di  atas. Dengan  menggunakan software,  volume  shale  gamma  ray  bisa  dihitung  dengan mudah.
Input data yang dibutuhkan adalah log gamma ray. Metode yang dipakai dalam penentuan volume shale ini adalah metode linier. Penentuan angka GR Max dan GR Min bisa dilihat dari grafik frequency sebagai berikut:

## Gambar 3. Grafik Histogram nilai CGR.
Dalam  grafik  di  atas,  5%  menunjukkan  GR  min  dan  95% menunjukkan  GR  max.  50%  menunjukkan cut-off Gamma Ray.

## Gambar 4. Hasil kurva Vclay dari data Log GR
Gambar  4. menunjukkan  hasil  perhitungan  volume  clay. Nantinya digunakan untuk menghitung nilai porositas.

## D.  Menghitung Porositas Log.
Neutron dipengaruhi oleh kehadiran atom klorin di dalam formasi. Klorin terdapat di dalam air formasi dan pada mineral lempung. Hal ini menyebabkan porositas yang dibaca oleh log neutron  hanya  akurat  pada  daerah  yang  tidak  mengandung kedua hal tersebut.
Pada  log  densitas  nilainya  mudah  sekali  rusak.  Hal tersebut  dikarenakan  log  densitas  (RHOB)  pengukurannya bersifat  dangkal  jadi  ada  pengaruhnya  apabila  lubang  bor rusak [8]. Kerusakan lubang bor dapat diketahui dari data log caliper.  Apabila  nilai  caliper  melebihi  12.5,  maka  dapat dikatakan  bahwa  log  tersebut  rusak.  Jadi  kita  dapat mengkoreksi  nilai  RHOB  dengan  nilai  NPHI  (log  neutron). Setelah  memperoleh  nilai  porositas  total  dari  neutron  dan density  kita  dapat  mengkoreksi  porositas  tersebut  dengan menggunakan data skunder dari porositas data core. Porositas ini nantinya digunakan untuk menghitung nilai permeabilitas.
Gambar 5. Data log Neutron dan Log Densitas (NPHI dan RHOB).
Gambar 5. menunjukkan korelasi data log Neutron dengan log densitas.  Nantinya  korelasi  tersebut  dapat  mengetahui kedalaman hidrokarbon.
Untuk  menghitung  porositas  dari  log  Nutron  dan Density harus menentukan zona clay dari nutron dan density. Crossplot antara RHOB dan NPHI akan menunjukkan dimana zona  clay  tersebut.  Di  bawah  ini  adalah  Gambar  crossplot antara RHOB dangan NPHI (Gambar 6).

## Gambar 6. Crossplot antara NPHI Vs RHOB
Nilai tersebut digunakan untuk menentukan porositas neutron dan  porositas  densitas.  Setelah  menghitung  porositas  neutron dan  porositas  densitas  maka  dapat  dilakukan  perhitungan porositas neutron densitas. Maka nilai porositas tersebut sudah dikoreksi  dengan  volume  clay  yang  ada  di  formasi.  Hasil perhitungan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil perhitungan porositas dengan menggunakan log Neutron dan log Densitas.
Pada  Gambar  7. menunjukkan  nilai  porositas  prediksi  dari hasil analisa menggunakan log neutron dan log densitas.
E. Analisa Data Core.
Data yang digunakan selain data log yaitu  data core. Salah  satu  data  core  yang  digunakan  adalah    Data  porositas dan permeabilitas. Data core porositas dan permeabilitas dapat digunakan  untuk  mengkoreksi  nilai  porositas  dan  nilai permeabilitas pada log,  dengan mengunakan  cross plot antara porositas dan permeabilitas. Seperti Gambar di bawah ini.

## Gambar 8. Grafik Crossplot Porositas dan permeabilitas dengan menggunakan data core.
Pada  Gambar  8. menunjukkan  persebaran  porositas  dan persebaran permeabilitas. Gambar 8. menghasilkan persamaan single transformation berdasarkan HFU.
Selain  data  porositas  dan  permeabilitas,  data  logging  juga dapat  digunakan  untuk  mencari  nilai  resistivitas  batuan  yang terisi oleh air (R O ) [9].
Gambar 9. Grafik antara Ro dengan Porositas.
Pada    Gambar  9.    dapat  digunakan  untuk  mencari  nilai  Ro, dengan  hasil dari data log didapatkan korelasi dari grafik R O dengan  porositas. Nilai  resistivitas  ini  dapat digunakan  untuk menghitung  nilai  variabel  m  yang  digunakan  untuk menghitung saturasi air (S W ) [9].
y = 11476x 4,681 R² = 0,973 y = 1111,x 3,112 R² = 0,900 y = 95,86x 2,601 R² = 0,855 y = 270,0x 3,705 R² = 0,929 0,01 0,1 1 10 100 0 0,2 0,4 RT1 RT2
RT3 RT4 Power (RT1) Power (RT2) Power (RT3) Power (RT4)
F. Analisa Saturasi Air (S W ).
Saturasi air merupakan fraksi (atau persentase) volume pori dari batuan reservoir yang terisi oleh air [7].
Sebelum  menghitung  nilai  S W (saturasi  air)  maka  harus dapat  menentukan  terlebih  dahulu  nilai  variabel  m.  Setelah didapatkan  nilai variabel m, lalu dapat dilakukan perhitungan SW (Saturasi air) dengan menggunakan = 1 dan n = 2.
Gambar  10. Hasil perhitungan  nilai  SW  (Saturasi  air) dengan  menggunakan parameter log porositas dan log resistivitas.
Pada  Gambar  10,  diperoleh  hasil  perhitungan  nilai  SW (Saturasi  air).  Nilai  S W (Saturasi  airnya)  yang  rendah  bisa terjadi  karena beberapa  faktor yang  mempengaruhinya,  yaitu: [5]:
 Keterbatasan log resistivitas atau ada kerusakan data.
 Ada horizontal barrier.
 Merupakan  residual  Hidrokarbon  yang  tidak terangkat sewaktu produksi atau waktu migrasi.

## G. Analisa Permeabilitas.
Permeabilitas  merupakan  kemampuan  lapisan  untuk melewatkan  suatu  fluida  [10].  Agar  permeabel,  suatu  batuan harus  mempunyai  porositas  yang  saling  berhubungan  (vugs, capillaries,  fissures,  atau  fractures).  Ukuran  pori,  bentuk  dan kontinuitas mempengaruhi permeabilitas formasi [10].
Satuan  permeabilitas  adalah  Darcy.  Satu  Darcy adalah  kemampuan  lapisan  untuk  melewatkan  satu  kubik centimeter  per  detik  fluida  dengan  viskositas  satu  centipose melewati area seluas satu sentimeter persegi di bawah tekanan sebesar  satu  atmosfer  per  sentimeter  [7].  Satu  darcy merupakan  unit  yang  sangat  besar  sehingga  pada  prakteknya satuan milidarcy (md) lebih sering digunakan  [7].
Permeabilitas  formasi  batuan  sangat  bervariasi  dari 0,1  md  sampai  lebih  dari  10.000  mD.  Penentuan  batas minimal  permeabelitas  untuk  kepentingan  komersial dipengaruhi oleh sejumlah faktor yaitu: produksi minyak atau gas,  viskositas  hidrokarbon,  tekanan  formasi,  saturasi  air, harga minyak dan gas, kedalaman sumur, dan lain-lain[7].
Pada penelitian ini untuk mengestimasi permeabilitas pada  zona  hidrokarbon  yaitu  pada  kedalaman  4270–4312  ft. Untuk  estimasi  permeabilitas  menggunakan  beberapa  metode yaitu [6] :
 Persamaan  Wyllie-Rose,  Coates  Free  Fluid  Index, dan Persamaan coates Dumanoir pada data log
 Persamaan Single Transformation dari hasil crossplot antara permeabilitas core dengan porositas core pada data core.
Dari hasil perhitungan permeabilitas,  terdapat perbedaan nilai permeabilitas dengan menggunakan data log dan data core.
Analisa permeabilitas menggunakan  data core, pada proses awal  dilakukan  perhitungan Rock  Quality  Index (RQI)  dan porositas  indek  normalisasi  (Φ z )  yang  digunakan  untuk mengetahui  suatu  tren Hydraulic  Flow  Unit (HFU)  dengan menggunakan  persamaan (3.2).  Data  core  yang  digunakan hanya    data  core  sumur  A,  hal  tersebut  dikarenakan keterbatasan  data  core  yang  tersedia.  Setelah  melakukan perhitungan Flow  Zone  Indicator (FZI)  dibuat  grafik  antara number  sample  dengan  nilai  FZI.  Dari  hasil  Gambar  grafik dapat  diketahui  bahwa  pada  lapangan  formasi  yang  diteliti memiliki  tren  HFU  dimana  tren  HFU  tidak  berhubungan dengan  nilai  permebilitas  dan  porositas,  karena  HFU  adalah suatu pengkarakteran suatu aliran suatu fluida pada batuan.

## Gambar 11. Tren HFU pada gradien FZI
Pada  Gambar  11,  ditunjukkan  bahwa  terdapat  4  HFU  pada hasil perhitungan data core di sumur A.
Setelah  mengetahui  nilai  range  FZI  perHFU  dari Gambar 11, lalu membuat crossplot antara PHIZ dengan RQI dimana dapat diketahui nilai rata-rata FZI per HFU.

## Gambar 12. Crossplot antara PHIZ dengan RQI
Jika  PHIZ  =1  maka  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  nilai rata-rata  dari  FZI  perHFU  dengan  menggunakan  persamaan
y = 35,63x 0,090
R² = 0,947 y = 33,94x 0,508 R² = 0,768 y = 41,45x 0,865 R² = 0,954 y = 1824,x 3,683 R² = 0,887 0 10 20 30 40 50 0,1 1 10 RT1 RT2 RT3 RT4 Power (RT1) Power (RT2) Power (RT3) y = 4,368x 1,534 R² = 0,967 y = 0,655x 0,893
R² = 0,814 y = 0,219x 0,684 R² = 0,678 y = 0,299x 1,173 R² = 0,874 0,01 0,1 1 10 0,01 0,1 1 RT1 RT2
RT3 RT4 Power (RT1)
Power (RT2)
Power (RT3)
Power (RT4)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol.
yang diketahui pada Gambar 12 dengan mengganti nilai x=1. Maka akan didapatkan seperti tabel di bawah ini yaitu:
Tabel 2. Rata-rata nilai FZI perHFU. FZI Average HFU1 4.368 HFU2 0.655 HFU3 0.219 HFU4 0.874
Setelah  melakukan  perhitungan  dibuat  crossplot  antara permeabilitas  log  dengan  permeabilitas  core. crossplot  Gambar  13 menghasilkan  koefisien  korelasi  yang sangat kecil. korelasi yang dihasilkan tidak dapat mendekati 1.
Gambar 13. Grafik antara permeabilitas core dengan permeabilitas log
Karena  data  log  dan  data  core  diperoleh  dengan  cara  dan prinsip  yang  berbeda [5].  Nilai  permeabilitas  kualitatif perbandingan  data  log  dengan  data  core  seperti  pada  gambar 14.
Gambar 14. Permeabilitas data log dengan permeabilitas data core. Gambar  14. hasil  dari permeabilitas  di  suatu  interval hidrokarbon  dengan  menggunakan data  log  dan  data  core menghasilkan nilai  yang berbeda, hal ini  karena data core diperoleh dengan cara dan prinsip yang berbeda Untuk meningkatkan nilai korelasi data log dengan data core,
y = 1421,x
R² = 5E y = 152,2x 0,005 R² = 5E-05 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 0 200 400 600
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print)
dengan mengganti nilai x=1. Maka akan didapatkan seperti tabel di bawah ini yaitu:
rata nilai FZI perHFU.
FZI Average
Setelah  melakukan  perhitungan  dibuat  crossplot  antara permeabilitas  log  dengan  permeabilitas  core.  Dari  hasil menghasilkan  koefisien  korelasi  yang sangat kecil. korelasi yang dihasilkan tidak dapat mendekati 1.

## tara permeabilitas core dengan permeabilitas log
Karena  data  log  dan  data  core  diperoleh  dengan  cara  dan .  Nilai  permeabilitas  kualitatif an  data  core  seperti  pada  gambar
Permeabilitas data log dengan permeabilitas data core.
permeabilitas  di  suatu  interval data  log  dan  data  core menghasilkan  nilai  yang berbeda, hal  ini karena  data  log dan dan prinsip yang berbeda [5]. Untuk meningkatkan nilai korelasi data log dengan data core,
perlunya  diterapkan  metode  probabilistik  seperti  neural network  yang  diterapkan  pada  data  log,  supaya  didapatkan nilai korelasi permeabilitas yang tinggi antara dat data core.

## IV. KE
Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan:
a. Hasil  dari evaluasi for reservoir  terdapat pada kedalaman 4270 ft, dengan nilai porositas antara 7.1 permeabilitas antara 0.009 antara 0.37-2.85%.
b. Terdapat  perbedaan  hasil  dalam  perhitungan nilai    permeabilitas. core  antara  0.009 permeabilitas  data  log  antara  0.377 tersebut dikarenakan pa menggunakan  data dengan cara dan prinsip yang berbeda
c. Pada studi kasus lapangan karbonat Single  Transformasi permeabilitas  lebih  optimum  dari  pada penggunaan persamaan timur.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Para  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada PT.Pertamina  UTC  yang  telah  memberi  kesempatan  dalam pelaksanaan  penelitian hingga  terselesaikannya  program penelitian ini.

## DAFTAR
[1] Bateman, R.M., 1985, Open-hole
International Human Resources Development Corporation, Boston.
[2] Harsono,  A,  1997, Evaluasi  Formasi  dan  Aplikasi  Log Oilfield Services, Jakarta.
[3] Ellis, D. V. & Singer, J. M., 2008, Edition , Springer, Netherlands.
[4] Amaefule,  J.O.,  Altunbay,M.,  Tiab,  D.,  Kersey,  D.G.,  Keelan,D.K., 1993.  Enhanced  Reservoir  Description:  Using  Core  and  Log  Data  to Identify  Hydraulic  (Flow)  Unit  and  Predict  Permeability  in  Uncored Interval/Wells. Paper  SPE  2636 presented at theSPE Annual Technical Conference and Exibition, Huston, 3
[5] Timur, A.:”An  Investigation  of  Permeability,  Porosity,  and  Residual Water  Saturation  Relationship  for  Sandstone  Reservoirs,”  The  log Analysist (July-August 1968) 9, No.4,8
[6] Kozeny.  J.:  “Uber Kapillare  Leitung  des  Wassers  im  Boden, Sitzungsberichle.”  Royal  Academy  of  Science,  Vienna.  Proc.  Class  I (1927) v. 136.271-306.
[7] Schlumberger,  1989,  Log  Interpretation            Principles/Aplication, Schlumberger Educational    Services, Texas.
[8] Rider, M, 1996, The Geological Interpretation of Well Logs 2nd Edition, Interprint Ltd, Malta.
[9] Koesoemadinata, R.P. 1978. Geologi Minyak Bumi. Bandung. Penerbit ITB.
[10] Darling,  T,  2005, Well  Logging  and  Formation  Evaluation Freeway, Texas.
y = 1421,x 0,005
R² = 5E-05 p cor 1 vs duman p cor 1 vs ffi p cor 1 vs timur B-117
perlunya  diterapkan  metode  probabilistik  seperti  neural network  yang  diterapkan  pada  data  log,  supaya  didapatkan nilai korelasi permeabilitas yang tinggi antara data log dengan

## KESIMPULAN

## Dari penelitian yang telah dilakukan dapat
dari evaluasi formasi didapatkan Zona terdapat pada kedalaman 4270-4312
, dengan nilai porositas antara 7.1- 29.7 P.U , antara 0.009-520 md , saturasi air
.
Terdapat  perbedaan  hasil  dalam  perhitungan nilai    permeabilitas.  Nilai  permeabilitas  data
0.009-520  md,  sedangkan  nilai permeabilitas  data  log  antara  0.377-4084. Hal tersebut dikarenakan pada estimasi permeabilitas data  log  dan  data  core  diperoleh dengan cara dan prinsip yang berbeda. lapangan karbonat, penggunaan Single  Transformasi untuk  mengestimasi  nilai permeabilitas  lebih  optimum  dari  pada maan timur.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Para  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada PT.Pertamina  UTC  yang  telah  memberi  kesempatan  dalam hingga  terselesaikannya  program

## DAFTAR PUSTAKA
hole Log Analysis & Formation Evaluation , International Human Resources Development Corporation, Boston.
Evaluasi  Formasi  dan  Aplikasi  Log ,  Schlumberger Ellis, D. V. & Singer, J. M., 2008, Well Logging for Earth Scientist 2nd , Springer, Netherlands.
Amaefule,  J.O.,  Altunbay,M.,  Tiab,  D.,  Kersey,  D.G.,  Keelan,D.K., 1993.  Enhanced  Reservoir  Description:  Using  Core  and  Log  Data  to Identify  Hydraulic  (Flow)  Unit  and  Predict  Permeability  in  Uncored Paper  SPE 2636  presented at theSPE Annual Technical
Conference and Exibition, Huston, 3-6 October
An  Investigation  of  Permeability,  Porosity,  and  Residual Water  Saturation  Relationship  for  Sandstone  Reservoirs,”  The  log
968) 9, No.4,8
Kapillare  Leitung  des  Wassers  im  Boden, Sitzungsberichle.”  Royal  Academy  of  Science,  Vienna.  Proc.  Class  I
Schlumberger,  1989,  Log  Interpretation            Principles/Aplication, Services, Texas.
Rider, M, 1996, The Geological Interpretation of Well Logs 2nd Edition,
Koesoemadinata, R.P. 1978. Geologi Minyak Bumi. Bandung. Penerbit
Well  Logging  and  Formation  Evaluation ,  Gulf