## PEMODELAN INVERSI 2D BERDASARKAN ANALISIS KOHERENSI PADA PROSES ADVANCE DATA MAGNETOTELURIK PROSPEK GEOTERMAL WAY SELABUNG
Kharisma Amalia 1 , Wien Lestari 1 , M. Haris Miftakhul Fajar 1 , Ahmad Zarkasyi 2
Departemen Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Sipil Perencanaan dan Kebumian, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Pusat Sumber Daya Mineral Batubara dan Panas Bumi 2 e-mail : kharismaprof01@gmail.com
Abstrak. Metode magnetotelurik menggunakan range frekuensi yang sangat luas dan kerap digunakan pada penyelidikan awal lapangan geotermal untuk mendelineasi sebaran resistivitas dan struktur geologi bersamaan dengan metode geofisika lainnya. Dengan range frekuensi yang sangat luas , data hasil akuisisi MT  tentu  tidak  lepas  dari noise sehingga  perlunya weighting data.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menentukan  dan  menganalisis  nilai  koherensi  yang  didapatkan  dari  pemrosesan robust dan  seleksi crosspower terhadap  hasil  pemodelan  inversi  2D  serta  interpretasi  sistem  geotermal  Way  Selabung berdasarkan  hasil  pemrosesan  terbaik.  Pada  penelitiaan  ini, weighting /pembobotan  data MT  dilakukan pada  saat  proses robust .  Pemrosesan robust menggunakan  3  variasi weighting yaitu No  Weight , Rho Variance dan Ordinary  Coherency .  Proses  tersebut  menghasilkan  nilai  koherensi  sebagai  salah  satu parameter untuk quality control (QC) data MT. Kualitas data MT yang baik menunjukkan nilai koherensi ≥0.75 . Data dengan nilai koherensi <0.75 akan diproses menggunakan seleksi crosspower (XPR). Hasil dari penelitian  ini  menujukkan  bahwa  pemrosesan robust dan  XPR  jenis  pembobotan Ordinary  Coherency memberikan efek peningkatan nilai koherensi rata-rata lebih besar dibandingkan jenis pembobotan Rho Variance .  Penampang  hasil  inversi robust  Ordinary  Coherency memiliki  nilai error terendah  yang menunjukkan  batas-batas  kedalaman  dugaan  lapisan  penudung,  reservoir,  dan  sumber  panas  yang representatif.  Hasil  pemrosesan  terbaik  menunjukkan  dugaan heat  source berupa  lava  basalt kuarter (zona  resistivitas  tinggi)  di  sebelah  barat  daya  lokasi  penelitian.  Dugaan reservoir (zona  resistivitas menengah)  berupa  sedimen  batu  pasir  hampir  di  seluruh  area  penelitian.  Dugaan caprock (zona resistivitas  rendah)  berupa  satuan  batuan  Jatuhan  Piroklastik  Ranau  yang  tersusun  oleh  breksi  dengan komponen  batuapung serta  debu vulkanik  dan  satuan  batuan  Lava  Akarjangkang  tersier  yang tersusun oleh lava basalt teralterasi.
Kata Kunci: Koherensi, Pemodelan Inversi 2D, Proses Robust
Abstract. The  magnetotelluric  method  use  very  wide  frequency  range  and  is  often  used  in  initial geothermal  field  investigations  to  delineate  resistivity  distribution  and  geological  structures  along  with other geophysical methods. With  a  very wide  frequency  range,  MT acquisition data  is certainly  contain noise, so data weighting is needed. The purpose of this study is to determine and analyze the coherence values obtained from robust processing and crosspower selection for the results of 2D inversion modeling and interpretation of the Way Selabung geothermal system based on the best processing results.   In this research,  MT  data  weighting  was  carried  out  during  the  robust  process.  Robust  processing  uses  3 weighting variations, namely No Weight, Rho Variance and Ordinary Coherency. This process produces a coherence value which is one of the parameters for quality control (QC) of MT data. Good MT data quality shows a coherence value of ≥ 0.75. Data with a coherence value <0.75 will be processed using crosspower selection (XPR). The results of this study show that the processing of robust and XPR with the Ordinary Coherency weighting type has the effect of increasing the average coherence value greater than the Rho Variance weighting type. The robust Ordinary Coherency inversion cross section has the lowest error value which  indicates  the  depth  limits  of  the  estimated  representative  cover,  reservoir,  and  heat  source.  The best  processing results  indicate that  the  suspected  heat  source  is  in  the  form of quaternary basalt  lava (high resistivity zone) in the southwest of the study site. Alleged reservoirs (intermediate resistivity zone) are sandstone sediments in almost the entire study area. Alleged caprock (low resistivity zone) is a rock unit of the Ranau Pyroclastic Fall composed of breccia with pumice components and volcanic ash and a tertiary Akarjangkang Lava rock unit composed of altered basalt lava.
Keywords: Coherence, 2D Inversion Modeling, Robust Process

## PENDAHULUAN
Prospek  geotermal  Way  Selabung  berada  di Kabupaten  Ogan  Komering  Ulu  Selatan,  Provinsi Sumatera  Selatan. Sistem  geotermal Way  Selabung berada  di sebelah  utara  Danau  Ranau  dan  Gunung Seminung,  di  bagian  baratnya  didominasi  oleh batuan  vulkanik  (andesit-basalt)  yang  membentuk kaldera  dan  kawah  (Triana  dkk.,  2019).  Menurut penelitian PSDMBP tahun 2011, stratigrafi batuan di daerah  Way  Selabung  dikelompokkan  berdasarkan jenis dan  komposisi batuan  penyusun, karakteristik fisik dan umur batuan, serta dilakukan pembandingan  dengan  geologi  regional  daerah setempat.  Dari  sistem  pengelompokkan  tersebut, satuan  batuan  dengan  urutan  dari  tua  ke  muda adalah Satuan Lava Akarjangkang, Satuan Batupasir Serpih,  Satuan  Lava  Pematanggong,  Satuan  Breksi Tua,  Satuan  Aliran  Piroklastik  Ranau,  Satuan  Aliran Piroklastik  Sapatuhu,  Satuan  Jatuhan  Piroklastik Ranau,  Satuan  Lava  Bengkok,  Satuan  Lava  Pandan, Satuan  Lava  Perean  dan  Satuan  Lava  Tebatgayat. Sementara  struktur  geologi  yang  mengontrol munculnya  manifestasi  air  panas  ke  permukaan diantaranya  adalah  Sesar  Gistong,  Sesar  Way Selabung,  Sesar  Kotadalam,  Sesar  Akarjangkang, dan Sesar Kayumanis.
Pada  penyelidikan  awal  geotermal,  metode magnetotelurik  digunakan  untuk  mendelineasi sebaran resistivitas bawah permukaan (Lestari dkk., 2019).    Sumber  sinyal  elektromagnetik  frekuensi tinggi  (f>  1  Hz)  dihasilkan  oleh  aktivitas  petir diseluruh  dunia  khususnya  didekat  ekuator.  Sinyal akan  menjalar  disepanjang  ionosfer.  Sumber  sinyal elektromagnetik  pada  frekuensi  rendah  (f<1  Hz) dihasilkan  oleh solar  wind. Sinyal  ini  akan dimanfaatkan dalam mendeteksi kedalaman sumber  panas  dalam  sistem  geotermal  dan penetrasi kedalamannya hingga ribuan kilometer di bawah permukaan (Lestari dan Irfan, 2020). Metode ini perlu divalidasi oleh metode lain seperti metode gravitasi, metode magnetik, dan sebagainya (Chave dkk.,  2004).  Hasil  akuisisi  menghasilkan  data  MT berupa time series yang terukur di permukaan bumi dengan rentang frekuensi yang sangat luas (10- 5 Hz – 10 3 Hz)  dan  dipengaruhi  oleh noise yang
menyebabkan ketidaktepatan dalam hasil pengukuran  (Lestari  dkk.,  2021).  Oleh  karena  itu, untuk  mencegah noise yang  merusak  data,  maka perlu dilakukan usaha perbaikan kualitas data MT.
Pemrosesan data menggunakan robust processing dan  seleksi crosspower dikembangkan untuk  mereduksi  keberadaan noise (Egbert,  1986; Chave dkk., 2004; Budiharjo dkk., 2017; Lestari dan Irfan,  2020). Robust  processing dilakukan  untuk inisiasi  pengolahan  data  MT  dalam  memfilter  data yang terpengaruh oleh noise . Ada beberapa metode robust ,  namun  yang  digunakan  dalam  pengolahan data  MT  adalah  metode robust M -estimator, di mana  implementasinya  adalah least  square yang dibobot  ulang  secara  iteratif.  Caranya  dengan menentukan  fungsi  umum  residu  H( ε i)  kemudian meminimalkan  standar  deviasi  dari  fungsi  umum residu.  Pada  proses robust terdapat  3  jenis pembobotan  yaitu No  Weight ,  merupakan  data yang  tidak  diberi  bobot  atau  disebut  dengan raw data. Ordinary  Coherence ,  merupakan  pemberian bobot  lebih  pada  titik  data  yang  memiliki    nilai koherensi  baik  pada field E  dan field H.  Sementara Rho  Variance ,  memberi  bobot  lebih  pada  titik  data dengan error  bar yang  lebih  kecil  (Phoenix Geophysics,  2005)  dan  seleksi crosspower adalah suatu  proses  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas  data  yang  digambarkan  oleh  kurva resistivitas semu dan fase.
Kedua  proses  tersebut  akan  menghasilkan suatu  parameter  koherensi  yang  selanjutnya  dapat dianalisis. Parameter koherensi didefinisikan sebagai  peninjau  kualitas  data  MT,  atau  sebagai pengukuran  korelasi  antara  medan  listrik  dan medan  magnet. Secara  matematis,  koherensi  sinyal merupakan bilangan  nyata  berdimensi  dengan  nilai 0 ≤ ψ ≤ 1. Koherensi sinyal dinyatakan sebagai rasio spektral  yang  terdiri  dari  kolerasi  spektrum  medan listrik  dan  medan  magnet  <E*H>  (dengan  * merupakan  konjungasi  kompleks)  yang  digunakan untuk  menghitung  fungsi  transfer,  dibagi  dua  auto power spektrum (Lestari dkk., 2019).
Ψ = (E*H)/((E*E)(H*H)) 1/2 (1)
tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  analisis  nilai koherensi  pada  proses robust dan  seleksi crosspower karena  nilai  koherensi  memiliki pengaruh  yang  besar  terhadap  penggambaran resistivitas  bawah  permukaan  (Lestari  dkk.,  2021). Kualitas  data  MT  yang  baik  menunjukkan  nilai koherensi ≥ 0.75. Selanjutnya, validasi nilai koherensi  dengan  kondisi  bawah  permukaan  yang representatif dapat ditinjau dari model geologi hasil inversi  2D dari masing-masing  variasi pembobotan. Algoritma yang digunakan pada perangkat pengolahan  inversi  adalah  algoritma  inversi Non- Linear  Conjugate  Gradien (NLCG).  Pada  inversi  ini menggunakan suatu fungsi objektif yang diminimalkan pada dimensi vertikal dan lateral.
Ѱ (m) = ((d-F(m) T V -1 (d-F(m))+ ε 2 m T W m m (2)
Di  mana  suku  pertama  pada  persamaan  di  atas mengatur misfit pada  data  sementara  suku  kedua dari  persamaan  di  atas  mengukur  akseptibilitas model dalam term smoothness modelnya (Ilmi dkk., 2020) .

## METODOLOGI
Penelitian terkait geotermal didasari oleh kaidah Ilmu  Geofisika  dan  Ilmu  Geologi.  Saat  melakukan penelitian hal pertama yang harus dilakukan adalah studi  geologi  dan  geofisika  dari  penelitian sebelumnya  untuk  memperkuat  analisis.  Studi literatur  geologi  yang  dilakukan  pada  penelitian geotermal antara lain menganalisis geologi regional, stratigrafi regional, fisiografi regional, struktur sesar, dan  lain-lain.  Sedangkan  pada  studi  literatur magnetotelurik  (geofisika)  untuk  mengetahui metode  yang  sudah  diaplikasikan  pada  daerah penelitian  maupun  di  luar  daerah  penelitian  baik dengan  metode  magnetotelurik  (geofisika)  yang sama atau yang berbeda serta menganalisis metode geofisika  dan  parameter  fisis  yang  dibutuhkan  dan sesuai  dengan  kondisi  lokasi  penelitian.  Setelah dilakukan  pengelolaan  bahan  penelitian  dalam langkah  studi  literatur,  hal  selanjutnya  yang  dapat dilakukan adalah mengumpulkan data.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  magnetotelurik  dan  data  geologi.  Data sekunder  penelitian  merupakan  data  akuisisi magnetotelurik  (MT)  berjumlah  17  titik  dalam domain time  series yang  merupakan  hasil  akuisisi PSDMBP  pada  zona  prospek  geotermal  Way Selabung. Data ini selanjutnya akan diubah menjadi domain  frekuensi  melalui  proses fast  fourier transform (FFT).  Sementara  data  geologi  yang digunakan berupa peta geologi dan literatur kondisi bawah permukaan dari beberapa peneliti terdahulu. Selanjutnya  dilakukan  proses robust yang  diberikan pembobotan  untuk  menghapus  data  menyimpang akibat adanya noise sehingga nilai outliers tereduksi. Noise dapat  muncul  karena  adanya  aktivitas mekanik  seperti  kelistrikan  dan  vibrasi. Noise terbagi  menjadi  dua,  yaitu regular  noise dan irregular  noise . Regular  noise sering  mucul  pada rentang frekuensi tertentu sehingga pada umumnya tren kurva masih nampak. Sementara, iregular noise menyebabkan  titik  data  sangat  acak  sehingga  tren kurva  tidak  nampak.  Apabila  melalui  proses robust didapatkan  nilai  koherensi  yang  memenuhi standar ( ≥ 0.75) maka  data  dapat  disimpan  dalam file dengan  ekstensi  .EDI,  namun  apabila  masih  di bawah standar, dilakukan proses seleksi crosspower dengan  mengatur  data  parsial.  Selanjutnya dilakukan  inversi  NLCG (non-linear  conjugate gradient )  pada  3  lintasan,  masing-masing  lintasan (dapat dilihat pada Gambar 6) menggunakan ketiga jenis  pembobotan pada robust .  Inversi  2D  memiliki beberapa parameter inversi seperti initial resistivity yang  didapatkan  dari  nilai  resistivitas  hasil penelitian  terdahulu,  iterasi  yang  digunakan,  mode inversi  (TE,  TM,  maupun  TETM)  pada  penelitian  ini digunakan  mode  TETM,  tau  dengan  nilai  3, kemudian  masing-masing  penampang  hasil  inversi dianalisis  berdasarkan  data Informasi  geologi sebagai  validasi  hasil  interpretasi  sistem  geotermal lokasi penelitian.

## Gambar 1. Diagram alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis kuantitatif dilakukan  berdasarkan  data nilai koherensi pada pemrosesan robust dan seleksi crosspower dengan masing-masing jenis pembobotan  di  dalamnya.  Kedua  pemrosesan  ini menggunakan  seluruh  data  hasil  akuisisi.  Tabel  1 merupakan  nilai  koherensi  dari  kedua  pemrosesan tersebut.  Pada  pembobotan  jenis No  Weight dan Rho  Variance ,  data  yang  kualitasnya  di  bawah standar  terdapat  4  stasiun,  sedangkan  pada pembobotan Ordinary  Coherency terdapat  3 stasiun.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena shifting data cukup  besar.  Namun shifting data  dapat  diperbaiki dengan editting,  smoothing dan  koreksi  statik. Editting yang  dimaksud  merupakan trial  and  error pada  proses robust dan  juga  proses editting kurva XPR.  Seperti  halnya  pada  stasiun  MTWS-03  saat
menggunakan  jenis  pembobotan No  Weight dan Rho  Variance nilai  koherensi  masih  di  bawah standar,  namun  saat  menggunakan  pembobotan Ordinary  Coherency ,  nilai  koherensi  meningkat hingga di atas standar.
Tabel 1. Tabel nilai koherensi pemrosesan robust Stasiun Nilai Koherensi Pemrosesan Robust NW RV OC MTWS02 0.806245264 0.809283905 0.81345239 MTWS03 0.745805292 0.749300989 0.754421235 MTWS05 0.76716801 0.784412077 0.795528137 MTWS06 0.803020019 0.81417519 0.823063106 MTWS07 0.963645748 0.964789178 0.964502653 MTWS08 0.923069792 0.933079701 0.934069701 MTWS09 0.749756552 0.759756552 0.789756552 MTWS10 0.699053969 0.722207027 0.721473028 MTWS11 0.790029575 0.812295912 0.828120775 MTWS12 0.841009401 0.841885802 0.856730702 MTWS13 0.833341781 0.83549766 0.839784091 MTWS14 0.798967799 0.827847253 0.843766836 MTWS15 0.821911094 0.827600055 0.825315349 MTWS16 0.619891476 0.652724859 0.667751807 MTWS20 0.783971431 0.806549509 0.82251259 MTWS24 0.619165919 0.620732184 0.621607637 MTWS28 0.84603747 0.861199694 0.862199694
Sementara  untuk case editting XPR  ditunjukan pada stasiun MTWS-10, saat dilakukan pembobotan Rho  Variance dan Ordinary  Coherency nilai koherensi yang dihasilkan 0.722 dan 0.7214 di mana nilai  tersebut  masih  di  bawah  standar  sehingga dilakukan teknik seleksi XPR. Tujuan dari seleksi XPR atau editting XPR  tidak  jauh  berbeda  dengan smoothing ,  hanya  saja  pada  proses smoothing dapat  lebih  memperbaiki  pola  kurva  dari  proses seleksi  XPR.  Setelah  dilakukan  proses  XPR,  nilai koherensi  pada  pembobotan Rho  Variance meningkat  menjadi  0.8457  dan  pembobotan Ordinary  Coherency stasiun  MTWS-10  meningkat menjadi 0.8453.
Tabel 2. Tabel nilai koherensi pemrosesan XPR
Setelah  proses editting , dilakukan proses inversi pada  ketiga  jenis  pembobotan No  Weight , Rho Variance ,  dan Ordinary  Coherency .  Pada  masing- masing  jenis  pembobotan  dibuat  tiga  profil  atau sayatan yang sama. Nantinya sayatan tersebut akan berguna  untuk  mengidentifikasi  kondisi  geologi bawah  permukaan.  Tabel  3  berisi  nilai error pada masing-masing  hasil  inversi.  Nilai error yang  makin besar  menjadikan  penampang  inversi  yang dihasilkan  akan  dianggap  kurang  representatif, begitu  pula  sebaliknya.  Apabila  ditinjau  nilai error- nya,  hasil  pemodelan  inversi  jenis  pembobotan Ordinary  Coherency dianggap  paling  r epresentatif dibandingkan  kedua  jenis  pembobotan  lainnya karena  memiliki  nilai error yang  paling  kecil  pada ketiga profil .
Tabel 3. Tabel nilai error hasil inversi
Mengacu  pada  penelitian  terdahulu  pada Gambar 2 terkait sebaran resistivitas per-kedalaman yang  telah  dilakukan  tim  survei  magnetotelurik PSDMBP pada tahun 2011 , dari ketiga hasil inversi tersebut, baik profil 1, profil 2 maupun profil 3 yang diperkirakan paling representatif adalah penampang  hasil  inversi  menggunakan  variasi robust dengan  pembobotan Ordinary  Coherency (Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5). Pada profil 1 Ordinary Coherency , menampilkan sebaran resistivitas  tinggi  pada  kedalaman  1500  di  sekitar area  manifestasi  hingga  ke  utara.  Mengacu  pada
penelitian  PSDMBP,  2011,  resistivitas  tinggi  ini menerus  hingga  kedalaman  2000  m  di  bawah permukaan.  Hasil  inversi  pada  profil  2  dapat menampilkan  sebaran  resistivitas  rendah  di daerah timur laut dan barat daya dengan sangat jelas serta kedalaman  yang  hampir  sama  mendekati  hasil  dari penelitian terdahulu (tahanan jenis rendah tersebar dari  dekat  permukaan  hingga  kedalaman  1000  m dengan ketebalan 1450 m) meskipun hasilnya tidak jauh  berbeda  dengan  penampang  hasil  inversi menggunakan  variasi robust  Rho  Variance . Sementara  pada  profil  3  perbedaan  hasil  inversi jauh  lebih  terlihat  karena  sebaran  resistivitas rendah  mencapai  kedalaman  5000  m  di  bawah permukaan  (Gambar  5  c),  sedangkan  pada penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, sebaran  resistivitas  rendah  hanya  mencapai kedalaman 1000  m.  Selanjutnya  untuk  Gambar  5  b sebaran  resistivitas  rendah  di  daerah  barat  daya tidak terlihat, sedangkan pada penelitian terdahulu, sebaran  resistivitas  rendah    di  daerah  barat  daya konsisten terlihat hingga kedalaman 1000 m.
Dari  analisis  kuantitatif  hingga  analisis  kualitatif berdasarkan  zona  sebaran  resistivitas  (rendah, sedang,  tinggi)  maka  didapatkan  hasil  pemrosesan terbaik  merupakan  penampang  dengan  jenis pembobotan robust Ordinary Coherency.
Stasiun Nilai Koherensi Pemrosesan XPR NW RV OC MTWS03 0.752219729 0.757734701 - MTWS10 0.829122991 0.845318924 0.845738656 MTWS16 0.608386453 0.645336756 0.656784689 MTWS24 0.598312313 0.59957028 0.59997197
W Profil 1 2 3 NW 4.049 3.328 2.865 RV 4.138 3.133 2.495 OC 3.862 3.01 2.096

## Gambar 2. Peta resistivitas per-kedalaman (PSDMBP, 2011)
Penarikan  profil  1  (Gambar  7  atas)  hanya berpotongan  dengan  area  manifestasi  hingga  ke arah  selatan  daerah  penelitian  yang  berdekatan dengan  stasiun  MTWS-09.  Penarikan  profil  tidak sampai  berpotongan  dengan  dugaan  potensi sumber  panas  yang  berada  di  area  barat  daya penelitian.  Hal  ini  menyebabkan  hasil  pemodelan tidak memberikan gambaran mengenai keberadaan sistem  geotermal  yang  utuh.  Sebaran  resistivitas rendah  (biru  muda-biru  tua)  yang  nampak  pada penampang  diinterpretasikan  sebagai caprock . Caprock ini  diduga  masuk  dalam  satuan  Piroklastik Ranau  yang  mengalami  alterasi  akibat  proses hidrotermal  (Ilmi  dkk.,  2020).  Mineral  alterasi didominasi  jenis  mineral  lempung  (montmorilonit) (PSDMBP,  2011).  Pada  profil  2  (Gambar  7  tengah) Sebaran  resistivitas  rendah  di  sebelah  barat  daya diinterpretasikan  sebagai caprock yang  tersusun
dari  batuan  ubahan  akibat  adanya  interaksi  fluida panas dengan batuan sekitarnya . Caprock ini diduga masuk  dalam  satuan  Piroklastik  Ranau  yang mengalami  alterasi  akibat  proses  hidrotermal  (Ilmi dkk.,  2020).  Sementara  sebaran  resistivitas  rendah di  timur  laut  diinterpretasikan  sebagai  satuan batuan  Lava  Akarjangkang.  Alterasi  batuan  di daerah  timur  laut  berada  di  area  manifestasi  air panas.  Mineral  alterasi  didominasi  jenis  mineral lempung  (montmorilonit)  (PSDMBP,  2011).  Nilai resistivitas  rendah  pada profil  3 (Gambar  7 bawah) di sekitar stasiun MTWS-20 diinterpretasikan masuk pada satuan batuan Piroklastik Sapatuhu. Sementara  sebaran  nilai  resistivitas  rendah  yang memanjang hingga ke barat diduga sebagai caprock akibat adanya interaksi fluida panas dengan batuan sekitarnya. Ketebalannya sekitar 1000-1250 m (Ilmi dkk., 2020). Caprock ini diduga masuk dalam satuan Piroklastik  Ranau  yang  mengalami  alterasi  akibat proses hidrotermal (Ilmi dkk., 2020).
Sementara  untuk  sebaran  resistivitas  sedang (hijau) yang nampak di profil 1 profil 2, dan profil 3 diinterpretasikan sebagai lapisan sedimen batupasir yang  berfungsi  sebagai reservoir (Sarkowi  dkk., 2021) yang masuk kedalam satuan batuan batupasir serpih.  Berdasarkan  nilai  temperatur reservoir dan penampakan manifestasi di permukaan diperkirakan reservoir daerah  Way  Selabung merupakan reservoir air  panas  ( compressed  liquid ) (PSDMBP,  2011  ;  Ilmi  dkk.,  2020  ;  Sarkowi  dkk., 2021).  Selajutnya  untuk  sebaran  resistivitas  tinggi (kuning-merah)  pada  profil  1  (Gambar  7  atas) diinterpretasikan  sebagai  asosiasi  dari  satuan batuan Lava Pematanggong dan Lava Akarjangkang. Sementara  pada  profil  2  dan  3  (Gambar  7  tengah dan  bawah)  sebaran  resistivitas  tinggi  yang  berada di  sebelah  barat  daya  diduga  sebagai  lava  basalt yang  menjadi  indikasi  adanya  sumber  panas (PSDMBP,  2011).  Diduga,  lava  basalt  ini  berasosiasi dengan  satuan  batuan  Lava  Tebatgayat  yang berumur kuarter. Interpretasi strukur pada profil 1, profil  2  dan  profil  3  geologi  sesar  didasari  oleh perpotongan  sesar  dengan  lintasan  pada  peta geologi (Gambar 6) dan penelitian terdahulu karena pada penelitian tidak dilakukan rotasi data.
Gambar 3. Hasil inversi 2D pada profil 1 menggunakan variasi robust (a) Ordinary Coherency ,  (b ) Rho Variance , (c) No Weight
Gambar 4. Hasil inversi 2D pada profil 2 menggunakan variasi robust (a) Ordinary Coherency ,  (b) Rho Variance , (c) No Weight
Gambar 5 Hasil inversi 2D pada profil 3 menggunakan variasi robust (a) Ordinary Coherency ,  (b) Rho Variance , (c) No Weight
Gambar 6. Peta geologi daerah penelitian (PSDMBP, 2011 ; dengan modifikasi)
Gambar 7. Interpretasi penampang hasil pemrosesan terbaik (Profil 1(atas), Profil 2 (tengah), Profil 2 (bawah))
Berdasarkan  pola  kontras  resistivitas, di  sebelah selatan manifestasi Lubuk Suban (profil 1) terdapat sesar Gistong, di sebelah barat manifestasi Selabung Dumping  (profil  3)  terdapat  dugaan  sesar  Way Selabung, sedangkan dibawah manifestasi air panas Selabung  Dumping  ditandai  sebagai  dugaan  sesar Kotadalam dan di bawah manifestasi air panas Way Selabung  terdapat  dugaan  sesar  Akarjangkang. Kemudian  di sebelah  barat  daya  (profil  2)  terdapat sebaran  resistivitas  rendah  dengan  pola  memisah yang  diduga  akibat  adanya  sesar  Kayu  Manis. Keberadaan  sesar-sesar  tersebut  diperkuat  oleh penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Triana  dkk., (2019)  menggunakan  metode  magnetotelurik  dan Sarkowi  dkk.,  (2021)  menggunakan  metode  gaya berat. Sesar ini diduga sebagai zona permeabel yang mengontrol  munculnya  air  panas  ke  permukaan (PSDMBP, 2011).

## PENUTUP Simpulan dan Saran
Pemrosesan robust jenis  pembobotan Ordinary Coherency memberikan  efek  peningkatan  nilai koherensi  rata-rata  lebih  besar  dibandingkan  jenis pembobotan Rho Variance dengan peningkatan nilai sebesar 0.0207.
Ditinjau  dari  nilai error ,  pemodelan  inversi menggunakan  jenis robust  Ordinary  Coherency dianggap paling representatif dibandikan robust Rho Variance karena hasil inversi untuk 3 profil/sayatan memiliki  nilai error yang  paling  kecil.  Hal  ini  juga diperkuat  dengan  penampang  hasil  inversi robust Ordinary  Coherency menunjukkan  batas-batas kedalaman  dugaan caprock ,  reservoir,  dan heat source yang  paling  mendekati  hasil  penelitian sebelumnya.
Heat  source yang  diperkirakan  memiliki resistivitas  tinggi  di  sebelah  barat  daya  lokasi penelitian diduga lava basalt yang berumur kuarter, reservoirs yang  diperkirakan  memiliki  resistivitas menengah  diduga  sedimen  batu  pasir  yang  dan caprock yang  diperkirakan  memiliki  resistivitas rendah diduga batuan lava tua dan piroklastik yang teralterasi  Munculnya  manifestasi  ke  permukaan disebabkan oleh adanya zona permeabilitas berupa
sesar.  Sesar-sesar  tersebut  adalah  sesar  Gistong, sesar Way Selabung, sesar Akarjangkang, dan sesar Kotadalam.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  dapat menggunakan  variasi line sebanyak  mungkin  agar hasil  dari  penelitian  lebih  variatif  serta  dapat menggunakan line yang  sama  untuk  pemodelan menggunakan  metode gravity sehingga  dapat memperkuat dugaan struktur pada area penelitian.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Pusat Sumber  Daya  Mineral  Batubara  dan  Panas  Bumi (PSDMBP)  sub-bidang  eksplorasi  panas  bumi  yang telah  memberikan  izin  dalam  mengolah  dan mengkonversi data MT ini. Penulis juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak yang  mendukung  dalam  pembuatan  artikel  ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Budiraharjo,  S.,  Utama,  W.,  Warnana,  D.D.  dan Darmawan,  A.  (2017),  "Analisis  Inversi  2D  Metode Occam  Untuk  Memodelkan  Resistivitas  Bawah Permukaan Data Magnetotellurik",
J urnal Geosaintek , Vol.3, No.1. doi : 10.12962/j25023659.v3i1.2950.
Chave,  A.  D.  dan  Thomson,  D.  J.  (2004), “ Bounded influence magnetotelluric response function estimation” , Geophysical  Journal  International ,  Vol.
157,  No.3,  hal.  988 – 1006.  doi:  10.1111/j.1365- 246X.2004.02203.x.
Egbert,  G.  D.  dan  Booker,  J.  R.  (1986), “ Robust estimation  of  geomagnetic  transfer  functions’, Geophysical Journal International , Vol. 87, No. 1, hal. 173 – 194. doi.org/10.1111/j.1365-
246X.1986.tb04552.x
Ilmi,  I.  dkk.,  (2020), “ Inversi  2-D  menggunakan  data magnetotellurik  daerah  panas  bumi  Way  Selabung, Kabupaten  Ogan  Komering  Ulu  Selatan,  Provinsi Sumatera  Selatan ” , Buletin  Sumber  Daya  Geologi , Vol. 15, No. 1, Universitas Padjadjaran.
Lestari, W., Widodo, A., Warnana, D. D., dan Syaifuddin, F.  (2019), “ Earthquake  risk  reduction  study  with mapping an active fault at the southern of East Java ”, Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1373(1 ). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1373/1/012031 .
Lestari,  W.  dan  Irfan,  R.  (2020), Pengantar  Metode Magnetotelurik Teori dan Aplikasinya pada Eksplorasi Panas Bumi , Langit Arbiter, Bogor.
Lestari, W., Widodo, A., Warnana, D. D., dan Syaifuddin, F.  (2021), “ Analysis  of  the  effect  of  magnetotelluric data  quality  improvement  using  rho  variance  and edit  xpr  parameters  in  densely  populated  areas ”, Earth and Environtmental Science: Conference Series . doi:10.1088/1755-1315/851/1/012003.
Phoenix Geophysics (2005), Data Processing User Guide.
PSDMBP  (2011), Laporan  Kegiatan  Survei  Panas  Bumi . Bandung
Sarkowi,  M.  dan  Wibowo,  R.  C.  (2021), “ Reservoir identification  of  bac-man  geotermal  field  based  on gravity  anomaly  analysis  and  modeling ” , Journal  of Applied  Science  and  Engineering ,  Vol.25,  No.  2,  hal. 329-338. ISSN 15606686
Triana  dkk.,  (2019), “ Analisis  mode  te,  tm,  dan  te-tm hasil  model  inversi  2d  data  magnetotellurik  pada lapangan  panas  bumi  daerah  ’WS’'.  S emarang: Universitas Diponegoro.