## PEMODELAN INVERSI DATA MAGNETOTELLURIK DAN GRAVITASI PADA STUDI KASUS RESERVOIR SUB - VULKANIK
Muhammad Irsyad Hibatullah,  Dwa Desa Warnana,  Juan Pandu Gya Nur Rochman,  Firman Syaifuddin Departemen Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Sipil Lingkungan dan Kebumian,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: hibatullah.geophysics@gmail.com
Abstrak. Reservoir sub-vulkanik merupakan salah satu hal menarik dalam dunia eksplorasi cadangan migas di masa mendatang. Tantangan dalam eksplorasi pada reservoir sub vulkanik adalah keterbatasan metoda  seismik dalam melakukan pencitraan bawah permukaan  pada reservoir sub-vulkanik, hal itu dikarenakan keberadaan lapisan vulkanik yang terletak diatas reservoir sub-vulkanik memiliki kecepatan yang kompleks dan dominasi komponen  frekuensi rendah sehingga metode konvensional seperti Dix Conversion tidak cukup akurat  dalam memodelkan profil Vp di  daerah sub-vulkanik. Oleh karena itu dibutuhkan  studi komparasi antara metoda  gravitasi dan magnetotellurik dimana  pada pengolahan inversi secara terpisah metode  MT  1.5D  menunjukan  bahwa  MT  sensitif terhadap kehadiran  fasies vulkanik tetapi tidak cukup sensitif terhadap keberadaan basement. Sedangkan metode gravitasi sensitif terhadap keberadaan basement tetapi tidak cukup sensitif dalam menggambarkan fasies vulkanik. Kata Kunci : gravitasi; magnetotellurik; reservoir sub vulkanik
Abstract. Sub volcanic reservoir is one  of the interesting things in  the world  of reserves oil and  gas exploration in the  future.  The challenge in exploration in sub-volcanic reservoirs is  the  limitation of seismic methods in conducting subsurface imaging of sub-volcanic reservoirs, this is because the presence of  volcanic layers  that  located above  sub-volcanic reservoirs  has  complex speeds, so  conventional methods such as Dix Conversion are not accurate enough to model Vp profiles in the sub-volcanic area. Therefore, it is necessary to have a comparative study between the gravity and magnetotelluric methods, where in the separate inversion processing MT  1.5D method shows that MT is sensitive to the presence of  volcanic facies but  is not  sensitive enough to  the  presence of basements. Meanwhile the gravity method is sensitive to the presence of basements but is not sensitive enough to describe volcanic facies. Keywords: gravitation; magnetotelluric; sub volcanic reservoir

## PENDAHULUAN
Tantangan dalam eksplorasi pada reservoir sub- vulkanik adalah keterbatasan metoda seismik dalam melakukan  pencitraan  bawah  permukaan  pada reservoir  sub-vulkanik    (Satyana,  2015)  hal  itu dikarenakan keberadaan fasies vulkanik menyebabkan  buruknya  penetrasi  sinyal  seismik sehingga  event  reflector  di  bawah  fasies  vulkanik menjadi  tidak  jelas  (blur).  Sinyal  seismik  yang berhasil  menembus lapisan  vulkanik tersebut  pada umumnya  di  dominasi  oleh  komponen  sinyal berfrekuensi  rendah  yang  berada  pada  rentang  2- 6Hz (Ghazalli dkk., 2016). Dominasi frekuensi rendah pada  reservoir  sub-vulkanik menyebabkan  sulitnya membedakan  data  dengan  noise  (Sholehah,  2017) sehingga  pemodelan  kecepatan  RMS  memiliki akurasi yang rendah. Selain itu, kompleksitas model kecepatan  interval  pada  reservoir  sub-vulkanik
menyebabkan sulitnya melakukan pencitraan model kecepatan  interval  melalui  metode  konvensional seperti  Dix  conversion  (Dix,  1955) dimana  metode Dix  conversion  (Yilmaz,  2001)  hanya  dapat diterapkan  apabila  daerah  pengukuran  memiliki model kecepatan yang sederhana.  Sedangkan  pada daerah  yang  memiliki  struktur  geologi  yang kompleks  atau  variasi  kecepatan  yang  kompleks diperlukan  pengolahan  seismik  pada  domain kedalaman  dimana  pengolahan  seismik  pada domain kedalaman membutuhkan  informasi kecepatan  interval  yang  akurat  sehingga  dapat menghasilkan citra posisi reflektor  yang akurat dan representatif  (Fagin,  1998). Berangkat  dari  sulitnya melakukan  pencitraan  pada  reservoir  sub-vulkanik apabila hanya mengandalkan metode seismik maka beberapa  penelitian  sebelumnya  (Mardani  dkk., 2016;  Sholehah,  2017)  mencoba  melakukan
pendekatan  dengan  mengintegrasikan  metode seismik  dengan  metode  gravitasi  dan  beberapa penelitian  lainnya  (Hoversten  dkk.,  2015; Panzner dkk., 2016) melakukannya
dengan
mengintegrasikan  metode  seismik dengan  metode magnetotellurik.  Proses integrasi dilakukan dengan memanfaatkan  konversi  parameter  fisis  densitas- kecepatan interval  dan  resistivitas-kecepatan interval  dengan  menggunakan  persamaan  empirik yang  telah  dikemukakan  oleh  Faust  dan  Gardner (Faust,  1951;  Gardner  dkk.,  1974).  Maka  untuk meningkatkan pencitraan pada daerah  sub-vulkanik maka  dilakukan  pemodelan  kecepatan  interval dengan  menggunakan  inversi  terpisah  metode gravitasi dan magnetotellurik.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  secara  umum  pada penelitian  ini  ditunjukan  oleh  Gambar  1  yang merupakan diagram alir pada penelitian ini.
A. Rekonstruksi  Model  Geologi  dan  Parameter
Fisis
Tahap pertama pada penelitian ini adalah studi literatur mengenai model geologi beserta parameter  fisis  yang  merepresentasikan  kondisi reservoir  di  lingkungan  vulkanik.  hasil  rekonstruksi model  geologi  ditunjukan  oleh  gambar  4(a)  dan parameter fisis Vp ditunjukan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Parameter fisis model geologi
Lapisan Tipe Lapisan Vp(m/s) 1 Soil 1000 - 1800 2 Batuan Pasir 2000 3 Basalt 6000 4 Fasies Vukanik 3000 - 5000 5 Fasies Vukanik 4000 - 5000 6 Sandstone 2000 - 3000 7 Basement Vulkanik 7000
B. Hubungan Kecepatan dan Densitas Parameter fisis yang digunakan pada penelitian ini adalah  parameter  Kecepatan  gelombang  P  atau Vp dimana selanjutnya parameter Vp tersebut akan di  konversi  menjadi  parameter  Densitas  dengan menggunakan  persamaan  Gardner  (Gardner  dkk., 1974).  Persamaan  Gardner  menerangkan  bahwa parameter fisis batuan merupakan nilai karakter fisis yang dimilki batuan, seperti kecepatan,  ressistivitas
dan densitas. Terkadang dalam ekplorasi parameter ini didapatkan maka dari itu perlu persamaan  yang menunjukan  hubungan  antara  parameter  fisis. Persamaan  hubungan  antara  kecepatan  dan densitas  sering  digunakan  dalam  industri  minyak dan  gas.  Persamaan  gardner  tersebut  adalah sebagai berikut
𝜌 = 𝑎 (𝑉 𝑝 ) 𝑏 (1) dengan:
𝜌 : nilai densitas (g/cm 3 ) Vp    : nilai kecepatan interval (m/s)
dan nilai a dan b ditentukan oleh fitting regresi. C. Hubungan Resistivitas dengan Kecepatan Persamaan  parameter  fisis  lainnya  yang dibutuhkan  pada  penelitian  ini  adalah  parameter resistivitas dimana parameter resistivitas didapatkan dengan  persamaan Faust (Faust, 1951). Persamaan  Faust  adalah  sebuah  persamaan  yang menguhubungkan  sifat  kecepatan  gelombang  (Vp) dengan sifat resistivitas. Hubungan keduanya adalah sebagai berikut:
𝑉𝑝 = 𝑎(𝑅𝑑) 𝑐 (2)
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
𝐿𝑜𝑔(𝑉𝑝) = log(𝑎) + 𝑐𝑙𝑜𝑔(𝑅𝑑) (3) dengan:
R : resistivitas (ohm.m) d : kedalaman (m)
Vp : kecepatan interval (m/s) dan nilai a dan c ditentukan oleh fitting regresi.
D. Forward Modelling Gravitasi Berdasarkan  model  densitas  tersebut  maka selanjutnya  dilakukan forward  modelling data gravitasi  untuk  mendapatkan  data  G  observasi sintetik. Apabila terdapat model 2D seperti Gambar 2 maka persamaan forward modelling gravitasi nya adalah
𝑔 𝑖 = ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑣 𝑗 +   𝑒 𝑖 𝑀 𝑗=1 (4)
dimana:
g i : nilai gravitasi ke-i v j : densitas pada setiap grid - j e i : noise yang berasosiasi dengan data titik i a i j :  matrix  yang  merepresentaskan  pengaruh gravitasi dari blok j pda nilai gravitasi i .
Maka, persamaan matematis untuk a ij adalah
𝑎 𝑖𝑗 = 2𝛾[(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 + 𝑑 2 ) 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑟 2 𝑟 3 𝑟 1 𝑟 4 ) +𝑑 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑟 4 𝑟 3 ) − (𝑧 𝑗 + ℎ 2 ) (𝜃 4 − 𝜃 2 ) + (𝑧 𝑗 + ℎ 2 ) (𝜃 3 − 𝜃 1 ) (5)
)
dimana,
𝑟 1 2 = (𝑧 𝑗 − ℎ 2 ) 2 + (𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 + 𝑑 2 ) 2 𝑟 2 2 = (𝑧 𝑗 + ℎ 2 ) 2 + (𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 + 𝑑 2 ) 2 𝑟 3 2 = (𝑧 𝑗 − ℎ 2 ) 2 + (𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 − 𝑑 2 ) 2 𝑟 4 2 = (𝑧 𝑗 + ℎ 2 ) 2 + (𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 − 𝑑 2 ) 2 𝜃 1 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 + 𝑑 2 )/(𝑧 𝑗 − ℎ 2 ) 𝜃 2 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 + 𝑑 2 )/(𝑧 𝑗 + ℎ 2 ) 𝜃 3 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 − 𝑑 2 )/(𝑧 𝑗 − ℎ 2 ) 𝜃 4 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 − 𝑑 2 )/(𝑧 𝑗 + ℎ 2 ) (6)
dengan γ sebagai konstanta gravitasi (Last dan Kubik, 1983).
E. Forward Modelling Magnetotellurik
Berdasarkan  model  resistivitas tersebut  maka selanjutnya  dilakukan  pemodelan  kedepan  atau forward  modelling data  kurva apparent  resistivity sintetik  dan  fasa  sintetik.  Secara  umum,  formulasi untuk menyelesaikan forward modelling magnetotellurik 1D di selesaikan secara iteratif dari basement (apabila ada n-lapisan, maka dimulai dari lapisan ke-n) (Grandis, 1999). hal itu di tunjukan oleh Gambar  3.  Proses  perhitungan  dimulai  dengan menyelesaikan  persamaan  impedansi  pada  lapisan tak  terhingga.  Impedansi  dapat  dihitung  dengan rasio antara 𝐸 𝑥 dan 𝐻 𝑦 yaitu
𝑍 𝑥𝑦 = 𝐸 𝑥 𝐻 𝑦 = √𝑖𝜔𝜇 0 𝜌 (7) dimana:
𝑍 : impedansi di permukaan 𝜔 : frekuensi angular dalam radian ( 𝜔 = 2𝜋𝑓) 𝐸 𝑥 : komponen X dari medan listrik 𝐻 𝑦 : komponen Y dari medan magnet 𝜇 0 : permeabilitas magnet pada ruang angkasa (4 𝜋  ×   10 −7 ) 𝜌 : resistivitas tiap lapisan
Maka, perhitungan dimulai dari basement (atau layer ke-n) 𝑍 𝑥𝑦 menjadi 𝑍 𝑛 , persamaan 1 menjadi 𝑍 𝑥𝑦 = √𝑖𝜔𝜇 0 𝜌 𝑛 (8) dengan 𝑍 𝑛 adalah bilangan kompleks dan dapat diasumsikan sebagai secara teori sebagai impedansi dari lapisan basement .
Sehingga  apabila  tidak  ada  lapisan  diatasnya, maka  dapat  diasumsikan  sebagai  impedansi  yang terukur.  Untuk  menghitung  impedansi  lapisan diatasnya,  dibutuhkan  informasi  energi  yang terefleksi  dan  yang  di  transmisikan  untuk  setiap batas lapisan.
Gambar 3.  Model 1D, menunjukan lapisan dengan properti resistivitas
Gambar 2. Model 2D, menunjukkan data poin i dan blok j . d dan h adalah dimensi horizontal dan vertical dari dasar blok persegi panjang
Hal ini  dapat  diselesaikan  dengan  menghitung koefisien  refleksi 𝑅 𝑗 ,  dimana  untuk  menghitung koefisien  refleksi  diperlukan  untuk  menghitung parameter  induksi 𝛾 𝑗 ,  exponential  faktor 𝐸 𝑗 ,  dan impedansi intrinsik 𝑤 𝑗 . 𝛾 𝑗 = √𝑖𝜔𝜇 0 𝜎 𝑗 (9)
𝐸 𝑗 =  exp (−2𝛾 𝑗 ℎ 𝑗 ) (10) 𝑤 𝑗 = 𝛾 𝑗 𝜌 𝑗 (11)
dengan j = adalah urutan ke lapisan-j 𝜎 = konduktivitas lapisan Sehingga koefisien refleksi dapat dihitung dengan
𝑅 𝑗 = 𝑤 𝑗 −𝑍 𝑗 +1 𝑤 𝑗 +𝑍 𝑗 +1 (12)
Dengan impedansi setiap layer dihitung dari refleksi koefisien tersebut dengan persamaan
𝑍 𝑗 = 𝑤 𝑗 1−𝑅 𝑗 𝐸 𝑗 1−𝑅 𝑗 𝐸 𝑗 (13)
Setelah  berhasil  menghitung  impedansi  semua la pisan(lapisan j=1,2,3……n) sampai ke lapisan paling atas  (lapisan  j=1),  maka  selanjutnya  dihitung  nilai apparent resistivity( 𝜌 𝑎 ) , dan phase( 𝜑) . 𝜑 =   𝑡𝑎𝑛 −1 𝐼𝑚𝑎𝑔(𝑍 1 ) 𝑅𝑒𝑎𝑙(𝑍 1 ) (14)
𝜌 𝑎 = 1 𝜔 |𝑍 1 | 2 (15)
F. Inversi Non Linier Tahap  selanjutnya  adalah  inversi  pada  setiap domain metode. Pemodelan inversi ini diselesaikan dengan persamaan forward modelling gravitasi yang telah  di  jelaskan  pada  persamaan  4  dan  untuk metode magnetotellurik dijelaskan pada persamaan 15 dan 16. Tahap ketiga adalah konversi parameter fisis  ke  domain  kecepatan  interval  dengan persamaan 1 dan 2.
Untuk  memperoleh  solusi  inversi  atau  model optimum diperlukan perturbasi secara iteratif suatu model  awal m 0 . dengan  demikian  pada  iterasi  ke-
(a)                                                       (b)                                                     (c)
Gambar 4. (a) Model Vp Reservoir Sub-Vulkanik ; (b) Model densitas Reservoir Sub-Vulkanik ; (c) Model Resistivitas Reservoir Sub-Vulkanik
Gambar 5. (a) Data anomali gravitasi ; (b) Pseudosection kurva phase semua titik ; (c) Pseudosection kurva apparent resistivity semua titik
.
(a)                                                        (b)                                                  (c)
(n+1)  perturbasi  dilakukan  terhadap  model  hasil iterasi dengan ketentuan bahwa m = m 0 + Δm . [𝐽 0 𝑇 𝐽 0 ]∆𝑚 =   𝐽 0 𝑇 (𝑑 − 𝑔(𝑚 0 )) (16) Hal  ini  dikarenakan  mengingat  sifat  non  linier  dari fungsi yang menghubungkan data dengan parameter  model  (pemodelan  kedepan)  maka pendekatan  orde  pertama  tersebut  tidak  dapat langsung  menghasilkan  model  optimum.  Oleh karena  itu  proses  perturbasi  model  dilakukan terhadap model awal m 0 secara iteratif menggunakan  persamaan  diatas  sampai  diperoleh konvergensi  menuju  solusi  optimum  (Grandis, 2009).
Selanjutnya  tahap  terakhir  pada  penelisian  ini adalah  melakukan  analisa  kualitatif dan  kuantitatif untuk  melihat  hasil  rekonstruksi  model  kecepatan pada daerah sub-vulkanik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Rekonstruksi  Model  Geologi  dan  Parameter Fisis
Model  sintetis  pada  Gambar  1  dibuat berdasarkan  rekonstruksi  model  geologi  daerah Cekungan  Serayu Utara yang didapat dari referensi penelitian  sebelumnya (Ghazalli dkk.,  2016). Model rekonstruksi  geologi  ditunjukan  oleh  Gambar  3(a) serta  informasi  parameter  fisisnya  ditunjukan oleh Tabel  1.    Parameter  fisis  yang  direkonstruksi pada penelitian  ini hanya  parameter  fisis Vp (Kecepatan
Gelombang P) sehingga dibutuhkan sebuah konversi untuk  mendapatkan  parameter  fisis  dari  densitas dan  resistivitas.  Konversi  parameter Vp ke parameter  densitas  parameter  fisis dilakukan  pada software  MATLAB  2018b dengan  menggunakan persamaan Gardner yang ditunjukan oleh persamaan  2  dan  konversi  parameter Vp ke parameter  resistivitas  parameter  fisis  dilakukan pada software MATLAB 2018b dengan menggunakan  persamaan  Faust  yang  ditunjukan oleh  persamaan  2.  Hasil  konversi  parameter  fisis ditunjukan oleh Gambar 3(b) untuk model densitas dan Gambar 3(c) untuk model resistivitas.
Proses forward  modelling metode  gravitasi dilakukan dengan persamaan  4 dengan  jumlah titik sebanyak  30  titik  dan  jarak  titik  adalah  sebesar 600m, lokasi titik observasi di tunjukan oleh gambar 3(b).  hasil dari forward modelling  metode gravitasi adalah kurva anomali gravitasi yang di tunjukan oleh gambar 4(a). Forward modelling metode magnetotellurik  dilakukan  dengan  persamaan  15 dan  16  dengan  jumlah  titik sebanyak  20  titik  dan jarak  antar  titik  1000m. Gambar  3(c)  menunjukan model  resistivitas  beserta  titik  pengukuran. Frekuensi yang di ukur adalah  dalam rentang 10 -8 – 10 3 .  Hasil  dari forward  modelling metode magnetotellurik  berupa apparent  resistivity dan phase .di  tunjukan  oleh  gambar  4(b)  dan  4(c). Selanjutnya  dilakukan  pemodelan  inversi  secara
Gambar 6. (a) True Density model; (b) Hasil inversi metode gravitasi 2D; (c) True Resistivity model; (d) Hasil inversi magnetotellurik 1,5D
(a)                                                      (b)
(c)                                                        (d)
terpisah,  pemodelan  inversi  metode  gravitasi dilakukan  dengan  persamaan forward  modelling yang  telah  dijelaskan  pada  persamaan  4  dan pemodelan inversi metode magnetotellurik 1,5D dilakukan  dengan  persamaan forward  modelling yang  telah  dijelaskan  pada  persamaan  14  dan  15. Hasil  dari  pemodelan  inversi  secara  terpisah  di tunjukan  oleh  gambar  5(a)  untuk metode  gravitasi dan 5(b) untuk metode magnetotellurik.
Secara kualitatif metode gravitasi cukup sensitif dengan  kehadiran  kontras densitas  tinggi sehingga hasil  pemodelan  inversi  metode  gravitasi  tidak dapat  mencitrakan  kehadiran  fasies  vulkanik sedangkan  metode  magnetotellurik  yang  sensitive terhadap  anomali  kontras  resistivitas  dapat mencitrakan  kehadiran fasies vulkanik  dan basement, tetapi secara  geometri model basement dari magnetotellurik masih tidak sesuai dengan true model .  Sedangkan  secara  kuantitatif  dilakukan perhitungan absolute error pada setiap model dalam domain  kecepatan  interval,  hal  ini  dikarenakan tujuan  dari  pemodelan  inversi  secara  terpisah
adalah  untuk  merekonstruksi  model  kecepatan interval  dimana  pada  pengolahan  data  seismik khusunya  koreksi Normal  Move  Out dan  Migrasi, pemodelan kecepatan interval merupakan suatu hal yang  sangat  krusial  dimana  dibutuhkan  model kecepatan  interval  yang  akurat  untuk  dapat menghasilkan data seismik yang akurat (Fagin, 1998; Yilmaz, 2001).
Model  kecepatan  interval  dari  pemodelan inversi magnetotellurik ditunjukan oleh gambar 7(a) dan  model  kecepatan  interval  dari  pemodelan gravitasi di  tunjukan  oleh  gambar  7(b).  Sedangkan hasil  dari  analisa  kuantitatif  didapatkan  nilai  rata- rata absolute error sebesar 0.233 pada hasil inversi gravitasi dan 0.2112 pada hasil inversi magnetotellurik dan distribusi absolute error dapat dilihat pada gambar 6(a) untuk metode gravitasi dan gambar 6(b) untuk metode magnetotellurik.
Berdasarkan  analisa  kualitatif  dan  kuantitatif dari  rekonstruksi  model  kecepatan dengan menggunakan metode gravitasi dan magnetotellurik memiliki kelebihan  dan kekurangannya pada  setiap
Gambar  7. (a) Distribusi absolute error dari inversi gravitasi; (b) Distribusi absolute error dari inversi magnetotellurik
(a)                                                                                             (b)
Gambar 8. (a) Model kecepatan interval hasil dix conversion ; (b) Model kecepatan interval hasil inversi gravitasi 2D; (c) Model kecepatan hasil magnetotellurik 1,5D
metode.  Kelebihan  dan  kekurangan  dikarenakan oleh non-uniqueness dari  masing-masing  metode. Secara umum proses interpretasi dengan mengintegrasikan  kedua  hasil  pemodelan  inversi tersebut  sudah  cukup  untuk  mengetahui  kondisi bawah  permukaan  di  daerah  sub-vulkanik  akan tetapi  apabila  ingin  mengetahui  lebih  akurat mengenai  bentuk  dan  properti  bawah  permukaan maka diperlukan metode yang dapat mereduksi non uniqueness tersebut  seperti Simultaneous  Joint Inversion (Heincke  dkk.,  2014;  Moorkamp  dkk., 2011; De Stefano dkk., 2011).

## PENUTUP Simpulan dan Saran
Secara kualitatif pemodelan kecepatan  dengan menggunakan  inversi magnetotellurik  menunjukan bahwa  metode  magnetotellurik dapat  mencitrakan fasies  vulkanik  tetapi  belum  dapat  mencitrakan basement  dengan  akurat  sedangkan  metode gravitasi dapat mencitrakan lapisan basement tetapi tidak dapat mencitrakan fasies vulkanik dengan baik, kelebihan  dan  kekurangan  pada  setiap  domain metode  disebabkan  oleh  sifat non uniqueness dari metode  inversi.  Sedangkan  secara  kuantitatif metode  gravitasi  memiliki absolute  error sebesar 0.2333 untuk  metode  magnetotellurik  dan  0.2112 sehingga secara kuantitatif metode magnetotellurik merupakan metode yang dapat menghasilkan profil properti reservoir sub-vulkanik dengan baik.
Pada  penelitian  ini  masih  terdapat  ruang  untuk dikembangkan  lebih  lanjut  seperti  mereduksi uncertainty dan  sifat non  uniqueness dari  metode inversi  dengan  memberikan a-priori berupa  model referensi  dan petrophysical  simultaneous  joint inversion dimana pendefinisian a-priori dari metode joint  inversi sebaiknya  tidaklah  bersifat  bias sehingga  pendekatan cross  gradient  simultaneous joint  inversion dapat  menjadi  alternatif.  selain  itu, pendekatan metode inversi global seperti algoritma genetik, simulated  annealing, dan particle  swarm optimization dapat menjadi alternatif dan memberikan  solusi  inversi  yang  paling  minimum secara global.

## Ucapan Terima Kasih
Pada kesempatan  ini penulis mengucapkan  kepada Civitas Academia Departemen  Teknik  Geofisika  ITS yang  telah  menyediakan  ruang  dan  memberikan motivasi bagi penulis untuk riset dan berkarya.

## DAFTAR PUSTAKA
De Stefano, M., Golfré Andreasi, F., Re, S., Virgilio, M. dan Snyder, F.F.
(2011), "Multiple-domain, simultaneous joint inversion of geophysical data with application to subsalt imaging", Geophysics , Vol.76, No.3, hal. R69 – R80. http://doi.org/10.1190/1.3554652.
Dix,  C.H.  (1955),  "Seismic  Velocities  From  Surface Measurements", Geophysics , Vol.20, No.1,  hal.
68 – 86. http://doi.org/10.1190/1.1438126.
Fagin, S.W. (1998), Model-Based Depth Imaging , Society of Exploration Geophysicists, Tulsa.
Faust, L.Y. (1951), "SEISMIC VELOCITY AS A FUNCTION OF DEPTH  AND  GEOLOGIC  TIME", GEOPHYSICS , Vol.16, No.2, hal. 192 – 206. http://doi.org/10.1190/1.1437658.
Gardner, G.H.F., Gardner, L.W. dan Gregory, A.R. (1974),
"Formation Velocity and Density — the Diagnostic  Basics  for  Stratigraphic  Traps", Geophysics ,  Vol.39,  No.6,  hal.  770 – 780. http://doi.org/10.1190/1.1440465.
Ghazalli,  M.,  Widodo,  A.  dan  Syaifuddin,  F.S.  (2016), "Pemodelan Data Seismik Lingkungan Vulkanik", Jurnal  Geosaintek ,  Vol.2,  No.2,  hal.  113. http://doi.org/10.12962/j25023659.v2i2.1925.
Grandis,  H.  (1999),  "An  alternative algorithm  for  one- dimensional magnetotelluric response calculation", Computers & Geosciences , Vol.25, No.2, hal. 119 – 125. http://doi.org/10.1016/S0098-3004(98)00110-
1.
Grandis,  H.  (2009),  "Pengantar  pemodelan  inversi geofisika", Jakarta:  Himpunan  Ahli  Geofisika Indonesia (HAGI) ,.
Heincke, B.,  Geomar,  M.J.,  Moorkamp,  M.  dan  Hobbs, R.W. (2014), "Joint-inversion of magnetotelluric, gravity  and  seismic data  to  image  sub-basalt sediments  offshore  the  Faroe-Islands", SEG Technical Program Expanded Abstracts ,  Vol.33, No.March 2016. http://doi.org/10.1190/segam2014-1401.1.
Hoversten,  G.M.,  Myer,  D.,  Key,  K.,  Alumbaugh,  D.,
Hermann, O. dan Hobbet, R. (2015), "Field test of  sub-basalt  hydrocarbon  exploration  with
marine  controlled  source electromagnetic and magnetotelluric data", Geophysical Prospecting ,
Vol.63,
No.5, hal. 1284 – 1310.
http://doi.org/10.1111/1365-2478.12278.
Last,  B.J.  dan  Kubik,  K.  (1983),  "Compact  gravity inversion", GEOPHYSICS , Vol.48, No.6, hal. 713 – 721. http://doi.org/10.1190/1.1441501.
Mardani,  T.,  Surya,  A.,  Utama,  W.,  Syaifuddin,  F.  dan Novitasari,  L.  (2016),  "Aplikasi  Metode  Join Inversi  Seismic  Gravity", Jurnal  Geosaintek , Vol.02, No.03, hal. 145 – 150.
Moorkamp, M., Heincke, B., Jegen, M., Roberts, A.W. dan Hobbs, R.W. (2011), "A framework for 3-D joint inversion of MT,  gravity and  seismic refraction data", Geophysical  Journal International , Vol.184, No.1, hal. 477 – 493. http://doi.org/10.1111/j.1365- 246X.2010.04856.x.
Panzner, M., Morten, J.P., Weibull, W.W. dan Arntsen, B. (2016), "Integrated seismic and electromagnetic model  building  applied  to  improve  subbasalt depth  imaging  in  the  Faroe-Shetland  Basin",
Geophysics ,  Vol.81,  No.1,  hal.  E57 – E68. http://doi.org/10.1190/geo2015-0137.1.
Satyana,  A.H.  (2015),  "Subvolcanic  Hydrocarbon Prospectivity  of  Java:  Opportunities  and Challenges", Indonesian  Petroleum Association Exhibition and Convention , hal. 13 – 16,.
Sholehah,  Z.  (2017), Integrasi  Data  Seismik  dan  Data Gayaberat dalam Pemodelan Kecepatan Interval Pre-Stack Depth Migration .
De Stefano, M., Golfré Andreasi, F., Re, S., Virgilio, M. dan Snyder, F.F. (2011), "Multiple-domain, simultaneous joint inversion of geophysical data with application to subsalt imaging", Geophysics ,
Vol.76,
No.3, hal. R69 – R80. http://doi.org/10.1190/1.3554652.
Wibisono,  B.,  Utama,  W.  dan  Syaifuddin,  F.  (2018), "Desain  Akuisisi  Seismik  Laut  3D  Untuk Eksplorasi Hidrokarbon  Dengan  Menggunakan
Metode  Enhanced  Static", Jurnal  Geosaintek ,
Vol.4,
No.3, hal. 75-80 – 80.
http://doi.org/10.12962/j25023659.v4i3.4509.
Yilmaz, Ö. (2001), Seismic Data Analysis .
http://doi.org/10.1190/1.9781560801580.
-------------------
Artikel  diterima  6 Februari  2019, Revisi  14 Februari 2019, Online 30 April  2019 http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v5i1.4903