## PENERAPAN DEKONVOLUSI SPIKING DAN DEKONVOLUSI PREDIKTIF PADA DATA SEISMIK MULTICHANNEL 2D DI LAUT FLORES

## APPLICATION OF SPIKING DECONVOLUTION AND PREDICTIVE DECONVOLUTION ON 2D SEISMIC MULTICHANNEL DATA IN FLORES SEA
Alfrida Romauli 1 , Henry M. Manik 2 , Subarsyah 3 1 Program Studi Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan 2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor
3 Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi Kelautan (PPPGL), Bandung Korespondensi: henrymanik@gmail.com

## ABSTRACT
The use of  seismic reflection in ocean has become an activity that is often performed with a variety of  purposes, to map the subsurface. The basic objective of  seismic data processing is to convert the recorded information from the field into data that can be interpreted. One goal of  seismic data processing is to eliminate or reduce the noise of reverberation and multiples as well as enhance the signal to noise ratio. This study uses data line 16 in the Flores Sea extension SEG-Y. The research was conducted in February- March 2015, in marine geology research and development, Bandung.  The  method  used  in  this  study  is  spiking  deconvolution  and  predictive  deconvolution.  This  study  was conducted to analyze the differences in seismic migration poststack results using predictive deconvolution and spiking deconvolution. The results obtained are both deconvolution can increase the signal to noise ratio in the data. Migration using  both  spiking  and  predictive  deconvolution  results  are  not  much  different  due  to  the  influence  of   irregular signature tail because of synchronization airgun less effective.
Keyword: deconvolution, predictive deconvolution, signal to noise ratio, spiking deconvolution

## ABSTRAK
Tujuan  dasar  dari  pengolahan  data  seismik  yaitu  untuk  mengkonversikan  informasi  yang  terekam  dari  lapang menjadi data yang dapat diinterpretasikan. Salah satu tujuan prosesing data seismik adalah untuk menghilangkan atau mengurangi noise dari  reverberasi  dan multiples serta mempertinggi rasio sinyal terhadap noise . Penelitian ini menggunakan data lintasan 16 di Laut Flores yang berekstensi SEG-Y. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari– Maret 2015 di Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi Kelautan (PPPGL), Bandung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dekonvolusi spiking dan dekonvolusi prediktif. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis perbedaan penampang seismik hasil poststack migration dengan menggunakan dekonvolusi prediktif  dan dekonvolusi spiking. Hasil yang didapat yaitu kedua dekonvolusi dapat meningkatkan rasio sinyal terhadap noise pada data namun dekonvolusi prediktif  dapat memberikan hasil lebih baik dalam meningkatkan rasio sinyal terhadap noise. Penampang migrasi dengan menggunakan dekonvolusi baik spiking maupun prediktif  memberikan hasil yang tidak jauh berbeda, namun multiple tidak dapat dihilangkan dengan menggunakan dekonvolusi prediktif  disebabkan karena pengaruh ekor signature yang tidak teratur akibat sinkronisasi airgun kurang efektif.
Kata kunci: dekonvolusi, dekonvolusi prediktif, dekonvolusi spiking, signal to noise ratio

## PENDAHULUAN

## Latar belakang
Penggunaan  seismik  refleksi  di laut  telah  menjadi  suatu  kegiatan  yang sering  dilakukan  dengan  berbagai  tujuan, yaitu  untuk  memetakan  lapisan  bawah permukaan.  Data  seismik  dari  proses geofisika  lapangan  memiliki  karakteristik data dan gangguan ( noise ) yang tidak dapat dipisahkan. Noise yang  terkandung  dalam rekaman  seismik  memberikan  tampilan efek  lapisan  semu  dan  rekaman  data  yang kurang  baik.  Padahal  data  seismik  yang ideal  seharusnya  menampilkan  gelombang refleksi  yang  dapat  memberikan  informasi penampang  seismik  bawah  permukaan laut.  Tanpa  adanya  proses  lanjutan yang  memadai,  data  seismik  tidak  akan mendapatkan penggambaran bawah permukaan  yang  sesungguhnya.  Peran metode  seismik  diperlukan  sebagai  usaha dalam perolehan refleksi bawah permukaan yang sebenarnya. Penampang seismik yang jelas  dan  beresolusi  tinggi  dapat  diperoleh dengan pengolahan data seismik. Salah satu tujuan  pemrosesan  data  seismik  adalah untuk mengurangi noise dan multiples (Egbai dan Ekpekpo 2012) sehingga mempertinggi signal to noise ratio (SNR). Kualitas rekaman seismik dapat dinilai dari rasio sinyal refleksi terhadap sinyal gangguan. Pengolahan data seismik  dilakukan  untuk  meningkatkan sinyal  dan  melemahkan  sinyal  gangguan ( noise )  sehingga  refleksi  data  seismik  yang diperlukan meningkat dan gangguan dapat ditekan serta memperbaiki resolusi vertikal pada trace seismik (Kearey et al. 2002). Peningkatan resolusi rekaman seismik dapat  dilakukan  dengan  menerapkan berbagai  macam  metode.  Peningkatan resolusi  dapat  dilakukan  salah  satunya dengan  mengaplikasikan  dekonvolusi  pada rekaman  seismik.  Dekonvolusi  merupakan suatu  proses inverse dari  konvolusi  yang menghilangkan  efek  filter  bumi  pada gelombang  sumber.  Selain  itu  dekonvolusi dapat  menghilangkan noise dan multiple yang terkandung dalam rekaman seismik. Metode  dekonvolusi  yang  dipilih untuk  meningkatkan  resolusi  penampang seismik  pada  penelitian  ini  adalah  dengan dekonvolusi  prediktif  dan  dekonvolusi spiking.  Dekonvolusi  prediktif  merupakan proses  mengaplikasikan  informasi  dari awal trace seismik  untuk  memprediksi sistem noise dan multiple .  Sedangkan dekonvolusi  spiking  mengubah wavelet
seismik  menjadi spike .  Kedua  metode ini diharapkan dapat menghasilkan penampang seismik yang lebih representatif dengan  berkurangnya  kehadiran noise yang  mengganggu  interpretasi  data  serta mampu meningkatkan resolusi penampang seismik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  hasil  penampang  refleksi seismik  dengan  penerapan  dekonvolusi prediktif  dan  dekonvolusi spiking serta menentukan jenis dekonvolusi yang mampu meningkatkan kualitas signal to noise ratio (snr)  pada  data  seismik  laut  di  perairan Flores.

## METODE PENELITIAN
Lokasi  penelitian  dan  pengolahan data  dilakukan  di  Laboratorium  Seismik Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi Kelautan  (PPPGL),  Kementrian  Energi  dan Sumber  Daya  Mineral  (ESDM),  Bandung, Jawa Barat. Lokasi penelitian berada di Laut Flores.  Akuisisi  data  dilakukan  oleh  P3GL pada  Mei  2012.  Lintasan  yang  digunakan pada penelitian ini adalah Lintasan 16 yang berekstensi SEG-Y. Peta lintasan survey dan batimetri pada perairan Flores dapat dilihat pada  Gambar  1.  Peta  batimetri  diperoleh melalui citra satelit SRTM NASA pada tahun 2010.  Pengolahan  data  pada  penelitian  ini menggunakan  perangkat  keras  bersistem operasi Linux dan perangkat lunak Promax 2D Version 5000.0.0 ©Landmark Graphics Corporation 1989-2008. All Rights Reserved, dan ArcGIS 10.
Tahapan  pengolahan  data  yang dilakukan  antara  lain  yaitu  tahap prapemrosesan  dan  pemrosesan.  Tahapan prapemrosesan  terdiri  dari  penugasan geometry , editing ,  dan  dekonvolusi.  Tahap pemrosesan terdiri dari analisis kecepatan, koreksi  NMO,  penumpukan,  dan  migrasi.
Gambar 2 merupakan alur pengolahan data seismik  penelitian.  Tahapan  pengolahan data yaitu sebagai berikut: 1. Input  SEG-Y  merupakan  tahap pemasukan  data  Line  FLRS-16  yang bertipe SEG-Y. 2. Geometri merupakan tahap pengkondisian  data  lapang  dengan mencocokkan  koordinat shot dan receiver sesuai  dengan  parameter pada saat akuisisi data agar data yang diolah  sesuai  dengan  geometri  yang ada di lapang. Parameter akuisisi data ditampilkan pada Tabel 1. 3. Tahapan editing dan picking merupakan  tahapan picking  first
break untuk muting dan  untuk pembuatan gate autokorelasi .  Selain itu  tahapan picking pada first  break dan  batas  bawah  refleksi  untuk membuat deconvolution gate sebagai batas interval waktu sinyal yang akan diproses. 4. Pada tahapan preprocessing dilakukan proses True Amplitude Recovery (TAR), bandpass  filter dan  dekonvolusi. Tahapan penerapan TAR yaitu untuk mengembalikan amplitudo yang teratenuasi. Nilai TAR diperoleh melalui parameter  test  yaitu  sebesar  -1  dB/ sec. Bandpass  filter yang  digunakan yaitu  10-15  Hz,  70-80  Hz.  Pada tahapan  dekonvolusi  dilakukan  dua jenis  dekonvolusi  yaitu  dekonvolusi spiking dan  dekonvolusi  prediktif dengan operator length 190  ms  dan prediction distance 30  ms.  Parameter dekonvolusi  diperoleh  melalui  hasil
autokorelasi dan parameter test . 5. Pemrosesan data Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis kecepatan  dan  koreksi  NMO, stacking dan migrasi. a. Proses  analisa  kecepatan  dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  kecepatan gelombang  yang  dianggap  sebagai gelombang  primer.  Metode  yang digunakan  untuk  analisa  kecepatan adalah  metode semblance . Picking kecepatan dilakukan pada semblance panel . Koreksi NMO dilakukan untuk meluruskan  reflektor  dan  dilakukan pada tahapan picking kecepatan. b. Stacking dan migrasi. Stacking untuk penjumlahan trace menjadi  CDP sedangkan  migrasi  mengembalikan posisi  reflektor  ke  posisi  yang sebenarnya. Proses migrasi menggunakan migrasi Kirchhoff Time Migration.
Gambar 1. Peta lintasan survei pada citra topografi di Laut Flores. Lintasan survei ditandai dengan garis hitam dan lintasan 16 ditandai dengan garis merah
Gambar 2. Alur pengolahan data seismik pada software ProMax 2D Tabel 1. Parameter akusisi lintasan 16 Parameter akusisi Nilai Shot Interval 37.50 meter Channel Interval 12.50 meter Near/Minimum Offset 96 meter Nominal Source Depth 4 meter Nominal Receiver Depth 7 meter Number of Shots 3.230 Sail Line Azimuth 180° HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil penerapan dekonvolusi ditunjukkan  melalui wiggle  trace,  analisis spektral dan penampang hasil migrasi.

## Wiggle trace
Gambar  3  merupakan wiggle trace output  geometri,  Gambar  4  merupakan wiggle trace setelah penerapan dekonvolusi spiking  sedangkan  Gambar  5  merupakan gambar wiggle trace setelah  penerapan dekonvolusi  prediktif.  Hasil  perekaman seismik  refleksi  akan  selalu  mengandung noise. Pada  tampilan wiggle trace pada Gambar  3  menampilkan noise acak  yang bercampur  dengan  sinyal  refleksi  sehingga
akan menurunkan kualitas rekaman seismik. Noise juga terlihat setelah peristiwa refleksi yang memiliki amplitudo yang tinggi dan  bentuknya  tidak  koheren.  Selain  itu trace menunjukkan  adanya channel yang tidak  merefleksikan  amplitudo  gelombang seismik  yang  ditandai  kotak  berwarna  biru yaitu  pada recording channel nomor  54. Peristiwa  ini  merupakan noise yang  terjadi karena kerusakan kanal saat akuisisi sehingga  disebut noise instrumen (Yilmaz 1987). Wiggle trace dengan  penerapan dekonvolusi jika dibandingkan dengan wiggle trace geometri  menunjukkan  hasil  yang lebih  bersih  dari noise .  Jika  kedua wiggle trace dekonvolusi  pediktif  dan  dekonvolusi spiking dibandingkan  maka  terlihat  bahwa
wiggle trace dengan penerapan dekonvolusi prediktif  (Gambar  5)  menampilkan trace yang  lebih  bersih  dari noise dibandingkan dengan wiggle trace pada dekonvolusi spiking (Gambar  4).  Perbedaan  keduanya  terlihat jelas  pada first  break yang  lebih  baik  pada dekonvolusi  prediktif.  Hasil  dekonvolusi prediktif  menunjukkan wiggle trace yang lebih bersih dari noise .

## Analisis spektral dekonvolusi
Hasil  analisis  spektral  menunjukkan perubahan energi wavelet . Secara keseluruhan spektrum amplitudo memperlihatkan  amplitudo noise dapat dilemahkan  dan  amplitudo  sinyal  dapat dikuatkan.  Penguatan  amplitudo  sinyal menunjukkan bahwa
wavelet telah dipersingkat sehingga menghasilkan resolusi yang  lebih  baik  pada  penampang  seismik (Yilmaz 2001).
Pada spektrum amplitudo dekonvolusi spiking (Gambar  6)  jika  dibandingkan dengan  spektrum  amplitudo  dekonvolusi prediktif  pada  Gambar  7  menunjukkan nilai power yang  mengalami  peningkatan. Pada dekonvolusi spiking nilai power sinyal yaitu  sebesar  -10  dB,  sementara  dengan penerapan  dekonvolusi  prediktif  yaitu sebesar  -1  dB.  Peningkatan  energi  trace setelah  dekonvolusi  merupakan  salah  satu keberhasilan  dekonvolusi  yaitu wavelet mengalami pemendekan. Spektrum  fasa  pada  Gambar  6  dan Gambar  7  memperlihatkan  spektrum minimum pada domain frekuensi ( minimum phase )  yaitu  nilai  fasa  tertinggi merupakan fasa sinyal dan nilai fasa rendah merupakan  fasa noise .  Kisaran  nilai  fasa pada  dekonvolusi spiking yaitu  antara  -70 radian hingga 70 radian. Dengan penerapan dekonvolusi prediktif kisaran nilai fasa yaitu -85  radian  hingga  65  radian.  Sementara pada  bagian  akhir  fasa  pada  dekonvolusi prediktif  yaitu  berada  pada  kisaran  10 radian  hingga  -35  radian.  Dekonvolusi spiking yang  memiliki  kisaran  fasa  20 radian hingga -20 radian. Kisaran nilai fasa akhir  terkecil  menggambarkan  keefektifan dekonvolusi  dalam  menekan  efek noise . Dekonvolusi spiking memiliki kisaran fasa akhir yang lebih kecil dibandingkan dengan dekonvolusi  prediktif.  Hal  ini  tidak  sesuai dengan  teori  dalam  Zhu  dan  Wang  (2013) yang  menyatakan  bahwa  dekonvolusi prediktif  mampu  menekan multiple dan reverberasi.
Power pada  dekonvolusi spiking
memperlihatkan  peningkatan power pada frekuensi  tinggi  yaitu  memiliki  nilai power noise dengan  batas  atas  -32  dB.  Nilai  ini lebih tinggi dibandingkan pada dekonvolusi prediktif  yang  memiliki  nilai power noise dengan batas atas -50 dB. Peningkatan power pada  frekuensi  tinggi  yang  dianggap noise pada  dekonvolusi  spiking  membuktikan bahwa  dekonvolusi spiking meningkatkan amplitudo noise berfrekuensi  tinggi.  Hal ini  sesuai  dengan  Yilmaz  (2001)  yang menyatakan  bahwa  dekonvolusi spiking tidak  selalu  dapat  diaplikasikan  pada  data lapang  karena  akan  meningkatkan noise berfrekuensi tinggi pada data.

## Poststack time migration
Penampang  seismik  hasil  penerapan dekonvolusi spiking (Gambar  9)  dan dekonvolusi prediktif (Gambar 10) membentuk  pola  reflektifitas  struktur bawah permukaan yang ditamplikan dalam waktu  tempuh  gelombang  TWT  antara 3.200-4500  ms  yang  menunjukkan  titik reflektor  dengan  variasi  amplitudo  untuk setiap  reflektor  secara  vertikal.  Gambar 8  merupakan  penampang  migrasi  tanpa penerapan  dekonvolusi.  Lingkaran  merah pada  Gambar  8  menunjukkan  ketidak- stabilan  yang  terjadi  saat  akuisisi  seismik di  lapang  sehingga  menghasilkan  beberapa refleksi yang muncul dan saling bertumpuk pada  permukaan  bawah  laut.  Selain  itu refleksi  bawah  permukaan  terlihat  tidak kontinu  dan  waktu  kemunculan  refleksi menjadi berubah.
Gambar  10  merupakan  penampang seismik  dengan  penerapan  dekonvolusi prediktif.  Dekonvolusi  prediktif  diterapkan pada data seismik untuk menghilangkan noise yang bersifat periodik dalam domain waktu, yaitu multiple dan reverberasi. Pada Gambar
10 dasar laut dan multiple terlihat kuat dan kontinu.  Namun  setelah  diperhatikan  pada hasil  migrasi, multiple muncul  pada  waktu 140-160 ms setelah water bottom sepanjang line  FLRS-16. Multiple yang  terlihat  pada hasil  migrasi  tidak  bersifat  periodik  yaitu prediktabilitasnya tidak konstan. Multiple ini tidak dapat dihilangkan secara keseluruhan dengan  dekonvolusi.  Hal  ini  disebabkan bentuk  ekor signature yang  tidak  teratur akibat  sinkronisasi array airgun di  lapang yang kurang efektif. Jika dibandingkan dengan penampang hasil dekonvolusi spiking terlihat bahwa  hasil  penampang  seismik  dengan dekonvolusi prediktif tidak memperlihatkan
perbedaan  yang  signifikan.  Keberadaan multiple pada  Gambar  9  menunjukkan penerapan  dekonvolusi spiking belum mampu  untuk  menekan multiple .  Hal  ini
Gambar 3. Wiggle trace geometri, kotak merah menunjukkan campuran sinyal dan noise , kotak biru menunjukkan noise instrument
Gambar 4. Wiggle trace dekonvolusi spiking
sesuai  dengan  teori  bahwa  dekonvolusi spiking diterapkan pada data seismik untuk mengembalikan  bentuk wavelet dan  tidak mampu untuk menekan multiple .
Gambar 5. Wiggle trace dekonvolusi prediktif
Gambar 6. Analisis spektral dekonvolusi spiking
Gambar 7. Analisis spektral dekonvolusi prediktif
Gambar 8. Migrasi tanpa penerapan dekonvolusi, bingkai merah merupakan refleksi yang tidak kontinu
Gambar 9. Migrasi dengan penerapan dekonvolusi spiking , bingkai merah menunjukkan multiple pada penampang seismic
Gambar 10. Migrasi dengan penerapan dekonvolusi prediktif, bingkai merah menunjukkan multiple yang tidak teratenuasi dengan penerapan dekonvolusi prediktif

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil  penerapan  dekonvolusi  pada data  seismik  laut  Flores  lintasan  16 memperlihatkan  pada  analisis  spektral dekonvolusi  prediktif  lebih  efektif  untuk meningkatkan  sinyal  dan  menekan noise dibandingkan  dengan  dekonvolusi spiking .
Pada hasil penampang migrasi, dekonvolusi prediktif  dan  dekonvolusi spiking tidak memperlihatkan perbedaan yang signifikan. Dekonvolusi prediktif tidak mampu mengatenuasi multiple pada  data  seismik FLRS-16  karena  dekonvolusi  menjadi kurang efektif diterapkan pada data dengan ekor signature yang tidak teratur.
Saran
Penerapan dekonvolusi pada tahapan preprocessing ( prestack deconvolution ) belum dapat  mengatenuasi multiple .  Maka  dari itu  diperlukan  penelitian  lanjutan  dengan menerapkan  dekonvolusi  pada  tahapan processing yaitu deconvolution after stack (das) dan deconvolution after migration (dam). Selain  itu  dekonvolusi  dapat  diterapkan pada domain radon (τ-p) dan domain radial (r-t)  untuk  memisahkan noise dengan refleksi  primer  terlebih  dahulu  sehingga noise dapat lebih teratenuasi. Data sintetik dapat  digunakan  sebagai  pembanding data lapang untuk menganalisa penerapan dekonvolusi secara teoritis.

## DAFTAR PUSTAKA
Bestari  SA.  2012.  Penerapan  metode dekonvolusi  pada  data  seismik  laut [Skripsi].  Bogor:  Institut  Pertanian Bogor. Dey AK. 1999. An Analysis of seismic wavelet estimation [Thesis]. Alberta: University of Calgary Dondurur  D,  Hakan  K.  2012.  Swell  noise suppression  by  wiener  prediction filter. Appl. Sci. Geo. 80:91-100. Egbai  JC,  Atakpo  E,  Aigbogun  CO.  2012. Predictive econvolution in seismic data processing  in  atala  prospect  of  rivers state,  Nigeria.  Adv. Appl.  Sci.  Res. 3(1):520-529. Ekasapta A.  2008.  Wavelet seismik.  http:// asyafe.wordpress.com/  [Diunduh  :  1 Juni 2015]. Elboth T, Herrmansen. 2009. Attenuation in marine  seismic  data.  SEG  Techincal Program Extended Abstracts. 28(1):3312-3316. Elboth  T.  2010. Noise  in  marine  seismic data. University of Oslo: Norway. Harjumi  M,  Taufiq  R.  2014.  Analisis perbandingan  parameter  gap  pada tahap  dekonvolusi  dalam  pengolahan data  seismik  2D  darat. Prosiding Seminar  Nasional  Geofisika  2014. Makassar. Kearey  P,  Michael  B,  Ian  H.  2002. An introduction to geophysical exploration third  edition.  Blackwell  Science  Ltd. Oxford (UK). Krail  PM.  2010. Airguns:  Theory  and
operation of the marine seismic source.
University of Texas: Texas.
Lines  L.  1996.  Suppression  of  short-Period multiples–deconvolution  or  model based inversion?. Canadian Journal of Exploration Geophysics. 32(1):63-72. Mukaddas  A.  2005.  Analisis  perbedaan penampang  seismik  antara  hasil pengolahan standar dengan pengolahan  preserved  amplitude. Mektek . 7(3):141-147. Perez  MA,  David  CH.  2000.  Multiple attenuation via predictive deconvolution  in  the  radial  domain. the 12th annual research report of the CREWES Project. Peacock  KL,  Treitel  S.  1969.  Predictive deconvolution:  theory  and  practice. Geophysics. 63:155-169.
Rahadian. 2011. Penerapan metode surface
related  multiple  elimination  dalam optimalisasi pengolahan data seismik 2D  marine  [Tesis].  Bandung:  Institut Tekonologi Bandung. Xiao C, John B, James B, Zhihong C. 2013. Multiple  supression:  a  literature review. CREWES Research Report. Yilmaz  Ö.  1987.  Seismic  data  processing. Tulsa  (US).  Society  of  Exploration Geophysics. Tulsa (US). Yilmaz  Ö.  2001.  Seismic  data  analysis processing, inversion, and interpretation  of  seismic  data  volume 1.  Society  of  Exploration  Geophysics. Tulsa (US). Zhu  S,  Bin  W.  2013.  Adaptive  predictive deconvolution  technique  in  marine seismic  data  processing. Advances in  Information  Service  and  Sciences. 5(10):1041-1049.