## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2023

## Interpretasi Sesar Geologi Menggunakan Deep Learning: Convolutional Neural Network (CNN) dengan Model Arsitektur U-Net di Laut Utara,

## Belanda
Nungga Saputra 1 , Handoyo Handoyo 2* , Intan Andriani Putri 3
# Teknik Geofisika, Institut Teknologi Sumatera Jalan Terusan Ryacudu, Jati Agung, Lampung Selatan, Lampung, Indonesia
1 nungga.118120120@student.itera.ac.id
2* handoyo.geoph@tg.itera.ac.id
3 andriani.putri@tg.itera.ac.id
Abstrak - Tujuan  mendasar  dalam  mempelajari  struktur geologi  dibawah  permukaan  adalah  bagaimana  fitur-fitur geologi dapat tercitrakan dengan baik dengan resolusi tinggi dengan  menggunakan  metode  geofisika  dan  metode  lain  di bidang  ilmu  geosains.  Salah  satu  fitur  geologi  yang  penting dalam  bidang  eksplorasi  dan  mitigasi  bencana  geologi adalah  sesar  atau  patahan.  Sesar  atau  patahan  adalah bidang  yang  memisahkan  lapisan  batuan  secara  vertikal atau  sub-vertikal  yang  mengakibatkan  diskontinuitas  pada lapisan batuan. Dalam pengamatan citra bawah permukaan menggunakan  seismik  refleksi,  diberikan  citra  gambaran batas  antar  lapisan  dua  buah  lapisan  batuan  dan  patahan sebagai  bidang  ketidakmenerusan.  Pada  penelitian  ini, penulis  telah  mengaplikasikan  metode  kecerdasan  buatan dengan  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN) dalam  membantu  interpretasi  bidang  sesar  yang  biasanya dilakukan  secara  konvensional.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menerapkan  metode  CNN  pada  data  seismik  di sekitar Laut Utara, Belanda, untuk membantu mempercepat tahapan  interpretasi  dengan  akurasi  yang  baik.  Pada penelitian ini, tahapan-tahapan penelitian dilakukan dengan tahapan  Extract,  Transform,  Load  (ETL)  proses,  train  data dan  model  arsitektur  deep  learning  U-Net.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  prediksi  menggunakan machine  learning  memberikan  hasil  yang  bersesuaian dengan  pendekatan  secara  konvensional,  dimana  akurasi sekitar  90%  data  yang  bersesuaian  terutama  pada  bidang- bedang  sesar  yang  dominan,  baik  secara  dimensi  yang panjang  maupun  zona  rekahan  yang  kompleks.    Dengan menerapkan  metode  CNN  pada  data  seismik,  diharapkan perkembangan  kecerdasan  buatan  dalam  bidang  geosains dapat semakin positif bagian kemajuan IPTEK di Indonesia.
Kata kunci - convolutional neural network, seismik, kecerdasan buatan, sesar, rekahan.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  bidang  eksplorasi  dan  eksploitasi  hidrokarbon, berbagai  studi  dari  berbagai  disiplin  ilmu  perlu diintegrasikan  secara  komprehensif  agar  dapat  diperoleh informasi  sebanyak  mungkin  mengenai  properti  fisik  dan geometri batuan reservoir di bawah permukaan. Salah satu bidang  ilmu  yang  lazim  digunakan  adalah  geofisika. Metode  geofisika,  salah  satunya  adalah  metode  seismik refleksi,  telah  berperan  besar  selama  beberapa  dekade terakhir  dalam  dunia  eksplorasi  hidrokarbon  di  seluruh dunia.
Pada tahapan interpretasi data seismik, salah satu tahap yang  selalu  dilakukan  adalah  menentukan  bidang  sesar pada penampang seismik 2D/3D dan biasanya membutuhkan  banyak  waktu  menggunakan  perangkat lunak yang tersedia. Oleh karena itu, dengan tujuan untuk efisiensi  waktu,  perlu  dikembangkan  metode  alternatif untuk  membantu  mempercepat  proses  interpretasi  yang salah  satunya  adalah  metode  otomatis  menggunakan machine  learning (pembelajaran  mesin).  Fokus  utama dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  tahapan interpretasi  struktur  sesar  secara  lebih  efektif  di  suatu lapangan migas di daerah Laut Utara ( North Sea, Belanda) menggunakan prinsip encoder-decoder dengan menggunakan teknik convolutional neural network (CNN). Dalam  awal  perkembangannya,  para  peneliti  masih menggunakan  prinsip traditional  machine  learning theories untuk  menduga  adanya  struktur  sesar  pada penampang  seismik  menggunakan  kecerdasan  buatan dimulai  pada  tahun  2010-an.  Seiring  berjalannya  waktu, telah  ditemukan  beberapa  teori traditional  machine learning dari tahun 1980-2010 meliputi: Artificial Neural Network (ANN), Support  Vector  Machine (SVM), k- Nearest  Neighbor (kNN), Decision  Tree ([1]-[3]).  Sekitar pertengahan  2010,  telah  digunakan  teori Deep  Learning
dengan
serangkaian
pengembangan hingga
dikombinasikan  dengan  metode Convolutional  Neural Network (CNN).  Keseluruhan  rangkaian  perkembangan terkait machine learning ditunjukkan pada Gambar 1 [4].
Gambar 1.  Perkembangan metode kecerdasan buatan dalam pendugaan struktur sesar menggunakan pembelajaran machine learning [4].
Dalam  perangkap  stratigrafi  sistem  petrolium  ( system trap ),  struktur  sesar  dapat  bertindak  sebagai  jebakan hidrokarbon  atau  sebagai  jalur  migrasi  hidrokarbon. Minyak  dan  gas  terbentuk  dari source  rock dan  akan bermigrasi  ke  batuan  reservoir  yang  terbentuk  akibatnya keberadaan  struktur  sesar.  Dengan  menggunakan  teknik deep learning metode convolutional neural network (CNN) yang  bertindak  sebagai computer  vision, penelitian  ini diharapkan  mampu  memberikan  kontribusi  pada  analisis dan identifikasi struktur sesar secara lebih efektif dan detil ([5][6][7]).

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Kondisi Geologi Daerah Penelitian
Daerah  penelitian  berada  di  Blok  F3  yang  merupakan sebuah lapangan eksplorasi minyak dan gas yang terletak di bagian lepas pantai Belanda di North Sea dengan jarak 180km  pada  koordinat  N  54˚052’0.86”/  E  4˚048’47.07” dengan  luas  area  survei  sebesar  375.31  km 2 .  Detail  area penelitian ditunjukkan pada Gambar 2.
Pada  daerah  ini  telah  dilakukan  akusisi  3D  seismik yang  berguna  dalam  eksplorasi  minyak  dan  gas  yang terbentuk  pada  zaman Upper  Jurassic sampai Lower Cretaceous . Pada kedalaman di atas 1200 ms ( mili-second ) terdapat  reflector-reflektor  yang  terbentuk  pada  zaman Miosen , Pliosen ,  dan Pleistosen . Sigmoidal  bedding dengan  skala  besar  dan  mudah  terlihat  yang  terdiri  dari deposit sistem fluviodeltaic berskala besar yang menguras sebagian besar dari wilayah Laut Baltik ([8], [9]).
Dalam  sejarah  tektonik  di  Laut  Utara  (North  Sea), proses  deformasi  terdiri  beberapa  struktur  antara  lain:
subsidence, fault, uplift, dan erosion yang terbentuk dalam interval  waktu  tertentu.  Secara  garis  besar,  proses deformasi terjadi pada kurun waktu Late Jurassic-Triassic ( Rijland Group-Lower dan Upper Germanic Trias Groups) ditandai  dengan  terbentuknya graben sebagai  salah  satu elemen normal  fault yang  mengalami  gaya  secara ekstensional.  Terbentuknya  sesar  di  daerah  penelitian berawal dari periode Late Carboniferous-Permian ( Lower dan Upper  Rotliegend  Groups-Limburg  Groups ).  Proses tektonik  pada  daerah  penelitian  mengalami  gaya ektensional  pada  kurun Late  Jurassic-Early  Cretaceous. Selama  periode  ini,  terjadi uplift yang  dikombinasikan dengan  adanya  pergerakan  kubah  garam  sehingga menggambarkan  structural  yang  kompleks.  Hal  ini berkorelasi  yang  dapat  menjelaskan  bahwa  selama Late Jurassic ( Rijland  Groups) yang dicirikan  sebagai erosion platform di  sepanjang  cekungan  ditandai  akumulasi sedimen yang mengendap tetapi relatif kecil dibandingkan dengan  cekungan Permian,  Triassic, dan Creataceous [10].
Gambar  2.    Peta  geologi  regional  daerah  penelitian.  Kotak  berwarna merah adalah lokasi spesifik dari penelitian Blok F3, North Sea , Belanda ([8], [9]).
Secara  garis  besar,  stratigrafi area  survey  terdiri  dari 9 grup utama yaitu Zechstein Group ( Late Permian ), Upper Germanic  Trias  Group ( Middle-Late  Triassic ), Schieland Group ( Late  Jurassic ), Scruff  Group ( Late  Jurassic ), Rijnland  Group  (Early  Cretaceous) , Chalk  Group  (Late Cretaceous) , Lower North Sea Group (Paleocene-Eocene) , Middle  North  Sea  Group  (Oligocene), dan Upper  North Sea  Group  (Neogene-Quaternary) .  Fokus  utama  pada penelitian  ini  berada  pada  formasi  stratigrafi North  Sea Group yang  terbagi  tiga  sub  formasi: Lower  North  Sea Group  (Paleocene-Eocene) , Middle  North  Sea  Group ( Oligocene), dan Upper  North  Sea  Group ( Neogene- Quaternary) [10].  Gambar  3  merupakan  ilustrasi  kolom stratigrafi  regional  pada  Blok  F3  dengan  zona  target ditandai dengan kotak berwarna merah.
Gambar  3.    Kolom  Stratigrafi  Area  Survey  Blok  F3  berdasarkan  report data log [10].

## B. Seismik Refleksi
Seismik  refleksi  merupakan  salah  satu  metode geofisika  yang  dilakukan  dengan  prinsip  merekam penjalaran gelombang seismik yang dipantulkan dari batas medium  batuan  di  bawah  permukaan  bumi.  Energi gelombang seismik dipengaruhi oleh perubahan impedansi  akustik  diantara  bidang  batas  dua  lapisan batuan.  Semakin  kontras  sifat  fisis  antara  dua  lapisan batuan,  maka  energi  (amplitudo)  gelombang  refleksinya akan  semakin  kuat.  Komponen  seismik  refleksi  adalah atribut-atribut  fisis  dari  gelombang  seismik  seperti amplitudo, zero crossing , panjang gelombang dan lainnya yang  kemudian  hasil  turunan  dari  komponen  utama tersebut didapatkan komponen seismik refleksi yang baru berupa  impedansi  akustik,  koefisien  refleksi,  polaritas, fasa,  resolusi  vertikal, wavelet ,  dan  sintetik  seismogram ([11], [12]).
Akustik  Impedansi  atau  biasa  disebut  dengan  AI merupakan  respons  atau  gambaran  batas  lapisan  litologi bawah permukaan dari hasil perkalian antara densitas ( 𝜌 ) dengan  kecepatan  gelompang  -P  ( V p )  pada  medium  yang dilaluinya. Dituliskan sebagai:
(1)
Koefisien  refleksi  (KR)  merupakan  perbandingan antara  selisih  dua  akustik  impedansi  dari  litologi  batuan
berbeda  dengan  jumlah  dua  impedansi  akustiknya  dan secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:
(2)
Struktur  sesar  dalam  geologi  mengacu  pada  bidang ketidakmenerusan karena adanya sebuah pergeseran. Pada sebuah  gambar  penampang  seismik  bawah  permukaan, sesar  ditandai  dengan  adanya  perubahan  nilai  amplitudo yang  tidak  sesuai  yang  menimbulkan  ketidakmenerusan pada bidang reflektor seismik [13]. Gambar 4 merupakan ilustrasi  bagaimana  struktur  sesar  dan  horison  dapat diidentifikasi  dari  citra  seismik  yang  ditandai  adanya ketidakmenerusan  pada  sebuah  horizon  dikarenakan adanya sesar tersebut.
Gambar  4.    Ilustrasi  strruktur  sesar  dan  lapisan  horizon  pada  citra penampang seismik [13].

## C. Machine Learning
Machine  Learning (ML)  adalah  bagian  dari Artificial Intelligence (AI) yang memberikan komputer kemampuan belajar  tanpa  diprogram  secara  eksplisit. Machine Learning saat  ini  banyak  digunakan  untuk  mendukung interpretasi  fitur-fitur  geologi,  salah  satunya  untuk melakukan  klasifikasi lithofacies menggunakan  data sumur.  Terdapat  dua  jenis  algoritma Machine  Learning yang umum digunakan pada pengolahan data sumur yakni unsupervised learning dan supervised learning . Metode supervised  learning merupakan  metode  yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan prediksi data. Prinsip  dasar  metode supervised  learning adalah  dengan memberikan  Latihan  (train)  menggunakan  sekumpulan data  yang  telah  diberi  label,  misalnya  berupa  data  sumur yang  telah  diidentifikasi lithofacies -nya.  Pendekatan supervised learning memungkinkan mempercepat
interpretasi  secara  signifikan  karena  dilakukan  secara otomatis berdasarkan model dataset.
Metode unsupervised learning merupakan metode yang digunakan tanpa dataset yang  belum diberi label. Sebagai contoh telah dilakukan penelitian menurut mengkarakterisasi  properti  reservoir  seperti  porositas permeabilitas  dengan  memprediksinya  dari elektrofasies dengan menggunakan unsupervised learning ([14]-[17]).
D. Deep Learning
Deep Learning merupakan  bagian  dari machine learning yang  bekerja  berdasarkan  representasi  dari pembelajaran  data.  Perbedaan  antara machine  learning dengan deep  learning adalah  berdasarkan  fitur  model yang  digunakan.  M achine  learning bekerja berdasarkan parameter  model  analitik,  sedangkan deep  learning bergantung  pada  kualitas  model  yang  dibuat.  Kemudian, perbedaan  lain  adalah  pada  ekstraksi  fitur  dalam layers model  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Maksud  ektraksi fitur  adalah  proses  mengenali  fitur  data,  misalnya diberikan  dataset  mengenai  karakteristik  antara  kucing dan  anjing.  Secara  algoritma machine  learning, perlu dilakukan  ekstraksi  misalkan  perbedaan  antara  telinga kucing  dan  anjing,  bulunya,  mata,  dan  hidungnya. Sementara  itu,  pada  algoritma deep  learning, ekstraksi hanya  dilakukan  dalam  model  arsitektur  dibuat  dan  akan terotomatis  mengklasifikasikan  perbedaan  antara  kucing dan anjing [14].
E. Convolutional Neural Networks ( CNN )
Parameter-paramater dasar dalam membangun arsitektur  yang  cocok  untuk  CNN  diantaranya  dapat dilakukan  dengan  memasukan  informasi  dasar  seperti dense  layer , convolutional , pooling , batch  normalisation dan dropout  layers [15]. Dense  layer merupakan  bentuk awal  dari neural  network dengan  membuat layers seberapa  banyak  yang  dibutuhkan.  Kemudian hidden layers ,  fungsi  aktivasi  non-linier  (contohnya sigmoidal ) dan weights berguna  selama training data  berlangsung. Convolutional layers berguna  untuk  mengekstraksi gambar  menjadi grid yang  memiliki  nilai  tertentu  pada keseluruhan  gambar  digunakan. Pooling berguna  sebagai filter downsampling pada Convolution  layers. Kemudian, d ropout  layers digunakan  untuk  mencegah  terjadinya overfitting pada training data berlangsung.

## F. Extract, Transform, Load (ETL) process
Extract merupakan proses  penting  sebagai  tujuan  awal untuk mengumpulkan informasi sebagai objek investigasi [15].  Sebagai  langkah  awal,  proses extract dilakukan dengan menggunakan package segpy pada format numpy sebagai  bantuan  untuk  memproses  data  yang  bersifat arrays . Transform adalah  proses  bertujuan  untuk membuat  data  menjadi  bersih  dari outliers .  Proses  ini melibatkan manipulasi gambar  yang dalam penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasikan sesar pada penampang  seismik  dengan  bantuan labels untuk menunjukkan adanya sesar dan tidak ada sesar di daerah
tersebut.  Kemudian,  proses Load merupakan  langkah terakhir dari proses ini dengan menggabungkan hasil dari Extract dan Transform ke  dalam  bentuk  gambar  yang siap  dilakukan  proses train  data .  Sebagai  hasilnya, gambar  tersebut  menunjukkan  setiap  lintasan  data seismik dengan sesar yang telah diidentifikasikan terlebih dahulu.

## G. Train Data
Train  Data merupakan  proses  melatih  kecerdasan buatan  pada neural  network untuk  mengenali  dan memisahkan  suatu  area  yang  memiliki  sesar  atau  tidak pada  suatu  penampang  seismik.  Langkah  awal  dalam proses  ini  adalah  membentuk  ulang  penampang  seismik dengan mengintegrasikan gambar penampang 2D seismik dengn  hasil  ETL  proses.  Dalam  hal  ini,  proses  ini membagi  proporsi  data  untuk train dan validation menjadi  80%  dan  20%  agar  meningkatkan accuracy untuk  memprediksi  data  secara  akurat  dan confidence data dalam probabilitas antara data dengan berlabel sesar dengan data berlabel yang tidak ada sesar.

## H. Arsitektur Model Deep Learning
Penelitian  sebelumnya  dilaporkan  telah  melakukan percobaan  dengan  CNN  merupakan  algoritma  dengan klasifikasi  gambar  dengan output yang  memiliki single class  label [15].  Berdasarkan  pendekatan  tersebut, dilakukan modifikasi arsitektur machine learning tersebut dengan  membuat  arsitektur U-Net untuk  meningkatkan hasil skor dari klasifikasi nantinya untuk klasifikasi salah satu  telah  dikerjakan  pada  bidang Biomedical  Image Segmentation .  Dengan  menggunakan package  Keras dari Tensorflow untuk  membuat  arsitektur Deep  Learning dengan membaginya berdasarkan blok ( down block, bottle neck, up block ) yang diilustrasikan oleh Gambar 5 [15].
Gambar 5.  Ilustrasi dari arsitektur U-Net [15].
I. Analisis Perbandingan Hasil Secara Konvensional dan Hasil Menggunakan Deep Learning
Hasil  dari train  data dengan  menggunakan  model arsitektur  U-Net akan  ditampilkan  secara  grafik menggunakan package Matplotlib hasil accuracy dan loss pada  pengolahan  data  tersebut.  Kemudian  juga  hasil
model  prediksi  tersebut  untuk  meningkatkan confidence perlu  diuji  melalu confusion  matrix antara  data  berlabel sesar dengan data berlabel tidak ada sesar. Terakhir, model prediksi  digunakan  kembali  pada  gambar  penampang seismik  pada  setiap  inline  kemudian  sebagai  data pembanding  antara  klasifikasi  sesar  secara  manual menggunakan tools Petrel 2014  dengan  hasil  secara otomatis menggunakan deep learning .

## III. M ETODOLOGI
Secara umum, penelitian ini didesain dengan menggunakan  tahapan-tahapan  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  6.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  input  data seismik  2D.  Secara  konvensional,  tahapan  selanjutnya adalah  proses  picking  bidang  sesar  menggunakan perangkat  lunak  PETREL.  Secara  kecerdasan  buatan, tahapan yang dilakukan adah extract, transform , dan load data  seismik  2D.  Selanjutnya,  dilakukan  proses labeling bidang  sesar  pada  data  seismik,  dilanjutkan  dengan membagi  data  set  menjadi  80%  sebagai  data train dan 20%  sebagai  validator.  Tahapan  selanjutnya  adalah melatih dan mengevaluasi model dengan target akurasi  >90%.  Bila  hasil  belum  memenuhi  target,  maka dilakukan  proses labeling ulang.  Bila  telah  sesuai, selanjutnya tahap perbandingan hasil secara konvensional dan secara deep learning .
Gambar  6.    Diagram  alir  penelitian  untuk  mengevaluasi  bidang  sesar menggunakan pendekatan deep learning .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Picking Sesar secara konvensional
Picking  sesar bertujuan  untuk  untuk  membandingkan hasil  secara  secara  konvensional  yang  dilakukan  oleh operator ( human picking ) dengan hasil picking menggunakan deep  learning .  Secara  konvensional dilakukan picking pada data seismik dengan increment 10
seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  7. Proses  picking dilakukan  menggunakan  prinsip  ketidakmenerusan  secara lateral  pada  lapisan-lapisan  batuan  ( horizon ).  Terdapat satu  sesar  utama  ( major  fault )  pada  bagian  tengah penampang seismik dan beberapa sesar kecil ( minor fault ).
Gambar 7.    Hasil  identifikasi  bidang  sesar  secara konvensional. Bidang sesar ditunjukkan oleh garis putus-putus berwarna hitam.

## B. Extract, Transform, Load (ETL) process
Proses transform  pada  penelitian  ini melibatkan manipulasi  gambar  untuk  membuat labels data  antara penampang  seismik  yang  memiliki  citra  sesar.  Sebagai ilustrasi, hasil labeling ditunjukkan oleh Gambar 8 dengan total label sekitar  24  sesar.  Pada  penelitian  ini,  bidang sesar dilabeli menggunakan dua warna untuk perbandingan resolusi.
Gambar  8.    a)  Hasil  proses  transform  dan  labeling.  b)  Sama  seperti gambar 8a, namun dengan warna sesar yang berbeda.

## C. Proses Train dan Arsitektur Model Deep Learning
Proses berikutnya merupakan hasil dari persiapan train dataset  dengan  membagi  data  tersebut  untuk train 80% dengan validation 20% yang bertujuan untuk melatih data dengan  sedikit  label  patahan  dan  untuk  mengurangi  hasil prediksi  bersifat bias .  Hasil  dari  informasi  awal  dari proses extract digunakan  kembali  untuk  mendapatkan
nilai t (waktu) dan x (jarak) pada setiap inline secara 2D. tahapan ini berguna untuk memastikan keberadaan sesar t yang dibuat dalam bentuk matriks berukuran 64 x 64 pixel (Gambar 9).
Pada  penelitian  ini,  arsitektur  model  yang  digunakan adalah model U-Net dengan memasukkan parameter dasar seperti dense  layers,  maxpooling 2D, concatenate  block . Secara  umum  model  arsitektur  U-Net  mempresentasikan encoder,  low-dimensional  representation , decoder ([15], [16])  untuk  menginterpretasikan  patahan  tersebut  dengan tujuan  membuat  model  ini  adalah  mengurangi  terjadinya overfitting ketika dilakukan train model .
Gambar 9.  Hasil pembuatan sampel data sebagai uji coba dengan baris pertama  merupakan  x train pada  penampang  seismik  tanpa  label  data dan  baris  kedua  merupakan  y train sebagai  identifikasi  data  yang memiliki sesar.

## D. Diskusi: Analisis Perbandingan Hasil Secara Manual dan Otomatis
Data  uji  pertama  digunakan  dengan  label  data  patahan dengan  data  label  sebanyak  24  label  yang  termasuk dengan fault  mayor dan fault  minor .  Dalam  proses training data  menggunakan  model  arsitektur  U-Net dengan  5 epochs sebagai  pengujian  awal  data  tersebut memakan waktu rata-rata < 1 menit dengan menggunakan GPU  CUDA  dengan  tingkat  akurasi  >  95%  dan  validasi akurasi > 95 %.
Analisis  antara accuracy vs. epoch bahwa  akurasi mengalami  kenaikan  yang  tidak  terlalu  signifikan  dan menandakan  bahwa  model  ini  cocok  dan  tidak  terjadinya overfitting pada  proses training Model accuracy dengan setiap epoch memiliki  nilai  yang  optimal,  baik accuracy pada  data  yang  dipakai  untuk training maupun  pada  data yang  digunakan  sebagai validation, yang  menandakan bahwasanya  kedua  parameter  ini  sudah  cocok  dengan model arsitektur yang digunakan (Gambar 10).
Gambar 10 .  Metrics accuracy vs. loss pada model U-Net untuk deteksi bidang sesar.
Selanjutnya,  dilakukan  proses labelling fault dengan label sebanyak  17 label sesar  (Gambar  11a).  Proses  ini bertujuan  untuk  keperluan  tahap preprocessing pada pengolahan  secara deep  learning yang  bertujuan  untuk melatih deep  learning  model mengenali  pola  persebaran sesar pada penampang seismik.
Gambar  11.  (a) Labelling patahan  pada  penampang  seismik  (garis berwarna  merah)  dan  (b)  Hasil  secara  interpretasi  bidang  sesar  secara otomatis. Garis berwarna merah terang menunjukkan keberadaan bidang sesar  yang  tegas,  sedangkan  garis  berwarna  merah  samar  menunjukkan adanya keberadaan zona rekahan.
Setelah  dilakukan  proses preprocessing dan  melatih deep learning model, didapatkan hasil prediksi persebaran sesar  pada  data  seismik  sebagaimana  Gambar  11b. Sebagai  catatan,  penulis  memberikan  label  yang  berbeda dengan  hasil  interpretasi  secara  konvensional  sehingga major  fault pada  Gambar  7  tidak  diberi  label.  Proses  ini menggunakan  ambang  batas  ( threshold )  sebesar  0  yang bertujuan  agar  mendapatkan  probabilitas  persebaran bidang sesar lebih banyak yang dimulai probabilitas sesar tersebut  berkisar  nilai  dari  0-1  yang  ditandai  dengan warna  merah  samar  untuk  probabilitas  berkisar  0-0.5 dan warna  merah  terang  untuk  probabilitas  0.51-1  untuk keberadaan  persebaran sesar  tersebut.  Pada  hasil  prediksi tersebut  memiliki error 5%,  hanya  saja  pada  bagian bidang  reflektor  tidak  beraturan  sulit  untuk  dilakukan interpretasi.  Selain  itu,  secara  untuk major  fault terlihat jelas  dengan  ditandai  garis  warna  merah  terang  dan tersambung  dengan baik  dan kemudian  untuk  interpretasi geologi daerah penelitian didominasi dengan normal fault dan  kedalaman  1250  ms  diduga  didominasi  dengan rekahan yang ditandai warna merah samar.
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini, metode deep  learning dapat  diaplikasikan  pada  data geofisika  (seismik)  untuk  melakukan  automasi  bidang- bidang sesar secara lebih efektif. Lebih lanjut lagi, metode deep learning juga dapat membantu mengidentifikasi zona rekahan yangberasosiasi dengan minor fault. Oleh karena itu,  integrasi  metode deep  learning dan  interpretasi seismik  konvensional  dalam  hal  interpretasi  bidang  sesar dapat menjadi metode alternatif di bidang ilmu geosains.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  serangkaian  proses  penelitian  yang  telah dilakukan,  kesimpulan  yang diperoleh  pada  penelitian  ini antara lain:
1. Metode deep  learning dapat  digunakan  untuk menginterpretasi  bidang  sesar  pada  data  seismik refleksi.
2. Berdasarkan hasil prediksi bidang sesar menggunakan teknik deep  learning, didapatkan  hasil  cukup  baik yang  ditunjukkan  oleh  resolusi  citra  bidang  sesar  dan zona rekahan dengan jelas. Teknik konvensional untuk picking bidang  sesar  dapat  membantu  tingkat  akurasi hasil prediksi yang didukung oleh konsep geologi dan geofisika.
3. Berdasarkan  hasil  yang  telah  diperoleh,  hasil  prediksi bidang  sesar  sudah  mampu  memprediksi  dengan  baik bidang sesar dan zona rekahan pada citra seismik yang kompleks dengan akurasi sekitar 90%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penulis mengucapkan terima kasih kepada ITERA dan seluruh  pihak yang  telah membantu dalam penelitian dan penulisan artikel ini.

## R EFERENSI
[1] Tingdahl,  K.  M.,  &  De  Rooij,  M.  (2005).  Semi‐automatic detection  of  faults  in  3D  seismic  data.  Geophysical  prospecting, 53(4), 533-542.
[2] Meldahl,  P.,  Heggland,  R.,  Bril,  B.,  &  de  Groot,  P.  (2001). Identifying  faults  and  gas  chimneys  using  multiattributes  and neural networks. The leading edge, 20(5), 474-482.
[3] Cohen,  I.,  Coult,  N.,  &  Vassiliou,  A.  A.  (2006).  Detection  and extraction of fault surfaces in 3D seismic data. Geophysics, 71(4), P21-P27.
[4] Lei, Y., Yang, B., Jiang, X., Jia, F., Li, N., & Nandi, A. K. (2020). Applications  of  machine  learning  to  machine  fault  diagnosis:  A review  and  roadmap.  In  Mechanical  Systems  and  Signal Processing (Vol. 138). Academic Press. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.106587.
[5] Zhao,  T.,  &  Mukhopadhyay,  P.  (2018).  A  fault  detection workflow  using  deep  learning  and  image  processing.  SEG
Technical Program Expanded Abstracts, 1966–1970. https://doi.org/10.1190/segam2018-2997005.1.
[6] Wang,  Z.,  Di,  H.,  Shafiq,  M.  A.,  Alaudah,  Y.,  &  AlRegib,  G.
(2018).  Successful  leveraging  of  image  processing  and  machine learning  in  seismic  structural  interpretation:  A  review.  The Leading Edge, 37(6), 451-461.
[7] Cunha, A., Pochet, A., Lopes, H., & Gattass, M. (2020). Seismic fault  detection  in  real  data  using  transfer  learning  from  a convolutional  neural  network  pre-trained  with  synthetic  seismic data. Computers & Geosciences, 135, 104344.
[8] Sørensen,  J.  C.,  Gregersen,  U.,  Breiner,  M.,  &  Michelsen,  O. (1997). High-frequency sequence stratigraphy of Upper Cenozoic deposits  in  the  central  and  southeastern  North  Sea  areas.  Marine and Petroleum  Geology,   14(2), 99–123. https://doi.org/10.1016/S0264-8172(96)00052-9.
[9] Overeem, I., Weltje, G. J., Bishop-Kay, C., & Kroonenberg, S. B.
(2001). The Late Cenozoic Eridanos delta system in the Southern North  Sea  Basin:  A  climate  signal  in  sediment  supply?  Basin Research, 13(3), 293–312.
https://doi.org/10.1046/J.1365-
2117.2001.00151.X/CITE/REFWORKS.
[10] Duin, E. J. T., Doornenbal, J. C., Rijkers, R. H. B., Verbeek, J. W., &  Wong,  T.  E.  (2006).  Subsurface  structure  of  the  Netherlands- results  of  recent  onshore  and  offshore  mapping.  Netherlands Journal of  Geosciences, 85(4), 245.
[11] Bell,  R.,  Sutherland, R.,  Barker,  D. H.,  Henrys,  S., Bannister,  S., Wallace, L., & Beavan, J. (2010). Seismic reflection character of the Hikurangi subduction interface, New Zealand, in the region of repeated  Gisborne  slow  slip  events.  Geophysical  Journal International, 180(1), 34-48.
[12] Campbell,  F.  M.,  Kaiser,  A.,  Horstmeyer,  H.,  Green,  A.  G., Ghisetti, F., Gorman, A. R., ... & Nobes, D. C. (2010). Processing and  preliminary  interpretation  of  noisy  high-resolution  seismic reflection/refraction  data  across  the  active  Ostler  Fault  zone, South Island, New Zealand. Journal of Applied Geophysics, 70(4), 332-342.
[13] Schroot,  B.  M.,  &  Schüttenhelm,  R.  T.  (2003).  Shallow  gas  and gas  seepage:  expressions  on  seismic  and  otheracoustic  data  from the  Netherlands  North  Sea.  Journal  of  Geochemical  Exploration, 78, 305-309.
[14] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
[15] Wrona,  T.,  Pan,  I.,  Bell,  R.  E.,  Gawthorpe,  R.  L.,  Fossen,  H.,  & Brune,  S.  (n.d.).  3-D  seismic  interpretation  with  deep  learning:  a brief introduction. Zhao, T., & Mukhopadhyay, P. (2018). A fault detection  workflow  using  deep  learning  and  image  processing. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 1966–1970.
https://doi.org/10.1190/segam2018-2997005.1.
[16] Dramsch, J. S., & Lüthje, M. (2018). Deep learning seismic facies on  state-of-the-art  CNN  architectures.  SEG  Technical  Program Expanded Abstracts, 2036–2040. https://doi.org/10.1190/segam2018-2996783.1
[17] Saputra, A., Erlangga, M. P., & Wijaksono, E. (2021, September). Classification  Lithofacies  Based  on  Petrophysics  Properties  and Clustering Algorithm in X Field. In IOP Conference Series: Earth and  Environmental  Science  (Vol.  830,  No.  1,  p.  012056).  IOP Publishing.