https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN     : 2620-309X

## APLIKASI METODE SURFACE CONSISTENT DECONVOLUTION PADA DATA SEISMIK LAUT DANGKAL 2D DI PERAIRAN WAIPOGA, PAPUA

## APPLICATION OF SURFACE CONSISTENT DECONVOLUTION METHOD ON 2D SHALLOW SEISMIC DATA IN WAIPOGA WATER, PAPUA
Siti N. Winjaniatun 1* , Henry M. Manik 2 , & Tumpal B. Nainggolan 3
1 Program Studi Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
3 Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi Kelautan, Bandung, 40174, Indonesia *E-mail: sitinovriantiw@gmail.com

## ABSTRACT
The  seismic  data  generated  during  the  acquisition  contain  complex  wavelets  and  noise  such  as multiple  which  results  in  decreasing  temporal  resolution  of  the  seismic  section.  This  study  aims  to compare  the  application  of  Surface  Consistent  Deconvolution  (SCD)  and  predictive  deconvolution methods  in  increasing  temporal resolution  of  seismic sections  in  2D  shallow  water  seismic  data  line C12,  C21  and  L18  of  Waipoga  Waters,  Papua.  This  research  applies  SCD  and  predictive deconvolution methods. Surface Consistent Deconvolution is applied by decomposing seismic wavelets into  source,  receiver,  offset  and  midpoint,  while  predictive  deconvolution  is  applied  by  making predictions from seismic traces that containing short periods multiple. The seismic sections produced in  this  study  show  that  the  application  of  both  predictive  deconvolution  methods  and  SCD  can eliminate short-period multiple that found in seismic sections. The  Surface Consistent Deconvolution method  provides  better  results  in  increasing  the  temporal  resolution  of  seismic  sections  than predictive  deconvolution  methods.  These  results  are  achieved  because  SCD  method  provides  better results in compressing the wavelets, increasing the continuity of layers and sharpening the reflectors.
Keywords: deconvolution,  predictive  deconvolution,  surface  consistent  deconvolution,  temporal resolution

## ABSTRAK
Data  seismik  yang  dihasilkan  saat  akuisisi  mengandung wavelet yang  kompleks  dan  derau  seperti multipel  yang  mengakibatkan  menurunnya  resolusi  temporal  penampang  seismik.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membandingkan  penerapan  metode Surface  Consistent  Deconvolution (SCD)  dan dekonvolusi  prediktif  dalam  meningkatkan  resolusi  temporal  penampang  seismik  pada  data  seismik laut  dangkal  2D  lintasan  C12,  C21  dan  L18  di  Perairan  Waipoga,  Papua.  Penelitian  ini  menerapkan metode  SCD  dan  dekonvolusi  prediktif. Surface  consistent  deconvolution dilakukan  dengan mendekomposisikan wavelet seismik  menjadi  sumber,  penerima, offset dan midpoint ,  sedangkan dekonvolusi  prediktif  dilakukan  dengan  membuat  prediksi  dari  tras  seismik  yang  mengandung multipel periode pendek. Penampang seismik yang dihasilkan pada penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode  dekonvolusi prediktif  maupun  SCD dapat menghilangkan  multipel periode pendek yang  terdapat  pada  penampang  seismik.  Metode  SCD  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam meningkatkan resolusi temporal penampang seismik dibandingkan  metode  dekonvolusi prediktif.  Hal tersebut  dikarenakan  metode  SCD  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  memampatkan wavelet, meningkatkan kontinuitas lapisan dan mempertajam reflektor.
Kata kunci: dekonvolusi, dekonvolusi prediktif, surface consistent deconvolution, resolusi temporal

## I. PENDAHULUAN
Eksplorasi  sumber  daya  energi  dan mineral  yang  ada  di  laut  dapat  dilakukan dengan menggunakan metode seismik refleksi. Metode seismik refleksi menggunakan  prinsip  penjalaran  gelombang suara  pada  suatu  medium  untuk  mengetahui kandungan  mineral,  minyak  bumi  dan  gas bumi  yang  ada  di  laut.  Terdapat  tiga  bagian penting  dari  seismik  refleksi,  yaitu  akuisisi data,  pemrosesan  data,  dan  interpretasi  data seismik  (Chintia et  al., 2017).  Data  seismik yang dihasilkan saat akuisisi data mengandung beberapa wavelet yang kompleks  dan  panjang. Wavelet harus dimampatkan karena wavelet yang kompleks dan panjang dapat menyebabkan berkurangnya  kemampuan wavelet tersebut untuk membedakan lapisan geologi yang ada di  dalam  bumi  (Chopra  &  Castagna,  2014). Oleh  karena  itu,  dekonvolusi  sangat  perlu dilakukan  yang  dalam  prosesnya  dapat memampatkan wavelet dan  menghilangkan multipel periode  pendek  sehingga  dapat meningkatkan  resolusi  temporal  penampang seismik.
Dekonvolusi  adalah  suatu  proses penting dalam pengolahan data seismik untuk menghilangkan  efek filter  bumi  pada gelombang  sumber  dengan  menggunakan operasi kebalikan dari konvolusi (Romauli et al., 2016).  Metode  dekonvolusi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode dekonvolusi prediktif dan Surface Consistent Deconvolution  (SCD) .  Dekonvolusi  prediktif adalah  suatu  proses  dekonvolusi  yang dilakukan dengan membuat prediksi dari  tras seismik  yang  mengandung  multipel periode pendek  (Arifudin et  al., 2015). Surface consistent  deconvolution adalah  salah  satu jenis dekonvolusi yang dapat mendekomposisikan wavelet seismik menjadi sumber,  penerima, offset, dan midpoint . Metode SCD telah terbukti dapat memampatkan wavelet secara  maksimal sehingga dapat meningkatkan resolusi temporal  penampang  seismik  (Millar  &
Bancroft,  2006).  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membandingkan  hasil  penampang seismik  refleksi  dengan  penerapan  metode dekonvolusi  prediktif  dan  SCD,  serta membuktikan bahwa metode SCD memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam meningkatkan  resolusi  temporal  penampang seismik pada data seismik laut dangkal 2D di Perairan Waipoga.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Akuisisi  data  dilakukan  pada  tahun 2018 oleh
Pusat Penelitian dan Pengembangan  Geologi  Kelautan  (PPPGL) menggunakan  Kapal  Riset  GEOMARIN  III dengan  lokasi  penelitian  berada  di  Perairan Waipoga,  Papua. Tiga  lintasan  seismik  yaitu lintasan C12, C21 dan L18 diolah lebih lanjut menggunakan aplikasi ProMAX untuk membandingkan  hasil  penampang  seismik refleksi dengan penerapan metode dekonvolusi  prediktif  dan  SCD,  serta membuktikan bahwa metode SCD memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam meningkatkan  resolusi  temporal  penampang seismik.  Peta  lokasi  dan  lintasan  yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.2. Dekonvolusi Prediktif
Dekonvolusi  prediktif  adalah  salah satu jenis dekonvolusi yang dapat memprediksi  tras  seismik  yang  mengandung multipel periode pendek kemudian dihilangkan. Apabila multipel periode pendek  berhasil  dihilangkan  dan  derau berhasil  ditekan,  maka  hal  ini  dapat meningkatkan  resolusi  temporal  penampang seismik (Romauli et al., 2016). Terdapat dua parameter penting dalam dekonvolusi prediktif  yaitu prediction  distance dan operator length. Penentuan parameter prediction  distance dan operator  length dengan  benar  dapat  menghilangkan  multipel periode  pendek  secara  maksimal  (Chintia et al., 2017).  Penentuan  kedua  parameter tersebut dilakukan melalui analisis
Gambar 1.  Peta garis seismik di Perairan Waipoga, Papua.
Figure 1.   Seismic line map in Waipoga Waters, Papua.
autokorelasi.  Autokorelasi  adalah  suatu proses  korelasi  bentuk  gelombang  terhadap dirinya sendiri, yang berguna untuk identifikasi  sinyal  refleksi  yang  berulang secara  teratur  atau  multipel  (Kearey et  al., 2002).

## 2.3. Surface Consistent Deconvolution
(SCD) Surface  Consistent  Deconvolution (SCD)  adalah  salah  satu  jenis  dekonvolusi yang  dapat  mendekomposisikan wavelet seismik  menjadi  sumber,  penerima ,  offset, dan midpoint (Montana et  al., 2006).
Berdasarkan  4  faktor  terkait  SCD  yaitu sumber,  penerima, offset dan midpoint didapatkan  perumusan  SCD  sebagai  berikut (Taner & Koehler, 1981).
) ... (1)
Tras  seismik  dapat  diilustrasikan  pada Gambar  2  yang  merupakan  hasil  dari konvolusi  4  komponen,  yaitu  sumber  (s), penerima  (r), offset (x), dan midpoint (h) (Montana et al., 2006).
Gambar 2.  Model  dekonvolusi  permukaan yang konsisten untuk jejak seismik (Montana et al., 2006). Figure 2.  Surface  consistent  deconvolution model  for  the  seismic  trace (Montana et al., 2006).

## 2.4. Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  meliputi prapemrosesan dan pemrosesan data seismik. Tahapan  prapemrosesan  meliputi input  data, geometry, trace edit, true amplitude recovery dan denoising, surface wave attenuation, dan dekonvolusi . Tahapan  pemrosesan  meliputi F-K  filtering ,  analisis  kecepatan, stacking, Surface Related Multiple Elimination (SRME) dan migrasi. Proses pengolahan data penelitian dilakukan dengan mengikuti tahapan yang ada pada Gambar 3.
Prapemrosesan  data  diawali  dengan proses input data dengan lintasan yang sudah ditentukan  ke  dalam  perangkat lunak ProMAX.  Data  seismik  yang  digunakan memiliki  format  yang  sesuai  dengan  standar Society  of  Exploration  Geophysicists (SEG) , yaitu  format  SEG-D.  Data  seismik  tersebut kemudian  dilakukan  proses demultiplex. Selanjutnya,  dilakukan  proses  geometri dengan  memasukkan  parameter  akuisisi  data meliputi shot  point,  shot  interval,  group interval , active  channel, near/minimum offset , nominal  source  depth , nominal receiver  depth, dan sail  line  azimuth ke dalam  data  yang  sedang  diolah  pada
perangkat  lunak  ProMAX.  Parameter  yang digunakan  pada  tahapan geometry dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Tahapan  ketiga  yaitu trace  edit yang  memiliki  tujuan  untuk menghilangkan tras seismik  yang  buruk atau data  yang  tidak  diinginkan. Trace  edit dilakukan  dengan  melakukan trace  muting, trace  length dan bandpas filtering .  Tahapan keempat  yaitu  proses True  Amplitude Recovery (TAR) dan denoising untuk mengembalikan  energi  yang  hilang  dan memperkuat  sinyal  seismik,  sehingga  data seismik  yang  dihasilkan  menjadi  lebih  jelas. Proses  TAR  tidak  hanya  memperkuat  sinyal seismik,  tapi  juga  memperkuat  derau . Oleh sebab  itu  perlu  dilakukan surface  wave attenuation untuk menghilangkan atau melemahkan  gelombang  permukaan  pada data seismik.
Tahapan  selanjutnya  yaitu  proses dekonvolusi,  yang  dalam  penelitian  ini menggunakan  dekonvolusi  prediktif  dan SCD . Dekonvolusi prediktif dilakukan dengan  menganalisis  autokorelasi  sehingga didapatkan parameter prediction distance dan operator length. Surface consistent deconvolution dilakukan dengan
Gambar 3.  Diagram alir pengolahan data seismik. Figure 3.   Flow chart of seismic data processing.
Tabel 1.  Parameter akuisisi garis data seismik lapangan C12, C21 dan L18. Table 1.  Acquisition parameters of field seismic data line C12, C21 and L18.
Acquisition parameters Unit C12 C21 L18 Shot Point - 840 894 2945 Shot Interval m 25 25 25 Group Interval m 12.5 12.5 12.5 Active Channel - 1-120 1-120 1-120 Near/Minimum Offset m 75 75 75 Nominal Source Depth m 8 8 8 Nominal Receiver Depth m 9 9 9 Sail Line Azimuth 0 0 180 270
mendekomposisikan wavelet seismik menjadi sumber, penerima , offset, dan midpoint . Selanjutnya  dilakukan  pemrosesan data  seismik  yang  terdiri  dari  F-K filtering, analisis  kecepatan, stacking, SRME , dan migrasi.  F-K filtering digunakan  untuk memisahkan  derau  dan  sinyal  data  seismik dalam domain frekuensi dan domain bilangan gelombang (Panjaitan et al., 2019). Kemudian  dilakukan  analisis  kecepatan untuk  memperoleh  informasi  nilai  kecepatan yang  akan  digunakan  dalam  proses stacking dan  migrasi. Metode analisis kecepatan  yang digunakan  yaitu  metode semblance. Tahapan pengolahan  data  berikutnya  yaitu stacking untuk menggabungkan tras seismik berdasarkan  CDP  menjadi  satu  penampang seismik.  Kemudian  dilakukan  SRME  untuk menghilangkan  multipel yang  ada  pada penampang  seismik.  Tahapan  terakhir  yaitu migrasi yang dilakukan untuk mengembalikan posisi reflektor pada kedalaman  dan  kemiringan  sebenarnya. Proses  migrasi  yang  digunakan  ini  yaitu migrasi Kirchhoff.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Dekonvolusi
Dekonvolusi  diterapkan  pada  data seismik  untuk  memampatkan wavelet dan menghilangkan  multipel periode  pendek yang  ada  sehingga  dapat  meningkatkan resolusi temporal penampang seismik (Yilmaz,  2001).  Multipel periode  pendek
adalah  salah  satu  jenis  multipel  yang tergambarkan dekat dengan sinyal gelombang  primer,  hal  ini  dikarenakan multipel  tersebut  memiliki  waktu  tiba gelombang yang terlambat sedikit dari waktu tiba  sinyal  gelombang  primer  (Andradit et al., 2018). Gambar 4a menunjukkan penampang  seismik  sebelum  dekonvolusi, Gambar  4b  sesudah  dekonvolusi  prediktif dan  Gambar  4c  sesudah  SCD  pada  lintasan C12  yang  telah  diperbesar.  Lingkaran berwarna hitam pada Gambar 4 menunjukkan multipel  periode  pendek  yang  terlihat  jelas pada  TWT  200-300  ms  penampang  seismik sebelum  dekonvolusi  (Gambar  4a)  dan berhasil dihilangkan pada penampang seismik  menggunakan  metode  dekonvolusi prediktif (Gambar 4b) dan SCD (Gambar 4c). Penampang  seismik  yang  telah  diperbesar menunjukkan  hasil  bahwa  metode  SCD memiliki wavelet dengan  bentuk  yang  lebih mampat daripada metode dekonvolusi prediktif.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada kotak  berwarna  hitam  Gambar  4  pada wavelet TWT  400-450  ms.  Penampang seismik  yang  didapatkan  dari  metode  SCD memiliki wavelet yang  lebih  termampatkan dengan  baik,  karena  metode  ini  mampu melakukan analisis autokorelasi dan mendekomposisikan data menjadi 4
komponen  (sumber,  penerima, offset dan midpoint ) (Millar & Bancroft, 2006).
Penampang seismik setelah dekonvolusi  prediktif  (Gambar  5a)  jika dibandingkan dengan penampang seismik
Gambar 4.  Tampilan  zoom  pada  baris  C12  sebelum  dekonvolusi  (a),  setelah  dekonvolusi prediktif (b) dan setelah SCD (c). Lingkaran hitam menunjukkan kelipatan jangka pendek  yang  berhasil  dihapus.  Kotak  hitam  menunjukkan  perbandingan  wavelet terkompresi.
Figure 4.   Zoom  view  in  line  C12  before  deconvolution  (a),  after  predictive  deconvolution (b)  and  after  SCD  (c).  Black  circle  shows  the  short-period  multiple  that  was successfully  removed.  Black  box  shows  the  comparison  of  compressed  wavelet.
setelah SCD  (Gambar 5b) pada  lintasan C21 menunjukkan  hasil  penerapan  SCD  lebih mampu  dalam  memampatkan wavelet. Hal tersebut terlihat jelas pada TWT 200-300 ms dalam kotak berwarna  hitam  Gambar 5 yang menunjukkan wavelet pada  penampang  SCD lebih  mampat.  Pada  lintasan  C21  tidak terdapat  multipel periode  pendek . Hal  ini dikarenakan  tidak  adanya  multipel periode pendek  yang  terekam  oleh  penerima  selama akuisisi  data.  Gambar  6a  menunjukkan penampang  seismik  sebelum  dilakukan dekonvolusi,  sedangkan  Gambar  6b setelah dilakukan  dekonvolusi  prediktif  dan  Gambar 6c setelah  dilakukan  SCD  pada  lintasan  L18 yang telah diperbesar. Lintasan L18
terdeteksi mempunyai multipel periode pendek . Lingkaran  berwarna  hitam  pada Gambar  6  menunjukkan  multipel periode pendek  yang  terlihat  jelas  pada  TWT  300- 1500  ms  penampang  seismik  sebelum dekonvolusi  (Gambar  6a)  dan  berhasil dihilangkan pada penampang seismik menggunakan  metode  dekonvolusi  prediktif (Gambar  6b)  dan  SCD  (Gambar  6c).  Selain itu,  metode  SCD  juga  lebih  mampu memampatkan wavelet dibandingkan  dengan metode dekonvolusi prediktif. Kotak berwarna  hitam  pada  Gambar  6  di  bawah menunjukkan wavelet seismik  pada  TWT 200-300  ms  yang  lebih  mampat  dengan menggunakan metode SCD.
Gambar 5.  Tampilan zoom pada garis C21 setelah dekonvolusi prediktif (a) dan setelah SCD (b). Kotak hitam menunjukkan perbandingan wavelet terkompresi.
Figure 5.   Zoom view in line C21 after predictive deconvolution (a) and after SCD (b). Black box shows the comparison of compressed wavelet.
Gambar  6.  Tampilan  zoom  pada  garis  L18  sebelum  dekonvolusi  (a),  setelah  dekonvolusi prediktif (b), dan setelah SCD (c). Lingkaran hitam menunjukkan kelipatan jangka pendek  yang  berhasil  dihapus.  Kotak  hitam  menunjukkan  perbandingan  wavelet terkompresi.
Figure 6.   Zoom  view  in  line  L18  before  deconvolution  (a),  after  predictive  deconvolution (b),  and  after  SCD  (c).  Black  circle  shows  the  short-period  multiple  that  was successfully removed. Black box shows the comparison of compressed wavelet.

## 3.2. Analisis Hasil Akhir Penampang Seismik
Langkah  terakhir  dalam  pengolahan data seismik adalah migrasi untuk memperoleh  penampang  seismik  yang  lebih baik. Keluaran hasil migrasi dengan dekonvolusi  prediktif  dan  migrasi dengan SCD  kemudian  dilakukan  proses  konversi dari  domain  waktu  ke  domain  kedalaman. Secara umum, penampang seismik yang telah dimigrasi  menunjukkan  peningkatan  kualitas dengan  kontinuitas  lapisan  yang  lebih  baik dan reflektor yang lebih tajam akibat difraksi gelombang  yang  tereduksi  (Sidiq et  al., 2019).
Penampang  seismik  setelah  migrasi dengan  dekonvolusi  prediktif  dan  setelah migrasi  dengan  SCD  ditunjukkan  oleh
Gambar 7a dan Gambar 7b. Hasil penampang seismik  dengan  migrasi  menggunakan  SCD menunjukkan  kontinuitas  lapisan  yang  lebih baik  daripada  hasil  penampang  migrasi dengan  menggunakan  dekonvolusi  prediktif. Kotak  berwarna  hitam  pada  Gambar  7 menunjukkan kontinuitas lapisan, hasil migrasi  dengan  metode  SCD  memiliki kontinuitas  yang  lebih  baik  dan  lebih  tegas. Hal  tersebut  sesuai  dengan  menurut  Prakash et al. (1998) bahwa hasil akhir menggunakan SCD  mampu  menghasilkan  penampang seismik  dengan  kontinuitas  lapisan  yang lebih  baik.  Kontinuitas  lapisan  yang  lebih baik  memberikan  interpretasi  yang  lebih akurat  sesuai  dengan  keadaan  geologi  yang sebenarnya (Nainggolan & Setiady, 2017).
(a)
(b)
Gambar 7.  Hasil migrasi sejalan C12 dengan dekonvolusi prediktif (a) dan dengan SCD (b).

## Kotak hitam menunjukkan perbandingan kontinuitas reflektor.
Figure 7.   Migration results in line C12 with predictive deconvolution (a) and with SCD (b).
Black box shows the comparison of continuity of the reflector.
Gambar  8a  menunjukkan  penampang seismik  setelah  dilakukan  migrasi  dengan dekonvolusi prediktif, sedangkan  Gambar 8b menunjukkan  penampang  seismik  setelah dilakukan migrasi dengan SCD pada lintasan C21. Migrasi dengan SCD memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan migrasi dengan dekonvolusi prediktif. Hal tersebut ditunjukkan  dengan  lingkaran  berwarna
hitam,  reflektor  pada  migrasi  menggunakan SCD  terlihat  lebih  tajam  dan  memiliki kontinuitas  yang  lebih.  Selain  itu,  migrasi menggunakan  SCD  juga  lebih  mampu mempertajam  reflektor  yang  ada  pada penampang  seismik.  Kotak  berwarna  hitam menunjukkan  reflektor  penampang  seismik yang dipertajam dengan migrasi menggunakan SCD.
(a)
(b)
Gambar 8.  Hasil migrasi sejalan C21 dengan dekonvolusi prediktif (a) dan dengan SCD (b). Kotak  hitam  menunjukkan  perbandingan  mengasah  reflektor.  Lingkaran  hitam menunjukkan perbandingan kontinuitas reflektor.
Figure 8.   Migration results in line C21 with predictive deconvolution (a) and with SCD (b).
Black box shows the comparison of sharpened of the reflector. Black circle shows the comparison of continuity of the reflector.
Gambar  9a  menunjukkan  penampang seismik  sebelum  dilakukan  migrasi,  Gambar 9b setelah dilakukan migrasi dengan dekonvolusi prediktif, dan Gambar 9c setelah dilakukan migrasi dengan SCD pada lintasan L18.  Lintasan  L18  diakuisisi  pada  topografi yang  cenderung  curam.  Hal  ini  disebabkan oleh semakin bertambahnya kedalaman dasar perairan  tersebut.  Lintasan  L18  terdeteksi memiliki  multipel  periode  panjang . Multipel periode  panjang adalah  salah  satu  jenis multipel  yang  tergambarkan  jauh  dengan sinyal gelombang primer, hal ini dikarenakan multipel periode panjang memiliki waktu tiba gelombang  yang  lebih  besar  dari  waktu  tiba sinyal  gelombang  primer  (Andradit et  al., 2018).  Metode  SRME  diterapkan  pada
masing-masing penampang seismik dekonvolusi  prediktif  dan  SCD  untuk menghilangkan  multipel  periode  panjang . Kotak  berwarna  hitam  pada  Gambar  9 menunjukkan  multipel  periode  panjang  yang berhasil  dihilangkan  dengan  menerapkan SRME pada penampang seismik dekonvolusi prediktif  dan  SCD.  Selain  itu,  penampang seismik  dengan  migrasi  menggunakan  SCD menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  daripada migrasi  menggunakan  dekonvolusi  prediktif. Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  lingkaran berwarna hitam Gambar 9 yang menunjukkan  migrasi  dengan  menggunakan SCD memiliki kontinuitas lapisan yang lebih baik.
(a)
(b)
(c)
Gambar 9. Hasil migrasi sejalan L18 dengan dekonvolusi prediktif sebelum migrasi (a), hasil migrasi  dengan  dekonvolusi  prediktif  (b)  dan  hasil  migrasi  dengan  SCD  (c). Lingkaran  hitam  menunjukkan  perbandingan  kontinuitas  reflektor.  Kotak  hitam menunjukkan kelipatan jangka panjang yang berhasil dihapus.
Figure 9.  Migration  results  in  line  L18  with  predictive  deconvolution  before  migration  (a), migration results with predictive deconvolution (b) and migration results with SCD (c).  Black  circle  shows  the  comparison  of  continuity  of  the  reflector.  Black  box shows the long-period multiple that was successfully removed.

## IV. KESIMPULAN
Analisis  penampang  seismik  hasil penerapan dekonvolusi menunjukkan metode SCD  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dalam  memampatkan wavelet dibandingkan metode dekonvolusi prediktif . Kedua metode dekonvolusi  tersebut  mampu  menghilangkan multipel periode  pendek  yang  terdapat  pada penampang seismik. Pada penampang seismik  hasil  migrasi,  penerapan  migrasi menggunakan  SCD  memberikan  hasil  yang lebih  baik  dalam  meningkatkan  kontinuitas lapisan dan mempertajam reflektor dibandingkan migrasi menggunakan dekonvolusi  prediktif.  Selain  itu,  penerapan SRME pada kedua metode dekonvolusi dapat menghilangkan  multipel  periode  panjang yang  terdapat  pada  penampang  seismik. Penerapan  metode  SCD  terbukti  lebih  baik dalam meningkatkan resolusi temporal penampang seismik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Geologi  Kelautan  (PPPGL)  Bandung  atas izin  penggunaan  data  dan  fasilitas  selama penelitian  hingga  penelitian  ini  dapat terselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Andradit,  F.H.,  D.D.  Warnana,  &  S.F Syaifuddin.  2018.  Eliminasi  efek multiple  pada  data  seismik  laut dangkal  menggunakan  metode  2D surface  related  multiple  elimination (2D  SRME). J.  Teknik  ITS, 7(1):  39-
42.
https://doi.org/10.12962/j23373539.v 7i1.29621
Arifudin,  A.,  I.  Sota,  &  S.S.  Siregar.  2015. Supresi  multipel  pada  data  seismik laut  dengan  metode  dekonvolusi
prediktif  dan  radon  demultipel .  J. Fisika Flux, 12(2): 100-108. https://doi.org/10.20527/flux.v12i2.26 10
Chopra,  S.  &  J.P.  Castagna.  2014.  Avo Investigations.  In: Geophysics  Series, Volume  16.  Society  of  Exploration Geophysicists. 304 p. https://doi.org/10.1190/1.9781560803 201
Chintia,  B.,  O.  Ivansyah,  &  J.  Sampurno. 2017.  Analisis  parameter  gap  dalam tahapan  dekonvolusi  prediktif  guna mereduksi  short  period  multiple  dan meningkatkan s/n ratio pada
pengolahan  data  seismik  refleksi  2D marine. J. Positron, 7(1): 25-33. https://doi.org/10.26418/positron.v7i1
.20783
Kearey,  P.,  M.  Brooks,  &  I.  Hill.  2002.  An introduction
to geophysical exploration.  Third  Edition.  Wiley- Blackwell. 272 p. https://doi.org/10.1029/2003eo12000 5 Panjaitan, R.J.T., E. Agustine, Y. Rosandi, & T.B.  Nainggolan.  2019.  FK-filter  and radon transform methods comparative study  on  2D  pre-stack  migration gather  of  Kangean  Waters  data. IOP Conference Series: Earth and
Environment Science, 311(1): 1-6. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/311/1/012060
Prakash,  A.,  V.  Singh,  U.C.  Saxena,  &  G. Sen. 1998. Impact of surface consistent  deconvolution  on  wavelet stability and seismic attributes: a case study. J. Geohorizons , 3(2): 1-7. https://doi.org/10.3997/2214- 4609.201408304
Romauli,  A.,  H.M.  Manik,  &  Subarsyah. 2016.  Penerapan  dekonvolusi  spiking dan  dekonvolusi  prediktif  pada  data seismik  multichannel  2D  di  Laut Flores. J.  Teknologi  Perikanan  dan Kelautan , 7(2): 153-162.
https://doi.org/10.24319/jtpk.7.153- 162
Millar,  J.  &  J.C.  Bancroft.  2006.  Long wavelength  solutions  to  the  surface consistent  equations. SEG  Technical Program  Expanded  Abstracts ,  1:
3091–3094.
https://doi.org/10.1190/1.2370169
Montana,  C.A.,  G.F.  Margrave,  &  D.C.
Henley. 2006. Surface-consistent gabor deconvolution.
CREWES
Research Report, 18: 7-18. https://www.crewes.org/ForOurSpons ors/ResearchReports/2006/2006- 19.pdf Nainggolan,  T.B.  &  D.  Setiady.  2017. Practical  implementation  of  multiple attenuation methods on 2D deepwater seismic  data:  Seram  Sea  Case  study. Bulletin  of  the  Marine  Geology , 32(1): 11-22. https://doi.org/10.32693/bomg.32.1.2 017.365 Sidiq, A.P., H.M. Manik, & T.B.
Nainggolan.  2019.  Studi  komparasi metode migrasi seismik dalam mengkarakterisasi  reservoir  migas  di
Blok Kangean, Laut Bali
menggunakan inversi impedansi akustik  berbasis  model. J.  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis, 11(1):
205-219.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v11i1.23 028
Taner,  M.T.  &  F.  Koehler.  1981.  Surface consistent  corrections. J . Geophysics,
46(1): 17-22.
https://doi.org/10.1190/1.1441133
Yilmaz,  Ö.  2001.  Noise  and  multiple attenuation.  in  seismic  data  analysis. Chapter  6.  Society  of  Exploration Geophysicists. 837-1000 pp. https://doi.org/10.1190/1.9781560801 580
Received  :   04 December 2020 Reviewed :   23 December 2020 Accepted  :  18 April 2021