Analisis Kualitas Data Magnetotelurik Berdasarkan Parameter Koherensi Studi Kasus: Data Magnetotelurik Di Daerah Bandung, Jawa Barat
G.M. Lucki Junursyah 1), Agus Prabowo 2,a) dan, Wahyu Hidayat 3)
1) Pusat Survei Geologi, Jl. Diponegoro No. 57 Bandung Jawa Barat
2) Teknik Geofisika, Fakultas Teknologi Mineral, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta, Jl. Pajajaran Condongcatur Depok Sleman DI Yogyakarta 55285
3) Teknik Geofisika, Institut Teknologi Bandung, FTTM, Jl. Ganesha No. 10 Bandung Jawa Barat
a) Email korespondensi: agsprbowo74@gmail.com

## ABSTRAK
Magnetotelurik  atau  dikenal  dengan  MT  merupakan  metode  geofisika  pasif  yang  mengukur  variasi  medan elektromagnetik  alami  bumi  untuk  menyelediki  struktur  bawah  permukaan  bumi  pada  kedalaman  10  meter  sampai  10 kilometer berdasarkan sifat resistivitas bawah permukaan. Kualitas data merupakan suatu kunci untuk mendapatkan hasil interpretasi  yang  baik.  Permasalahan  utama  dari  data  magnetotelurik  adalah  pengaruh noise reguler  yang  dapat mempengaruhi signal to noise ratio . Noise koheren umumnya dijumpai di daerah pengukuran yang dekat dengan sumber noise seperti  instalasi  listrik  rumah  tangga  atau Saluran Udara Tegangan Ekstra Tinggi (SUTET). Untuk  mengatasinya perlu dilakukan kajian analisis data berdasarkan parameter koherensi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan reduksi noise menggunakan teknik akuisisi dan pengolahan data.  Penelitian ini memanfaatkan data pengukuran di daerah padat penduduk  di  Kota  Bandung  Jawa  Barat  dengan  jumlah  25  titik  pengukuran.  Untuk  meningkatkan S/N ratio ( Signal  to Noise ratio ) dilakukan beberapa treatment data yaitu dengan menggunakan robust , time series, dan edit XPR. Hasil dari pengolahan  tersebut  terbukti  dapat  menaikan  nilai  koherensi  pada  setiap  titik  pengukuran  dengan  rata-rata  nilai koherensi  dari  65.32%  menjadi  rata-rata  nilai  83.85%  atau  mengalami  kenaikan  sebesar  18.54%.  Penelitian  ini membuktikan  bahwa  metode  MT  dapat  dilakukan  pada  daerah  perkotaan  yang  biasanya  mempunyai  banyak noise dengan  meningkatkan  kualitas  data  MT,  dengan  cara  mereduksi noise yang  terekam  pada  pengukuran  untuk menigkatkan kulaitas data MT. Kualitas data MT yang baik mampu merepresentasikan keadaan bawah permukaan yang hampir mirip dengan sebenarnya.
Kata Kunci: Koherensi; magnetotelurik; noise ; perkotaan; signal

## ABSTRACT
Magnetotellurics,  also  known  as  MT,  is  a  passive  geophysical  method  that  measures  variations  in  the  Earth's  natural electromagnetic field to investigate subsurface structures in the depth of 10 meters to 10 kilometers based on resistivity value.  Good  data  quality  is  a  key in  rsulting  good  interpretation. The  main  problem  with  magnetotellurics  data  is the influence of coherent noise which can affect the signal ratio. Reguler noise is generally found in the measurement area close to noise sources such as household electrical installations or Extra High Voltage Air Ducts (SUTET). To overcome this,  it  is  necessary  to  analysis  the  data  based  on  coherence  parameters.  This  study  aimed  to  conduct  noise  reduction using  techniques  of  data  acquisition  and  data  processing.  This  study  utilizes  measurement  data  in  densely  populated areas  in  Bandung  City,  West  Java  with  a  total  of  25  measurement  points.  To  increase  the  S  /  N  ratio,  several  data treatments  were  carried  out  by  using  robust,  time  series,  and  edit  XPR.  The  results  of  this  processing  are  proven  to increase  the  coherence  value  at  each  measurement  point  with  an  average  coherence  value  of  65.32%  to  an  average value of 83.85% or an increase of 18.54% .This study proves that the MT method can be carried out in urban areas that usually  have  a  lot  of  noise  by  increasing  the  quality  of  MT  data,  by  reducing  the  noise  recorded  in  measurements  to increase the quality of MT data. MT good quality data that is able to represent to subsurface that is almost similar to the real.

## Keywords: Coherence; magnetotelluric; noise; signal; urban

## I. PENDAHULUAN
Metode Magnetotelurik  (MT) merupakan metode geofisika pasif yang mengukur variasi  medan elektromagnetik alami bumi  untuk  menyelediki  struktur  bawah  permukaan  bumi  pada  kedalaman  10  meter  sampai  10  kilometer  berdasarkan sifat  resistivitas  elektrik  bawah  permukaan  (Vozoff,  1990).  Metode  MT  adalah  teknik  elektromagnetik  pasif  yang melibatkan pengukuran fluktuasi medan listrik ( E) dan medan magnet ( B ). Terdapat dua jenis sumber pada metode ini, yaitu  petir  sebagai  sumber  frekuensi  tinggi  lebih dari  1  Hz  dan  badai  matahari  (aktivitas  matahari  yang  menyebabkan adanya  gelombang  elektromagnetik)  sebagai  sumber  dengan  frekuensi  rendah  kurang  dari  1  Hz,  metode  MT menghasilkan frekuensi 10 4 hingga 10 -4 Hz (Unsworth, 2016). Rentang frekuensi yang begitu panjang, pengukuran MT seringkali  terdapat  gangguan  sinyal  data ( noise )  pada  frekuensi  tertentu  (Vozoff,  1990). Noise yang  muncul  pada  data
JMEL, Volume 4 Nomor 2, 2020 79
MT  dapat  dikategorikan  berdasarkan  pengaruhnya  dalam  waktu  tertentu  yaitu regular  noise dan irregular  noise (Unsworth, 2016). Regular noise merupakan noise yang muncul pada rentang frekuensi tertentu seperti power line noise . Powerline noise timbul akibat sistem transmisi dan distribusi arus listrik rumah tangga dari PLN memiliki frekuensi 50 Hz. Irregular noise adalah noise yang tidak mengikuti trend data pada domain waktu seperti spike noise . Irregular noise dapat  muncul  dari  pergerakan  kendaraan  yang  menghasilkan noise medan  magnet  akibat  vibrasi  yang  dirambatkan melalui tanah (Vozoff, 1990). Vibrasi ini dapat menggetarkan koil sensor magnetik yang dapat berpotensi merubah flux magnetik  yang  melewati  koil.  Gangguan  semacam  ini  juga  dapat  terjadi  akibat  adanya  aktivitas  alam  angin  dan  badai yang menggerakan batang pohon yang kemudian menimbulkan efek vibrasi.
Daerah  Bandung  merupakan  daerah  daerah  perkotaan  yang  banyak  mengandung  noise  jika  dilakukan  pengukuran menggunakan  metode  MT.    Survei  metode  MT  pada  daerah  perkotaan  akan  mengalami  kesulitan  dalam  proses pengambilan data karena terpanguruh oleh noise regular dan ireguler . Penelitian ini bertujuan untuk melakukan reduksi noise menggunakan  teknik  akuisisi  dan  pengolahan  data.  Pada  penelitian  ini  noise  yang  akan  di  reduksi  adalah  noise regular, reduksi noise dilakukan untuk meningkatkan kualitas data MT. Kualitas data MT yang baik dengan parameter koherensi akan lebih merepresentasikan keadaan bawah permukaan yang sebenarnya. Penelitian ini menggunakan acuan yaitu parameter koherensi, dimana memiliki  rentang nilai  0 sampai 1, angka 1 menunjukkan kualitas data yang sangat baik (Mwakirani, 2012). Untuk melihat data yang baik secara kuantitatif digunakan nilai acuan minimal koherensi 0.75 (Junursyah, 2016).

## II. METODE
Penelitian menggunakan data pengukuran 25 titik di Kota Bandung, Jawa Barat. Sebaran titik – titik pengukuran dapat dilihat  pada Gambar  1 .  Pengukuran  dilakukan  oleh  Tim  Survei  MT  Pusat  Survei  Geologi,  Bandung  dengan  rentang waktu pengukuran dari tahun 2013 sampai 2016.
Gambar 1 . Desain Survei Pengukuran MT (DEMNAS, 2019)
Data yang digunakan adalah data dari hasil pengukuran menggunakan alat MTU-5A (Phoenix Geophysics) dengan file ekstensi berupa : AMT*.TBL,AMT*.TS2,AMT*.TS3, AMT*.TS4, MT*.TBL, MT*TS3, MT*.TS4, MT*.TS5. Tahapan Proses penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Diagram alir Pengolahan
Distorsi  sinyal  atau  gangguan  akibat  benda  benda  sekitar  mengakibatkan noise .  Untuk  menghasilkan  data  yang  baik diperlukan pengolahan dan analisis data yang mumpuni, Terdapat beberapa cara untuk meningkatkan kualitas data MT yaitu  dengan robust ,  analisis time  series ,  dan  seleksi cross  power (XPR).  Koherensi  sinyal  merupakan  bilangan  nyata berdimensi dengan nilai 0 ≤ ψ ≤ 1. Koherensi sinyal dinyatakan sebagai rasio spektral yang terdiri dari kolerasi spektrum medan listrik dan medan magnet <E*H> (dengan * merupakan konjungasi kompleks) yang digunakan untuk menghitung fungsi transfer, dibagi dua auto power spectrum yang dapat dilihat pada Persamaan 1 .
(1)
Robust  processing adalah  teknik  pemrosesan  statistik  yang  menggunakan  bobot  iterative  dari  residual  untuk mengidentifikasi  dan  menghapus  data  yang  menyimpang  oleh noise  non-Gaussian . Robust  processing menggunakan beberapa  pengukuran  dari departure suatu  kontribusi  individual  dari  rata-rata  unuk  merendahkan  bobot outliers pada iterasi  selanjutnya  (Simpson  &  Bahr,  2005).  Proses  ini  berguna  untuk  mendeteksi  outliers. Outliers adalah  data  yang memiliki  nilai  yang  jauh  dari  nilai  keseluruhan  sehingga  data  tersebut  diberikan  pembobotan  yang  lebih  kecil  secara iteratif. Fungsi yang digunakan dalam proses pembobotan yaitu fungsi pembobot bisquare . Bentuk dari fungsi pembobot bisquare dapat dilihat pada Persamaan 2 (Muddasir. dkk, 2016).
(2)
Dalam proses robust terdapat 3 macam parameter cross power yang digunakan diantaranya :
1. No  Weight (NW),  yang  memberikan  pembobotan  yang  sama  pada  setiap  frekuensi,  bisa  disebut  RAW  data (data lapangan).
2. Rho Variance (RV) memberikan pembobotan yang besar pada data tahanan jenis pada data MT yang memiliki cuplikan sebanyak nilai cross power yang diinginkan.
3. Ordinary Coherence (OC), pembobotan besar akan diberikan pada frekuensi yang memilik koherensi yang baik diantara komponen H dan E.
Analisis time series adalah proses untuk mereduksi noise dengan menganalisis sinyal koheren terhadap waktu dan juga memotong waktu yang terpengaruh noise tersebut. Data MT terdiri dari 3 rentang frekuensi yaitu TS3 (40-320 Hz), TS4
(5.6-33 Hz) dan TS5 (0.00034-4.7 Hz). Pada TS3 dan TS4 memilik frekuensi  yang tinggi (dekat permukaan) sehingga berisi data/sinyal yang diinginkan sedangkan TS5 berisi noise dengan sumber yang kuat ( Gambar 3 ).
Gambar 3 . Analisis Sinyal pada TS5 Stasiun BG 03 (TS Viewer)
Seleksi Crosspower (XPR)  bertujuan  untuk    nilai  koherensi  memilih  titik  bobot  pada  setiap  frekuensi  dengan memperhatikan perubahan kurva dan nilai pembobotan pada grafik tahanan jenis semu dan fasa.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengolahan robust merupakan  tahapan  awal  dalam  pengolahan  data  MT. Gambar  4 menunjukkan  proses pengolahan robust dengan rho variance .
(a) (b)
Gambar 4. a.) Grafik apparentresistivity magnitude dan phase yang merupakan RAW data (NW) ; b) Grafik apparentresistivity magnitude dan phase yang Sudah dilakukan pengolahan robust (RV)
Dalam analisis secara kualitatif dapat  dilihat dengan perubahan dari  grafik yang setelah dilakukan pengolahan menjadi lebih smooth dibandingkan  dengan  data  awalnya  (NW).  Dilihat  dari  kotak  yang  ditandai  dengan  garis  merah  yang merupakan terjadinya perubahan yang signifikan, jika dilihat dari grafik mendapatkan kenaikan yang lebih smooth . Jika dilihat dari analisis kuantitatif  yang ditunjukkan dengan tabel  1 (Lampiran), dapat dilihat kenaikan nilai  koherensi  dari RAW data  (NW)  ke RV .  67.66%  merupakan  data  awal  (NW)  pada  stasiun  ini  yang  kemudian  dilakukan  pengolahan robust dengan  parameter  RV  menjadi  74.15%.  Karena  pada  stasiun  ini  data  koherensi  belum  menunjukkan  data  yang baik (75%) maka dilanjutkan dengan pengolahan timeseries.
JMEL, Volume 4 Nomor 2, 2020
Gambar 5. Proses analisa time series
Pada  proses time  series dilakukan  dengan  cara  memotong  sinyal  yang  terkena noise koheren.  Contohnya  yaitu  pada rentang waktu pengukuran dari jam 11:00 WIB sampai 23:00 WIB dipotong waktu selama 1 jam 55 menit karena pada rentang waktu  tersebut  terdapat noise yang ditunjukkan pada kotak merah pada Gambar 5 . Acuan perpotongan sinyal ini  berdasarkan  TS5  yang  ditunjukkan  pada  titik warna  biru  maka  pada  rentang  waktu  tersebut  TS4  dan  TS3  pun  iku terkena noise koheren dan data direduksi.
Gambar 6. Grafik appparent resistivity ; a) Grafik No Weight(NW) ; b) Grafik robust ho variance (RV); c) Grafik t ime tsries ; d) Grafik e dit XPR
JMEL, Volume 4 Nomor 2, 2020 83
Berdasarkan  pada Gambar  6(c) dilihat  dari  analisis  kualitatif  perubahan  grafik apparent  resistivity terhadap Gambar 6(b) dan 6(a) terjadi  perubahan,  grafik  menjadi  lebih smooth jika  dibandingkan  dengan  sebelumnya  dan  dilihat  dari Tabel  1 ,  nilai  dari  koherensi  naik  menjadi  78.47%,  naik  4.32%.  Hal  ini  menunjukkan  proses time  series berhasil menaikkan  nilai  koherensi  dari  yang  dibawah  75%  menjadi  >75%.  Akhir  dari  pengolahan  ini  adalah  menggunakan proses edit XPR untuk lebih mendapatkan data yang lebih baik. Dari analisa kualitatif berdasarkan perubahan dari grafik a pparen  tresistivity pada Gambar  6 ,  ditunjukkan  perubahan  yang  semakin smooth dan  bagus  pada  setiap  pengolahan sampai proses edit XPR. Berdasarkan pada Tabel 1 , analisisa kuantitatif menunjukkan kenaikan nilai koherensi dari data awal ( RAW data) sebesar 67.66 % sampai 81.03% dan kenaikan koherensi sebesar 13.37%.
Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  pengukuran  metode  Magnetotelurik  yang  dilakukan  di  tengah  kota  Bandung yang  mempunyai  banyak noise .  Nilai  koherensi  yang  didapat  rata  -  rata  83.85%  yang  menunjukan  bahwa  data  yang dihasilkan dapat diolah lebih lanjut untuk mendapatkan gambaran bawah permukaan. Kenaikan nilai koherensi terbesar terjadi  pada  stasiun  BG13  dimana  nilai  koherensi  dari  RAW  data  (NW)  46.06%  naik  menjadi  79.03%  dan  kenaikan terkecil pada stasiun BG17 dengan nilai koherensi RAW data (NW) 81.91% menjadi 89.14%.
Tabel 1. Hasil Pengolahan Data Magnetotelurik (MT) Berdasarkan Parameter Koherensi

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data magnetotelurik menggunakan proses robust , time series , dan e dit XPR menghasilkan kenaikan nilai koherensi pada setiap stasiun dengan rata-rata nilai koherensi pada RAW data (NW) sebesar 65.32% naik menjadi  rata-rata  nilai  koherensi  setelah  dilakukan  pengolahan  83.85%  naik  sebesar  18.54%.  Pada  setiap  pengolahan rata-rata nilai koherensi menjadi naik dengan rincian RAW data 65.32%; robust 75.19%; time series 81.27 % ; dan edit XPR 83.85%. Dari hasil tersebut menunjukkan kualitas data MT menjadi semakin baik karena dilakukannya pengolahan data. Kualitas data MT yang baik dapat lebih merepresentasikan keadaan bawah permukaan kota Bandung hampir sama dengan keadaan sebenarnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  Pusat  Survei  Geologi  yang  sudah  memberikan  izin  untuk  dilakukannya  penelitian  ini  dan  pihak pihak  yang  terlibat  langsung  atau  pun  tidak  dalam  pembuatan  penelitian  ini. Terimakasih  juga  kepada  Dewan  Direksi Jurnal Mineral Energi dan Lingkungan yang sudah menerbitkan paper/karya tulis ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Cagniard,  L.  (1953).  Basic  theory  of  the  magneto-telluric  method  of  geophysical  prospecting. Geophysics , 18 (3),  605- 635.
Dwiyantoro,  R.  R.,  Junursyah,  L.,  &  Yatini,  Y.  (2018).  Rise  of  Magnetotelluric  Data  Quality  Based  on  Coherence Prameter in Savu Basin, East Nusa Tenggara. Prosiding ISPG 2018
Egbert,  G.  D.,  &  Booker,  J.  R.  (1986).  Robust  Estimation  of  Geomagnetic  Transfer  Functions. Geophysical  Journal International , 87 (1), 173-194.
Hidayat, W., & Hamdalah, H. (2019). Analisa Geoelectrical Strike Metode AMT untuk Identifikasi Awal Potensi Sistem Panas  Bumi  di  Daerah  Gunung  Pancar  Bogor  Jawa  Barat. Jurnal  Offshore:  Oil,  Production  Facilities  and Renewable Energy , 3 (1), 23-29.
Hidayat, A. R., Junursyah, G. L., & Harja, A. S. E. P. (2016). Analisis Deret  Waktu Untuk Peningkatan Kualitas Data Magnetotellurik  (Studi  Kasus  Lapangan  Geothermal).  In Proc.  Seminar  Nasional  Fisika  dan  Aplikasinya, Universitas Padjadjaran, Jatinangor (pp. 01-10).
Maryani,  L.,  Junursyah,  G.  M.  L.,  dan  Harja,  A.  (2016).  Analisis  Deret  Waktu  (Time  Series)  Metode  Magnetotelurik pada Cekungan Buton, Sulawesi Tenggara. Prosiding SNG 2016 .
Mwakirani,  R.  (2012).  Magneto-telluric  (MT)  Data  Processing. Short  Course  VII  on  Exploration  for  Geothermal Resources, Kenya .
Simpson, F., & Bahr, K. (2005). Practical Magnetotellurics . Cambridge: Cambridge University Press.
Unsworth, M. (2016). Magnetotelluric – Field Techniques. Geophysics424.Canada: University of Alberta.
Vozoff,  K.  (1990). Magnetotelluric:  Principles  and  Practice .  Earth  Planet.  Phoenix  Geophysics,  Ltd.  2005.  Data Processing Guide. Phoenix Geophysics Ltd.