## IMPLEMENTASI ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) PADA INVERSI DATA RESISTIVITAS 1-D UNTUK IDENTIFIKASI GAS DANGKAL
Adinsya Yudha 1 , Dharma Arung Laby 1 , Abdi Suprayitno 1
1 Program Studi S1 Teknik Perminyakan, Sekolah Tinggi Teknologi MIGAS Balikpapan e-mail: adinsya.yudha@gmail.com
Abstrak. Belakangan ini banyak terjadi insiden semburan gas dangkal di beberapa wilayah Balikpapan. Salah satu daerah di mana fenomena ini terjadi terletak di Sepinggan, Kota  Balikpapan. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  identifikasi  gas  dangkal  dengan  metode Vertical  Electrical  Sounding (VES)  untuk mendapatkan  model  resistivitas  bawah  permukaan  sebagai  langkah  mitigasi.  Salah  satu  tahapan  untuk memperoleh model resistivitas bawah permukaan ialah melakukan proses inversi yang dapat dilakukan menggunakan software komersil. Akan tetapi, software inversi yang digunakan pada umumnya berbasis dengan pendekatan lokal ( local approach ) yang mana sangat rawan terjebak pada minimum lokal. Untuk mengakomodasi  keterbatasan  tersebut,  perlu  dilakukan  inversi  data  resistivitas  dengan  pendekatan global  yang  mana  lebih  akurat  dalam  proses  pencarian  nilai  optimum.  Maka  diusulkan  implementasi algoritma Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada  inversi  data  VES  sebagai  metode  inversi  dengan pendekatan  global.  Tahap  pertama  pada  penelitian  ini  dilakukannya  uji  coba  algoritma  PSO  dalam menginversi data VES sintetik dengan tujuan mengukur seberapa robust dan stabil algoritma ini bekerja. Pada tahap ini digunakan dua tipe data VES sintetik yaitu data sintetik free noise dan data terkontaminasi noise ,  kemudian  dilakukan  perhitungan similarity  index dan  estimasi  nilai  ketidakpastian  ( uncertainty ) menggunakan standar deviasi. Setelah pengujian algoritma, maka algoritma PSO diimplementasikan pada data lapangan daerah Sepinggan. Dari hasil inversi data VES Sintetik menunjukkan dari ketiga model yang diuji memiliki nilai similarity index diatas 90%, bahkan ketika diberi noise tidak mengalami penurunan SI yang signifikan. Pada inversi data lapangan terdapat anomali nilai resistivitas tinggi pada kedalaman 27 – 38 m yang berada pada lapisan batupasir dan diduga sebagai potensi adanya gas dangkal.
Kata Kunci: Gas dangkal, Geolistrik, Inversi geofisika, PSO, VES.
Abstract. Recently,  there have been  incidents  of  shallow gas  blowouts  in  several  areas  of  Balikpapan. Therefore,  it  is  necessary to  identify  shallow gas  using the  Vertical  Electrical Sounding  (VES) method to obtain 1-D resistivity model as a mitigation measure. One of the stages in obtaining 1-D resistivity model is  the  inversion  process,  which  can  be  performed  using  commercial  software.  However,  the  inversion software  commonly  used  is  based  on  a  local  approach,  which  is  highly  prone  to  be  trapped  in  local minima.  To accommodate these  limitations,  it  is  necessary  to  perform  resistivity  data  inversion using a global approach which is more accurate in the process of searching for the optimum value. Therefore, in this study the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed to be implemented in the inversion of VES data as a global approach. Firstly, the PSO algorithm is tested to invert synthetic VES data to assess the robustness and stability of this algorithm. Two types of synthetic VES data are utilized: synthetic data with free noise and data contaminated with noise. Then PSO algorithm is implemented on field data from the  Sepinggan  area.  The  inversion  of  synthetic  VES  data  demonstrates  that  all  three  models  (inversion results) have similarity index of above 90%. Furthermore, when noise is added on the data the similarity index remains unaffected significantly. On field data inversion, high resistivity anomalies are identified at depths between 27 - 38 meters. This anomaly is situated in the sandstone layer and identified as an early indication of shallow gas.
Keywords: Geoelectric, Inversion, PSO, Shallow Gas, VES.

## PENDAHULUAN
Belakangan  ini  terjadi  beberapa  insiden semburan gas dangkal di Balikpapan. Salah satunya berada  di  Kelurahan  Sepinggan,  Kecamatan Balikpapan Selatan, Kota Balikpapan (Demon Daton,
2021). Semburan gas dangkal merupakan salah satu fenomena bencana geologi di mana gas alam keluar dengan  tekanan  yang  tinggi  dari  dalam  bumi. Fenomena  semburan  gas  alam  bisa  terjadi dikarenakan  perbedaan  tekanan  antara  kondisi
bawah permukaan dengan kondisi permukaan yang memiliki tekanan yang lebih rendah (Humaida et al., 2010).  Beberapa  insiden  semburan  yang  terjadi  di daerah Sepinggan disebabkan oleh adanya aktivitas pengeboran sumur air oleh warga sekitar (Friastuti, 2016).  Dari  permasalahan  ini,  maka  perlu diterapkan  metode  geofisika  untuk  mengetahui kondisi  bawah  permukaan  daerah  tersebut  agar nantinya  dapat  memberikan  gambaran  kepada masyarakat sekitar untuk menghindari zona gas saat melakukan  pengeboran.  Salah  satu  metode geofisika yang digunakan untuk mencitrakan kondisi bawah  permukaan  adalah  metode  survei  geolistrik resistivitas (Bahri, 2005).
Metode survei resistivitas telah banyak digunakan  dalam  studi  geofisika,  khususnya  untuk mencitrakan  kondisi  bawah  permukaan  kedalaman dangkal  (Jamaluddin  and  Umar,  2018).  Metode geolistrik  bekerja  berdasarkan  pada  prinsip penyebaran  listrik  dalam  media  berpori  yang dianggap  homogen  dan  isotropik.  Arus  yang diinjeksikan  melalui  elektroda  dan  perbedaan potensial  yang  terukur  akan  menggambarkan bagaimana  distribusi  nilai  resistivitas  di  bawah permukaan bumi (Philips Aizebeokhai, 2010).
Dalam geofisika, untuk mendapatkan karakteristik dari kondisi geologi bawah permukaan perlu  digunakan  model  yang  merupakan  distribusi parameter-parameter  fisis  bawah  permukaan sehingga  perlu  dilakukan  pemodelan  (Grandis, 2009). Pemodelan Geofisika harus melalui beberapa tahapan  pemodelan  seperti  pemodelan  kedepan ( forward modelling ) dan pemodelan inversi ( inverse modelling )  di  mana  mekanismenya  memodifikasi model  agar  diperoleh  kecocokan  data  perhitungan maupun  pengamatan  melalui  proses  optimasi, proses ini dapat dilakukan dengan metode optimasi lokal dan  optimasi global. Namun metode optimasi lokal  memiliki  beberapa  kelemahan,  dikarenakan pada dasarnya pencarian solusi hanya didasari oleh kecenderungan  fungsi  obyektif  pada  model  yang sedang ditinjau. Di mana, informasi ini hanya dapat memberikan petunjuk arah kemana solusi kemungkinan berada. Pencarian nilai minimum yang didasari oleh informasi lokal di sekitar model dapat
terjebak dalam nilai minimum lokal dan solusi yang diperoleh  bukanlah  model  yang  optimum.  Untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  dapat  dilakukan dengan  metode  evaluasi  fungsi  obyektif,  hal  ini termasuk dalam kategori pencarian optimasi global (Grandis,  2009).  Salah  satu  dari  metode  optimasi global  yang  dapat  diterapkan  pada  inversi  ialah metode Particle  Swarm  Optimization (PSO)  yang diusulkan oleh J. Kennedy dan Eberhart pada tahun 1995,
Particle Swarm Optimization (PSO) telah banyak digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  inversi pada  beberapa  bidang  di  dunia engineering (Fernandez-Martinez  et  al.,  2008),  termasuk  pada permasalahan  inversi  geofisika.  Mekanisme  PSO melibatkan  sekelompok  partikel  yang  bergerak  di dalam  ruang  pencarian  solusi  untuk  menemukan nilai  optimum  dari  suatu  fungsi  objektif.  Setiap partikel  memiliki  posisi  dan kecepatan  yang diubah berdasarkan  pengalaman  pribadi  dan  pengalaman kawanan  dalam  mencari  solusi  terbaik.  Kelebihan dari PSO adalah kemampuannya dalam menemukan solusi  global  secara  efisien  dan  kecepatan konvergensi yang cepat (Fernández Martínez et  al., 2010).
Dalam  penelitian  ini,  mengusulkan  PSO  sebagai metode  inversi  resistivitas  1-D  memiliki  sejumlah kelebihan yang memperkuat argumen
penggunaannya.
Pertama, PSO dapat mengoptimalkan  parameter  dalam  model  inversi resistivitas  1-D  dengan  mengatur  posisi  dan kecepatan partikel dalam mencari solusi terbaik. Hal ini  memungkinkan  untuk  mendapatkan  model resistivitas  yang  akurat  dengan  data  pengukuran. Selain  itu,  PSO  juga  mampu  menemukan  solusi global  sehingga  dapat  menghindari  jebakan  dalam mencapai minimum lokal yang tidak diinginkan. PSO dapat  menghindari  masalah  ketidakpastian  dalam membangun  model  resistivitas  yang  tepat  (Arung Laby  et  al.,  2016).  Algoritma  PSO  diuji  terlebih dahulu  pada  tingkat  kestabilan  dan  ketahanannya dengan  mengimplementasikannya  pada  data  VES sintetik  tanpa noise dan  data  sintetik  yang terkontaminasi noise sebesar 5%. Setelah dinyatakan  stabil  dan  tahan  terhadap noise maka
langkah selanjutnya adalah implementasi pada data riil  atau  data  VES  lapangan  yang  diambil  di  daerah semburan  gas  dangkal  tepatnya  di  daerah Sepinggan.    Hasil  dari  inversi  digunakan  untuk melakukan  interpretasi  kondisi  bawah  permukaan dan  memperkirakan  kedalaman  gas  dangkal  pada daerah penelitian.

## METODOLOGI
Alur  dalam  penelitian  ini  secara  garis  besar digambarkan pada Gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
PSO bekerja dengan cara mengoptimalkan kumpulan  partikel  yang  saling  berinteraksi  dalam suatu  ruang  pencarian  solusi.  Setiap  partikel  akan melakukan  pergerakan  dalam  ruang  pencarian dengan  mempertimbangkan  posisi  terbaik  yang pernah  dicapai  ( pBest )  dan  posisi  terbaik  yang pernah  dicapai  oleh  seluruh partikel  ( gBest )  (Wang et  al.,  2018).  Persamaan  PSO  dapat  dilihat  sebagai berikut:
(1)
(2)
parameter  tuning yang  digunakan  diambil  dari jurnal  (Carlisle  and  Dozier,  2001)  konstanta ω : 0.729, a g : 0.948, dan a l : 2.041. Sedangkan, r1 dan r2 menggunakan variabel acak (Fernández Martínez et al.,  2010).  Tahapan  implementasi  PSO  pada  inversi data VES seperti yang dijelaskan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram alir pengembangan algoritma PSO
Langkah  pertama  adalah  menentukan  parameter model  awal,  algoritma  PSO  akan  mengevaluasi respons  model  dengan  parameter  model  tersebut, dan membandingkannya dengan data pengamatan. Jika  terdapat  kesalahan  antara  respons  model  dan data pengamatan, maka algoritma akan memodifikasi  parameter  model  secara  otomatis, dengan  harapan  bahwa  respons  model  baru  akan lebih  dekat  dengan  data  pengamatan.  Modifikasi parameter  model  dilakukan  dengan  mengubah posisi partikel di dalam ruang pencarian. Posisi dan kecepatan  partikel  akan  di update secara  terus- menerus  pada  setiap  iterasi,  hingga  ditemukan posisi yang paling optimal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  validitas algoritma  PSO  dalam  menginversi  data  VES  serta menganalisis hasil inversi data lapangan gas dangkal daerah Sepinggan.
i. Pengujian Inversi Data VES Sintetik
Sebelum  mengimplementasikan  algoritma  PSO pada  data  lapangan,  proses  inversi  dilakukan
terlebih dahulu pada data sintetik. Hal ini dilakukan sebagai  langkah  validasi  untuk  menguji  tingkat efektivitas  metode  inversi  menggunakan  algoritma PSO.  Data  sintetik  yang  digunakan  adalah  data Vertical  Electrical  Sounding (VES)  yang  dibuat melalui  pemodelan  ke  depan  ( forward  modelling ) menggunakan  persamaan  Ghosh  menjadi  tiga model  sintetik  berbeda  dengan  karakteristik  yang berbeda.  Model  sintetik  pertama  adalah  model bumi  dengan  empat  lapisan,  yang  merupakan model geologi yang  paling umum.  Dalam  model ini nilai resistivitas meningkat seiring dengan kedalaman,  yang  berarti  nilai  resistivitas  semakin tinggi  seiring  dengan  semakin  dalamnya  lapisan bumi.  Model  kedua  menggambarkan  lapisan  bumi dengan anomali resistivitas rendah di antara lapisan bumi  yang  memiliki  resistivitas  tinggi.  Sedangkan, model  ketiga  merupakan  kebalikan  dari  model kedua,  dengan  menggambarkan  lapisan  bumi  yang memiliki  anomali  resistivitas  tinggi  di  antara resistivitas yang rendah.
Proses  inversi  data  VES  dilakukan  dengan mengontrol  dua  parameter  model,  yaitu  ketebalan lapisan ( H ) dan resistivitas ( ρ ). Dalam tahap validasi ini digunakan tiga model sintetik dengan parameter yang tercantum dalam Tabel 1, Tabel 2, dan Tabel 3. Rentang search space yang digunakan dalam inversi data  VES  adalah  ±50%  dari  nilai  model sebenarnya untuk memastikan bahwa seluruh ruang parameter yang mungkin dapat dieksplorasi. Dalam implementasi algoritma PSO pada inversi data  VES, digunakan  200  partikel  dalam  proses  optimisasi, dengan  jumlah  iterasi  maksimal  sebanyak  100. Jumlah  partikel  dan  iterasi  yang  dipilih  dapat disesuaikan berdasarkan kebutuhan dan kompleksitas data yang digunakan.
Tabel 1. Parameter model sintetik I beserta search space
Lapisan Ke - Parameter Model Sintetik Search Space ρ (Ω.m) H (m) ρ (Ω.m) H (m) 1 40 5 20 - 60 2.5 – 7.5 2 100 3 50 - 150 1.5 – 4.5
3 150 6 75 - 225 3 - 6 4 210 Half-space 105 - 315 Half-space
Tabel 2. Parameter model sintetik II beserta search space Lapisan Ke - Parameter Model Sintetik Search Space ρ (Ω.m) H (m) ρ (Ω.m) H (m) 1 210 5 105 - 315 2.5 – 7.5 2 40 8 20 - 60 4 - 12 3 190 5 95 – 285 2.5 – 7.5 4 140 Half-space 70 - 210 Half-space
Tabel 3. Parameter model sintetik III beserta search space Lapisan Ke - Parameter Model Sintetik Search Space ρ (Ω.m) H (m) ρ (Ω.m) H (m) 1 10 3 5 - 15 1.5 – 4.5 2 50 2 25 - 75 1 – 3 3 190 5 95 – 285 2.5 – 7.5 4 30 Half-space 70 - 210 Half-space
Inversi  data  VES  menggunakan  algoritma  PSO diterapkan  pada  data  sintetik  bebas noise terlebih dahulu. Proses inversi dilakukan dengan rekonstruksi model resistivitas 1-D dan pencocokan kurva resistivitas semu.
Gambar 3. Hasil inversi data VES sintetik free noise model I
a) Electric stratigraphy beserta uncertainty b) Kurva resistivitas semu
Gambar 4. Hasil inversi data VES sintetik free noise model II
a) Electric stratigraphy beserta uncertainty
b) Kurva resistivitas semu
Gambar 5. Hasil inversi data VES sintetik free noise model III
a) Electric stratigraphy beserta uncertainty
b) Kurva resistivitas semu
Hasil  rekonstruksi  menunjukkan  bahwa  model yang  diperoleh  dari  proses  inversi  identik  dengan model sebenarnya. Tingkat kemiripan atau similarity index antara  model  hasil  inversi  dan  model sebenarnya mencapai 94.84% pada model I, 94.78% pada model II, dan  92.24% pada model III. Standar deviasi dari masing-masing  model juga relatif  kecil, yang  menunjukkan  bahwa  derajat  ketidakpastian solusi  inversi  kecil. Lebih  lanjut,  nilai misfit dari masing-masing  parameter  model  relatif  kecil.  Pada model I free noise sebesar 0.3080, model II 0.7575,
dan pada model III 0.058. Hal ini disebabkan karena data  bebas  dari noise sehingga  hasil  inversi  dapat menggambarkan  model  resistivitas  1-D  dengan akurat.
Selanjutnya  dilakukan  inversi  data  VES  sintetik yang  ditambahkan noise sebesar  5%.  Hal  ini  untuk menguji apakah algoritma PSO tetap efektif apabila terdapat noise pada data.
Gambar 6. Hasil inversi data VES sintetik noise 5% pada model I
a) Electric stratigraphy beserta uncertainty
b) Kurva resistivitas semu
Gambar 7. Hasil inversi data VES sintetik noise 5% pada model II
a) Electric stratigraphy beserta uncertainty b) Kurva resistivitas semu
Gambar 8. Hasil inversi data VES sintetik noise 5% pada model III
a) Electric stratigraphy beserta uncertainty
b) Kurva resistivitas semu
Dapat  dilihat  pada  model  I  terkontaminasi noise mengalami  penurunan  nilai similarity  index menjadi  93.04%,  sedangkan  model  II  menjadi 90.36%,  dan  model  III  menjadi  92.21%.  Hal  ini menandakan  derajat  ketidakpasitan  ( uncertainty ) dari solusi inversi semakin besar yang mengindikasikan  bahwa  semakin  sulit  juga  untuk menemukan solusi yang akurat. Hal ini dikonfirmasi oleh  hasil  rekonstruksi  model  resistivitas  1-D beserta  nilai misfit di  mana  keduanya  mengalami pergeseran.  Nilai misfit model  I  terkontaminasi noise sebesar 4.8535, model II 6.6112, dan model III 1.2705.  Pada  dasarnya  keberadaan noise adalah penyebab  utama  ketidakpastian  tersebut.  Selain itu, noise dapat  mengganggu  pola  data  yang sebenarnya.
ii. Pengujian  Tingkat Robustness Algoritma  PSO (Uji Ketahanan) Pengujian  tingkat robustness algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan suatu proses yang penting dalam memvalidasi dan mengevaluasi performa  serta  ketahanan  algoritma  PSO  dalam menghadapi  variasi  kondisi  yang  mungkin  terjadi pada  data  lapangan  sesungguhnya.  Dalam  hal  ini dapat  dilihat  dari  perbandingan  antara  tingkat similarity  index dari  hasil  inversi  data  VES  sintetik dari  ketiga  model free  noise dan  bila  diberikan noise sebesar  5%.  Di  mana  pada  tabel perbandingan  dibawah  meskipun  diberikan noise sekalipun algoritma PSO masih mampu menginversi dengan  tingkat similarity  index yang  tidak mengalami  penurunan  secara  signifikan.  Hal  ini, membuktikan  bahwa  algoritma  PSO  memiliki
tingkat  ketahanan  yang  tinggi  walaupun  data terkontaminasi oleh noise .
Tabel 4. Hasil Similarity Index data VES Sintetik model I, II, III
Data VES Sintetik Similarity index (%) Free Noise Noise 5% Model I 94.84 93.04 Model II 94.78 90.36 Model III 92.24 92.21
iii. Inversi  Data  VES  Lapangan  Menggunakan Algoritma PSO
Setelah  algoritma  PSO  terbukti  valid  dalam menginversi  data  VES  sintetik,  langkah  berikutnya adalah  menerapkan  algoritma  ini  pada  data lapangan  yang  sebenarnya.  Data  lapangan  yang digunakan adalah data VES yang diambil di  daerah Sepinggan.    Pada  Gambar  9  diperlihatkan  kurva resistivitas semu data lapangan.  Seperti yang telah dijelaskan  sebelumnya,  dalam  proses  inversi diperlukan  ruang  pencarian  ( search  space )  untuk mendapatkan  solusi  yang  optimal.  Dalam  inversi data  VES  ini, search  space untuk  parameter  tebal lapisan  didasarkan  pada  data  sumur  bor  di  dekat daerah  penelitian.  Sedangkan, search  space yang digunakan  untuk  parameter  resistivitas  dalam proses  inversi  didasarkan  pada  nilai  resistivitas semu  dari  data  lapangan.  Dengan  menggunakan 200  partikel  dan  100  iterasi,  dilakukan  proses inversi data lapangan menggunakan algoritma PSO.
Gambar 9. Hasil inversi data VES lapangan
a) Electric stratigraphy beserta uncertainty b) Kurva resistivitas semu
Model resistivitas 1-D menunjukkan bahwa data lapangan  memiliki  karakteristik  resistivitas  yang ditandai  oleh  adanya  anomali  resistivitas  tinggi  di antara zona resistivitas rendah. Khususnya, lapisan ketiga menunjukkan keberadaan anomali tersebut. Dilihat  dari  nilai  standar  deviasi,  beberapa parameter  model  memiliki  nilai  yang  cukup  besar, terutama  pada  parameter  yang  berhubungan dengan  kedalaman  yang  lebih  dalam.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  ketidakpastian  semakin meningkat  seiring  dengan  kedalaman  lapisan. Tingginya  ketidakpastian  ini  disebabkan  oleh penurunan  sensitivitas metode VES seiring dengan peningkatan  kedalaman.  Sementara  itu,  nilai  akhir rms  error sebesar  3.62  menunjukkan  bahwa  solusi inversi hampir mencapai tingkat optimal, menunjukkan  kecocokan  yang  baik  antara  model dengan data observasi.
iv. Perbandingan  Hasil  Inversi  menggunakan
Algoritma PSO dan software inversi komersil Pada  tahap  ini  dilakukan  perbandingan  antara hasil  inversi  menggunakan  algoritma  PSO  dan software inversi  komersil  yaitu  Progress.  Dalam penelitian ini, algoritma PSO menghasilkan estimasi parameter  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan software Progress.
Gambar 10. Perbandingan grafik hasil inversi algoritma PSO vs software progress
a) Hasil inversi algoritma PSO
b) Hasil inversi software progress
Tabel 5. Perbandingan nilai RMSE pada hasil inversi algoritma PSO vs software progress
Hasil Inversi RMSE
Algoritma PSO Software Progress Data VES Lapangan 3.62 12.25
Dengan  menggunakan  jumlah  iterasi  yang  sama. Hasil  inversi  algoritma  PSO  memiliki  nilai RMSE lebih  kecil  daripada software inversi  komersil, menunjukkan  kemampuan  algoritma  PSO  dalam menemukan solusi global yang lebih baik. algoritma PSO  efisien  dalam  eksplorasi  ruang  pencarian multidimensi, sedangkan software komersil terbatas  pada  model-model  internalnya.  PSO  juga menghindari  jebakan  optimum  lokal  lebih  baik daripada software komersil.
v. Interpretasi Hasil Inversi Data VES Lapangan
Gambar 11. Hasil Inversi data VES lapangan dan dugaan anomali gas dangkal
Gambar 12. Data sumur bor didekat daerah penelitian
Pada Gambar 11  menunjukkan anomali resistivitas tinggi  di  lapisan  ketiga,  menandakan  perubahan sifat  resistivitas  yang  signifikan.    Selain  itu,  bila dikorelasikan  dengan  data  pada  Gambar  12 ditunjukkan  kedalaman  lapisan  dimana  anomali resistivitas  tinggi  berada  pada  lapisan  batupasir  di kedalaman 27.36 – 38.86  meter. Kemungkinan,  ini disebabkan  oleh  gas  terperangkap  dalam  batuan pasir  yang  memiliki  konduktivitas  listrik  lebih rendah  daripada  batuan  sekitarnya.  Temuan  ini konsisten dengan penelitian sebelumnya (Junaidi et al., 2022; Slater et al., 2007; Yuwanto et al., 2019) yang  mengidentifikasi  anomali  resistivitas  tinggi sebagai indikasi potensial adanya gas dangkal. Pada lokasi  penelitian  ditemukan  juga  adanya  lapisan batubara  yang  dapat  menjadi  salah  satu  indikasi keberadaan  gas  dangkal,  dengan  potensi  materi organik  dalam  batubara  mengalami  transformasi menjadi  gas  terperangkap  di  reservoir  gas  dangkal (Rahmad et al., 2018).
Dapat  dilihat  pada  Gambar  13  terdapat  juga laporan yang mengindikasikan adanya ledakan atau semburan  gas  dangkal  di  lokasi  penelitian.  Hal  ini memberikan  acuan  yang  kuat  bahwa  anomali resistivitas tinggi yang terdeteksi dalam inversi data VES  dapat  berhubungan  dengan  adanya  gas
dangkal. Ledakan atau semburan gas dangkal sering kali  terjadi  karena  adanya  kantong  gas  yang terperangkap di lapisan dangkal, yang menyebabkan  peningkatan  tekanan  dan  pelepasan gas secara tiba-tiba.
Dalam  konteks  ini,  anomali  resistivitas  tinggi yang  terlihat  dalam  inversi  data  VES  pada  lapisan ketiga  dapat  mengindikasikan  adanya  kantong  gas dangkal  yang  berkontribusi  pada  peristiwa semburan gas yang dilaporkan sebelumnya. Potensi adanya  formasi  atau  lapisan  dengan  sifat resistivitas  yang  berbeda  di  dalam  area  tersebut, terutama  pada  lapisan  ketiga  mendukung  hasil interpretasi ini.

## PENUTUP Simpulan
Algoritma PSO telah
diuji dan
diimplementasikan pada permasalahan inversi data Vertical  Electrical  Sounding (VES).  Maka  dari  itu, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari hasil inversi algoritma PSO pada data VES sintetik didapatkan nilai misfit dari model I free noise sebesar  0.3080,  model  II  0.7575,  dan pada model III 0.058. Sedangkan pada model I
Gambar 13. Lokasi semburan gas dangkal dan titik sounding VES
terkontaminasi noise sebesar  4.8535,  model  II 6.6112,  dan  model  III  1.2705.  Hal  ini menunjukan bahwa meskipun data terkontaminasi  oleh noise ,  hasil  inversi algoritma PSO masih robust dan stabil.
2. Tingkat  kemiripan  ( similarity  index )  mencapai lebih  dari 90% dari ketiga model sintetik  yang dibuat. Pada model I free noise memiliki nilai SI sebesar  94.84%,  pada  model  I  terkontaminasi noise 93.04%.  Sedangkan  pada  model  II free noise SI 94.78%, model II terkontaminasi noise 90.36%.  pada  model  III free  noise SI  92.24%, dan model III terkontaminasi noise 92.21%.
3. Hasil  inversi  menggunakan  algoritma  PSO mampu  mengidentifikasi  kedalaman  gas dangkal pada lapisan ketiga yaitu pada lapisan batupasir  di  kedalaman  27.36 – 38.86  meter, yang  ditunjukkan  dengan  adanya  anomali resistivitas  tinggi.  Hal  ini  memiliki  implikasi penting dalam dugaan awal adanya potensi gas dangkal di area penelitian.
Algoritma  PSO  yang  dikembangkan  untuk menginversi data VES dalam penelitian ini memiliki performa  yang  stabil, robust ,  dan  memiliki  derajat ketidakpastian yang kecil. Serta, mampu mengidentifikasi  keberadaan  gas  dangkal  pada daerah penelitian.

## Saran
Ada beberapa hal yang menjadi pertimbangan untuk penelitian selanjutnya berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini.  Dalam penelitian  selanjutnya,  direkomendasikan  untuk mengimplementasikan algoritma PSO dalam pemodelan  resistivitas  2D  menggunakan quasi-2D resistivity untuk mendapatkan gambaran persebaran  gas  yang  lebih  jelas  bawah  permukaan di  lapangan  daerah  penelitian.  Selain  itu,  penting untuk  mengumpulkan  data geologi  tambahan  yang dapat mendukung atau mengkonfirmasi keberadaan gas dangkal di lapangan tersebut.
Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya    kepada Direktur  Riset,  Teknologi,  dan  Pengabdian  Kepada Masyarakat,  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi, Riset  Dan  Teknologi.  Kementerian  Pendidikan, Kebudayaan,  Riset  Dan  Teknologi  atas  dana  hibah Penelitian  yang  diberikan  untuk  melaksanakan penelitian  ini.  Terima  kasih  juga  kepada  LPPM, PRODI S1 Teknik Perminyakan dan PRODI S1 Teknik Geologi  STT  MIGAS  Balikpapan  yang  telah mendukung penuh penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Arung  Laby,  D.,  Sungkono,  Santosa,  B.J.,  Bahri,  A.S., 2016. RR-PSO: Fast and robust algorithm to invert Rayleigh waves dispersion. Contemporary Engineering Sciences 9, 735 – 741.
https://doi.org/10.12988/ces.2016.6685
Bahri,  A.S.,  2005.  Hand  Out  Mata  Kuliah  Geofisika Lingkungan  dengan  Topik  Metoda  Geolistrik Resistivitas.  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam,  Institut  Teknologi  Sepuluh November (ITS), Surabaya.
Carlisle,  A.,  Dozier,  G.,  2001.  An  off-the-shelf  PSO, Proceedings  of  the  Workshop  On  particle  Swarm Optimization. Indianapolis, USA.
Demon  Daton,  Z.,  2021.  Gas  Metana  Menyembur
Setinggi 60 Meter dari Sumur Warga di Balikpapan [WWW Document]. URL https://regional.kompas.com/read/2021/07/06/17 5933278/gas-metana-menyebur-setinggi-60- meter-dari-sumur-warga-di-balikpapan?page=all (accessed 1.15.23).
Fernández  Martínez,  J.L.,  García  Gonzalo,  E.,  Fernández Álvarez,  J.P.,  Kuzma,  H.A.,  Menéndez  Pérez,  C.O., 2010.  PSO:  A  powerful  algorithm  to  solve geophysical inverse problems Application to a 1D- DC  resistivity  case.  J  Appl  Geophy  71,  13 – 25. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2010.02.001
Fernandez-Martinez,  J.,  Fernández-Alvarez,  J.,  García- Gonzalo,  M.,  Menéndez  Pérez,  C.,  2008.  Particle Swarm Optimization (PSO): a simple and powerful algorithm  family  for  geophysical  inversion. https://doi.org/https://doi.org/10.1190/1.306406 8
Friastuti, R., 2016.  Warga di  Balikpapan Cari Air  Sampai 64  Meter,  yang  Muncul  SeWarga  di  Balikpapan
Cari Air Sampai 64 Meter, yang Muncul Semburan Lumpur [WWW Document]. URL
https://news.detik.com/berita/d-3230120/warga- di-balikpapan-cari-air-sampai-64-meter-yang- muncul-semburan-lumpur (accessed 8.22.23).
GHOSH,  D.P.,  1971.  Inverse  Filter  Coefficients  For  The Computation  of  Apparent  Resistivity  Standard Curves  for  a  Horizontally  Stratified  Earth.  Geophys Prospect 19,769 – 775. https://doi.org/10.1111/j.1365
2478.1971.tb00915.x
Grandis,  H.,  2009.  Pengantar  Pemodelan  Inversi Geofisika.  Himpunan  Ahli  Geofisika  Indonesia
(HAGI), Bandung.
Humaida,  H.,  Zaennudin,  A.,  Euis  Sutaningsih,  N., Sulistiyo,  Y.,  2010.  Semburan  gas  dan  dampaknya terhadap  lingkungan  di  sekitar  Lumpur  Sidoarjo. Jurnal Lingkungan dan Bencana Geologi 1, 43 – 58.
J.  Kennedy,  R.  Eberhart,  1995.  In  Proceedings  of  the 1995  IEEE  International  Conference  on  Neural Networks.
Jamaluddin,  Umar,  E.P.,  2018.  Identification  of subsurface  layer  with  Wenner-Schlumberger arrays  configuration  geoelectrical  method,  in:  IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science. Institute of Physics Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-1315/118/1/012006
Junaidi, A., Yuwanto, S.H., 2022. Identifikasi Gas Biogenik
Berdasarkan Data Geolistrik Resistivitas
Konfigurasi  Sclumberger  di  Desa  Larangan  Tokol, Tlanakan,  Pamekasan  Provinsi  Jawa  Timur.  Jurnal Sumberdaya  Bumi  Berkelanjutan  (SEMITAN)  1, 444 – 450.
Philips  Aizebeokhai,  A.,  2010.  2D  and  3D  geoelectrical resistivity  imaging:  Theory  and  field  design. Scientific Research and Essays 5, 3592 – 3605.
Rahmad,  B.,  Raharjo,  S.,  Widi  Pramudiohadi,  E., Ediyanto, 2018. Rencana Pengembangan Lapangan Gas  Metana  Batubara  Dangkal  (Shallow  CBM)  di
Daerah  Ida  Manggala,  Rantau,  Kabupaten  Hulu Sungai  Selatan  Kalimantan  Selatan.  Jurnal OFFSHORE 2, 20 – 33.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30588/jo.v2i1 .351
Slater,  L.,  Comas,  X.,  Ntarlagiannis,  D.,  Moulik,  M.R.,
2007.  Resistivity-based  monitoring  of  biogenic gases  in  peat  soils.  Water  Resour  Res  43. https://doi.org/10.1029/2007WR006090
Wang,  D.,  Tan,  D.,  Liu,  L.,  2018.  Particle  swarm optimization  algorithm:  an  overview.  Soft  comput 22, 387 – 408. https://doi.org/10.1007/s00500-016-
2474-6
Yuwanto,  S.H.,  Wibowo,  H.T.,  Bahar,  H.,  Maulana  Syah, P.,  2019.  Identifikasi  Keberadaan  Gas  Biogenik Dengan  Metode  Geolistrik  Sebagai  Energi Alternatif Daerah Kampil dan Sekitarnya, Kecamatan  Wiradesa,  Kabupaten  Pekalongan, Jawa  Tengah.  Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi Terapan VII 201 – 210.