Gambar 3.9 Kurva Resistivitas Terhadap Frekuensi dan Fase Terhadap Frekuensi Sebelum Proses Smoothing pada WinGlink
Gambar 3.10 Kurva Resistivitas Terhadap Frekuensi dan Fase Terhadap Frekuensi Setelah Dilakukan Proses Smoothing pada WinGlink
3.5.5 Pemodelan Inversi
Hasil pengukuran dari setiap survei Geofisika disajikan dalam bentuk angka
– angka pengukuran. Hasil pengukuran tersebut bergantung pada kondisi dan sifat fisis material di bawah permukaan. Tabel angka
– angka pengukuran selanjutnya disebut data observasi atau biasa disebut data lapangan. Penghubung
dari sifat fisis dan data observasi hampir selalu berupa persamaan matematika atau model matematika. Berdasarkan model matematika parameter fisis batuan dapat
diesktrak dari data observasi. Proses ini disebut proses inversi atau inverse modeling.
Pemodelan inversi pada dasarnya merupakan kebalikan dari pemodelan kedepan forward modeling. Proses inversi bertujuan untuk memperoleh suatu
model bawah permukaan dari data yang sudah ada atau dari hasil pengukuran sedangkan Forward modeling merupakan suatu metode untuk mendapatkan suatu
data dari model yang sudah diketahui. Perbedaan kedua metode pemodelan tersebut ditunjukkan pada gambar 3.11.
Inversi merupakan suatu proses untuk memperkirakan atau mencari model yang menghasilkan data teoritik yang paling cocok dengan data pengamatan. Data
teoritik adalah respon model yang diperoleh dari proses pemodelan ke depan Forward Modeling. Apabila m sebagai model, dan F sebagai fungsi keadaan,
serta d adalah data yang diperoleh sesuai dengan model yang dibuat, maka dapat ditulis
d= Fm 3.1a
Persamaan 3.1a digunakan untuk mencari data jika model telah diketahui, atau bisa disebut forward modeling. Apabila ingin mendapatkan suatu model m
dari data yang dimiliki d maka diperlukan proses inversi
m=d 3.1b
Gambar 3.11 Perbedaan Forward Modeling dan Inverse Modeling Grandis, 2011
Menu X Section digunakan untuk melihat penampang semu berdasarkan data sounding yang telah dilakukan proses smoothing. Pada menu ini dapat
dihasilkan penampang satu dimensi. Pada gambar 3.12 menunjukkan kurva sounding yang telah dilakukan proses smoothing pada bagian kiri gambar
terhadap model satu dimensi Occam, Bostick dan model berdasarkan data yang didapatkan pada bagian kanan gambar. Model Occam dan Bostick merupakan
model satu dimensi yang menggunakan metode Least Square Method untuk medapatkan solusi yang paling sederhana. Kurva menunjukkan kedalaman
terhadap nilai resistivitas. Terlihat kurva ketiga model tersebut saling memotong satu sama lain. Ini menandakan bahwa model yang akan dihasilkan tidak berbeda
jauh dengan model yang dijadikan acuan dengan nilai eror sebesar 0,1457. Nilai simpangan yang kecil merupakan model yang akan dihasilkan dan
mendekati model yang sesungguhnya terhadap model acuan. Kurva MT 5 menunjukkan hingga kedalaman 4000 m dihasilkan tiga lapisan yang berbeda
dengan nilai resistivitas yang berbeda pula. Hal ini sesuai dengan gambar 3.13 mengenai inversi model satu dimensi.
