Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.28
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Phi : Jurnal Pendidikan Fisika dan Terapan JGE (Jurnal Geofisika Eksplorasi) Gravitasi Journal of Aceh Physics Society Jurnal Geosaintek JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Jurnal Fisika FLUX Jurnal Geocelebes Jurnal Geosains dan Teknologi Journal of Multidisciplinary Academic Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika Jurnal Geofisika Jurnal Pendidikan, Sains, Geologi, dan Geofisika (GeoScienceEd Journal) International Journal of Renewable Energy Development Jurnal Geosaintek Jurnal Berkawan
Andri Yadi Paembonan
Geophysical Engineering, Sumatera Institute Of Technology, Lampung Selatan,35365, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

 1   2   3   4 
ANALISIS TENSOR FASE DAN PEMODELAN 2D DATA MAGNETOTELURIK GABBS VALLEY, NEVADA, USA Pahri, Pahri; Paembonan, Andri Yadi; Irawati, Selvi Misnia
JGE (Jurnal Geofisika Eksplorasi) Vol. 9 No. 3 (2023)
Publisher : Engineering Faculty Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jge.v9i3.301

Abstract

Metode magnetotellurik (MT) merupakan salah satu teknik dalam metode geofisika yang menggunakan sumber alami dalam bentuk medan elektromagnetik yang berasal dari medan listrik dan variasi medan magnet di bumi. Dalam proses interpretasi kondisi bawah permukaan bumi, data MT masih dipengaruhi oleh noise atau distorsi yang akan menutupi dimensionalitas sebenarnya. Oleh karena itu dilakukan analisis tensor fase untuk menentukan dimensionalitas dan arah geoelectrical strike guna mengidentifikasi struktur bawah permukaan yang tidak dipengaruhi oleh distorsi galvanic. Berdasarkan hasil yang diperoleh, daerah penelitian memiliki dimensionalitas 2D dengan orientasi barat laut – tenggara dengan arah N345 E. Hasil inversi 2D menunjukkan bahwa nilai resistivitas < 10  diidentifikasi sebagai zona alterasi atau clay cap yang didominasi oleh mineral smektit. Nilai resistivitas 20 – 250  diidentifikasi sebagai reservoar yang bersifat permeabel yang tersusun atas batu pasir kasar, kerikil, basal, andesit, riolit, riodasit tuff dan konglomerat. Lapisan dengan nilai resistivitas > 250  diidentifikasi sebagai Upper Triassic Metasediment yang mengalami sedimentasi yang sangat keras, hal tersebut disebabkan tekanan dan suhu tinggi. Lapisan ini tersusun atas meta batu lanau, batu lempung, meta batu pasir, dan meta konglomerat.
PENERAPAN METODE VERTICAL ELECTRICAL SOUNDING (VES) DALAM PENENTUAN KEDALAMAN AKUIFER DI KELURAHAN SUKARAME Nainggolan, Boy Fernando Grace; Paembonan, Andri Yadi; Farduwin, Alhada
JGE (Jurnal Geofisika Eksplorasi) Vol. 10 No. 1 (2024)
Publisher : Engineering Faculty Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jge.v10i1.343

Abstract

Kelurahan Sukarame di sebelah selatan kampus ITERA memiliki lahan kosong yang potensial untuk pembangunan perumahan, rumah kontrakan, dan industri. Namun, eksplorasi air tanah di daerah ini kurang banyak dilakukan, sehingga memerlukan perhatian khusus untuk dilakukan eksplorasi air tanah untuk kebutuhan pembangunan dan penduduk sekitar. Langkah penting dalam menghadapi masalah ini adalah mengetahui keberadaan akuifer untuk memperoleh sumber air tanah yang memadai. Identifikasi akuifer dilakukan menggunakan metode Vertical Electrical Sounding (VES). Dengan studi ini akan dapat menentukan jenis litologi bawah permukaan, mengetahui kedalaman lapisan akuifer dan dapat juga mengidentifikasi jenis akuifernya. Pengukuran dilakukan dengan 11 titik sounding menggunakan konfigurasi Schlumberger dengan AB/2 maksimal 100 meter. Berdasarkan nilai resistivitas, kawasan tersebut tersusun dari batu lempung tufan dengan nilai resistivitas < 20 Ωm, batu pasir tufan dengan rentang nilai resistivitas antara 20-80 Ωm, dan batu tuf dengan nilai resistivitas > 80 Ωm. Lapisan batu pasir tufan diduga merupakan lapisan dari akuifer. Pada daerah penelitian terdapat dua jenis akuifer yaitu akuifer bebas yang ditemukan pada kedalaman < 3 meter dan akuifer semi-tertekan pada kedalaman > 5 meter.
CONTROLLED-SOURCE ELECTROMAGNETIC (CSEM) DATA PROCESSING WITH HIGH ELECTROMAGNETIC NOISE LEVELS Jaya, Muhammad Rendi; Paembonan, Andri Yadi; Irawati, Selvi Misnia; M. Strack, Kurt
JGE (Jurnal Geofisika Eksplorasi) Vol. 10 No. 2 (2024)
Publisher : Engineering Faculty Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jge.v10i2.345

Abstract

The Controlled-Source Electromagnetic (CSEM) method is one of the electromagnetic methods utilized in geophysical exploration. This method provides a subsurface image through the resistivity anomalies of materials encountered by electromagnetic waves. The research area is located near a major city, resulting in high electromagnetic noise. Electromagnetic noise can be categorized into two types of the noise namely periodic noise and sporadic noise. Eliminating noise is a crucial objective to enhance data quality, as it can introduce uncertainty into interpretations. Three noise removal techniques are employed: pre-stack to filter the harmonic noise, stacking to remove the sporadic noise, and post-stack for smoothing. The CSEM data used consists of signals in the time domain with a 10-second period and a 50% duty cycle. The results of applying these noise removal techniques indicate that all three methods are highly effective in noise reduction. The pre-stack technique can remove periodic noise, while sporadic noise is addressed by the stacking technique, and signal smoothing can be achieved using the poststack technique.
C-RIA: PERANGKAT LUNAK INVERSI DAN ANALISIS DATA RESISTIVITAS BERBASIS CLOUD Paembonan, Andri Yadi; Sigalingging, Asido Saputra; Andika, Putu Pradnya; Irawati, Selvi Misnia; Nathania, Edlyn Yoadan; Jaya, Muhammad Rendi
JGE (Jurnal Geofisika Eksplorasi) Vol. 10 No. 1 (2024)
Publisher : Engineering Faculty Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jge.v10i1.389

Abstract

Pada umumnya, proses inversi dan analisis data geofisika konvensional menggunakan komputasi lokal yang memerlukan sumber daya besar baik dalam proses pengolahannya maupun dalam penyimpanan data yang dapat menghambat efisiensi dan skalabilitasnya. Seiring dengan kemajuan teknologi cloud computing, penyimpanan dan pengolahan data secara terpusat menjadi lebih efisien, memungkinkan geofisikawan untuk mengoptimalkan kinerja dalam melakukan pengolahan data seperti inversi data geolistrik secara signifikan. Dengan memanfaatkan infrastruktur cloud, perangkat lunak ini dapat diakses secara fleksibel dan dapat disesuaikan, memungkinkan pengguna untuk mengelola dan menganalisis dataset geolistrik dengan lebih efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan pengolahan data geolistrik resistivitas dengan teknologi cloud yang dapat mempercepat kinerja maupun memberikan kemudahan pengolahan data (user friendly) melalui pengembangan perangkat lunak C-RIA. Sebelum melakukan pengolahan data perlu dilakukan pemilihan metode optimasi dan penentuan beberapa parameter, kemudian dilakukan proses inversi. Hasil yang diperoleh setelah dilakukan proses inversi untuk membuat model memperlihatkan kemampuan pengolahan data yang stabil dengan model awal yang berbeda. Selain itu hasil yang diperoleh dengan menggunakan data sintesis memperlihatkan hasil yang hampir sama walaupun sudah ditambahkan sedikit gangguan (noise) dengan nilai RMSE <3%, sedangkan pada pengujian data lapangan nilai RMSE <1%. Selanjutnya pada data lapangan nilai Selain itu dengan antarmuka (interface) yang lebih mudah dapat mempercepat dan mengoptimalkan pengolahan data.  Secara keseluruhan dari penggunaan teknologi cloud yang diimplementasikan untuk data geolistrik dapat menjadi solusi untuk pengolahan data lebih efisien dan efektif serta fleksibel.
Pengembangan Model Computer Vision dengan Arsitektur YOLOv12 untuk Deteksi Utilitas Bawah Tanah pada Data Ground Penetrating Radar Andika, Putu Pradnya; Paembonan, Andri Yadi
Jurnal Pendidikan, Sains, Geologi, dan Geofisika (GeoScienceEd Journal) Vol. 6 No. 4 (2025): November
Publisher : Mataram University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/goescienceed.v6i4.1380

Abstract

Abstract: Perkembangan infrastruktur perkotaan yang pesat menuntut metode pemetaan utilitas bawah tanah yang akurat dan efisien untuk mitigasi risiko selama konstruksi. Keterbatasan interpretasi manual data Ground Penetrating Radar (GPR), yang bersifat subjektif, lambat, dan memerlukan keahlian tinggi, menjadi hambatan utama dalam efisiensi survei geofisika. Penelitian ini berfokus pada deteksi objek secara end-to-end berbasis deep learning yang memanfaatkan arsitektur YOLOv12 untuk otomatisasi identifikasi anomali hiperbolik yang merepresentasikan utilitas pada citra radargram. Model prediksi dilatih dan divalidasi pada dataset utilitas GPR kustom yang telah melalui tahap pra-pemrosesan dan anotasi yang cermat. Hasil pengembangan awal model menunjukkan bahwa model YOLOv12 mencapai kinerja yang cukup baik, dengan mean Average Precision (mAP0.5) sebesar 70%, precision 80% serta recall 70%. Studi ini menunjukkan bahwa arsitektur YOLOv12 bisa menjadi solusi yang kuat, akurat, dan efisien untuk otomatisasi pemetaan utilitas bawah tanah, yang berpotensi merevolusi praktik survei geofisika di bidang teknik sipil dan manajemen infrastruktur. Keywords: GPR, Utilitas, Deep Learning, YOLOv12
PENGEMBANGAN APLIKASI “ITERA-VISION-GPR-UI (ITERA VISION SYSTEM FOR GPR UTILITIES INFERENCE)” BERBASIS COMPUTER VISION DENGAN MODEL YOLOV12 UNTUK DETEKSI UTILITAS PADA METODE GROUND PENETRATING RADAR Rumansah, Raka Putra Pratama; Paembonan, Andri Yadi; Andika, Putu Pradnya
JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Vol. 11 No. 1 (2025): JOP (Journal Online of Physics) Vol 11 No 1
Publisher : Prodi Fisika FST UNJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jop.v11i1.49883

Abstract

Permasalahan dalam interpretasi data Ground Penetrating Radar (GPR) adalah ketergantungan terhadap keahlian operator, waktu analisis yang lama, dan potensi subjektivitas hasil. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengimplementasikan teknologi computer vision menggunakan model YOLOv12 (You Only Look Once) yang mampu mendeteksi pola hiperbolik secara otomatis. Pengembangan aplikasi berbasis computer vision bernama “ITERA-VISION-GPR-UI (ITERA Vision System for GPR Utilities Inference)” dirancang untuk mendeteksi utilitas bawah permukaan menggunakan citra radargram dari metode GPR.  Dataset penelitian terdiri dari 82 citra radargram yang telah melalui tahapan pre-processing dan labelling menggunakan Roboflow. Pelatihan model dilakukan pada Google Colaboratory menggunakan varian YOLOv12s dengan parameter utama epochs 500, optimizer AdamW, dan patience 100. Pada epoch ke-292, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai nilai Precision sebesar 0,85, Recall 0,77, mAP@50 0,82, dan mAP@50–95 0,51 dengan akurasi keseluruhan 69%. Nilai-nilai tersebut membuktikan bahwa model memiliki performa yang cukup baik dalam mendeteksi utilitas bawah permukaan. Aplikasi yang dibangun kelak dapat membantu geophysicist dalam melakukan interpretasi citra radargram secara lebih efisien, cepat, dan akurat.
Subsurface Utility Identification at ITERA Campus Using Multi-frequency Ground Penetrating Radar Andri Yadi Paembonan; Fedy Darma Wijaya Waruwu
Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika Vol. 12 No. 1 (2024): Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika
Publisher : Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jtaf.v12i1.349

Abstract

Infrastructure development at the Sumatra Institute of Technology is growing rapidly, hence, it requires new utilities installation network such as cables and pipes to supply electricity and clean water. Installing new utility line, it is necessary to secure and know the existence and depth of the previously embedded utility network to avoid damage that could hamper the construction process or cause large losses. Accessing the sub-surface information, geophysical method, such as Ground Penetrating Radar (GPR) can be utilized for identifying buried utility networks, ensuring the safe installation of new utilities and preventing damage to existing embedded utilities. In this study, a GPR device with a frequency range 40 MHz-3.4 GHz comprising 5 tracks was employed. The acquired data underwent processing using GPR Insights software, generating a radargram cross-section that provides information about the subsurface.The results from the radargram reveal a hyperbolic reflection anomaly, signifying the presence of a utility network beneath the surface, suspected to be pipe and cable utilities. The utility network is detected at varying depths of 0.5 m, 0.8 m, 1 m, and 1.2 m at different distances. Furthermore, several anomalies in the form of hyperbolas are observed, suggesting potential utilities due to their continuity with other paths.
Identification of Coal Seams Using Ground Penetrating Radar (GPR) Integrated with Borehole Logging Data at PIT “SWIM”, South Palembang Sub-Basin Situmorang, Vivin Julianty; Paembonan, Andri Yadi; Andika, Putu Pradnya; Alamshah, Muhammad
Jurnal Phi: Kurnal Pendidikan Fisika & Terapan Vol 12 No 2 (2026)
Publisher : Universitas Islam Negeri Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/p-jpft.v12i2.34704

Abstract

Coal remains one of the main energy sources in Indonesia, contributing more than 40% to national energy consumption. Therefore, an effective exploration method is needed to identify subsurface coal seams. This study aims to identify the presence of coal seams using the Ground Penetrating Radar (GPR) method integrated with borehole logging data at PIT “SWIM”, South Palembang Sub-Basin. The study utilized four GPR survey lines and four borehole log datasets. The GPR data were acquired using a 25 MHz antenna frequency and processed through the stages of move starttime, dewow filtering, automatic gain control, bandpass Butterworth filtering, background removal, running average, and topography correction Interpretation was carried out based on reflection patterns, reflector continuity, amplitude characteristics, and correlation with gamma-ray and density logs. The results indicate five coal seam zones, namely A1, A2, B, C, and D, at depths of approximately 8–60 m. Among these, Seam B exhibits the most consistent continuity across the survey lines, while Seam D appears as a prominent deeper reflector. Strong, continuous, high-amplitude reflectors indicate significant dielectric property contrasts between the coal and the surrounding lithologies. This study demonstrates that the integration of low-frequency (25 MHz) GPR and logging data can effectively support coal seam identification and illustrates the application of electromagnetic wave propagation, reflection, attenuation, and dielectric contrast principles in subsurface exploration, making it relevant to the fields of applied physics and geophysics.
Uncertainty Analysis of 1D Magnetotelluric Inversion Model Using the Neighborhood Algorithm: Application to Kilauea Volcano Anwar Udin Sayfulloh; Andri Yadi Paembonan; Wahyu Eko Junian
Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat Vol 23, No 2 (2026): Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat
Publisher : Lambung Mangkurat University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/flux.v23i2.25876

Abstract

Magnetotellurics (MT) is a passive geophysical method that relies on the principles of electromagnetic induction to delineate subsurface resistivity distributions. This study implements the Neighborhood Algorithm (NA) for one-dimensional (1D) inversion of MT data to overcome local minima traps and analysis model uncertainty. The performance of the NA is evaluated using the Rosenbrock function and synthetic MT data. The evaluation results show that the NA successfully achieves convergence with a misfit of less than 2.0 on synthetic data with 5% added Gaussian noise. Furthermore, the NA is applied to field MT data from Kilauea Volcano, Hawaii. The performance of the NA in modeling the field data is compared to a conventional approach, namely the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm. The field data modeling results demonstrate that the NA (misfit 1.99) outperforms the LM algorithm (misfit 2.52). Additionally, the NA provides supplementary information in the form of a posterior probability density that maps the model's uncertainty bounds. The resistivity model, supported by uncertainty analysis, strengthens the information at Kilauea Volcano regarding the presence of a low-resistivity (conductive) zone at a depth of less than 3 km, which is associated with a shallow magma chamber (partial melt) or saline fluids.
PEMANFAATAN TEKNOLOGI GEOFISIKA DAN PENGUATAN LITERASI MASYARAKAT UNTUK PENGELOLAAN AIR TANAH BERKELANJUTAN DI DESA JATIMULYO, KABUPATEN LAMPUNG SELATAN Andri Yadi Paembonan; Dwi Miftha Kurnia; Randy Kurniawan; Stevy Canny Louhenapessy; Rozi Afdi; Fitri Rusmaladewi; Muhammad Rifqi Dwi Septian; Friska Hasugian; Putri Agustryani; Azman Munthoha Maula
Jurnal Berkawan: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 3, No.1, Januari 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The availability of clean water is a crucial issue in Jatimulyo Village, South Lampung Regency, particularly during the dry season. Residents face difficulties accessing water sources due to a limited understanding of the subsurface groundwater potential. In response to this problem, a team from the Sumatra Institute of Technology (ITERA) conducted a community service activity aimed at mapping this groundwater potential. This activity utilized the geoelectric resistivity method to identify subsurface structures and determine the locations and depths of potential aquifers for drilled wells. In its implementation, the team collaborated with the local village government and involved participants from the Geophysical Engineering and Petroleum and Gas Engineering Study Programs. In addition to technical surveys, the team also conducted a socialization of their findings and provided education on groundwater utilization. This event, attended by residents, local neighborhood (RT) heads, and village officials, highlighted the importance of proper aquifer identification, well maintenance techniques, and strategies for ensuring water resource sustainability. This initiative received positive appreciation from the village head and residents, who hope the results of the ITERA study can provide a concrete solution to address the challenges of clean water availability in their region.
Co-Authors Alamshah, Muhammad Amin, Fadhlan amin Andika, Putu Pradnya Antosia, Risky Martin Anwar Udin Sayfulloh Asido Saputra Sigalingging Azman Munthoha Maula D.R. Febriansanu Dahlila, Dea Dharma, Dian Budi Dwi Miftha Kurnia Ekawati, Gestin Mey Erlangga Ibrahim F. F. D. Putra Faisal Abdullah Farduwin, Alhada Fedy Darma Wijaya Waruwu Felik Destian Putra Felik Destian Putra Amijaya Fernanda, Leonardo Fitri Rusmaladewi Friska Hasugian Ghani, Azman Abdul Hendra Saputra Hikhmadhan Gultaf Irawati, Selvi Misna Irawati, Selvi Misnia Jaya, Muhammad Rendi Junian, Wahyu Eko Laesanpura, Agus Lea Kristi Agustina Lita Maharani Luhut Pardamean Siringoringo M. Strack, Kurt Maharani, Lita Manurung, Sarah Maria R.P. Sudibyo Marwan Marwan Muhammad Arief Wicaksono Muhammad Ridha Adhari, Muhammad Ridha Muhammad Rifqi Dwi Septian Muhammad Yanis Muhammad Yusuf Muzakir Nainggolan, Boy Fernando Grace Nareswari, Aulia Nathania, Edlyn Yoadan Nugraha, Gartika Pahri, Pahri Paula Sisoada Tobing Purwaditya Nugraha Putra, Felik Destian Putri Agustryani Putri, Uci Amelia R. E. Sinaga Randy Kurniawan Reza Rizki Reza Rizki Rinaldi Idroes Rozi Afdi Ruchimat, Acep Ruhul Firdaus Rumansah, Raka Putra Pratama Santoso, Nono Agus Sigalingging, Asido Saputra Sitorus, Dorlensa Situmorang, Vivin Julianty Stevy Canny Louhenapessy Suhendi, Cahli V. Rahmanda Virgian Rahmanda Virgian Rahmanda