Pemodelan Inversi Resistivitas Bawah Permukaan menggunakan Algoritma Generalized Particle Swarm Optimization (GPSO) untuk Identifikasi Keberadaan Gas Dangkall - Prayoga, Dinovica Chandra (Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2022)
Eksplorasi Gas Dangkal memerlukan metode yang akurat dan efisien untuk menentukan keberadaan dan distribusi zona gas di bawah permukaan. Salah satu metode yang umum digunakan adalah pemodelan Inversi Resistivitas, yang bertujuan untuk merekonstruksi distribusi resistivitas berdasarkan data pengukuran lapangan. Namun, metode inversi konvensional sering mengalami kendala dalam stabilitas solusi dan waktu komputasi yang tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan Generalized Particle Swarm Optimization (GPSO) sebagai alternatif untuk mengoptimalkan proses inversi resistivitas. GPSO merupakan pengembangan dari algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) yang lebih fleksibel dalam menangani parameter inversi. Studi ini membandingkan performa GPSO dengan metode inversi konvensional dalam menginterpretasi data resistivitas bawah permukaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GPSO mampu mempercepat konvergensi solusi, mengurangi nilai root mean square error (RMSE), serta menghasilkan pemodelan resistivitas yang lebih stabil. Selain itu, identifikasi zona gas dangkal yang dilakukan menggunakan GPSO menunjukkan korelasi yang baik dengan data lapangan.