cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Geosaintek
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : 24609072     EISSN : 25023659     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Earth & Planetary Sciences Education
Jurnal GEOSAINTEK adalah jurnal yang dikelola oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) ITS dan Departemen Teknik Geofisika ITS. Terbit pada bulan Januari-April, Mei-Agustus, dan Septermber-Desember pada setip tahunnya. Jurnal Goeaintek mempublikasi dan menerbitkan hasil kajian, penelitian, penerapan ilmu pengetahuan serta teknologi di bidang kebumian. Terbuka bagi peneliti, praktisi, serta akademisi dari berbagai lembaga.
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 9, No 2 (2023)" : 8 Documents clear
IDENTIFIKASI STRUKTUR PATAHAN DAN LOKASI RESERVOAR PANASBUMI DAERAH GUNUNG CIREMAI BERDASARKAN ANALISIS DATA GRAVITY Irma Nurliza Lumbantoruan; Muhammad Sarkowi; Bagus Sapto Mulyatno; Rahmat Catur Wibowo
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.17131

Abstract

Penelitian pada Lapangan Panasbumi Gunung Ciremai, Provinsi Jawa Barat, bertujuan untuk memperoleh peta anomali Bouguer berdasarkan analisis data gravity GGMPlus. Kemudian pemisahan anomali regional dan residual dengan menggunakan filter moving average. Selanjutnya dilakukan analisis Second Vertical Derivative (SVD) untuk menganalisis patahan, dan pemodelan 3D untuk menggambarkan secara jelas penampang bawah permukaan dan melihat sebaran densitas bawah permukaan. Dari hasil pengolahan diperoleh densitas anomali Bouguer sebesar 22-50 mGal dengan densitas rata-rata 2,314 g/cc. Dari hasil analisis spektrum diperoleh kedalaman rata-rata anomali regional 4250 meter dan untuk kedalaman rata-rata residual 350 meter. Nilai nol pada analisis SVD menunjukkan batas karakteristik geologi yaitu adanya sesar dan perbedaan fisis dari densitas tinggi ke rendah pada densitas batuan. Struktur sesar yang teridentifikasi merupakan sesar mendatar yang berarah hampir NW-SE yang membedah Ciremai Muda produk vulkanik. Terdapat juga sesar berarah barat-timur sebagai kelurusan lama kaldera Ciremai yang menghasilkan prospek panasbumi Sangkanhurip dan Pejambon di bagian timur Gunung Ciremai. Berdasarkan peta geologi dapat dilihat bahwa struktur geologi Gunung Ciremai merupakan sesar aktif Cilacap-Kuningan yang berperan sebagai jalur manifestasi panasbumi Ciniru. Dari hasil pemodelan 3D ditemukan zona reservoir pada kedalaman 3-4 km dengan nilai densitas 2,2-2,3 g/cc dan zona heat source pada kedalaman 4-5 km dengan nilai densitas 2,6-2,7 g/cc dan untuk zona caprock pada kedalaman 1,5-3 km dengan nilai densitas 2,7-2,8 g/cc.
PEMODELAN INVERSI 2D BERDASARKAN ANALISIS KOHERENSI PADA PROSES ADVANCE DATA MAGNETOTELURIK PROSPEK GEOTERMAL WAY SELABUNG Kharisma Amalia; Wien Lestari; M. Haris Miftakhul Fajar; Ahmad Zarkasyi
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.18365

Abstract

Metode magnetotelurik menggunakan range frekuensi yang sangat luas dan kerap digunakan pada penyelidikan awal lapangan geotermal untuk mendelineasi sebaran resistivitas dan struktur geologi bersamaan dengan metode geofisika lainnya. Dengan range frekuensi yang sangat luas, data hasil akuisisi MT tentu tidak lepas dari noise sehingga perlunya weighting data. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan dan menganalisis nilai koherensi yang didapatkan dari pemrosesan robust dan seleksi crosspower terhadap hasil pemodelan inversi 2D serta interpretasi sistem geotermal Way Selabung berdasarkan hasil pemrosesan terbaik. Pada penelitiaan ini, weighting/pembobotan data MT dilakukan pada saat proses robust. Pemrosesan robust menggunakan 3 variasi weighting yaitu No Weight, Rho Variance dan Ordinary Coherency. Proses tersebut menghasilkan nilai koherensi sebagai salah satu parameter untuk quality control (QC) data MT. Kualitas data MT yang baik menunjukkan nilai koherensi ≥0.75. Data dengan nilai koherensi <0.75 akan diproses menggunakan seleksi crosspower (XPR). Hasil dari penelitian ini menujukkan bahwa pemrosesan robust dan XPR jenis pembobotan Ordinary Coherency memberikan efek peningkatan nilai koherensi rata-rata lebih besar dibandingkan jenis pembobotan Rho Variance. Penampang hasil inversi robust Ordinary Coherency memiliki nilai error terendah yang menunjukkan batas-batas kedalaman dugaan lapisan penudung, reservoir, dan sumber panas yang representatif. Hasil pemrosesan terbaik menunjukkan dugaan heat source berupa lava basalt kuarter (zona resistivitas tinggi) di sebelah barat daya lokasi penelitian. Dugaan reservoir (zona resistivitas menengah) berupa sedimen batu pasir hampir di seluruh area penelitian. Dugaan caprock (zona resistivitas rendah) berupa satuan batuan Jatuhan Piroklastik Ranau yang tersusun oleh breksi dengan komponen batuapung serta debu vulkanik dan satuan batuan Lava Akarjangkang tersier yang tersusun oleh lava basalt teralterasi.
Analisis Spasial Tingkat Kerawanan Tanah Longsor di Kecamatan Wagir, Kabupaten Malang Melalui Sistem Informasi Geografis Ilyas Madani; Iva Ekstyarin; Lailatul Maghfiroh; Risky Krisnaayu; Dwi Lestari; Hilda Ayu Karina; Candra Adityatama; Dzulfiana Anjarini; Riko Ferdiansyah
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.17431

Abstract

Wagir yang berada pada lereng Gunung Kawi mempunyai potensi tanah longsor. Guna memodelkan tingkat kerawanan tanah longsor di Kecamatan Wagir, parameter tanah longsor menurut Puslittanak Bogor tahun 2004 yang dijadikan acuan dalam penelitian ini. Parameter tanah longsor diolah  dengan software ArcGIS 10.8 menggunakan metode scoring dan overlay, sehingga tingkat kerawanan tanah longsor dapat terpetakan. Parameter yang digunakan dalam klasifikasi tanah longsor tersebut yaitu kemiringan lereng, tutupan lahan, dan jenis tanah yang ada. Peta yang dihasilkan menunjukkan tiga tingkat kerawanan tanah longsor di Kecamatan Wagir yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Tingkat kerawanan tanah longsor rendah berada di bagian timur Kecamatan Wagir dengan luasan sebesar 1843 ha. Tingkat kerawanan tanah longsor sedang dengan luas 3820 ha berada di bagian tengah Kecamatan Wagir. Sementara itu, tingkat kerawanan tanah longsor tinggi berada di bagian barat Kecamatan Wagir dengan total luasan sebesar 466 ha. Dengan demikian, upaya-upaya dalam meningkatkan dan menjaga stabilitas lereng perlu dilakukan, khususnya di daerah dengan tingkat kerawanan yang tinggi.
PREDICTION OF CO2 GAS SATURATION DISTRIBUTION BASED ON DEEP LEARNING USING DEEP NEURAL NETWORK (DNN) ALGORITHM Eki Komara; Zahrotuts Tsaniyah; Widya Utama
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.18089

Abstract

Multiphase flow analysis is essential for resolving subsurface flow issues in CO2 capture and storage (CCS) systems. Predicting the distribution of CO2 gas saturation is one example that is quite useful for evaluating multiphase flow. Multiphase flow simulation is typically performed using numerical simulations, such as the TOUGH2 simulator. Ordinary numerical simulations, on the other hand, have some limitations, such as high grid spatial resolution and significant processing costs. One option for estimating the distribution of CO2 gas saturation is to employ deep learning with specific algorithms. A deep neural network (DNN) is a highly effective deep learning approach. A deep neural network is a network structure made up of three interconnected layers: input, hidden, and output. DNN learns from the input data about the previously constructed architecture. As input, DNN requires a significant amount of data train. The trained DNN model is then used to automatically estimate the distribution of CO2 gas saturation. This algorithm is capable of dealing with complex data patterns, particularly gas saturation in multiphase flow issues. The reconstruction loss results revealed that the loss value lowers as the number of epochs grows. Furthermore, the model with 5 epochs and 0.001 regularization weight had the least error value 0.43. As a result, while this model is adequate for predicting the distribution of CO2 gas saturation, additional research is required to achieve more ideal outcomes.
ESTIMASI KEDALAMAN STRUKTUR SESAR MENGGUNAKAN DEKONVOLUSI EULER BERDASARKAN DATA GAYABERAT STUDI KASUS: CHURCHILL COUNTY NEVADA Merizki Ade Mahendra; Purwaditya Nugraha; Selvi Misnia Irawati
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.18418

Abstract

Churchill County, Nevada merupakan daerah yang aktif secara seismik dan berada pada peringkat ketiga di Amerika Serikat setelah Alaska dan California. Wilayah ini termasuk dalam formasi Basin and Range, yang dikenal memiliki tingkat aktivitas seismik yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasikan kedalaman sumber anomali bawah permukaan bumi di daerah penelitian menggunakan metode Dekonvolusi Euler berdasarkan data gayaberat. Metode ini diuji dengan data sintetik untuk mengevaluasi akurasi estimasi kedalaman. Hasil analisis Dekonvolusi Euler menunjukkan pola sebaran titik sumber anomali dengan kedalaman yang bervariasi. Terdeteksi adanya dugaan struktur sesar memanjang dengan arah utara-selatan pada kedalaman antara 13,7 hingga 217,6 meter, memisahkan Pegunungan Eetz, Pegunungan Sehoo, dan Cekungan Salt Wells. Selain itu, dugaan sill juga terdeteksi dengan titik sumber anomali terletak secara horizontal pada kedalaman rata-rata 150-500 meter, serta dike dengan titik sumber anomali lain yang menumpuk pada kedalaman rata-rata 350-750 meter. Terdapat pula dugaan adanya sumber anomali berbentuk sphere dengan estimasi kedalaman sekitar 750 hingga 978 meter. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang struktur geologi bawah permukaan di wilayah Churchill County, Nevada.
IMPLEMENTASI ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) PADA INVERSI DATA RESISTIVITAS 1-D UNTUK IDENTIFIKASI GAS DANGKAL Adinsya Yudha; Dharma Arung Laby; Abdi Suprayitno
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.18513

Abstract

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.
IDENTIFIKASI PERSEBARAN BATUAN ANDESIT SEBAGAI BAHAN UTAMA AGREGAT MENGGUNAKAN METODE GEOLISTRIK PROFILING KONFIGURASI WENNER-ALPHA Dimas Setiawan; Risky Martin Antosia; Purwaditya Nugraha
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.16986

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi persebaran batuan andesit sebagai bahan utama agregat menggunakan metode geolistrik profiling dengan konfigurasi elektroda Wenner-Alpha. Lokasi penelitian dilakukan di Desa Tarahan, Kecamatan Katibung, Kabupaten Lampung Selatan karena daerah tersebut memiliki potensi andesit yang melimpah secara geologi. Akuisisi data di daerah tersebut difokuskan pada daerah “andesit 01” dengan luas area sekitar 10.000 m2 sebanyak 3 lintasan, masing-masing sepanjang 100 m dengan spasi elektroda 5 m. Kemudian, ada satu lintasan tambahan diletakan pada singkapan di luar daerah tersebut. Lalu, terdapat juga sampel batuan tufa dan andesit yang dilakukan uji nilai resistivitas di laboratorium. Pengukuran singkapan dan sampel batuan dilakukan untuk mengonfirmasi batas nilai resistivitas pada penampang 2D. Berdasarkan profil resistivitas pada singkapan, andesit memiliki nilai resistivitas lebih dari 173,5 Ωm. Sedangkan, hasil pengujian sampel menunjukkan bahwa nilai resistivitas batu andesit sebesar kurang lebih 171 Ωm dan batu tufa sekitar 131 Ωm. Maka, hampir di seluruh area studi dipenuhi dengan batuan andesit dan menyebar ke segala arah walaupun ada sedikit sebaran batuan tufa ke arah selatan mulai kedalaman 8-10 m. Dengan demikian, potensi andesit tersebut layak diproduksi untuk keperluan domestik
KARAKTERISTIK GEOKIMIA DAN PETROGENESIS BATUAN BEKU PRODUK GUNUNG PANDAN DI DAERAH GONDANG, BOJONEGORO, JAWA TIMUR Jenian Marin; Yauman Maufa Muhammad; Tri Winarno; Vanadia Martadiastuti
Jurnal Geosaintek Vol 9, No 2 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25023659.v9i2.16871

Abstract

Gunung Pandan merupakan produk vulkanisme Kuarter di Jawa Timur yang saat ini sudah tidak aktif. Produk vulkanisme berupa batuan beku di antaranya ditemukan di Gunung Watu, Jati, Puru dan Lawang. Secara regional, lokasi penelitian berada di antara volcanic front dan back arc volcano Pulau Jawa yang merupakan hasil subduksi busur kepulauan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana karakteristik geokimia batuan di daerah penelitian, afinitas magma, dan asal tatanan tektonik pembentuknya. Metode yang digunakan di penelitian ini adalah pemetaan geologi, analisis petrologi, dan analisis geokimia dengan x-ray fluorescence (XRF). Daerah penelitian secara umum tersusun atas andesit piroksen dan andesit hornblende dengan tekstur porfiritik. Analisis geokimia menunjukkan batuan termasuk ke dalam jenis high-K andesite dan high-K basaltic andesite. Seiring meningkatnya kandungan SiO2, oksida utama FeO, CaO, dan Al2O3 mengalami penurunan sedangkan K2O mengalami kenaikan. Afinitas magma batuan beku di daerah penelitian adalah high-K calc alkaline. Gunung Pandan berasal dari tatanan tektonik calc-alkali basalt dan island arc basalt serta menunjukkan variasi spasial K2O yang konsisten dengan Gunung Wilis, Lasem, dan Muria.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 1 (2024) Vol 9, No 3 (2023) Vol 9, No 2 (2023) Vol 9, No 1 (2023) Vol 8, No 3 (2022) Vol 8, No 2 (2022) Vol 8, No 1 (2022) Vol 7, No 3 (2021) Vol 7, No 2 (2021) Vol 7, No 1 (2021) Vol 6, No 3 (2020) Vol 6, No 2 (2020) Vol 6, No 1 (2020) Vol 5, No 3 (2019) Vol 5, No 2 (2019) Vol 5, No 1 (2019) Vol 4, No 3 (2018) Vol 4, No 2 (2018) Vol 4, No 1 (2018) Vol 3, No 3 (2017) Vol 3, No 2 (2017) Vol 3, No 1 (2017) Vol 2, No 3 (2016) Vol 2, No 2 (2016) Vol 2, No 1 (2016) Vol 1, No 1 (2015) More Issue