DIGITALISASI DATA SEISMIK DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

Abstract

Metode seismik merupakan metode geofisika yang bertujuan untuk mencitrakan kondisi bawah permukaan dan telah digunakan baik untuk kebutuhan industri maupun untuk penelitian akademis. Data seismik lama (vintage seismic) umumnya tersimpan dalam format hardcopy sehingga tidak mudah untuk diakses. Maka, digitalisasi data seismik lama kerap dilakukan. Digitalisasi data seismik lama diawali dengan scanning terlebih dahulu dan dilanjutkan dengan proses digitasi itu sendiri. Data seismik hasil scanning tersusun atas pixel berisi nilai RGB yang merepresentasikan warna pada gambar tersebut. Sementara pada data seismik SEGY, warna menunjukkan nilai amplitude. Penelitian tugas akhir ini membahas proses konversi nilai RGB pada gambar penampang seismik menjadi nilai amplitude menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dan dilanjutkan dengan pembuatan data SEGY. Artificial Neural Network (ANN) merupakan sistem komputasi yang terinspirasi dari sistem saraf pada manusia dengan tujuan agar dapat melakukan pekerjaan seperti pengenalan pola atau klasifikasi data melalui proses pembelajaran seperti halnya manusia. Pengolahan data pada penelitian ini dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python. Berdasarkan model Artificial Neural Network (ANN) yang dibangun dengan data amplitude dan gambar penampang xline 500 dan inline 362 Blok F3 North Sea, Dutch sebagai data train menghasilkan nilai error yaitu 382.4792. Serta, menghasilkan penampang SEGY hasil digitalisasi yang sama dengan gambar penampang seismik asal.