Inversi Gaya Berat Model Talwani Menggunakan Flower Pollination Algorithm

Abstract

Tantangan utama dalam semua metode geofisika, termasuk pemodelan gayaberat adalah rekonstruksi distribusi parameter fisik bawah permukaan berdasarkan data yang diamati dan diambil di permukaan. Inversi gravitasi ditujukan untuk memperoleh informasi untuk membuat model distribusi densitas dibawah permukaan menggunakan percepatan gravitasi terukur yang dikenal sebagai anomali gravitasi. Pemodelan inversi adalah salah satu teknik pemodelan di mana parameter modelnya diperoleh langsung dari data pengamatan, Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pemograman pemodelan kedepan model Talwani serta pemodelan kebelakang dengan metode flower pollination algorithm. FPA merupakan bagian dari contoh inversi non-deterministik dan sering disebut juga sebagai algoritma penyerbukan bunga serta dikembangkan oleh Xin-She Yang pada tahun 2012. Sesuai dengan namanya, algoritma ini merupakan suatu algoritma yang terinspirasi dari proses penyerbukan bunga. Pemodelan dalam penelitian ini menggunakan tiga model sederhana yang menggambarkan suatu kondisi di bawah permukaan. Model pertama yang digunakan yaitu model dengan intrusi, model kedua yaitu model dengan patahan serta model yang terakhir yaitu model dengan adanya cekungan.