Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal

Pengembangan Algoritma Genetika Untuk Inversi Data Gravitasi

Jurnal Rekayasa Geofisika Indonesia · Vol. 1 No. 01 (2019) · pp. 1–7

DOI
10.56099/jrgi.v1i01.9363
ISSN
2685-8649, 2685-8657
Published
2019-11-07
Publisher
Jurusan Teknik Geofisika
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Inversi data gravitasi untuk interpretasi 2D struktur bawah permukaan merupakan proses penting dalam pemodelan anomali medan gravitasi. Metode algoritma genetika (AG) telah dikembangkan untuk inversi data gravitasi. Teknik optimasi ini memadukan konsep genetika biologi dengan fungsi optimasi yang bertujuan untuk memaksimumkan fungsi fitness melalui proses evolusi buatan. Pengujian akurasi metode ini dilakukan dengan menggunakan medan gravitasi sintetik dari dua model. Hasil inversi menunjukan model inversi sesuai dengan model sintetik dengan nilai kesalahan rata-rata untuk solusi terbaik dibawah 9,62 x10-4. Untuk inversi dengan panjang string 1 bit mampu memodelkan anomali homogen benda/struktur bawah permukaan. Anomali dengan densitas bervariasi mampu dimodelkan dengan sangat akurat melalui inversi algoritma genetika untuk panjang string 8 bit

Collaboration network of the authors

40 authors · 76 co-authorship links · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Halu Oleo
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Abdul MananUniversitas Halu Oleo6
Suryawan AsvarUniversitas Halu Oleo6
Cindy PuspitafuriAffiliation unknown3
Syamsul Razak HaratyUniversitas Halu Oleo2
ABDUL MANANAffiliation unknown2
Asma AsmaUniversitas Halu Oleo2
Ainun Ayu Utami subhanUniversitas Halu Oleo2
Salmon RapangUniversitas Halu Oleo2
Muhammad Nur Ahsan ZakirUniversitas Halu Oleo2
Tian Aprilia Aksa MahadiUniversitas Halu Oleo2
Nurfadhilah FahdaUniversitas Halu Oleo2
Thalya Febyanti FebyantiUniversitas Halu Oleo2
Asrin AsrinUniversitas Halu Oleo2
Muhammad AnasAffiliation unknown2
Anci SisiantiUniversitas Halu Oleo1
Hasnawati HasnawatiUniversitas Halu Oleo1
Ariani SafitriUniversitas Halu Oleo1
Erwin AnshariAffiliation unknown1
Muhammad Ichsanul Akbar NatsirAffiliation unknown1
Syamsul R HaratyAffiliation unknown1
Nur SalamAffiliation unknown1
Al RubaiynAffiliation unknown1
Wa Ode NurfadilahAffiliation unknown1
Irawati IrawatiAffiliation unknown1
Ilham IlhamAffiliation unknown1
Ayu PancasariUniversitas Halu Oleo1
Melani Putri PratamaAffiliation unknown1
Deniyatno DeniyatnoUniversitas Halu Oleo1
Harmila IrawardaniUniversitas Halu Oleo1
Astutya NingsihUniversitas Halu Oleo1
Puji AnandaAffiliation unknown1
Jahidin JahidinUniversitas Halu Oleo1
Amir AmirUniversitas Halu Oleo1
Stefanus Indra Fernando DariusUniversitas Halu Oleo1
Suryawan AsfarAffiliation unknown1
Asniar AsniarAffiliation unknown1
Muhammad FikarAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/jrgi/oai, first harvested 30 Okt 2026, last seen 30 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Pengembangan Algoritma Genetika Untuk  Inversi Data Gravitasi</dc:title>
	<dc:creator>Rubaiyn, Al</dc:creator>
	<dc:creator>Safani, Jamhir</dc:creator>
	<dc:creator>Hamimu, La</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Inversi data gravitasi untuk interpretasi 2D struktur bawah permukaan merupakan proses penting dalam pemodelan anomali medan gravitasi. Metode algoritma genetika (AG) telah dikembangkan untuk inversi data gravitasi. Teknik optimasi ini memadukan konsep genetika biologi dengan fungsi optimasi yang bertujuan untuk memaksimumkan fungsi fitness melalui proses evolusi buatan. Pengujian akurasi metode ini dilakukan dengan menggunakan medan gravitasi sintetik dari dua model. Hasil inversi menunjukan model inversi sesuai dengan model sintetik dengan nilai kesalahan rata-rata untuk solusi terbaik dibawah 9,62 x10-4. Untuk inversi dengan panjang string 1 bit mampu memodelkan anomali homogen benda/struktur bawah permukaan. Anomali dengan densitas bervariasi mampu dimodelkan dengan sangat akurat melalui inversi algoritma genetika untuk  panjang string 8 bit</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Jurusan Teknik Geofisika</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2019-11-07</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US"></dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/jrgi/article/view/9363</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.56099/jrgi.v1i01.9363</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Jurnal Rekayasa Geofisika Indonesia; Vol 1, No 01 (2019): Edisi April JRGI (Jurnal Rekayasa Geofisika Indonesia); 1-7</dc:source>
	<dc:source>2685-8649</dc:source>
	<dc:source>2685-8657</dc:source>
	<dc:source>10.56099/jrgi.v1i01</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/jrgi/article/view/9363/6621</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2019 Jurnal Rekayasa Geofisika Indonesia</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>