Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Suatu kajian tentang kemungkinan adanya struktur patahan dengan menggunakan data gravitasi telah dilakukan. Parameter struktur patahan dua dimensi dengan bidang permukaan horizontal dapat ditentukan secara langsung dengan menggunakan Metoda Interpretasi Langsung Struktur Patahan Dua Dimensi dimana Metoda Kontinuasi Keatas sangat dominan berperan. Metoda ini telah diterapkan pads data anomaly Bouguer daerah Sumatra Utara di sekitar Danau Toba yang meliputi wilayah 1° - 4° Lintang Utara dan 97° - 100° Bujur Timur. Dari lima buah profil yang dibuat memotong daerah penelitian, diperoleh hasil tiga bush patahanlsesar jenis gravity (normal fault) dengan kedalaman kurang dari lima kilometer, ketebalan sekitar satu kilometer dan kontras rapat massa berkisar 0.2 gr/cc."

"Geophone sebagai sensor yang mengubah getaran menjadi sinyal listrik, merupakan sensor yang banyak digunakan pada alat perekam seismik untuk pengambilan data di permukaan tanah. Penggunaan mikrokontroler sebagai pengontrol sistem perekaman dan antarmuka dengan PC, memungkinkan transfer data secara serial antara sistem perekaman dengan PC sehingga kebutuhan alat yang portable dan compatible dapat dicapai. Dengan membuat tampilan output geophone dalam 12 channel didapatkan hasilnya dan setiap channel-nya berisi informasi amplitudo dan waktu tempuh gelombang. Analisa data yang diperoleh dapat dilakukan dengan mudah. Hal ini merupakan inovasi yang ditawarkan dalam penelitian ini dan sekaligus menawarkan untuk pengembangan selanjutnya.

---

Geophone usage as a sensor to detect seismic vibration and change it to electric signal. Geophone is a sensor that is used widely in the seismic recorder device in conducting field survey (for seismic record). Micro controller usage as a controller of seismic recorder and as an interface between the recording system and PC allows data transferred serially from the recording system to PC, so that the need for portable and compatible device could be granted. By making the output display of geophone into 12 channels and each channel contains the information of amplitude and propagation time of the wave. Data analysis can be done easily. This research was made due to this reason. Moreover, it offers further study of this field."

"Membangun sebuah model reservoar membutuhkan informasi tentang parameter petrofisika. Parameter ini digunakan sebagai dasar dan masukan untuk analisis karakteristik reservoar yang akan digunakan sebagai penentu arah dan tujuan pengembangan reservoar. Adanya ketidak pastian distribusi spasial sifat petrofisika reservoar menimbulkan beberapa pertanyaan, bagaimana sebaran sifat petrofisika reservoar di setiap tempat dan ke mana arah penyebaran reservoar. Data seismik yang telah termigrasi terkadang masih memperlihatkan karakter refleksi yang kurang jelas sehingga menimbulkan ambiguitas dalam proses interpretasi. Dengan metode inversi seismik, jejak seismik dapat diubah menjadi impedansi akustik yang mewakili sifat fisik lapisan reservoar. Teknik ini mampu mempertajam bidang batas antar lapisan dan memperkirakan ketebalan lapisan. Telah dilakukan analisis AVO dan inversi seismik simultan untuk mengekstrak sifat petrofisika reservoar gas di lapangan Blackfoot. Dalam inversi simultan, Zp, Zs dan densitas dihitung secara langsung dari data pre-stack gather. Koefisien k, kc, m dan mc dihitung menggunakan data log sumur. ΔLS dan ΔLD merupakan deviasi antara data dengan hasil plot hidrokarbon. Setelah melakukan proses inversi dan mendapakan parameter impedansi P (Zp) dan impedansi S (ZS), proses selanjutnya adalah melakukan ekstrasi konstanta-konstanta elastik (inkompresibititas (λ) & rigiditas (µ)) dan melakukan cross-plot antara λρ vs µρ. Interpretasi kuantitatif dilakukan dengan memprediksi parameter-parameter petrofisika batuan dan arah penyebarannya. Interpretasi kualitatif untuk mengetahui tipe atau jenis batuan dan sebagai indikator ada tidaknya akumulasi hidrokarbon.Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa ketebalan zona target chanel Glauconitic yang diperoleh dari data sumur ± 7 m. Analisis AVO mampu mendeteksi keberadaan gas di lapangan Blackfoot tetapi hasilnya masih menimbulkan ambiguitas dalam interpretasi. Keberadaan zona gas terdeteksi di sekitar sumur 01-17 terbukti dengan nilai positif dari secondary attribute product (A*B) dan anomali negatif dari secondary attribute scaled Poisson's ratio. Pemisahan gas jelas terlihat dari hasil inversi simultan parameter petrofisiska Lambda - Rho. Sifat petrofisika ini dikaitkan dengan sifat inkompresibilitas fluida. Nilai Lambda - Rho yang kecil mengindikasikan adanya gas di area ini. Dari hasil penelitian ini secara keseluruhan disimpulkan bahwa lapangan Blackfoot merupakan reservoar sand, di mana pada lokasi sekitar sumur 01-17 berisi gas. Gas tersebar secara terbatas di sekitar sumur 01-17

---

Reservoir model building needs petrophysical parameter information. This parameter is used as a base and input to analyze the characteristic of the reservoir which will be used as a guidance for reservoir development. The uncertainty of spatial distribution of the reservoir's petrophysic leads to questions, how is the spreads of the petrophysical parameter and where is the direction of the reservoir extension. Migrated seismic data sometime shows unclear reflection character which causing ambiguity in the interpretation. With seismic inversion method, seismic trace can be changed into acoustic impedance which represent the physical property of the reservoir layer. This technique enhance the layer boundary and give an estimation of layer thickness. An AVO analysis and simultaneous seismic inversion have been applied to extract the petrophysic property of gas reservoir in Blackfoot field. In simultaneous inversion, Zp, Zs and density calculated directly from pre-stack gather data. k, kc, m and mc calculated using well log data. ΔLS and ΔLD are the deviation between data with hydrocarbon plot result. After the inversion process and generationg Pimpedance parameter (Zp) and S-impedance (Zs), the next process is to extract elastic constants (incompressibility (λ) & rigidity (µ)) and generate a cross-plot between λρ vs µρ. Qualitative interpretation has been done by prediction of rock petrophysic properties and direction of its extends. This interpretation is used to determine the rock type and as an indicator of hydrocarbon existence.The result shows that the thickness of the target zone Glauconitic channel which is given by the well data is ± 7 m. AVO analysis is able to detect the gas existence in Blackfoot field, but the result is still giving ambiguity in interpretation. The gas zone detected in the surrounding of well 01-17, proved by the positive value of secondary attribute product (A*B) and the negative anomaly of secondary attribute scaled Poisson's ratio. Gas separation is clearly visible as a result of simultaneous inversion from petrophysical parameter Lambda - Rho. This petrophysical properties is then correlated with the fluid incompressibility. Small value of Lambda - Rho indicates the gas existence in the area. From the result of this research it is concluded that in general the Blackfoot field is a sand reservoir, where in the location near well 01-17 is filled with gas. The gas has a limited spreads arround well 01-17"

"Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi aliran fluida produksi dan reinjeksi di lapangan panas bumi melalui metode timelapse microgravity monitoring, untuk memahami dampak ketidakseimbangan fluida terhadap tekanan dan distribusi massa dalam sistem geothermal. Metode ini memungkinkan pendeteksian perubahan densitas di bawah permukaan bumi akibat eksploitasi panas bumi. Simulasi forward modelling dengan data sintetis digunakan untuk memvalidasi pendekatan ini. Hasil menunjukkan bahwa massa yang hilang di reservoir dapat diukur dan dipantau, dengan penurunan massa yang terjadi secara bertahap seiring intensifikasi produksi fluida. Pola aliran fluida dan hilangnya massa bervariasi tergantung pada jenis sumur dan metode ekstraksi. Sumur produksi vertikal menunjukkan hilangnya massa secara lokal, sedangkan sumur produksi deviasi dan deviasi dengan reinjeksi memperlihatkan pola aliran yang lebih kompleks dan terdistribusi. Penelitian ini berhasil memetakan pola aliran fluida secara detail, memberikan pemahaman lebih baik mengenai dinamika reservoir geothermal. Temuan ini dapat membantu merencanakan strategi produksi dan reinjeksi yang lebih efektif dan berkelanjutan, serta menunjukkan potensi metode microgravity sebagai alat pemantauan yang efisien.

---

This study aims to identify the flow of production and reinjection fluids in a geothermal field using the timelapse microgravity monitoring method, in order to understand the impact of fluid imbalance on pressure and mass distribution within the geothermal system. This method enables the detection of subsurface density changes due to geothermal exploitation. Forward modeling simulations with synthetic data were used to validate this approach. The results indicate that the mass loss in the reservoir can be measured and monitored, with a gradual decrease in mass corresponding to increased fluid production. Fluid flow patterns and mass loss vary depending on the type of well and extraction method. Vertical production wells exhibit localized mass loss, while deviated production wells and deviated wells with injection show more complex and distributed flow patterns. This research successfully maps the fluid flow patterns in detail, providing a better understanding of geothermal reservoir dynamics. These findings can help plan more effective and sustainable production and reinjection strategies, demonstrating the potential of the microgravity method as an efficient monitoring tool."

"Keberadaan noise pada data magnetotellurik dapat membiaskan hasil interpretasi. Noise ini dapat eliminasi dibutuhkan remote station yang jauh dar lokasi pengukuran dan bebas dari interferensi. Remote station diasumsikan bahwa terbebas dari noise, sehingga data dari remote station dapat digunakan untuk mereduksi noise pada stasiun pengukuran. Akan tetapi penambahan remote station ini akan meningkatkan biaya operasional eksplorasi dan juga akan membutuhkan banyak waktu serta sulit untuk mencari lokasi yang terbebas dari noise, terutama pada eksporasi geothermal dikarenakan area di Indonesia yang biasanya memiliki medan dan akses sulit dilalui. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang dapat mengreduksi noise pada data magnetotellurik dan meningkatkan kualitas data sehingga dapat mengurangi biaya dan waktu dalam eksplorasi. Melalui metode continuous wavelet transform, data magnetotellurik yang terkontaminasi noise dapat direduksi tanpa ada bantuan remote station dan akan menyebabkan eksplorasi geothermal menjadi lebih efisien. Metode continuous wavelet transform mengolah data magnetotelurik berupa time series domain yang masih belum difilter dan mengubah data time series domain tersebut ke dalam time-frequency domain. Pengubahan menjadi time-frequency menggunakan metode continuous wqavelet transform untuk dianalisis keberadaan noisenya pada frekuensi dan waktu kemunculan noise yang kemudian dihilangkan. Data yang telah dihilangkan akan dapat diolah menjadi apparent resistivity dan fase vs frekuensi. Hasil filter yang telah dilakukan dibandingkan dengan pengolahan software komersil. Dimana filter berhasil menghilangkan keberadaan noise transient yang muncul dengan kisaran frekuensi 30-400 Hz dan kemunculan selama 0.2-0.4 detik. Sehingga filter ini dapt menjadi alternatif lain dalam penghilangan noise pada data magnetotelurik.

---

The presence of noise in magnetotelluric data can produce a bias in its interpretation. To eliminate this noise, a remote station that is far from interference is needed. Assuming that the remote station is almost free from noise, the data from remote station can be used to reduce the noise from measurement station. However, adding an additional station means there will be an increase in exploration cost. Also, adding a remote station itself can be challenging and time-wasting since finding an area that is free from interference is quite hard to do, especially for geothermal exploration area in Indonesia that usually have difficult terrain and access. To answer this, we need a technology that can reduce noise from magnetotelluric data and improve the data quality while keeping the cost and time of exploration as low as possible. By using continuous wavelet transform method, the noise from magnetotelluric data can be reduced without the need to use a remote station which makes exploration becomes more efficient. The continuous wavelet transform method processes magnetotelluric data from unfiltered time series domain and changes the domains time series data into a time-frequency domain. Changing processes to a time-frequency uses the continuous wavelet transform method to analyze the existence of the frequency and time of occurrence of noise which is then removed. Data that has been removed will be processed into apparent resistivity and phase vs frequency. The filter results have been done compared to commercial software processing. Where the filter successfully eliminates the presence of transient noise that appears with a frequency range of 30-400 Hz and emergence for 0.2-0.4 seconds. So this filter can be another alternative in noise removal in magnetotelluric data."

"Kota Surabaya memiliki potensi bahaya amplifikasi yang disebabkan dari aktifitas tektonik akibat adanya dua segmen Sesar Kendeng yaitu Segmen Surabaya dan Segmen Waru. Penelitian ini dilakukan di bagian barat Kota Surabaya dengan menerapkan metode mikrotremor array yaitu Autokorelasi Spasial (SPAC), dengan delapan titik tengah (base) yang telah ditentukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggambarkan kondisi struktur batuan bawah permukaan di bagian barat Kota Surabaya yang berpotensi menyebabkan amplifikasi menggunakan metode mikrotremor array. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer hasil akuisisi lapangan dengan metode mikrotremor array konfigurasi equilateral triangle yang dikumpulkan oleh BMKG pada tahun 2020 dan 2023. Metode SPAC memanfaatkan korelasi spasial antara kecepatan gelombang mikrotremor pada berbagai titik pengamatan untuk mengidentifikasi struktur bawah permukaan. Metode SPAC mampu menunjukkan variasi nilai kecepatan gelombang geser (Vs) dan kedalaman bedrock engineering di setiap titik pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode mikrotremor array dengan konfigurasi equilateral triangle efektif digunakan untuk mengestimasikan struktur bawah permukaan di bagian barat Surabaya, yaitu struktur perlipatan antiklin sinklin, serta identifikasi awal adanya sesar naik yang merupakan mekanisme dari Sesar Kendeng Segmen Surabaya.

---

Surabaya city faces potential amplification hazards due to tectonic activities resulting from the presence of two Kendeng Fault segments, namely the Surabaya Segment and the Waru Segment. This study was conducted in the western part of Surabaya city, employing the microtremor array method, specifically Spatial Autocorrelation (SPAC), with eight predetermined base points. The objective of this research is to depict the subsurface rock structure conditions in the western part of Surabaya that may lead to amplification using the microtremor array method. The data utilized in this study are primary field acquisition results with the equilateral triangle configuration of the microtremor array, collected by BMKG in 2020 and 2023. The SPAC method leverages spatial correlation between microtremor wave velocities at various observation points to identify subsurface structures. The SPAC method is capable of indicating variations in shear wave velocity (Vs) values and bedrock engineering depth at each observation point. Research findings reveal that the microtremor array method with an equilateral triangle configuration is effective in estimating subsurface structures in the western part of Surabaya, specifically, anticline syncline folding structures, and provides an initial identification of an reverse fault, which is a mechanism of the Surabaya Segment of the Kendeng Fault.

"

"Lapangan Z yang berlokasi di Sub-cekungan Cipunegara merupakan salah satu lapangan penghasil gas dengan reservoir berlitologi karbonat platform dan karbonat reef. Berdasarkan 7 data sumur dan data seismik 3D PSTM, sumur A1, A3, G1, W1, C18, C19, dan C26 menunjukan bahwa zona interest dalam penelitian ini yaitu layer F menunjukan kedalaman dan karakteristik yang berbeda. Selanjutnya, berdasarkan data sumur yang tersedia akan dilaksanakan analisa petrofisika yang bertujuan untuk mengkarakterisasi reservoir berdasarkan properti batuan, seperti porositas, densitas, saturasi air, kecepatan batuan (Vp dan Vs) dan sebagainya. Dalam ketiadaan data Vs, nilai Vs tersebut akan didapat dengan dilakukannya proses deep learning. Setelah data Vs didapatkan, dilaksanakan analisa sensitivitas melalui crossplot yang bertujuan untuk mencari parameter yang sensitive terhadap perubahan litologi. Hasil didapat parameter AI cukup sensitive sehingga dipakai untuk proses inversi. Inversi dalam penelitian ini adalah jenis model based. Berdasarkan peta persebaran AI hasil inversi, lapisan F dengan litologi karbonat ditandai dengan warna hijau sampai kuning-jingga dengan nilai cut-off 6800 ((m*s)/(g/cc)). Selanjutnya akan dilaksanakan proses validasi hasil inversi AI menggunakan deep learning sebagai pendekatan yang berbeda. Hasil deep learning menunjukan nilai validasi yang cukup baik. Hal ini dapat disimpulkan bahwa inversi AI dan deep learning dapat dipakai sebagai inovasi yang baik untuk proses karakterisasi reservoir.

---

Field Z, located in the Cipunegara Sub-basin, is one of the gas-producing fields with carbonate platform and carbonate reef reservoirs. Based on 7 wells data and 3D PSTM seismic data, A1, A3, G1, W1, C18, C19, and C26 wells show that the zone of interest in this study named the F layer shows different depths and characteristics. Furthermore, based on available well data, will be carried out a petrophysical analysis that aims to characterize the reservoir based on rock properties, such as porosity, density, water saturation, rock velocity (Vp and Vs), and so on. In the absence of data Vs, the value of Vs will be obtained by doing a deep learning process. After the Vs data is obtained, a sensitivity analysis is carried out through a cross plot that aims to find parameters that are sensitive to changes in lithology. The result shows that the AI parameter is quite sensitive, so that Acoustic Impedance or AI is used for the inversion process. Inversion in this research is a model-based type. Based on the AI distribution map of inversion results, the F layer with carbonate lithology is marked in green to yellow-orange with a cut-off value of 6800 ((m*s)/(g/cc)). Furthermore, the AI inversion result will be validated using deep learning as a different approach than usual. The deep learning results shows a good validation score. It can be concluded that AI inversion and deep learning can be used as good innovations for reservoir characterization processes."

"Geopark Ciletuh terletak di Kecamatan Ciemas sebelah barat Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia. Pada Geopark Ciletuh terdapat adanya batuan PraTersier yang tersingkap di permukaan dan juga terdapat berbagai macam struktur yang terbentuk akibat terjadinya pergerakan tektonik di sebelah barat daya Geopark Ciletuh. Penelitian ini dilakukan guna mendelineasi struktur yang ada pada Geopark Ciletuh, dengan metode gravitasi untuk memetakan anomali gravitasi yang disebabkan oleh adanya perbedaan densitas. Pada penelitian ini digunakan analisis derivatif First Horizontal Derivative (FHD) untuk mengetahui keberadaan struktur dan Second Vertical Derivative (SVD) untuk menentukan jenis patahan. Pada penelitian ini juga dilakukan dip estimation dengan metode Multi Level Second Vertical Derivative (ML-SVD). Setelah didapatkan data FHD, SVD, dan ML-SVD selanjutnya diintegrasikan dengan data geological section dari peta geologi Lembar Jampang Balekembang untuk dibuat penampang geologi. Interpretasi dugaan patahan memiliki arah orientasi Barat Laut – Tenggara dan Timur Laut – Barat daya. Pada interpretasi dugaan patahan dilakukan slicing line untuk menentukan tipe patahan. Hasil penelitian menujukkan, terdapat adanya interpretasi dugaan patahan naik dan patahan turun pada lokasi penelitian. Pada analisis terpadu, didapatkan adanya data yang memiliki kesesuaian dan tidak memiliki kesesuaian antara data peta geologi dengan data geofisika.

---

Ciletuh Geopark is located in Ciemas District, west of Sukabumi Regency, West Java, Indonesia. In Ciletuh Geopark there are Pre-Tertiary rocks exposed on the surface and there are also various kinds of structures formed due to tectonic movements in the southwest of Ciletuh Geopark. This research was conducted to delineate the existing structures in the Ciletuh Geopark, using the gravity method to map the gravitational anomaly caused by differences in density. In this study, analysis of First Horizontal Derivative (FHD) was used to determine the presence of the structure and Second Vertical Derivative (SVD) to determine the type of fault. In this study, dip estimation was also carried out using the Multi-Level Second Vertical Derivative (ML-SVD) method. After obtaining FHD, SVD, and ML-SVD data, it was then integrated with geological section data from the geological map of the Jampang Balekembang Sheet for making geological cross sections. The interpretation of the alleged fault has an orientation of Northwest – Southeast and Northeast – Southwest. In the interpretation of the alleged fault, a slicing line is used to determine the type of fault. The results of the study show that there is an interpretation of the alleged ascending and descending faults at the study site. In the integrated analysis, it was found that there was data that had conformity and did not match the geological map data with geophysical data."

"ABSTRACTPada tahun 2016, Koulali et al., Menyelidiki tingkat kesalahan aktif di Jawa, dan dikatakan bahwa ada kesalahan aktif Baribis yang melintasi dan melewati beberapa kecamatan di Jakarta Selatan. Selain itu, Jakarta adalah salah satu kota metropolitan dan memiliki populasi dan infrastruktur yang padat, sehingga keamanan kota perlu dipertimbangkan terutama untuk potensi bencana alam. Salah satu cara adalah untuk mengidentifikasi potensi adanya kesalahan di Jakarta dengan fokus pada identifikasi adalah kesalahan Baribis yang dikatakan berada di seberang Jakarta Selatan. Penelitian dengan data gravitasi primer menggunakan metode MS-SVD yang didukung oleh metode MS-HDVD adalah metode yang baik untuk mengidentifikasi kesalahan. Penelitian ini juga melakukan metode pemodelan ke depan 2D untuk menentukan gambar cross-sectional dari permukaan bawah tanah dan besarnya atau kontras kepadatan di wilayah Jakarta. Sesar Baribis diperkirakan relatif Timur-Barat, sehingga jalur yang dibuat adalah Utara-Selatan. Pemrosesan dilakukan dengan membuat peta CBA kemudian melanjutkan ke atas kemudian melakukan metode SVD. Mengiris data diambil di peta SVD. Dengan MS-SVD, karakteristik patahan juga dikenal sebagai arah dan besarnya kemiringan. Metode MS-HDVD juga mendukung adanya kesalahan dalam data MS-SVD. Dengan metode MS-SVD dan MS-HDVD, ada atau tidaknya Baribis diketahui. Seperti halnya model 2D Jakarta, dapat dilihat juga potensi bahaya DKI Jakarta dengan melihat kontras kepadatannya.

---

ABSTRACTIn 2016, Koulali et al., Investigated the level of active error in Java, and it was said that there was an active Baribis error that crossed and passed through several sub-districts in South Jakarta. In addition, Jakarta is a metropolitan city and has a dense population and infrastructure, so city security needs to be considered especially for potential natural disasters. One way is to identify potential mistakes in Jakarta with a focus on identification is Baribis errors which are said to be across from South Jakarta. Research with primary gravity data using the MS-SVD method supported by the MS-HDVD method is a good method for identifying errors. This study also conducted a 2D forward modeling method to determine cross-sectional images of the underground surface and the magnitude or contrast density in the Jakarta area. The Baribis Fault is estimated to be relatively East-West, so the route made is North-South. Processing is done by making a CBA map then proceed to the top then do the SVD method. Slicing data is taken on SVD maps. With MS-SVD, the fault characteristic is also known as the direction and magnitude of the slope. The MS-HDVD method also supports errors in MS-SVD data. With the MS-SVD and MS-HDVD methods, the presence or absence of Baribis is known. Like the Jakarta 2D model, it can also be seen the potential danger of DKI Jakarta by looking at its contrast density."

"Penelitian nikel laterit pada daerah Kolaka menggunakan metode geolistrik yaitu tahanan jenis dan polarisasi terimbas dengan konfigurasi werner-schulmberger. Peneltian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sebaran mineral nikel dengan panjang 235 meter per lintasan dengan arah barat-timur mengikuti tomografi lokasi penelitian. Lintasan yang sejajar berjarak 100 meter dan jarak antar elektroda sebesar 5 meter. Pengolahan data geolistrik dilakukan dengan inversi 2D dimana tahanan jenis menggunakan ResIPy dan polarisasi terimbas menggunakan Res2DINV dengan terlebih dahulu menyeleksi data yang errornya besar. Hasil dari penelitian diperoleh nilai tahanan jenis lapisan nikel laterit yang terdiri atas lapisan penutup, lapisan limonit, lapisan saprolit, dan lapisan batuan dasar. Nilai tahanan jenisnya beragam sesuai dengan litologi bawah tanahnya yaitu lapisan penutup: >300 Ωm, lapisan limonit: <120 Ωm, lapisan saprolit 120-350 Ωm, lapisan batuan dasar >350 Ωm dan ditampilkan dalam model 2D dan 3D

---

The research on nickel laterite in the Kolaka area uses the geoelectric method, namely resistivity and induced polarization with the Werner-Schulmberger configuration. This research aims to identify the distribution of nickel minerals with a length of 235 meters per line with a west-east direction following the tomography of the research location. The distance of parallel line is 100 meters and the distance between the electrodes is 5 meters. Geoelectric data processing is done by 2D inversion where resistivity uses ResIPy and induced polarization uses Res2DINV by first filtering and remove data with large errors. The results of the study obtained the resistivity value of the laterite nickel layer which consists of a caprock layer, limonite layer, saprolite layer, and bedrock layer. The resistivity values vary according to the underground lithology, namely the caprock layer:> 300 Ωm, the limonite layer: <120 Ωm, the saprolite layer 120-350 Ωm, the bedrock layer> 350 Ωm and is displayed in 2D and 3D models"