Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Lapangan Panas Bumi Maritaing terletak di bagian timur Pulau Alor, Provinsi Nusa Tenggara Timur, Indonesia. Geotermometer menunjukkan temperatur reservoir sekitar 200oC, sementara lapangan ini masih berstatus green field, atau belum dieksploitasi. Model konseptual pada penelitian tahun 2015 dibuat hanya berbasis data geologi dan geokimia, dan pengambilan data Magnetotelurik (MT) pada tahun 2017 belum menghasilkan model konseptual yang representatif dan komprehensif untuk area Maritaing. Sementara itu, sangat penting untuk memahami sistem panas bumi di suatu lapangan, agar menjadi panduan yang tepat dalam tahap pengembangan energi panas bumi selanjutnya. Temperatur dan permeabilitas adalah salah dua hal yang dipertimbangkan dalam perencanaan pengembangan energi panas bumi. Temperatur berasosiasi dengan keberadaan heat source (sumber panas), dan permeabilitas berasosiasi dengan struktur geologi yang terisi fluida. Identifikasi struktur geologi ini dapat dilakukan dengan menganalisis data gravitasi menggunakan teknik First Horizontal Derivative (FHD) dan Second Vertical Derivative (SVD), dan menganalisis data MT melalui pola splitting kurva, arah diagram polar, dan hasil inversi 3D yang sekaligus dapat memperkirakan batas reservoir melalui Base of Conductor (sekitar 500-1.000 m). Data geokimia manifestasi digunakan untuk membantu identifikasi zona permeabel dan jalur fluida. Model konseptual dibangun dengan mengintegrasikan hasil pemodelan inversi 3D data MT, pemodelan forward 2D data gravitasi, dengan data geologi dan geokimia. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan pemahaman lebih komprehensif tentang sistem panas bumi di Maritaing, dan dapat menjadi panduan bagi tahap eksplorasi selanjutnya. ......Maritaing geothermal field is located in eastern part of Alor Island, East Nusa Tenggara Province, Indonesia. Geothermometer at this field shows reservoir temperature of 200^oC, while Maritaing is one of a green field or has not been exploited. Conceptual model from research in 2015 was built based on geological and geochemical data only, and Magnetotelluric (MT) data acquisition in 2017 has not been contributed to build a representative and comprehensive conceptual model of Maritaing. In geothermal development planning, temperature and pressure are two of main issues to be carefully considered. Temperature is associated with heat source existence, while permeability is associated with fluid filled geological structure. Identification of geological structure could be done using gravity data analysis such as First Horizontal Derivative (FHD) dan Second Vertical Derivative (SVD), and MT data analysis such as curve splitting curves, polar diagram, and 3D inversion modeling which could be estimate the reservoir boundary by the Base of Conductor (500-1.000 m). Geochemical data used to identify permeable zone and fluid pathways. Conceptual model then built by integrating MT 3D inverse model, gravity 2D forward model, with geological and geochemical data. Final result of this study hopefully could give brief explanation about geothermal system in Maritaing, and could be the guide of further exploration.

Abstrak :
Lapangan geotermal X merupakan salah satu lapangan di Flores, Nusa Tenggara Timur yang memiliki potensi geotermal dan masih dalam tahap pengembangan. Pada Tahap eksplorasi, diperlukan pemahaman yang sangat baik terhadap sistem geotermal yang dapat digambarkan melalui model konseptua. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model konseptual yang terintegrasi data geofisika, geologi, geokimia, dan data sumur. Hal ini digunakan untuk meminimalisir kegagalan dalam pemboran. Model konseptual merupakan informasi awal untuk menentukan lokasi pengeboran. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan analisis inversi 3D magnetotellurik (MT) dan 2D gravitasi yang dikorelasikan dengan data sumur. Hasil geotermometer menunjukan temperatur reservoir berkisar 225-250ºC. Berdasarkan korelasi data tersebut dapat dilihat bahwa lapisan dibawah permukaan X dibagi menjadi 3 yaitu argilik, transisi, dan propilitik. Zona argilik diidentifikasikan sebagai clay cap dengan resistivitas ≤ 10 ohm-m dengan temperature 200ºC. Sedangkan zona transisi merupakan batas dari reservoir dan clay cap yang memiliki suhu sebesar 200-210ºC dan resistivitas 10-20 ohm-m. Zona propilitik merupakan zona reservoir yang kaya mineral illit dengan resistivitas 20-100 ohm-m dan temperature ≥ 210ºC. Luas area prospek lapangan geotermal X sebesar 3.4 km2 dengan potensi tertinggi di bagian utara daerah penelitian. Rekomendasi pengembangan yaitu 3 sumur produksi ke arah utara dan 2 sumur injeksi ke arah selatan. Disimpulkan bahwa model konseptual yang dihasilkan berkorelasi dengan baik dengan data sumur. ......The X Geothermal field is one of the fields in Flores, East Nusa Tenggara that has geothermal potential and is still under development. At the exploration stage, understanding the geothermal system is important can be described through a conceptual model. This study aims to build an integrated conceptual model with geophysical, geological, geochemical, and well data. It is used to minimize failures in drilling. This is used to minimize failure in drilling. The geothermal conceptual model is the initial information for determining the drilling location. Modeling was carried out using inverse 3D magnetotelluric (MT) and 2D gravity analysis which was correlated with well data. The results of the geothermometer show that the reservoir temperature ranges from 225-250ºC. Based on the data correlation, it can be seen that the subsurface layer X is divided into 3 namely argillic, transitional, and propylitic. The argillic zone is identified as a clay cap with a resistivity of ≤ 10 ohm-m at a temperature of 200ºC. While the transition zone is the boundary of the reservoir and clay cap which has a temperature of 200-210ºC and a resistivity of 10-20 ohm-m. The prophylactic zone is a reservoir zone rich in illite minerals with a resistivity of 20-100 ohm-m and a temperature of ≥ 210ºC. The prospect area for the X geotermal field is 3.4 km2 with the highest potential in the northern part of the study area. Development recommendations are 3 production wells to the north and 2 injection wells to the south. It was concluded that the resulting conceptual model correlated well with the well data.

Abstrak :
ABSTRAK
Dengan ditetapkannya Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2010, pengelolaan cagar budaya di Indonesia memasuki babak baru. Cagar budaya kini tidak hanya harus dilestarikan, tetapi juga diharapkan dapat dikelola untuk memberikan manfaat kepada masyarakat. Sebagai kawasan cagar budaya, Taman Arkeologi Onrust yang saat ini dikelola oleh UP Kebaharian mengalami permasalahan dalam pengelolaan. Bias dalam pengelolaan dan perencanaan yang dilakukan berpotensi mengancam hilangnya nilai penting yang dimiliki oleh kawasan tersebut. Penelitian ini berusaha menyusun model konseptual pengelolaan berbasis nilai penting sebagai alternatif pengelolaan di Taman Arkeologi Onrust, dalam upaya memperoleh manfaat dengan tetap mempertahankan nilai pentingnya. Melalui penelitian kualitatif dan wawancara mendalam terhadap pemangku kepentingan yang terlibat di dalam pengelolaan, berhasil dilakukan identifikasi nilai penting dan penyusunan model konseptual yang sesuai dengan kawasan Taman Arkeologi Onrust.

---

ABSTRACT
With the enactment of Heritage Protection Act No.11 2010, the management of cultural heritage in Indonesia entered a new phase. Cultural heritage should not only be preserved but also expected to be managed to provide benefits to the community. As a cultural heritage area, Onrust Archeological Park currently managed by UP Kebaharian experiencing problems in the management. The bias in the management and planning have done potentially threatens the loss of important value owned by the region. This research attempts to develop a conceptual model of value-based management as an alternative to management in Onrust Archeological Park, in order to benefit by maintaining its importance value. Through qualitative research and in-depth interviews with stakeholders involved in the management, this research successfully identified values and the formulated conceptual models in accordance with Onrust Archeological Park area.

Abstrak :

Berdasarkan studi literatur terhadap 56 penelitian yang spesifik membahas desa cerdas, terdapat 7 penelitian yang membahas model konseptual untuk tema-tema tertentu di bidang desa cerdas. Dari ketujuh penelitian ini, belum ada yang membahas model generik dari desa cerdas yang menggambarkan bagaimana sebuah desa cerdas dibangun beserta aspek-aspek yang perlu dikembangkan di dalamnya. Penelitian ini membahas pengembangan model konseptual desa cerdas di Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif yang mengembangkan model generik konseptual berdasarkan model kota cerdas sebagai acuan. Data yang digunakan berupa artikel-artikel ilmiah tentang desa cerdas, Undang-Undang No.6 Tahun 2014 tentang Desa, serta hasil wawancara pakar. Pakar yang terlibat sebagai narasumber adalah 1 orang akademisi di bidang pengembangan teknologi perdesaan, 1 orang praktisi di bidang kota cerdas, serta 2 orang kepala desa yang sudah menerapkan program desa cerdas di desanya. Analisis data dilakukan dengan melakukan meta-analysis terhadap studi literatur, thematic analysis terhadap ketentuan-ketentuan yang ada di dalam UU Desa, serta thematic analysis terhadap hasil wawancara pakar. Hasil analisis yang dilakukan dalam penelitian ini memunculkan sebuah model desa cerdas yang dapat diterapkan di Indonesia yang terdiri atas 4 buah tujuan, 10 strategi, 5 dimensi dengan 49 fokus area, serta 9 fondasi. Tujuan menjelaskan tentang apa yang dingin dicapai dari sebuah desa cerdas. Strategi menjelaskan tentang bagaimana cara mencapai tujuan desa cerdas. Dimensi-dimensi menjelaskan area fokus yang perlu dikembangkan dari sebuah desa cerdas, sedangkan fondasi merupakan landasan yang harus dipenuhi untuk melakukan pengembangan desa cerdas. Model ini divalidasi dengan melakukan expert judgement yang melibatkan 3 orang pakar yang terdiri atas 1 orang praktisi di bidang e-government, 1 orang akademisi di bidang kota cerdas, serta 1 orang akademisi di bidang pengembangan teknologi perdesaan. Hasil akhir dari penelitian ini berupa sebuah model desa cerdas di Indonesia yang terdiri dari 2 buah tujuan, 11 strategi, 4 dimensi dengan 38 fokus area, serta 9 fondasi.

---

Based on the literature study of 56 specific studies discussing smart villages, there are 7 studies that discuss conceptual models for certain themes in smart villages. From these studies, no one has discussed the generic model of a smart village that illustrates how a smart village is built along with aspects that need to be developed in it. This study discusses the development of smart village conceptual models in Indonesia. This research is a qualitative descriptive study that develops generic conceptual model based on smart city model as a reference. The data used are scientific articles about smart villages, Law No.6 of 2014 about Villages, and expert interviews. Experts involved as resource persons consist of 1 academic in rural technology development specialty, 1 professional in the smart city field, and 2 village heads who had implemented smart village programs in their villages. Data analysis was carried out by conducting a meta-analysis of literature studies, thematic analysis of the provisions contained in the Village Law, and thematic analysis of expert interviews’ transcribe. The results of the analysis carried out in this study gave rise to a smart village model that can be applied in Indonesia consisting of 4 objectives, 10 strategies, 5 dimensions with 49 focus areas, and 9 foundations. The purpose show objectives to be achieved by a smart village. Strategies explain how to achieve those goals. The dimensions explain the focus areas that need to be developed from, while the foundations are basics that must be met to develop smart villages. This model is validated by conducting expert judgment involving 3 experts consisting of 1 professional in the field of e-government, 1 academic in the field of smart cities, and 1 academic in the field of rural technology development. The final result of this research is a smart village conceptual model in Indonesia which consists of 2 objectives, 11 strategies, 4 dimensions with 38 focus areas, and 9 foundations.

Abstrak :
Lapangan geotermal Ulumbu berada di bagian selatan dari wilayah vulkanik tua Mandasawu ndash; Ranakah dan Poco Leok. Lapangan ini memproduksi energi listrik sebesar 4 x 2.5 MW pada tahun 2014 sampai sekarang. Sistem geotermal lapangan ini termasuk ke dalam jenis sistem dua fasa, dengan nilai temperatur reservoir sekitar 230 ndash; 240 oC. Penelitian ini bermaksud untuk melakukan simulasi reservoir lapangan Ulumbu. Proses simulasi reservoir ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik dari sistem reservoir geotermal. Simulasi reservoir ini diawali dengan membuat model konseptual sebagai hasil dari interpretasi data geosains geologi, geokimia, dan geofisika. Tahap pertama yaitu melakukan pengolahan data magnetotelluric MT sebagai data utama dan digabungkan dengan hasil analisis data pendukung lainnya sehingga menghasilkan model konseptual. Model konseptual ini akan menjadi data input pada pemodelan numerik. Tahap kedua yaitu melakukan simulasi reservoir yaitu mengubah model konseptual menjadi model numerik. Penelitian ini berhasil membuat model natural state lapangan Ulumbu. Profil tekanan dan temperatur sangat representatif dengan data di ketiga sumur. Model natural state ini kemudian digunakan untuk membantu melakukan skenario pengembangan lapangan geotermal yaitu, menghitung cadangan sumber daya dan membuat rekomendasi zona pengeboran berikutnya. ......Ulumbu geothermal field were located in the south of Mandosawu Ranakah Old volcanics and Pocoleok, Flores Island. This field produces 4 x 2.5 MW electric power in 2014 until now. The type geothermal system is natural two phase, with temperature between 230 ndash 240 oC. This study aims to perform reservoir simulation in the Ulumbu field. The reservoir simulation method aims to determine the reservoir characteristics of the geothermal field. This method begins by creating a conceptual model as a result of interpretation of geosciences data geology, geochemistry, geophysics. The first step is processing of Magnetotelluric MT data as the main data and then combine with the results of analysis supporting data so as to generate a conceptual model. This model will be the input data in numerical modeling. The second stage is doing reservoir simulation that is changing the conceptual model into a numerical model. This research succeeded in making natural state model of Ulumbu reservoir. The pressure and temperature profiles are very representative with the data in the three wells. The natural state model is then used to help undertake a geothermal field development scenario, that is, to calculate resource reserves and to make recommendations for subsequent drilling zones.

Abstrak :
Keberadaan sistem panas bumi dapat diperkirakan dengan melihat manifestasi yang muncul di permukaan tanah akibat adanya struktur geologi, seperti sesar/patahan pada daerah potensi panas bumi. Untuk mengetahui keberadaan struktur patahan di lapangan ?DAS? digunakan metode gravitasi. Dalam metode gravitasi terdapat metode lanjutan untuk mengidentifikasi patahan, yaitu FHD (First Horizontal Derivative) dan SVD (Second Vertical Derivative). Metode tersebut memanfaatkan turunan dari nilai anomali gravitasi. Output dari metode tersebut adalah peta kontur yang menunjukkan keberadaan suatu patahan. Terdapat delapan patahan yang teridentifikasi oleh metode FHD dan SVD, tujuh patahan merupakan patahan normal dan satu patahan merupakan petahan naik. Hasil tersebut diintegrasikan dengan data pendukung, seperti data MT, geologi, geokimia, data sumur dan model sintetik. Dari data-data tersebut dapat dibuat model densitas dan model konseptual sistem panas bumi daerah ?DAS?. Model densitas menunjukkan densitas clay cap sebesar 2,25 gr/cm3, densitas reservoir sebesar 2,41 gr/cm3, dan densitas heat source sebesar 2,81 gr/cm3. Berdasarkan model konseptual, fumarol dan mata air panas SPG merupakan zona upflow, sedangkan mata air panas BB 1 dan BB 2 merupakan zona outflow. ...... The existence of geothermal system can be assessed by identifying distribution of manifestations that appears on the surface. The manifestations appear because of geology structure, like fault structure on geothermal potention area. Gravity method is used to knowing the exsistence of fault structure on ?DAS field. In gravity method, there are the advanced methods to identify fault. They are FHD (First Horizontal Derivative) and SVD (Second Vertical Derivative). Those methods use derivative of gravity anomaly value. The output of FHD and SVD is contour map that indicates the exsistence of fault. There are eight faults identified by FHD and SVD, they are seven normal faults and a reverse fault. The FHD and SVD contour map will be integrated with other support data, such as resistivity section of MT, geology data, geochemistry data, thermal gradient data, and sintetic model. Those data result density model and conseptual model of ?DAS? field geothermal system. Density model show the density of clay cap is 2,25 gr/cm3, reservoir is 2,41 gr/cm3, and heat source is 2,81 gr/cm3. Base on conseptual model, fumarole and hot spring SPG are upflow zone, while hot springs BB 1 and BB 2 are outflow zone.

Abstrak :
Kebutuhan pasir baik di Indonesia dan dunia semakin besar. Dalam setahun Indonesia membutuhkan 200 Juta ton pasir. Kebutuhan pasir secara global mencapai 40 – 50 miliar ton per tahun. Dengan besarnya kebutuhan ini, maka diperlukan penelitian mengenai informasi awal estimasi volume geometri pasir untuk tambang pasir. Salah satu metode yang dapat diterapkan ialah metode GPR. Metode GPR memanfaatkan gelombang elektromagnetik untuk mengetahui kondisi di bawah permukaan. Penelitian ini dilakukan pada salah satu sungai terbesar di Kalimantan Utara dengan menggunakan alat berfrekuensi 90 MHz. Terdapat 7 lintasan pengukuran pada area penelitian. Penelitian dilakukan dengan mengolah data mentah GPR menjadi sebuah penampang GPR 2D. Proses pengolahan pada data mentah GPR meliputi import data, dewow, background removal, gain, bandpass filter, dan time to depth. Range frekuensi yang digunakan dalam pengolahan data yaitu sebesar 22,5 MHz hingga 157,5 MHz. Hasil dari penampang GPR 2D diinterpretasi dan dianalisis untuk menentukan batas atas dan batas bawah lapisan dari endapan pasir pada area penelitian. Batas atas dan batas bawah lapisan pasir diinterpolasi dan dimodelkan hingga mendapatkan model konseptual penampang GPR, peta Isopach (ketebalan lapisan) area penelitian, dan estimasi volume geometri endapan pasir pada area penelitian. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai informasi awal untuk tambang pasir pada area penelitian. ......The need for sand both in Indonesia and the world is getting bigger. In a year Indonesia needs 200 million tons of sand. Global demand for sand reaches 40- 50 billion tons per year. Because of this demand, it is necessary to research on initial information on the estimated volume of sand geometry for sand mining. One of the method that can be applied is the GPR method. The GPR method utilizes electromagnetic waves to determine the conditions below the surface. This research was conducted in one of the largest rivers in North Kalimantan using a 90 MHz frequency instrument. There are 7 measurement trajectories in the research area. The research was conducted by processing the raw GPR data into a 2D GPR cross- section. The processing of raw GPR data includes import data, dewow, background removal, gain, bandpass filter, dan time to depth. The frequency range used in data processing is 22.5 MHz to 157.5 MHz. The results of the 2D GPR cross-section are interpreted and analyzed to determine the upper and lower boundary of the layer from the sand surface in the study area. The upper and lower boundary of the sand layer are interpolated and modeled to obtain a conceptual model of the GPR cross- section, an Isopach map (layer thickness) of the study area, and an estimate of the geometric volume of sand deposits in the study area. These results can be used as initial information for sand mining in the research area.