Analisis Kualitas Data Seismik Pada Jaringan Seismik Indonesia (Studi Kasus Sepanjang Tahun 2015)

1

Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

Analisis Kualitas Data Seismik Pada Jaringan Seismik Indonesia

(Studi Kasus Sepanjang Tahun 2015)

Ceppy Multi Anggara 1_{, Nova Heryandoko}2

1_{Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta} 2_{Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta}

Email : ceppy.anggara@bmkg.go.id

Abstrak

Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) telah memasang banyak peralatan seismograph di wilayah Indonesia untuk memantau kejadian gempabumi. Parameter magnitudo yang dihasilkan masing – masing sensor sering menghasilkan nilai residual yang besar. Nilai residual dari magnitudo yang besar dianalisis untuk mendapatkan nilai standar deviasi sebagai parameter kualitas data ideal tidaknya sensor seismograph. Pada penelitian ini menggunakan data sekunder berupa katalog gempabumi Seiscomp3 BMKG sepanjang tahun 2015. Validasi data menggunakan analisis PSD (Power Spectral Density). Dari hasil penelitian didapat stasiun dengan variasi data besar signifikan dengan besarnya nilai standar deviasi antara lain BBSI, BJI, BSI, PCI, RAPI, RGRI, TLE2, WSI. Stasiun dengan kualitas data yang tidak ideal dengan prosentase 11.1% dan stasiun yang ideal dengan prosentase 88.9%. Nilai standar deviasi yang besar mencerminkan variasi data yang besar (tidak ideal).

Kata kunci : residual, magnitudo, standar deviasi, Power Spectral Density

Abstract

Meteorology Climatology and Geophysics Agency (BMKG) has put a lot of equipment seismograph in Indonesia to monitor the occurrence of earthquakes. Parameter magnitude on each sensor often generate a great residual value. The residual value of the local large magnitude analyzed to obtain the standard deviation as the ideal data quality parameter sensor or absence of a seismograph. In this study uses secondary data from BMKG SeisComP3 earthquake catalog 2015. Data validation using analysis of PSD (Power Spectral Density). The result is a station with a large variety of data, significantly with the value of the standard deviation among others BBSI, BJI, BSI, PCI, RAPI, RGRI, TLE2, WSI. Stations with the quality of data which not ideal is 11.1% and an ideal stations is 88.9%. A large standard deviation value reflects more bigger the variation data (not ideal).

Keywords: residual, magnitude, standard deviation, Power Spectral Density

1. PENDAHULUAN

Jaringan Seismik InaTEWS BMKG telah terpasang dan tersebar di seluruh wilayah Indonesia, terdiri dari 160 seismometer broadband, 500 accelerometer, maka dalam 3 menit pertama sumber gempabumi dapat

ditentukan lokasinya ketika terjadi gempabumi Indonesia.

Karena banyak stasiun yang ada, informasi analisis kualitas jaringan dan kelengkapan data yang diterima oleh server dipusat dirasa menjadi faktor yang penting. Adanya peningkatan jumlah alat komunikasi dan sensor, keakuratan ketepatan dan kelengkapan data juga harus dipelihara. Kualitas data terkait

pembacaan magnitudo pada masing-masing sensor juga harus diperhatikan, karena hal ini mempengaruhi penentuan parameter gempabumi terutama pada peralatan Seiscomp3.

Penelitian ini mencoba menganalisis kualitas jaringan seismik BMKG dengan memperhitungkan parameter residual magnitudo setiap stasiun pencatat. Selain itu dianalisis data sinyal gelombang dengan menggunakan metode Kerapatan Spektrum Daya (Power Spectral Density) untuk mengetahui noise seismik dari stasiun-stasiun pencatat.

Rumusan masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana kualitas data seismik pada masing-masing stasiun pengamatan gempabumi berdasarkan data magnitudo yang dihasilkan dan bagaimana akurasi data magnitudo gempabumi untuk kejadian-kejadian gempabumi di Wilayah Indonesia dan sekitarnya dalam rentang koordinat 90o – 155 o BT dan 15o LS – 15o LU.

Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan identifikasi kualitas stasiun pengamatan gempabumi menggunakan data residu magnitudo lokal (MLv) dan magnitudo gelombang bodi (mb dan mB). Melakukan analisis akurasi data magnitudo lokal (MLv) dan magnitudo gelombang bodi (mb dan mB) berdasarkan nilai residu magnitudo.

Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi kepada kedeputian Geofisika terkait kualitas atau kondisi sinyal seismik seluruh Indonesia.

Masalah dibatasi pada analisis nilai residu magnitudo yang dihasilkan dari Stasiun Pengamatan Gempabumi dalam Jaringan Seismik Indonesia untuk kejadian-kejadian gempabumi di Wilayah Indonesia dan sekitarnya dalam rentang koordinat 90o – 155 o BT dan 15o LS – 15o LU dalam kurun waktu 1 Januari 2015 sampai dengan 31 Desember 2015.

2. DATA DAN METODE

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa katalog gempabumi hasil analisis Staf InaTEWS-BMKG menggunakan Sistim Pengolahan Data Seismik Seiscomp3 tiap stasiun sepanjang tahun 2015. Selain data diatas, diperlukan data sinyal waveform yang terekam di SeisComP3 dan dapat didownload di Webdc BMKG untuk analisis spektral (spectral analyisis).

Metode yang digunakan menggunakan metode analisis statistik dengan menggunakan parameter residual magnitudo lokal dari masing-masing stasiun InaTEWS BMKG dianalisis besaran nilai kecenderungan menggunakan metode grafik. Ketika plot pada grafik terlihat jelas besar atau kecilnya kecenderungan residual magnitudo lokal (MLv) terhadap magnitudo badan (Mb untuk periode pendek dan MB untuk periode panjang), selanjutnya dianalisis dan diinterpretasi.

Penelitian ini menggunakan analisisi kerapatan spektrum daya (Power

Spectral Density) bertujuan untuk

mengetahui tingkat noise yang ditimbulkan pada alat seismograf broadband di stasiun. Hasil analisis ini akan digunakan sebagai validasi. Dalam pengolahan data, penulis dibantu dengan menggunakan program ObsPy.

Acuan tingkat noise dalam analisis spektrum telah diberikan dalam pola

Peterson Model dengan jangkauan periode

antara 0.1 s – 100 s dengan PSD -180 dB sampai dengan -80 dB, serta batas atas New

High Noise Model (NHNM) dan batas

3

Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Gambar 1. Standar deviasi untuk MLv, mb, dan mB 0 0.5 1 1.5 2 2.5 AAI _BASI _BKSI BWJ I CT JI FA KI IG BI KB KI KLS I KR K LH SI MK BI MN SI N G JI PDS I PPSI RTBI SG KI SM PI SR PI TMSI TP TI U W JI St an d ar De viasi

Standar Deviasi MLv

0 0.5 1 1.5 2 2.5 AAI _BASI _BKSI BWJ I CT JI FA KI IG BI KB KI KLS I K R K LH SI MK BI MN SI N G JI PDS I PPSI RPS I SD SI SM KI SPS I TBJ I TPI UB SI YOG I St an d ar De viasi

Standar Deviasi Mb

0 0.5 1 1.5 2 2.5 AAI _BASI _BKSI BWJ I CT JI FA KI IG BI KB KI KLS I KR K LH SI MK BI MN SI N G JI PDS I P P SI RT BI SG KI SM PI SR PI TMSI TPT I UW JI St an d ar De viasi

Standar Deviasi MB

3. HASIL DAN PEMBAHASAN a. Standar Deviasi Magnitudo

MLv, mb, dan mB

Gambar 1 terlihat bahwa menunjukkan perhitungan standar deviasi yang didapatkan dari nilai residu masing-masing magnitudo (MLv, mb, mB) selama tahun 2015. Standar deviasi magnitudo

lokal (MLv) didapatkan hasil berupa rentang antara 0.19 – 1.82 dengan nilai rata-rata sebesar 0.43 dan ketersediaan data mencapai 54622 kejadian gempabumi di Indonesia. Magnitudo badan (mb) didapatkan hasil berupa rentang antara 0.14 – 2.14 dengan nilai rata-rata sebesar 0.42 dan ketersediaan data mencapai 60063 kejadian gempabumi di Indonesia. Magnitudo badan (mB) didapatkan hasil berupa rentang antara 0.07 – 1.35 dengan nilai rata-rata sebesar 0.37 dan ketersediaan data mencapai 33558 kejadian gempabumi di Indonesia.

b. Perbandingan Magnitudo MLv, mb, mB

Pada gambar 2 nilai standar deviasi pada tingkat kepercayaan 90% masing-masing magnitudo (MLv, mb, dan mB) yaitu MLv dengan nilai standar deviasi 0.6104, mb dengan nilai standar deviasi 0.6363, mB dengan nilai standar deviasi 0.6617.

Gambar 2. Tingkat kepercayaan tiap-tiap magnitudo

5

Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

Pada gambar 2 memperlihatkan bahwa rata-rata per tahun magnitudo MLv mendekati nol pada jarak 5 – 9 derajat. Pada jarak 0 – 5 nilai rata-rata magnitudo MLv cenderung lebih kecil dan akhirnya nilai maksimal. Perbandingan jarak terhadap standar deviasi residu memperlihatkan pada jarak 0 – 1 derajat variasi data besar maksimal 0.8 sampai jarak 2 derajat mengecil mendekati nilai standar deviasi 0.4, hal ini diakibatkan karena adanya heteroginitas batuan di permukaan bumi. Perbandingan jarak terhadap rata-rata residu pada magnitudo mb memperlihatkan bahwa rata-rata per tahun data magnitudo mb mendekati nol pada jarak diatas 20 derajat. Pada jarak 0 – 20 nilai rata-rata magnitudo mb cenderung lebih besar dan akhirnya nilai minimum sampai 0 pada jarak 20 – 100 derajat. Perbandingan jarak terhadap standar deviasi residu memperlihatkan pada jarak 5 derajat variasi data kecil maksimal 0.38 sampai jarak 8 derajat variasi data semakin membesar mendekati nilai standar deviasi 0.4. Perbandingan jarak terhadap rata-rata residu pada magnitudo mB memperlihatkan bahwa rata-rata per tahun data magnitudo mB mendekati nol pada jarak diatas 20 derajat. Pada jarak 0 – 20 nilai rata-rata magnitudo mB cenderung lebih besar dan akhirnya nilai minimum sampai 0 pada jarak 20 – 100 derajat. Perbandingan jarak terhadap standar

deviasi residu memperlihatkan pada jarak 5 derajat variasi data kecil maksimal 0.36 sampai jarak 8 derajat variasi data semakin membesar mendekati nilai standar deviasi 0.38.

Pada gambar 4 menunjukkan rata-rata nilai standar deviasi dari stasiun dengan nilai anomali diatas 0.6 yaitu diantaranya stasiun BBSI (LIBRA), BJI (JISNET), BSI (JISNET), PCI (JISNET), RAPI (LIBRA), RGRI (LIBRA), TLE2 (JISNET), WSI (JISNET).

c. Validasi Data

Stasiun yang variasi data besar adalah stasiun yang memiliki nilai standar deviasi lebih dari 0.6. Pada gambar 5 memperlihatkan bahwa kotak merah untuk rentang periode rekaman MLv sebagian besar berada diluar batasan Peterson model yang lebih noisy dengan nilai standar deviasi pada tabel yaitu 1.1648. Pada kotak hijau menunjukkan rentang periode rekaman Mb sebagian besar berada diluar batasan Peterson model yang lebih noisy dengan nilai 1.7627. Pada kotak biru menunjukkan rentang periode rekaman MB sebagian besar berada di luar batasan Peterson model yang lebih noisy dengan nilai 1.354.

Stasiun yang memiliki kualitas data baik adalah stasiun dengan nilai standar deviasi kurang dari 0.6. Pada gambar 6 memperlihatkan bahwa kotak merah untuk rentang periode rekaman MLv masih berada dalam batasan Peterson model dengan nilai standar deviasi pada tabel yaitu 0.2171. Pada kotak hijau menunjukkan rentang periode rekaman Mb masih berada dalam batasan Peterson model dengan nilai 0.2077. Pada kotak biru menunjukkan rentang periode rekaman MB masih berada di batasan Peterson model dengan nilai 0.1752.

4. KESIMPULAN

Dari hasil analisis dan validasi data didapatkan stasiun yang memiliki variasi data besar adalah BBSI (LIBRA), BJI

Sama dengan Gambar 2. Perbandingan (Rata-rata Residual,Standar Deviasi Residual) MLv,mb,mB

(JISNET), BSI (JISNET), PCI (JISNET), RAPI (LIBRA), RGRI (LIBRA), TLE2 (JISNET), WSI (JISNET) dengan nilai rata-rata standar deviasinya 0.8643, 1.2095, 1.4272, 1.2268, 1.2463, 0.9039, 1.3368, 0.8545. 2. Akurasi data untuk magnitudo (MLv) pada jarak yang dekat (0 – 1 derajat) cenderung tidak stabil karena nilai residu meningkat secara signifikan, setelah diatas 1 derajat baru cenderung stabil. Akurasi data untuk magnitudo (mb dan mB) pada jarak yang dekat (0 – 20 derajat) nilai residu cenderung lebih besar dan menurun sampai mendekati 0 pada jarak 20 – 100 derajat. Merekomendasikan kepada kedeputian Geofisika untuk melakukan relokasi secara bertahap berdasar analisis stasiun-stasiun yang memiliki kualitas buruk dan acuan standar pemilihan lokasi berdasarkan NMSOP agar diperoleh rekaman seismograph yang lebih baik sehingga memberikan informasi gempabumi yang lebih akurat.

7

Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Tabel 1.Stasiun dengan standar deviasi diatas 0.6

Stasiun MLv MB Mb Rata-rata BBSI 0,8708 1,0025 0,7197 0,8643 BJI 1,456 1,0717 1,1007 1,2095 BSI 1,1648 1,354 1,7627 1,4272 PCI 1,6965 0,9965 0,9874 1,2268 RAPI 1,5989 0 2,1401 1,2463 RGRI 0,8734 1,1384 0,6999 0,9039 TLE2 1,8257 0,9309 1,2537 1,3368 WSI 0,8704 0,7603 0,9329 0,8545

Gambar 4. Grafik stasiun dengan standar deviasi diatas 0.6

0 0.5 1 1.5 2 2.5

BBSI BJI BSI PCI RAPI RGRI TLE2 WSI

ST A N DA R DE V IA SI Mlv MB Mb

Gambar 5. Kerapatan spektrum daya stasiun BSI

Gambar 6. Kerapatan spektrum daya stasiun BLJI

DAFTAR PUSTAKA

Afnimar, 2009, Seismologi, ITB, Bandung Bormann, P., 2002, Seismic Sources and

Source Parameters, New Manual of Seismological Observatory Practice, Deutschen GeoForschungsZentrums - GFZ

Cooley, dan Tukey, 1965, An Algorithm for the Machine Calculation of Complex Fourier Series, Department of Statistics, The George Washington University Gunawan, M.T, Pranata, B, Nurpujiono, 2007,

Evaluasi Sensor Seismograf BMG 2007, BMKG Jakarta

Havskov, J., dan Ottemoller, L., 2010, Routine Data Processing in Earthquake Seismology, Department of Earth Science University of Bergen, Norway Kamaruddin , 2014, Penentuan Formula

Empiris Magnitudo Lokal Untuk Wilayah Maluku Utara, STMKG, Jakarta

Kanamori, 1977, The Energy Release in Great Earthquake, J. Geophys. Res. 82, 2981 – 2987

McNamara D. E, dan Boaz, R.I. 2005, Seismic Noise Analysis System Using Power Spectral Density Probability Density Functions: A Stand-Alone Software Package, Open-File Report 2005-1438, USGS, Colorado, USA

Subagyo P., (2008), Statistik Deskriptif, Yogyakarta BPFE

Peterson, Jon, 1993, Observations and Modeling of Seismic Bacground

Noise,Open-File Report 93-322, USGS, Albuquerque, New Mexico, USA Haryadi P., Gunawan T., Letz.Horst, Akbar,

Ginanjar, G., Gunawan, I., Nurhayati, Setiyaji, A., 2008, Konsep dan Implementasi InaTEWS, BMKG, Jakarta

Subardjo, dan Ibrahim. G, 2004, Pengantar Seismologi, BMKG, Jakarta

Sudibyakto, 2000, Kajian dan Mitigasi Bencana Gempabumi, Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta

Setiyaji, A., 2009, Analisis Kualitas Data Seismik 6 Stasiun Indonesia Menggunakan PQLX, UIN, Jakarta Yusuf M., dan Kardoso R.,2016, Evaluasi

Kualitas Stasiun Seismograph Berdasarkan Analisis Spektrum Pada Jaringan Seismograph InaTEWS, BMKG, Jakarta

https://inatews.bmkg.go.id/new/meta_eq.php (Peta jaringan stasiun seismik yang digunakan oleh BMKG), diakses pada 14 Januari 2016 13:15

http://docs.obspy.org/tutorial/code_snippets/pr obabilistic_power_spectral_density.htm l# ( Dokumentasi ObsPy, 2011, Visualizing Probabilistic Power Spectral Densities, ObsPy Development Team) diakses pada 14 Januari 2016 13:21 http://www.seiscomp3.org/doc/seattle/2013.1

49/apps/global_mlv.html Dokumentasi Seiscomp3, 2013, Global Mlv, GFZ) diakses pada 14 Januari 2016 13:19