ANALISIS GANGGUAN VARIASI MEDAN MAGNETIK DI STASIUN GEOFISIKA KLAS 1 TANGERANG AKIBAT PENGARUH KERETA API LISTRIK

Relly Margiono dan Mahmud Yusuf.

ANALISIS GANGGUAN VARIASI MEDAN MAGNETIK DI STASIUN GEOFISIKA KLAS 1 TANGERANG AKIBAT PENGARUH KERETA API LISTRIK Relly Margiono1, Mahmud Yusuf2 Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (STMKG) Tangerang Selatan 2 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Jakarta E-mail: [email protected]

1

ABSTRAK Stasiun Geofisika Klas 1 Tangerang adalah salah satu unit pelaksana teknis Badan Meterologi Klimatologi dan Geofisika yang memiliki tupoksi pengamatan medan geomagnetik. Pembangunan tata ruang Kota Tangerang berkembang sangat pesat, salah satunya yaitu dibangun jalur Kereta Api Listrik yang menghubungkan Kota Tangerang dengan Kota Jakarta pada tahun 1997. Beroperasinya Kereta Api Listrik sangat berdampak terhadap nilai pengamatan variasi medan geomagnetik. Nilai variasi medan geomagnetik mengandung banyak gangguan atau noise di semua komponen. Gangguan ini diakibatkan oleh arus listrik yang mengalir pada jaringan Kereta Api Listrik bocor ke dalam bumi dan berinterferensi dengan nilai pengamatan medan geomagnetik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar dampak gangguan yang diakibatkan oleh Kereta Api Listrik dan bagaimana upaya untuk meghilangkan gangguan tersebut. Data yang diambil dalam penelitian ini adalah data rekaman variasi medan geomagnetik selama lima belas hari dan data dengan periode waktu yang sama dari Stasiun Geofisika Tuntungan sebagai referensi. Metode yang digunakan untuk merekontruksi data variasi medan geomagnetik adalah metode Moving Average Filter dan Low Pass Filter. Hasil yang didapatkan adalah Gangguan dapat direkontruksi secara baik dan memberikan hasil distribusi global k-indeks mengikuti pola stasiun referensi dengan indeks 0 meningkat sebesar 51.85 %. Kata kunci: Noise, Filter, K-Indeks, Kereta Api Listrik . ABSTRACT Tangerang Geomagnetik Observatory is one of Meteorology Climatology and Geophysics Agency station that operates magnetik measurement. Tangerang urban development has grown very rapidly. For example, the electric railway that connects Tangerang to Jakarta built in 1997. The electric railway operations give a great impact to the geomagnetik variation data. The geomagnetik variation data contain a lot of noise in all components. These disturbances are caused by the leaked electric current flowing from electric railway to ground and interference the geomagnetik variation data. The aims of this study are to determine the quantity of disturbances caused by electric railway and how the effort to omit the disturbances. The data used in this research are geomagnetik variation data for 15 days and the same period data from Tuntungan Geomagnetik Observatory for reference. The methods used for reconstruct the geomagnetik variation data are Moving Average Filter and Low Pass Filter. The results are the disturbances can be reconstructed with well and it give global k-index distribution that follows the reference station pattern with index 0 increase by 51.85 %.

Key Words: Noise, Filter, K-Index, Electric Railway

1


I.

PENDAHULUAN

Observatorium magnetik harus menyediakan data variasi medan magnetik yang bebas dari gangguan atau noise, karena data yang dihasilkan diharapkan hanya mencerminkan kondisi alami saja tanpa tercampur noise yang berasal dari buatan manusia. Dikarenakan hal tersebut, observatorium magnetik seharusnya ditempatkan jauh dari pemukiman penduduk, dan cukup jauh dari gangguan yang dihasilkan oleh buatan manusia (Jankowski dan Sucksdorff, 1996). Terutama Kereta Api Listrik yang berjalan dengan sistem arus searah (DC) direct current harus dihindari atau diletakan dengan jarak yang aman (Nezka dkk., 2013). Observatorium magnetik sekurang-kurangnya harus mempunyai jarak untuk gedung pengamatan absolut 300 meter dari bangunan lain dan minimal berjarak 1 km dari rel kereta api, jika rel kereta api tersebut elektrik dan mempunyai sistem (DC) maka harus berjarak 10 kilometer tergantung pada konduktifitas tanah (Jankowski dan Sucksdorff, 1996) Pada kenyataanya, beberapa observatorium magnetik di indonesia terletak dekat dengan beberapa sumber gangguan seperti yang telah disebutkan. Hal ini tampak dari rekaman data variasi medan magnetik yang terekam pada alat variometer. Sehingga data pengamatan jauh dari nilai alaminya dan berdampak pada ketidakakuratan dalam penentuan medan magnet daerah sekitar. Hal inilah yang terjadi pada Stasiun Geofisika Klas 1 Tangerang, seperti yang dapat dilihat digambar 1, pada tahun 1997 jalur kereta api listrik mulai beroperasi secara penuh, ditambah lagi dengan mulai beroperasinya pasar induk tangerang pada tahun 2001 dan pemukiman penduduk yang semangkin berkembang dengan pesat. Dalam beberapa kasus, jawaban dari para pengamat stasiun pengamatan magnet bumi dalam menghadapi gangguan data adalah hanya satu, yaitu dengan tetap bertahan di stasiun pengamatan dan berdampingan dengan gangguan tersebut. Hal ini memperhitungkan salah satu unsur penting dalam observasi magnetik yaitu pengukuran absolut. Dalam prakteknya, pengukuran absolut tidak dikenai dampak dari rel kereta api listrik, hal ini sangat beralasan dan realistis (Nezka dkk., 2013). Banyak hal yang bisa dilakukan dengan data yang mengalami gangguan, yaitu mendapatkan pengetahuan bagaimana kereta api listrik dapat mengganggu data variasi magnetik, bagaimana mengukur nilai gangguan dari kereta api listrik, dan bila perlu dan memungkinkan bagaimana cara menghilangkan efek dari gangguan pada data. Penelitian ini termasuk bertujuan dalam mendapatkan hal yang telah disebutkan.

Gambar 1. Peta kota tangerang dan jarak dari rel kereta api listrik

2


Penelitian terdahulu dalam kasus yang sama telah dilakukan, yaitu oleh (Georgescu dkk., 2002 ; Pirjola dkk., 2007 ; Lowes, 2009 ; Neska, 2010) , mereka berfokus pada mekanisme propagasi gangguan kereta api listrik yang bersistem DC. Maule dkk., (2009) telah melakukan penelitian di Stasiun Pengamatan Magnet Bumi Brorfelde, yaitu studi tentang pengaruh kabel listrik DC bertegangan tinggi terhadap data variasi medan magnetik. Mereka berkonsentrasi pada gangguan dan bagaimana cara untuk menghilangkan gangguan tersebut. Dalam penelitian ini kami memiliki niat yang sama.Tujuan yang ingin kami capai adalah mendapatkan nilai medan magnetik akibat gangguan yang dihasilkan oleh kereta api listrik dan bagaimana upaya untuk menghilangkan gangguan tersebut dengan mengaplikasikan beberapa metode filter dan mempresentasikanya dalam indeks gangguan magnetik global atau k-indeks. II. DATA DAN METODE Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah raw data rekaman variasi medan magnet bumi selama setengah bulan, 15 Maret 2014 sampai dengan 31 Maret 2014 di Stasiun Geofisika Klas 1 Tangerang dan data dengan rentang waktu yang sama dari Stasiun Geofisika Tuntungan sebagai data referensi. Data variasi medan magnetik yang di analisa adalah komponen horisontal (X dan Y), komponen vertikal (Z). Metode untuk rekontruksi data adalah moving average filter dan low pass filter. Filter moving average yang digunakan yaitu linear moving average ,x (sinyal masukan), y (sinyal keluaran),dan m (jumlah data yang difilter). Untuk menghitung nilai medan magnetik akibat pengaruh kereta api listrik yaitu dengan mengurangkan data asli dengan data setelah filter Tg=Ta-Tf., Tg (Nilai gangguan), Ta (Data asli), Tf (data filter). K-index di olah dengan software Kasm. III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Besar Nilai Gangguan Medan Magnetik Yang Dihasilkan Oleh Kereta Api Listrik Nilai besar gangguan variasi medan magnetik yang dihasilkan oleh kereta api listrik terdiri dari tiga medan, yaitu karena arus traksi, elemen sirkuit sederhana dan arus bocor dalam bumi (lowes, 2009). Dari ketiga medan magnetik yang dihasilkan kereta api listrik, kami melakukan pengamatan terhadap satu medan yang paling berdampak terhadap data variasi medan magnetik yaitu medan magnetik yang dihasilkan oleh arus bocor ke dalam bumi. Medan magnetik yang disebabkan oleh arus yang bocor dalam bumi merupakan medan utama yang mengganggu nilai variasi medan mangetik di Stasiun Geofisika Klas 1 Tangerang. Medan magnetik tersebut berinterferensi dengan medan magnetik alami yang dibaca oleh alat, sehingga nilai variasi medan magnetik mengalami gangguan. Untuk mengetahui nilai gangguanya kami menggunakan cara yaitu dengan mengurangkan nilai variasi medan magnetik yang terganggu dengan nilai yang telah difilter (filter yang digunakan adalah low pass dengan frekuensi cut off 0.001 hertz). Dari hasil sesuai dengan gambar 3.1 dibawah menunjukan bahwa nilai gangguan maksimum setiap hari memiliki perbedaan. Dari sampel data lima belas hari yang diambil menunjukan ketidakkonsistenan nilai gangguan. Nilai gangguan maksimum pada komponen x berkisar 300 nT (nano tesla). Nilai maksimum gangguan pada komponen y cenderung lebih besar yaitu berkisar 350 nT (nano tesla), dan pada komponen z memiliki nilai gangguan maksimum terbesar yaitu berkisar 400 nT (nano tesla). Hal yang masih menjadi tanda tanya adalah ketidak konsistenan dalam nilai gangguan tersebut.

3


Gambar 3.1. Grafik nilai maksimum gangguan medan magnetik komponen x,y,z Dalam hari tertentu nilai gangguan menjadi sangat besar seperti terjadi pada tanggal 15, 18, 22, 24 , 28. Pada hari yang lain gangguan lebih stabil pada tiap komponen yaitu berkisar antara 0 – 50 nT (nano tesla). Hal ini bisa disebabkan ada impuls gangguaan tiba-tiba yang bernilai sangat besar pada data. Penyebab impuls besar yang tiba-tiba seperti pada gambar 3.2 bisa disimpulkan karena adanya aktivitas manusia ataupun benda magnetis yang dekat dengan sensor. Sensor magnet di Stasiun Geofisika Klas 1 Tangerang terletak di tengah perkebunan sayur, dan sangat sering para petani menggunakan mesin traktor untuk mengolah sawah, hal inilah yang bisa mengkonfirmasi kenapa terdapat spike yang sangat tinggi dan mengakibatkan nilai gangguan maksimum sangat besar.

Gambar 3.2. Nilai ganggaun maksimum akibat impuls tiba-tiba Untuk mengatasi nilai gangguan maksimum yang terlalu besar, kami menggunakan nilai rata-rata gangguan seperti yang terlihat pada gambar 3.3 dibawah ini. Terlihat dengan jelas bahwa nilai gangguan rata rata terbesar terjadi di komponen z yaitu dengan kisaran 0 – 4 nT (nano tesla). Sedangkan nilai gangguan rata-rata komponen x dan y memiliki nilai kisaran yang hampir sama yaitu 0 – 1.5 nT (nano tesla).

4


Gambar 3.3. Grafik nilai rata-rata gangguan medan magnetik komponen x,y,z Hal yang menarik dalam pembahasan ini adalah nilai gangguan yang terjadi secara periodik, dan tidak terpengaruh dari lewatnya kereta api listrik dalam jam tertentu. Gangguan akan muncul pada saat keret api listrik mulai beroperasi dan berhenti setelah kereta api listrik berhenti beroperasi. Nilai gangguan ini dalam setiap harinya konstan, hal ini menunjukan gangguan terhadap data bukan terjadi karena kereta api yang lewat tetapi lebih kepada sistem kelistrikan kereta api listrik itu sendiri. Sehingga akan lebih tepat jika gangguan pada data terjadi akibat pengaruh jaringan kereta api listrik bukan karena lewatnya kereta api listrik. 3.2 Koreksi Efek Gangguan Kereta Api Listrik Pada Data Koreksi efek gangguan kereta api listrik terhadap data variasi medan magnetik yaitu dengan merekontruksi data variasi medan magnetik agar data tersebut terbebas dari noise atau gangguan. Hal ini sangat penting dilakukan sebagaimana dalam pendahuluan bahwa beradaptasi dengan gangguan yang ada adalah lebih memungkinkan daripada memindahkan stasiun pengamatan yang memakan waktu dan biaya yang tidak sedikit. Hal yang kami lakukan untuk menghilangkan gangguan atau noise yaitu dengan melakukan rekontruksi data dengan mengaplikasikan beberapa metode filter. Hasil dari rekontruksi data ini akan kami bandingkan dengan melihat hasil pada k-indeks, yaitu indeks yang menyatakan tingkat gangguan geomagnet dalam kondisi regional akibat adanya variasi harian medan geomagnet. Pada stasiun magnetik dengan regional yang sama nilai k-indeks akan mendekati. Kesamaan k-indeks setelah rekontruksi data ini yang akan menjadi dasar penentuan metode mana yang terbaik. Sebagai catatan, K-indeks dengan data yang ada sekarang ini tidak bisa menjadi standar penentuan dikarenakan adanya gangguan yang sangat signifikan. Dalam rekontruksi data ini kami menggunakan dua metode filter yaitu filter rata-rata bergerak atau moving average filter dan low pass filter . Penggunaan filter rata-rata bergerak ini kami gunakan sesuai dengan arahan yang dinyatakan oleh IAGA dalam guide magntic measurement and practic yang menyatakan gangguan atau noise bisa diselesaikan dengan filter rata-rata bergerak, dan kami menggunakan low pass filter berkaitan dengan spektrum geomagnetik (Catherine dan steven,2004) yang mereka menyatakan noise akibat powerline terletak di frekuensi tinggi. Dalam penggunaan filter rata-rata bergerak kami menggunakan lebar window sebesar 180 detik dan untuk filter low pass kami menggunakan frekuensi cut off 0.00001 – 0.001. Dari beberapa metode filter kami membuwat data kindeks dari setiap hasil filter dan membandingkan hasilnya.

5


Gambar 3.4 Distribusi global k-indeks data perbandingan Dari hasil distribusi global k-indeks selama lima belas hari didapatkan bahwa k-indeks data asli Tangerang yang ditandai dengan grafik berwarna biru sebelum dilakukan aplikasi filter memiliki pola global k indeks dari maksimum ke minimum berpola 2-3-1-0-4. Indeks dominan berada pada indeks 2 diikuti oleh indeks 3 dan memiliki indeks 4. Hal ini menunjukan data variasi medan magnetik sangat banyak mengandung noise karena masih memiliki gangguan dikisaran 10-30 nano tesla. Data k-indeks hasil rekontruksi moving average yang ditandai dengan grafik berwarna merah memiliki pola global k indeks dari maksimum ke minimum berpola 2-1-3-0. Indeks dominan berada pada indeks 2 diikuti indeks1 dan terakhir 3. Hal ini menunjukan rekontruksi moving average telah mendapatkan hasil yang lumayan baik namun masih sangat jauh dari distribusi global k-indeks yang dimiliki oleh stasiun referensi Tuntungan yang ditunjukan dengan grafik berwarna hijau dengan pola 1-2-0-3-4. Tabel 3.1 Hasil pola distribusi globak k-indeks

Hasil dari global distribusi k-indeks dengan metode low pass filter menghasilkan hasil yang sangat menggembirakan, dapat dilihat bahwa pola distribusi k-indeks low pass filter sama persis dengan pola distribusi k-indeks stasiun Tuntungan yaitu 1-2-0-3. Indeks maksimum terjadi pada indeks satu yang menunjukan kenormalan nilai variasi medan magnetik yaitu berkisar 5 nano tesla. Variasi indeks juga mencapai limit di indeks 3 dan tidak terdapat indeks 4. Hal ini menunjukan low pass filter bekerja sangat baik dengan memangkas seluruh frekuensi tinggi yang diakibatkan interferensi dari arus bocor yang bersumber dari jaringan kereta api listrik.

6


Tabel 3.2. Hasil analisis global k-indeks

Filter moving average dapat meningkatkan indeks 0 sebesar 25 % dan low pass filter meningkatkan indeks 0 sebesar 51.85 %. Filter moving average juga meningkatkan indeks 1 sebesar 188.2 % dan low pass filter meningkatkan indeks 1 sebesar 10 %. Hasil selanjutnya filter moving average menurunkan indeks 2 sebesar 3.6 % dan low pass filter menurunkan indeks 2 sebesar 17.9 %, kemudian filter moving average menurunkan indeks 3 sebesar 69.7 % dan low pass filter menurunkan indeks 3 sebesar 10 % serta kedua filter ini sama sama memangkas atau menurunkan indeks 4 sebesar 100 %. Hasil kenaikan dan penurunan nilai indeks dapat dianalisis. Kenaikan indeks 0 yang sangat signifikan pada low pass filter memberikan konfirmasi kinerja filter, terbukti filter low pass yang paling efektif meningkatkan indeks 0 atau sangat efektif membersihkan data. Filter moving average dapat menyaring data sebagian besar menuju indeks 1, hal ini membuwat data tidak terlalu bersih. Kedua filter ini sangat efektif untuk memangkas indeks 2 dan 3 dan tidak memberikan ruang untuk indeks 4.

Gambar 3.5. DST Indeks bulan Maret 2014 Untuk memvalidasi data pengolahan variasi medan magnetik, kami mengambil data DST Indeks dari WDC for Geomagnetism, Kyoto. Data DST Indeks dari tanggal 15 Maret sampai 31 Maret menunjukan tidak terjadinya impuls tajam yang menunjukan tidak terjadinya badai geomagnetik. Sehingga data yang diolah hanya berupa variasi harian dan noise tanpa frekuensi yang lain. Sehinggan pengolahan filter dapat terkonfirmasi dengan baik tanpa pengaruh kejadian badai magnetik. IV. KESIMPULAN Dari hasil dan pembahasan maka didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut.Sistem kereta api listrik berpengaruh terhadap data variasi medan magnetik. Gangguan variasi medan magnetik yang dihasilkan oleh sistem kereta api listrik dapat diketahui. Nilai gangguan medan magnetik akibat arus yang bocor ke dalam bumi memiliki nilai maksimum gangguan 300 nano tesla untuk komponen x, 350

7


nano tesla untuk komponen y dan 400 nano tesla untuk komponen z. Nilai gangguan medan magnetik rata-rata akibat arus yang bocor kebumi berkisar 0 -3 nano tesla untuk komponen x dan y, serta 0 – 4 nano tesla untuk komponen z. Gangguan sistem kereta api listrik pada data variasi medan magnetik juga dapat dihilangkan dan diminamilisir dengan mengaplikasikan beberapa metode filter. Metode filter yang terbaik yaitu dengan low pass filter karena dapat menaikan presentase k-indeks sebesar 51.85 % pada indeks 0 dan memiliki distribusi global k-indeks yang mendekati stasiun referensi Tuntungan. V. DAFTAR PUSTAKA Constabel G Catherine, Constabel C Steven. 2004. Satellite Magnetik Field measurement Aplication in Studying Deep Eearth, Geophysical Monograph IUGG Volume 19. Farida, Isky F.2011. Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Kualitas Pelayanan Jasa Kereta Api Ekspres Pakuan Jabodetabek (Studi Kasus Kereta Api Ekspres Pakuan Bogor-Jakarta). Skripsi IPB. Junge, Andreas. 1996. Characterization of an Correction for Cultural Noise. Surveys in Geophysics 17:361-391. Lowes, F. J. 2009. DC railways and the magnetik fields they produce – the geomagnetik context, Earth Planets Space 61, i-xv. Marcelo B. P´adua, Antonio L. Padilha, and ´Icaro Vitorello. 2002. Disturbances On Magnetotelluric Data Due To DC Electrified Railway: A Case Study From Southeastern Brazil. Earth Planets Space. 54, 591–596. Margiono, Relly .2012. Aplikasi Filter Noise Pada Rekaman Sinyal Magnet Bumi di Stasiun Geofisika Klas 1 Tangerang, Skripsi AMG. Maule,C., P. Thejll, A. Neska, J. Matzka, L. Pedersen, and A. Nilsson. 2009. Analyzing and correcting for contaminating magnetik fields at the Brorfelde geomagnetik observatory due to high voltage DC power lines. Earth Planets Space 61, 11, 1233-1241. Neska, A., J. Reda, M. Neska, Y. Sumaruk. 2013. On the influences of dc railway noise from belsk and lviv geomagnetik observatories,.Acta Geophysica. Pirjola, R., L. Newitt, D. Boteler, L. Trichtchenko, P. Fernberg, L. McKee, D. Danskin, and G.J. van Beck .2007. Modelling the disturbance caused by a dc-electrified railway to geomagnetik measurements. Earth Planets Space 59, 943-949. Santoso, Gonzales.”Klasifikasi Intensitas Badai Magnet berdasarkan Pola Indeks DST. Smith, Steven W. 1997. Terjemah.”Digital Signal Prossesing”,california : technic Publishing. Tokumoto,T and S.Tsunomura. 1984. Calculation of magnetik field disturbance produced by electric railway. Mem. Kakioka Maguman. Obs. 20, 2, 33-44 (original in Japanese, English translation available).

8

ANALISIS GANGGUAN VARIASI MEDAN MAGNETIK DI STASIUN GEOFISIKA KLAS 1 TANGERANG AKIBAT PENGARUH KERETA API LISTRIK

Recommend Documents