EVALUASI KUALITAS STASIUN SEISMOGRAPH BERDASARKAN ANALISIS SPEKTRUM PADA JARINGAN SEISMOGRAPH INATEWS

EVALUASI KUALITAS STASIUN SEISMOGRAPH BERDASARKAN ANALISIS SPEKTRUM PADA JARINGAN SEISMOGRAPH INATEWS Mahmud Yusuf1Yohanes Tasar1 Ricko Kardoso2 1

Pusat Instrumentasi Rekayasa dan Kalibrasi, BMKG, Jakarta2Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jakarta [email protected]

INTISARI Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) telah memasang banyak peralatan seismograph di wilayah Indonesia untuk memantau kejadian gempabumi. Untuk memperoleh data yang akurat alat harus ditempatkan pada lokasi yang ideal. Pemilihan lokasi yang ideal dapat dilihat dari spektrum rekaman seismograph dan berada pada batasan Peterson Model. Pada penelitian ini dilakukan evaluasi lokasi penempatan sensor seismograph yang telah dipasang di 164 lokasi di Indonesia dari data rekaman tahun 2014 dengan menggunakan analisi power spectral density (PSD) dan probability density function (PDF) . Dari penelitian tersebut diperoleh 57% seismograph ditempatkan pada lokasi ideal dan 43% tidak ideal Kata Kunci: Seismograph INATEWS, Evaluasi, Probability Density Functions

ABSTRACT Meteorology Climatology and Geophysics agency (BMKG) has put a lot of seismograph equipments in Indonesia to monitor the occurrence of earthquakes. In order to obtain the accurate data seismograph should be placed in an ideal location. Selection of the ideal location can be seen on the spectrum seismograph recordings and in the boundaries Peterson model. In this study, evaluation for location of seismograph sensor placement that have been installed in 164 sites in Indonesia was conducted using recording data from 2014 with PSD and PDF analysis The result showed that 57% of them were placed in ideal locations while 43% were not placed in ideal locations Keywords: Seismograph INATEWS, Evaluation, Probability Density Functions

1. PENDAHULUAN Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) telah memasang 164 Seismograph di wilayah Indonesia dalam jaringan Indonesia Tsunami Early Warning System (INATEWS) untuk memantau kejadian gempabumi. Di setiap lokasi telah dipasang sensor seismometer broadband 3 (tiga) komponen. Seismometer broadband mempunyai rentang frekuensi 0,01 Hz – 50 Hz.1 Di dalam rentang frekuensi tersebut terdapat getaran tanah (seismic noise) yang dihasilkan oleh getaran alam (microseismic)

seperti gelombang laut, tekanan atmosphere.2 Microseismic di dominasi oleh gelombang permukaan Rayleigh.3Seismic noise juga dihasilkan oleh getaran gempabumi serta getaran lain yang dihasilkan oleh aktifitas manusia, mesin dan lain-lain. Pemilihan lokasi untuk penempatan seismograph menjadi suatu

faktor yang penting untuk

mendapatkan kualitas data rekaman seismograph yang baik. Meskipun teknologi peralatan yang digunakan sangat canggih, namun bila lokasi penempatan alat berada pada tempat yang memiliki noise yang tinggi, maka kualitas rekaman dalam mendeteksi gempabumi akan menjadi kurang baik.1 Pertimbangan dalam pemilihan lokasi penempatan seismograph meliputi beberapa aspek1 diantaranya; jaringan tersebut harus dapat mencakup sumber sumber kegempaan yang ada; kondisi seismo-geologi harus dapat menangkap sinyal seismik tinggi namun noise lingkungan yang rendah biasanya berdiri pada singkapan batuan (bedrock); daerah mudah terjangkau; jauh dari sumber getaran mesin dan jalan raya; terdapat sambungan listrik atau sumber catu daya lainnya; serta kondisi iklim.

Dari persyaratan ideal

tersebut terkadang harus diabaikan bila faktor keamanannya sangat rendah. Sehingga lokasi penempatan seismograph yang baik menjadi sulit. Getaran (noise) lingkungan yang tinggi pada suatu lokasi dapat mempengaruhi akurasi pembacaan fase gelombang primer (P) dan gelombang sekunder (S) dalam penentuan lokasi sumber gempabumi. Penelitian tentang pola seisimic noise dalam analisis spektral

pada jaringan

seismograph di dunia telah dilakukan 4, yang memberikan model dengan pola tertentu sebagai struktur utama dari seismic noise. Analisis rekaman seismograph pada frekuensi tinggi dan hubungan dengan pengaruh getaran akibat angin pada lokasi seismograph.5 Evaluasi terhadap kualitas penempatan seismograph sebagai kontrol kualitas dan masukan dalam penambahan lokasi dan relokasi pada jaringan seismograph global.6 Penilaian terhadap kualitas stasiun seismograph dan juga masalah teknis peralatan dari rekaman seismograph dengan analisis Power Spectral Density (PSD) dan Probability Density Functions PDF pada jaringan Seismograph di Amerika. 7 Penelitian ini bertujuan untuk

mengetahui tingkat noise lingkungan di lokasi

penempatan seismograph dalam jaringan INATEWS. Sehingga diketahui stasiun yang ideal dan yang tidak ideal. Dari hasil ini dapat dijadikan pertimbangan dalam hal relokasi stasiun untuk memberikan data yang baik.

2. TEORI DASAR Sumber seismic noise dapat dikelompokkan dalam dua sumber yang pertama adalah sumber yang diakibatkan oleh alam ( Natural noise ). Natural noise terjadi akibat gempabumi tektonik, gempabumi vulkanik, dan guguran batuan (rock falls) . Yang kedua sumber diakibatkan oleh manusia ( Man-made noise ) atau biasa disebut noise lingkungan . Sumber noise

ini berasal dari aktifitas manusia di dekat atau pada

permukaan bumi, misalnya ledakan dibawah permukaan bumi, aktifitas pengeboran, aktifitas pertambangan, aktifitas industri, dan arus lalu lintas.7 Noise lingkungan menyebar sebagai gelombang permukaan pada frekuensi tinggi (5-10 Hz) yang meluruh terhadap jarak. Pada penelitian ini akan dibahas tingkat noise lingkungan yang terrekam dilokasi penempatan seismograph. Metode standar untuk mengukur noise seismik latar yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menghitung PSD mengacu algorithma yang dikembangkan oleh McNamara dan Buland

7

. Untuk mengetahui PSD dari stasiun seismik

digunakanmetode transformasi Fourier langsung atau metode Cooley-Tukey9 Metode ini menghitung PSD dengan algoritma Transformasi Fourier Cepat(Fast Fourier Transform (FFT) untuk efisiensi perhitungan. FFT untuk deret waktu periodik dalam rentang terbatas y(t) dinotasikan sebagai: ……………………………

(1)

Dimana : Tradalah panjang segmen deret waktu = 2n x laju sampling f adalah frekuensi, Hz Untuk nilai-nilai frekuensi diskrit,

, komponen Fourier didefinisikan sebagai :

………………………………………………….(2) Dimana : fk = k/NΔt dengan k = 1,2, …, N-1 Δt adalah interval sampel N adalah jumlah sampel dalam domain waktu N=Tr /Δt Dengan menggunakan komponen Fourier di atas, estimasi PSD total dapat didefinisikan sebagai : ……………………………………………….. (3)

Seperti terlihat pada (3), total daya Pk, adalah kuadrat dari amplitudo spektrum dengan faktor

2Δt/N.

normalisasi

Faktor

normalisasi

ini

perlu

diterapkan

ketika

membandingkan perkiraan PSD dengan Batasan yang diperoleh dari Peterson Model. Fungsi kerapatan probabilitas diperoleh dari variabel acak sebagai suatu fungsi yang menggambarkan setiap anggota ruang sampel S dalam bilangan real. Dalam metode statistika, variabel acak disimbolkan dengan huruf kapital seperti X,Y,Z, dll. Variabel acak dibagi menjadi dua, yaitu variabel acak diskrit, dan variabel acak kontinu misalkan X adalah variabel acak kontinu maka Fungsi Kerapatan Probabilitas (Probability Density Function disingkat PDF) dapat didefiniskan sebagai : …………………………………………… Dengan demikian, fungsi

(4)

adalah fungsi distribusi probabilitas dari X untuk

variabel acak kontinu. PDF dari variabel acak kontinu X harus memenuhi sifat-sifat berikut : 1.

, artinya PDF bernilai nol sampai satu.

2.

, artinya luasan dari semua PDF dari variabel acak kontinu X pada ruang sampel adalah satu.

3.

, nilai a dan b adalah dua nilai sembarang dari X yang memenuhi

4.

. , tanda

atau

dianggap sama.

3. METODOLOGI Penelitian dilakukan dengan mengambil data rekaman seismograph dari 164 lokasi selama 65 hari dari hari ke 300-365 pada tahun 2014.

Pada masing masing stasiun

terpasang sensor seismometer tipe Broadband 3 (tiga) komponen dengan kode penamaan orientasi arah Utara/ Selatan (BHN), arah Timur/Barat (BHE) dan arah vertikal (BHZ).8 Data dari setiap stasiun tersebut terkirim ke BMKG Seedlink server. Kemudian pada server tersebut ditambahkan informasi metadata berupa informasi tipe sensor resolusi digitizer dan lain – lain dari setiap stasiun yang diolah. Seperti digambarkan pada Gambar 1 dalam alur pengolahan data pada perangkat lunak Seismic Data Quality (SQLX).

Gambar 1. Alur Proses Pengolahan data

Acuan tingkat noise dalam analisis spektral telah diberikan dalam pola Peterson Model dengan jangkauan frekuensi antara 0,01Hz - 10 Hz dengan PSD -180 dB sampai dengan -80 dB, serta batas atas High Noise Model (HNM) dan batas bawah Low Noise Model (LNM). Dan adanya pola yang menggambarkan microseismic membentuk puncak pada frekuensi 0,05 Hz dan 0,1 Hz sebagai Primary microseismic peak ( PMP ) dan Secondary microseismic peak (SMP) pada frekuensi 0,1Hz – 0,3 Hz .2 PMP dihasilkan oleh gelombang pasang surut laut. 10 Dalam proses kerja perangkat lunak SQLX rekaman kontinyu seismograph akan ditransformasi dengan pengaturan parameter interval sampel 10 menit dengan lebar jendela bergerak 240 detik dan overlap 75% dan cosine-taper 10% kemudian diperoleh spektrum. Kemudian dilakukan analisis statistik dalam fungsi PDF. Masing – masing sumber getaran dengan frekuensi yang berbeda akan terpisah pada rentang frekuensinya, dan noise lingkungan yang diakibatkan oleh aktifitas manusia atau mesin dan juga getaran kendaraan dijalan. Untuk melihat karakter dari tiap – tiap stasiun ditampilkan spektrum dengan overlay dari Peterson model, dari proses tersebut dapat diketahui berbagai kejadian yang terekam, seperti gelombang badan, gelombang permukaan,

noise akibat kendaraan dan kekosongan data (gaps) karena adanya

permasalahan pada pengiriman data dan juga perlakukan yang diberikan kepada sensor seperti proses kalibrasi dan mass recenters.

Sebagai contoh pada Gambar 2 terdapat rekaman dari seismograph di Hailey Idaho (HLID)

7

pada komponen Vertikal (BHZ) yang memperlihatkan karakter rekaman

seismograph dengan berbagai macam kondisi. Natural noise akibat gempabumi berupa body waves dan surface waves terpisah dengan noise lingkungan akibat getaran kendaraan. Noise akibat kendaraan berada pada rentang periode 0,1 – 0,2 detik atau dalam skala rentang frekuensi 5-10 Hz. Sedangkan masalah teknis akibat kekosongan data ( dropped packets) akan berada rentang semua frekuensi pada noise -120 dB.

Gambar 2. Spektrum yang merekam aktifitas sumber- sumber noise ( McNamara and Buland, 2004).

Analisis spektrum pada jaringan INATEWS yang terbentuk akan dilihat pada rentang frekuensi 5 Hz – 10 Hz apakah masih berada dalam batasan Peterson Model atau tidak untuk melihat tingkat noise akibat kondisi lingkungan di stasiun seismograph tersebut. Untuk mengevaluasi hanya kualitas lokasi penempatan seismograph saja , maka stasiun yang dianalisis hanya dinyatakan dari seismograph yang masih baik dan mempunyai data yang lengkap selama 65 hari.

4. HASIL DAN PEMBAHASAN Dari hasil proses PSD dan PDF diperoleh karakter dari masing masing seismograph yang terpasang diantaranya ada sebagian alat yang rusak karena masalah pada sensor

seismometernya atau adanya kekosongan data (gaps).Dari hasil analisis diperoleh beberapa kasus misalnya spektrum dari Stasiun Labuha di Maluku (LBMI) Gambar 3 terlihat adanya spektrum yang lurus pada -90 dB setelah dianalisis pada Gambar 4

Gambar 3. Spektrum dan jejak data dari stasiun Labuha Maluku (LBMI).

dengan memilih data dalam kotak pada gambar sebelumnya,terlihat kekosongan data yang sistematik mulai dari jam 10:00 UTC s.d 22:00 UTC hal tersebut akibat adanya kerusakan pada baterai sebagai catu daya cadangan yang tidak mendapatkan daya yang optimal dari panel tenaga surya, sehingga alat mati pada malam hari, dan baru beroperasi kembali pada pagi hari.

Gambar 4. Jejak rekaman yang menggambarkan ketersediaan data.

Kemudian diperoleh kasus di stasiun Banda Aceh (BSI) Gambar 5, diwakili hanya analisi dari komponen BHE , dimana pada spekrum terlihat tidak membentuk pola Peterson Model pada semua komponen berarti alat tidak dapat merekam mikroseismik. Hal ini akibat kerusakan pada sensor seismometer

Gambar 5. Spektrum stasiun BSI, sensor rusak Dari 164 stasiun kemudian diperoleh hanya 108 stasiun yang seismographnya merekam dengan baik dan lengkap. Kemudian dianalisis tingkat noise untuk mengetahui apakah lokasi penempatannya ideal atau tidak . Stasiun di Alor Kupang (ALKI) pada komponen BHE dan BHZ Gambar 6, memperlihatkan spektrum yang membentuk pola dan masih dalam batasan Peterson Model, pada frekuensi antara 5 – 10 Hz dalam kotak terlihat masih berada dibawah batas atas. Sehingga lokasi penempatan seismograph di Alor dapat dikatakan ideal . Stasiun ALKI berada pada lokasi dengan batuan dasar yang keras sehingga dapat mengurangi noise lingkungan.

Gambar 6. Spektrum Stasiun ALKI pada komponen BHE dan BHZ memiliki noise lingkungan yang rendah

Dari hasil analisis diperoleh 62 stasiun dengan tingkat noise yang rendah dan berada dalam batasan Peterson Model dan dapat dikatakan lokasi penempatannya ideal. Namun terdapat sejumlah stasiun yang menunjukan noise yang tinggi pada frekuensi diatas 5 Hz – 10 Hz. Bila dilihat lebih lanjut dari metadata yang ada lokasi dari penempatan seismograph tersebut dekat dengan aktifitas manusia seperti dekat dengan jalan raya, dikomplek bandara dan juga dekat dengan komplek perumahan dan perkantoran. Atau berada pada kondisi geologi tanah yang lunak tidak pada batuan yang keras. Spektrum dari stasiun di Palembang (PMBI) pada Gambar 7, menunjukan noise yang tinggi dari mulai 5 Hz – 10 Hz dan melewati batas atas dari Peterson Model. Hal tersebut dikarenakan penempatan seismograph di PMBI dekat dengan jalan utama di Sumatera yang dilalui oleh kendaraan angkutan berat selama 24 jam.

Gambar 7. Spektrum Stasiun PMBI pada komponen BHE dan BHZ memiliki noise lingkungan yang tinggi

Dari rekapitulasi analisis stasiun lokasi penempatan seismograph tersebut diperoleh data sebagai berikut :

Tabel 1. Tingkat Noise lokasi penempatan seismograph INATEWS Tingkat Noise

Jumlah lokasi

Persentase

Kategori

Rendah

62

57 %

Ideal

Tinggi

46

43 %

Tidak Ideal

Dari Tabel 1 diatas diperoleh informasi bahwa 57% dari rekaman yang kondisinya baik ditempatkan pada lokasi yang ideal dari persyaratan untuk penempatan seismograph dan 43% lokasi tidak ideal karena tingginya aktifitas manusia dan lain-lain yang terekam oleh seismograph. Sebaran stasiun lokasi penempatan seismograph yang dianalisis tersebut terlihat pada Gambar 8. Stasiun dengan tingkat noise yang tinggi karena tidak diperoleh lokasi yang ideal akibat faktor keamanan sehingga unsur geologi dan banyaknya noise lingkungan tidak dipertimbangkan.

Gambar 8. Peta sebaran Stasiun seismograph yang dianalisis

Peta sebaran stasiun tersebut dapat menjadi data dukung dalam analisis penentuan gempabumi, stasiun mana saja yang kualitasnya baik dan stasiun mana saja yang perlu filter akibat noise lingkungan.

5. KESIMPULAN Analisis spektrum dengan PSD dan PDF dapat mengevaluasi kualitas penempatan seismograph. Dari analisis diperoleh bahwa 57% stasiun memiliki tingkat noise yang rendah, atau masih berada pada batas atas Peterson model, dan menunjukan lokasi yang ideal. Sementara 43% stasiun memiliki tingkat noise yang tinggi pada frekuensi diatas 5 Hz, dan berada diluar batas atas Peterson model, karena ditempatkan pada lokasi yang tidak ideal. Selanjutnya direkomedasikan untuk dilakukan relokasi secara bertahap dengan acuan standar pemilihan lokasi berdasarkan NMSOP agar diperoleh rekaman seismograph yang lebih baik sehingga memberikan informasi gempabumi yang lebih akurat.

6. UCAPAN TERIMA KASIH Ucapan terimakasih kepada Bidang Instrumentasi Rekayasa dan Kalibrasi Peralatan Geofisika atas ketersedian data untuk melakukan penelitian ini baik secara individu maupun kelompok

7. DAFTAR PUSTAKA [1]

Trmkocry,P, Bormann, W. Hanka, L. G. Holcomb and R. L. Nigbor, 2009 ,New Manual of Seismological Observatory Practice (NMSOP), revised version, electronically Chapert 7, published 2009. [2] Longuet-Higgins, M.S., 1950. A theory of the origin of microseisms, Phil Trans. R. Soc. Lond., A, 243, , 1–35. [3] Ramirez, J., 1940. An experimental investigation of the nature and origin of microseisms at St. Louis; Missouri, Part Two, Bull. seism. Soc. Am., 30, 139– 178 [4] Peterson (1993). Observation and modeling of seismic background noise, U.S. Geol. Surv. Tech. Rept. 93-322, 1–95. [5] Withers M, Richard C. Aster, Christopher J. Young, 1996. High-frequency analysis of seismic background noise as a function of wind speed and shallow depth, Seismological Society of America 86, 1507-1515 [6] Reif, C., P. M. Shearer, and L. Astiz (2002). Evaluating the performance of global seismic stations. Seismological Research Letters 72, 46–56. [7] McNamara, D. E., and R. P. Buland (2004). Ambient noise levels in the continental United States. Bulletin of the Seismological Society of America 94 (4), 1,517–1,527. [8] IRIS, 2012,SEED Reference Manual, USA, page 133-136 [9] Cooley, J. W., and J. W. Tukey (1965). An algorithm for machine calculation of complex Fourier series, Math. Comp. 19, 297–301. [10] Hasselmann, K., 1963. A statistical analysis of the generation of microseisms, Rev. Geophys., 1, 177–210