model inversi 1d struktur lapisan kerak bumi dengan

JURNAL SAINS POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-7
1
MODEL INVERSI 1D STRUKTUR LAPISAN KERAK BUMI DENGAN
METODE ALGORITMA GENETIK DI PROVINSI SUMATERA UTARA
INDONESIA
Gigih Wahyu Akbar(1), Bagus Jaya Santosa(2)
Jurusan Fisika FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail: [email protected] (1), [email protected] (2)
Abstrak— Sumatera Utara merupakan salah satu zona
tektonik aktif di Indonesia karena memiliki zona sesar
semangko sebagai akibat pertemuan batas lempeng di lepas
pantai pulau Sumatera. Inilah yang menyebabkan Sumatera
utara sering mengalami gempa tektonik dangkal hingga
sedang. Tujuan dari penelitian ini adalah studi spesifik
mengenai struktur kecepatan gelombang gempa 1-D dan
letak hypocenters yang lebih akurat di daerah Sumatera
utara dengan menggunakan metode algoritma genetik. Data
yang digunakan sebanyak 22 event gempa di area sekitar
Sumatera Utara 1° - 4° Lintang Utara dan 98° - 100° Bujur
Timur) yang terjadi pada bulan Januari 2010 – Mei 2010
yang terekam dibeberapa stasiun seismograf setempat (PSI,
TSI, SBSI, TRSI RPSI dll). Model struktur 1-D didapatkan
dengan menganalisa waktu tempuh gelombang P dan S dari
data gempa lokal, yaitu dilakukan dengan picking
menggunakan WinQuake. Kemudian dilakukan inversi
menggunakan software hypoGA untuk mendapatkan nilai
dari 3 lapisan terbaik dibawah permukaan provinsi Sumatra
utara. sehingga didapatkan model struktur 1-D kecepatan
gelombang P dan S serta relokasi gempa di daerah tersebut.
ideal. Model ini tentu saja tidak sesuai dengan kondisi wilayah
kepulauan Indonesia yang mempunyai tatanan tektonik yang
kompleks karena sangat mungkin menimbulkan kesalahan
dalam perhitungan parameter hiposenter gempa.
Studi tentang model kecepatan 1-D struktur lapisan kerak
bumi ini dikembangan oleh Groot-Hedlin dan Vernon (1998).
Software yang digunakan dalam menganalisa model kecepatan
1D struktur lapisan kerak bumi ini dengan hypoGA yang sudah
terbukti bisa mendapatkan nilai dari 3 lapisan terbaik dari
model kecepatan 1D struktur lapisan kerak bumi dengan baik
oleh Alfonso Emidio de Vasconcelos Lopes dan Marcelo
Assumpcao (2010).
Daerah Sumatera utara merupakan salah satu zona tektonik
aktif di Indonesia karena memiliki zona sesar semangko
sebagai akibat pertemuan batas lempeng di lepas pantai pulau
Sumatera.. Inilah yang menyebabkan Sumatera utara sering
terjadi gempa tektonik dangkal hingga sedang. Sehingga studi
spesifik mengenai struktur kecepatan gelombang gempa 1D
penting dilakukan. Hasil studi ini juga diharapkan dapat
memberikan informasi tambahan untuk penelitian lebih lanjut
mengenai karakteristik struktur dangkal di daerah ini.
Kata kunci: Model kecepatan 1D, Algoritma Genetik,
HypoGA, Sumatera Utara
II. LOKASI DAN DATA GEMPA BUMI
I. PENDAHULUAN
ndonesia merupakan daerah pertemuan 3 lempeng tektonik
besar, yaitu meliputi lempeng Indo-Australia, Eurasia dan
lempeng Pasific. Salah satu kasusnya adalah Lempeng
India-Australia yang bertabrakan dengan lempeng Eurasia
dilepas pantai Sumatera, yang menyebabkan seringnya terjadi
gempa bumi disepanjang pulau sumatera dan menjadikan
kawasan ini menjadi daerah aktif gempa bumi.
Dengan melihat tingginya aktifitas kegempaan khususnya
Badan Metereologi Klimatolgi dan Geofisika (BMKG) harus
memiliki data yang memadai dan tepat tentang parameter
hiposenter dari gempa untuk diinformasikan ke masyarakat
luas. Parameter ini biasanya berupa magnitudo (kekuatan
gempa), origin time (waktu terjadinya gempa), episenter
(lokasi gempa), dan kedalaman pusat gempa. Ketelitian
perhitungan parameter gempa sangat tergantung pada model
struktur kecepatan gelombang gempa yang digunakan. Di
Indonesia model yang digunakan untuk menghitung parameter
hiposenter gempa adalah model Jeffrey-Bullen. Model struktur
kecepatan tersebut dibuat dengan asumsi model bola bumi
I
Dalam penelitian ini daerah yang dijadikan area penelitian
adalah wilayah Pulau Sumatera Indonesia yang dikenal
merupakan kawasan rawan gempa. Penunjaman yang terjadi
disebelah barat pulau sumatera akibat bertabrakan dengan
lempeng Indo-Australia berakibat pulau sumater kaya akan
sesar dan patahan aktif yang setiap saat berpotensi terjadinya
gempa bumi dan tsunami. tepatnya di sekitar provinsi
Sumatera Utara. Area penelitian terletak pada koordinat 1° 4° Lintang Utara dan 98° - 100° Bujur Timur, Luas daratan
Provinsi Sumatera Utara 71.680 km².
Data yang digunakan adalah hiposenter dari beberapa event
gempa di kawasan provinsi Sumatera Utara Indoensia dari IA
atau Geofon yang dapat didownload secara gratis di
http://webdc.eu/arclink/query?sesskey=45c89bcf pada periode
tanggal 10-01-2010 s.d 31-05-2010. Jumlah gempa sebanyak
sebanyak 22 event dengan kekuatan Magnitude ≥ 4,6. Jaringan
stasiun pencatat yang dipergunakan dalam relokasi gempagempa di wilayah Sumatera utara ini sebanyak 20 buah stasiun
jaringan perekam gempa bumi yang tersebar di sepanjang
Pulau Sumatera. Posisi sumber gempa bumi di kawasan
provinsi Sumatera Utara dan stasiun-stasiun yang ada di
sekitarnya dapat dilihat pada gambar 2.
JURNAL SAINS POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-7
Gambar 1. Peta daerah penelitian (www.geospasial.bnpb.go.id)
Dengan adanya jaringan stasiun yang terdapat di sepanjang
pulau sumatera ini, maka data terkait kondisi kekinian tentang
gempa bumi yang terjadi di daerah tersebut dapat kita peroleh
karena langsung terekam dan tersimpan di stasiun-stasiun
jarngan perekam gempa bumi yang dapat menangkap sinyal
gelombang getaran akibat gempa bumi tergantung pada besar
kecilnya gelombang getaran gempa bumi yang terjadi.
Tabel 1. Daftar lokasi 20 jaringan stasiun perekam gempa bumi dalam
penelitian ini.
2
Gambar 2. Posisi 20 jaringan stasiun perekam gempa bumi di sekitar
sumatera utara.
Data utama yang digunakan pada penelitian ini adalah data
waktu tempuh gelombang P dan gelombang S dari kejadian
gempa bumi yang didapatkan dari hasil filtering dan picking
gelombang P dan gelombang S pada setiap stasiun jaringan
perekam gempa bumi. Dalam masing-masing event gempa
yang telah diperoleh dengan memanfaatkan perangkat lunak
WinQuake proses ini dilakukan dengan seteliti mungkin. Saat
proses filtering dan picking gelombang P dan gelombang S ini
diperlukan ketelitian dan kesabaran karena jumlah data yang
begitu banyak dan tidak semua data dengan mudah
teridentifikasi dimana letak awal waktu tempuh gelombang P
dan waktu tempuh gelombang S. Kebanyakan pada proses
pengolahan data ini menentukan letak posisi gelombang S
yang agak sulit jika dibanding dengan menentukan
gelombangP.
Kode Stasiun
Letak Stasiun
GSI
Gunung Sitoli
BKNI
Bangkinang
JMBI
Jambi
KCSI
Kutacane
KRJI
Kerinci
MKBI
Muko-muko
MNSI
Mandaling Natal
PBSI
Pulau Batu
PDSI
Padang
PPI
Padang Panjang
PPSI
Pulau Pagia
PSI
Parapat
RGRI
Rengat
SBSI
Sibolga
SDSI
Sungai Dareh
Gambar II. Proses Picking data gelombang P dan gelombang S.
SISI
Pulau Saibi
SLSI
Sarolangun
TPTI
Tapaktuan
TRSI
Taruntung
TSI
Tuntungan
Data parameter gempa yang diperoleh dari hasil
filtering dan picking waktu tempuh gelombang P dan
gelombang S dengan menggunakan perangkat lunak
WinQuake seperti pada contoh Gambar 3 diatas, yaitu:

Waktu tiba gelombang P = 15:12:57,8

Waktu tiba gelombang S = 15:13:09,4

Origin Time
= 15:12:42,1
JURNAL SAINS POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-7
Setelah data selesai dirapikan dengan filtering dan picking
untuk mendapatkan waktu tempuh gelombang P dan
gelombang S menggunakan WinQuake, selanjutnya adalah
pengolahan data menggunakan perangkat lunak HypoGA
sebagai aplikasi dari proses Algoritma Genetik untuk
memperoleh nilai lapisan kerak bumi terbaik yang lebih akurat
dan spesifik. Pada proses pengolahan data ini dilakukan pada
system operasi linux. Karena program utama berupa hypoGA
hanya bisa digunakan dengan memanfaatkan system operasi
Linux.
Studi Pendahuluan
1. Studi Literatur
2. Informasi Geotektonik
Penentuan Daerah
Penelitian
Persiapan Data (IA dan Geofon)
Pengolahan Data
Analisa Hasil Pengolahan
Data
Kesimpulan
Selesai
Gambar 4. Diagram alir penelitian
3
beda karena disesuaikan
kedalamannya.
dengan
jenis
lapisan
Tabel 2. Hasil filtering dan picking gelombang P dan S event 2010-02-05
Stasiun Perekam
PDSI
BKNI
MNSI
SDSI
RGRI
GSI
TPTI
P
4.38,45
4.39,24
4.38,59
4.38,57
4.38,14
4.39,43
4.40,08
S
4.38,54
4.39,44
4.39,16
4.39,17
4.39,00
4.40,09
4.40,58
Setelah parameter seperti yang dijelaskan pada proses
diatas bisa diperoleh, barulah kemudian masuk pada proses
Algoritma Genetik (GA) yang merupakan salah satu metode
stokastik untuk mencari solusi optimal terdekat berdasarkan
hukum alam evolusi Darwin. Dan telah banyak digunakan
sebagai solusi permasalahan non-linier dalam geofisika
termasuk dalam inversi kurva dispersi gelombang permukaan
dan penentuan relokasi hiposenter. Dalam penelitian ini
memanfaatkan program hypoGA sebagai aplikasi dari metode
algoritma genetik.
Langkah pertama dalam prosedur pengolahan data dengan
menggunakan hypoGA adalah dengan menyiapkan file utama
yang dibutuhkan berupa hypo.dat dan station.crd. kedua file
ini adalah input data utama dalam pengolahan data
menggunakan hypoGA disamping file data yang lain didalam
perangkat lunak tersebut seperti hypo_rms.f dan file-file yang
lain. File hypo.dat berisikan event-event gempa bumi dengan
keterangan stasiun jaringan pencatat gempa buminya juga
dengan lenkap. Penulisan format karakter untuk file inipun
tidak boleh sembarangan, harus berdasarkan contoh yang ada
dalam manual booknya. Format karakter penulisan ini
memang harus dilakukan dengan benar karena jika salah maka
proses running data tidak akan bisa berjalan dengan baik.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada analisis awal data menggunakan perangkat lunak
WinQuake digunakan waveform tiga komponen (BHN, BHE
dan BHZ). Dari berbagai fase gelombang getaran gempa bumi
di sekitar area penelitian pada periode januari 2010 sampai
dengan mei 2010 yang terekam pada stasiun-stasiun jaringan
perekam gema bumi didapatkan nilai kecepatan gelombang P
dan gelombang S. kemudian selanjutnya kedua parameter
gelombang tersebut diplot antara waktu tiba dan jarak, dan
hasilnya akan memberikan gambar nilai parameter gelombang
P dan gelombang S yang berbeda. Nilai dari gelombang P dan
gelombang S ini adalah disebut nilai yang sebenarnya. Dari
plot ini didapat bahwa kecepatan rambat gelombang yang
merambat di dalam bumi ternyata dijumpai perubahan
kecepatan pada setiap kedalaman tertentu. Hal ini
membuktikan bahwa, dibawah permukaan area penelitian
tepatnya di Sumatera utara dan sekitarnya mempunyai lapisan
permukaan tanah dengan jenis dan kedalaman yang berbedabeda pada setiap lapisannya. Dan tentunya ketika lapisanlapisan tersebut dilewati oleh suatu getaran gelombang, maka
akan menghasilkan nilai kecepatan gelombang yang berbeda-
dan
Gambar 5. Format penulisan karakter untuk station.crd
JURNAL SAINS POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-7
Langkah berikutnya adalah menjalankan program hypoGA
pada system operasi linux. Dalam penelitian ini digunakan
system operasi Opensuse untuk menjalankan program
hypoGA. Pada saat menjalankan proses dalam program
hypoGA, digunakan bebeberapa opsi sebagai berikut:







2 // HYPO71 (Crust dengan dua lapisan seragam)
100 // jumlah generasi.
50 // jumlah model di setiap generasi.
95 // tingkat crossover.
5 // tingkat mutasi.
gi // file name untuk menyimpan informasi generasi.
gm // file name untuk menyimpan informasi model yang
telah di uji.
Pengertian dari langkah-langkah tersebut adalah, sebuah
GA sendiri terdiri dari beberapa populasi, hal ini terinspirasi
dari ilmu biologi (reproduksi,seleksi dan mutasi) yang
kemudian menghasilkan generasi baru yang lebih baik yang
disesuaikan dengan populasi awalnya. Pada proses GA dalam
hypoGA, populasi dipilih secara acak pada data inputan berupa
hypo.dat., sehingga nantinya proses evolusi yang terjadi
cenderung bersifat konvergen untuk semua model terbaik yang
dihasilkan. Populasi dalam penelitian ini dapat didefinisikan
sebagai data awal berupa hypo.dat yang kemudian dipilih
untuk operasi (kawin) crossover, dimana model yang terbaik
yang memiliki probabilitas yang tinggi untuk dipilih sebagai
pasangan. Dalam penelitian ini dimodelkan dengan 100
individu untuk generasi awalnya. Setelah individu yang dipilih
selesai proses, tahapan selanjutnya adalah merupakan operasi
perkawinan crossover dengan probabilitas tertentu (misalnya
95%), dimana bagian dari individu tersebut dikombinasikan
untuk menghasilkan keturunan yang baru. Individu juga dapat
mengalami mutasi dengan probabilitas kecil (misalnya 5%).
Hal ini memastikan bahwa ruang model tertutup dan lebih
seragam, mencegah evolusi populasi dari konvergen menjadi
minimum. Modelyang dihasilkan dari serangkaian proses ini
adalah merupakan model yang terbaik.
4
Pada saat inversi hypoGA diaplikasikan, proses running
pengolahan data akan berjalan sekitar 1 sampai 5 menit. Dan
hasilnya akan memperlihatkan Reset test yang berlangsung
dalam proses running pengolahan data, selain itu hasil dari
proses running pengolahan data akan memberikan nilai
kecepatan gelombang P pada 3 struktur lapisan kerak bumi
dengan nilai terbaik. Untuk nilai (Vp/Vs) juga tertera
disamping nilai Z1 yang menunjukkan ketebalan lapisan
teratas kerak bumi di Sumatera utara dan juga Zc yang
merupakan nilai dari ketebalan kerak dalam kilometer.
Study tentang struktur lapisan kerak bumi dengan fungsi
penerima dan dispersi gelombang permukaan ini menunjukkan
nilai lapisan yang bervariasi dibawah permukaan provinsi
sumatera utara. Hasil akhir dari serangkaian proses
pengolahan data dalam penelitian ini dadapatkan nilai rata-rata
beberapa parameter sebagai berikut:
Table 3. nilai rata-rata beberapa parameter dari hasil pengolahan data
Parameter
Niali Rata-rata
Kedalaman
Vp in the upper crust (V1)
6,2 km/s
00,0-13,15 km
Vp in the lower crust (V2)
7,0 km/s
13,15-46,4 km
Vp in the upper mantel (V3)
8,2 km/s
46,4-…. km
Upper crust tchickness (Z1)
1500
-
Crust thickness (ZC)
3000
-
Vp/Vs
1,74
-
Model inversi 1D struktur lapisan kerak bumi dengan
algoritma genetic (GA) mencari solusi terbaik untuk model
sederhana yang terdiri dari dua lapisan setengah ruang,
mewakili kerak atas dan bawah dan mantel bagian atas.
Masing-masing seperti yang diperlihatkan pada Gambar 7.
selain itu, algoritma genetik ini juga berguna untuk
karakterisasi model referensi 1D untuk digunakan sebagai
model awal untuk VELEST yang merupakan salah satu
program dalam pemodelan struktur lapisan kerak bumi juga.
Station
Focus
Pg
Upper Crust
V1
Z1
*
P
Zc
Pn
Lower Crust
V2
Upper Mantle
V3
Moho discontinuity
Gambar III. Nilai hasil inversi dengan menggunakan program hypoGA
Gambar 7. Struktur lapisan kerak bumi dengan 3 lapisan terbaik
JURNAL SAINS POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-7
Dari serangkaian proses penelitian ini, di provinsi Sumatera
utara diketahui kecepatan rata-rata untuk Vp/Vs nya adalah
sebesar 1,74. Sedangkan parameter upper crust (V1) yang
merupakan lapisan atas kerak bumi dengan nilai rata-rata Vp
adalah 6,2 km/s pada kedalaman 00,0. Lower crust (V2) yang
merupakan lapisan yang lebih rendah dengan nilai rata-rata Vp
adalah 7,0 km/s pada kedalaman 13,15 km. Upper mantle (V3)
yang merupakan lapisan kerak paling bawah dengan nilai ratarata Vp adalah 8,2 km/s.
Mendapatkan model kerak rata-rata dengan menggunakan
metode algoritma genetik terbukti sangat berguna. Pada
inversi GA tidak mudah digunakan dengan metode yang lain
seperti metode linierisasi, karena beberapa parameter seperti
ukuran populasi, jumlah generasi, crossover dan tingkat
mutasi perlu di isi sedemikian rupa untuk dapat dilakukan
inversi yang efisien. Keuntungan dari metode GA sendiri
diantaranya adalah analisis dari berbagai model dapat diterima
dan distrubisi dari parameter model memberikan perkiraan
model kompleksitas dalam struktur kerak yang sebenarnya.
Analisis
distribusi
solusi
GA
berpotensi
dapat
menggungkapkan minimum local yang berbeda yang mingkin
berhubungan dengan fitur struktur lapisan dalam bumi.
5
Pengetahuan tentang perambatan gelombang gempa bumi
membuka pikiran kita bahwa perambatan gelombang gempa
bumi dan berbagai fenomena yang berkaitan dengan cara
untuk memahami struktur dalam bumi. Berbagai pengetahuan
tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk kepentingan lain
seperti membaca pola lapisan di bawah permukaan bumi pada
kawasan rawan gempa seperti halnya dalam penelitian ini di
provinsi Sumatera utara sebagai bagian informasi yang
penting untuk disampaikan kepada masyarakat agar mereka
paham tentang potensi bahaya daerah rawan gempa bumi yang
menjadi tempat tinggal kita selama ini.
IV. KESIMPULAN
Pemodelan inversi 1D struktur lapisan kerak bumi dengan
metode algoritma genetik di sumatera utara Indonesia
dilakukan menggunakan perangkat lunak hypoGA yang
bertujuan untuk mngetahui model kecepatan gelombang
dibawah permukaan pulau sumatera utara yang lebih spesifik
serta letak hyposenter yang lebih akurat pada daerah tersebut.
Didapatkan nilai Vp/Vs adalah 1,74. model struktur 1D
kecepatan gelombang P pada 3 lapisan terbaik di bawah
permukaan tanah, yaitu:
 Upper Crust (V1) sebesar 4,2 km/detik pada kedalaman
00.0 km.
 Lower Crust (V2) sebesar 7.0 km/detik pada kedalaman
13.15 km.
 Upper Mantle (V3) sebesar 8.2 km/detik pada
kedalaman 46.4 km. (bidang diskontinuitas Moho).
DAFTAR PUSTAKA
Gambar 8. Grafik model struktur 1D kecepatan gelombang P dibawah
permukaan provinsi Sumatera utara Indonesia
Dalam penelitian ini, dibawah permukaan lapisan kerak
bumi di provinsi Sumatera utara teridentifikasi perubahan
kecepatan gelombang pada lapisan upper mantle di kedalaman
46,4 km, dimana lokasi perubahan ini biasanya sering disebut
sebagai bidang diskontinuitas yang dikenal sebagai bidang
diskontinuitas Moho.
Dari berbagai fasa gelombang yang didapat yaitu
gelombang P, gelombang S dan beberapa parameter yang lain.
Dan dilakukan pengolahan data berdasarkan waktu tiba dan
jarak dengan proses pengolahan data menggunakan WinQuake
dan hypoGA akan meberikan gambar yang berbeda. Dari plot
ini di dapat bahwa kecepatan rambat gelombang gempa bumi
dapat dimodelkan dengan bentuk kurva seperti Gambar 8.
Pada saat gelombang merambat didalam bumi ternayata
dijumpai perubahan kecepatan pada setiap kedalaman tertentu.
[1] Alfonso Emidio and Marcelo Lopes, 2010, Genetic
Algorithm Inversion of the Average 1D Crustal Structure
Using Local and Regional Earthquakes , Sao Paulo,
Brazil.
[2] Coley,D.A., 1998, An Introduction to Genetic Algorithms
for Scientists and Engineers, World Scientific, 22-26
[3] Puspito. Nanang T., 1996, Struktur Kecepatan Gelombang
Gempa dan Koreksi Stasiun Seismologi di Indonesia, JMS
Vol.1. No.2 Oktober 1996.
[4] Richards P.G, 1990, Theoretical Seismology, course 2,
Departement of Geological Science and Lamont-Doherty
Geological Observatory Columbia University. NewYork:
USA.
[5] Setyowidodo Irwan, 2011, Analisis Seismogram Tiga
Komponen Terhadap Moment Tensor Gempa Bumi di
Manokwari Papua Barat, Jurusan Fisika. Institut
Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
[6] Shearer, PM. 2009. “Introduction to seismology, seconf
edition”.Cambrige University Press.
[7] Wandono dkk, 2004, Struktur 1D Kecepatan Gelombang
P untuk Wilayah Toba dan Sekitarnya, Prosiding PIT
HAGI XXIX Yogjakarta.
[8] Widiyantoro, Sri dkk, 2004, Seismisitas dan Struktur
Kecepatan Gelombang Seismik di Sepanjang Pulau Jawa,
Prosiding PIT HAGI XXIX Yogjakarta.
[9]
http://www.webdc.eu
[10] http://www.bmkg.go.id/BMKG_Pusat/Depan.bmkg