Algoritma Prediksi Jarak Episentrum Gempa Bumi terhadap Stasiun Pemantauan Gas Radon Jarak Jauh untuk Sistem Peringatan Dini Gempa Bumi
Iva Rela Andani, Prof. Ir. Sunarno, M.Eng., Ph.D., IPU. ; Ir. Memory Motivanisman Waruwu, S.T., M.Eng., IPM.
2023 | Skripsi | FISIKA TEKNIK
Gempa bumi dapat menyebabkan kerugian material dan nonmaterial.
Oleh karena itu, dibutuhkan sistem peringatan dini
gempa bumi sebagai upaya mitigasi untuk mengurangi dampak yang disebabkan oleh
gempa bumi. Pada penelitian terdahulu, sistem peringatan dini gempa bumi hanya
dapat memprediksi tanggal kejadian gempa bumi. Sedangkan menurut USGS, prediksi
gempa bumi idealnya mendefinisikan tiga elemen, yaitu waktu atau tanggal,
lokasi, dan magnitudo. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk
mendapatkan algoritma prediksi jarak episentrum gempa bumi terhadap stasiun
pemantauan konsentrasi gas radon menggunakan data konsentrasi gas radon.
Metode yang dilakukan pada
penelitian ini adalah metode eksperimental dengan pengukuran konsentrasi gas
radon pada tiga stasiun pemantauan konsentrasi gas radon, yaitu Stasiun Bantul
(-7,93057
Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh algoritma prediksi jarak episentrum gempa bumi terhadap stasiun pemantauan konsentrasi gas radon Bantul diperoleh nilai akurasi sebesar 63,77?ngan rata-rata error sebesar 410,85 km, algoritma stasiun Pacitan diperoleh nilai akurasi sebesar 54,10?ngan rata-rata error sebesar 433,17 km, dan algoritma stasiun Prambanan diperoleh nilai akurasi sebesar 46,67?ngan rata-rata error sebesar 461,42 km. Algoritma yang diperoleh dapat dimanfaatkan sebagai sistem peringatan dini untuk mencari lokasi episentrum gempa bumi.
Earthquakes can cause material and nonmaterial losses. Therefore, an
earthquake early warning system is needed as a mitigation effort to reduce the
impact caused by earthquakes. In previous studies, earthquake early warning
systems can only predict the date of an earthquake, while according to the
USGS, earthquake prediction should ideally define three elements, namely time
or date, location, and magnitude. Therefore, this study aims to obtain a
prediction algorithm for the distance of the earthquake epicenter to the radon
gas concentration monitoring station using radon gas concentration data.
The method used in this research is an experimental method by measuring radon gas concentration at three radon gas concentration monitoring stations, namely Bantul Station (-7.93057°LS, 110.319316°BT), Prambanan Station (-7.72494°LS, 110.507°BT), and Pacitan Station (-8.18485°LS, 111.12°BT). The algorithm for predicting the distance of earthquake epicenters to radon gas concentration monitoring stations is obtained by statistically processing radon gas concentration data for the last 1-17 days before the earthquake prediction time, which is then compared with the distance data of several earthquake events before the prediction time.
Based on the results of the research, the algorithm for predicting the distance of the earthquake epicenter to Bantul radon gas concentration monitoring station obtained a precision value of 63.77% with an average error of 410.85 km, Pacitan station algorithm obtained a precision value of 54.10% with an average error of 433.17 km, and Prambanan station algorithm obtained a precision value of 46.67% with an average error of 461.42 km. The algorithm obtained can be utilized as an early warning system to locate the epicenter of an earthquake.
Kata Kunci : Gempa bumi, pemantauan gas radon, sistem peringatan dini, prediksi jarak episentrum
