## IDENTIFIKASI RANGKAIAN GEMPA BUMI PENDAHULUAN
(FORESHOCKS) DENGAN PENDEKATAN KORELASI SILANG SINYAL SEISMIK TEMPLATE (STUDI KASUS RANGKAIAN GEMPA BUMI KARO 2017)
Dzikrullah Akbar 1 , Dimas Sianipar 2 , Renhard Sipayung 3 , Suko Prayitno Adi 4
1,2,3,4 Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jl. Perhubungan I No. 5, Kompleks BMKG, Pondok Betung, Tangerang Selatan 15221
e-mail: dzikrullahakbar.bmkg@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  berhasil  membuktikan  bahwa  pendekatan  korelasi  silang  sinyal  seismik dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kejadian  seismik  menggunakan waveform dari jaringan  BMKG  (Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika).  Pendeteksian  ini dilakukan  untuk  melengkapi  kejadian  gempa  bumi  yang  belum  tercatat  pada  katalog reguler  BMKG  karena  berbagai  keterbatasan.  Adanya  rangkaian  kejadian  gempa pendahuluan  ( foreshock  sequence )  sebelum  kejadian  gempa  Karo  M  5,6  tanggal  16 Januari  2017  berhasil  teridentifikasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan identifikasi  kejadian  gempa  bumi  pendahuluan  ( foreshocks )  dengan  memanfaatkan  data sinyal template gempa  bumi  M  3,9  yang  sebelumnya  dianggap  sebagai  satu-satunya foreshock dalam  rangkaian  kejadian  ini.  Penelitian  ini  berhasil  mendeteksi  12  kejadian gempa  pendahuluan  ( foreshocks )  setelah  diterapkan  metode  deteksi  berbasis  korelasi silang. Foreshock mulai  terdeteksi  pada  tanggal 14 Januari 2017 atau dua  hari  sebelum gempa  utama.  Magnitudo  gempa  pendahuluan  semakin  meningkat  secara  sistematis sampai  kejadian  gempa  pendahuluan  terbesar.  Penelitian  ini  berimplikasi  pada  manfaat penerapan  metode  deteksi  berbasis waveform untuk  mendukung  pemahaman  fisis sumber gempa dan prediksi gempa bumi di Indonesia.
Kata kunci: foreshock , gempa, BMKG, matched filter

## Abstract
We successfully verified that cross-correlation approach of seismic signal can be used to detect seismic event utilizing the waveforms of BMKG network. This detection procedure is  done  to  obtain  more  seismic  events  that  not  be  recorded  and  noted  in  BMKG  regular catalog  due  to  some  limitations. The  existences  of foreshock  events  prior  to  M  5.6  Karo earthquake in 2017 is revealed. The aim of this study is to identify foreshock sequence by using the only one known foreshock event by BMKG as a template signal. Twelve events is  detected  prior  to  M  5.6  event  after  application  of  network  waveform  matched  filter technique (NWMFT). The first foreshock starting in January 14 or about two days before the  mainshock.  We  find  that  there  is  systematically  enhancement  until  the  biggest foreshock  (M  3.9).  This  study  have  implication  on  the  benefit  of  network  waveform matched filter technique to support the physical understanding of earthquake source and earthquake prediction in Indonesia.
Keywords : foreshock, earthquake, BMKG, matched filter

## PENDAHULUAN
Pada  tanggal  16  Januari  2017,  terjadi gempa  bumi  dengan  kekuatan  M  5,6  yang dapat  dirasakan  secara  signifikan  di  sekitar Kabupaten  Karo,  Kabupaten  Deli  Serdang, Kota  Medan,  dan  sekitarnya.  Rangkaian kejadian  seismik  ini  masih  berlanjut  secara
masif di bulan Februari 2017 dan aktivitasnya  menurun  di  bulan  Maret  2017. Sebagian peneliti berpendapat bahwa rangkaian kejadian ini merupakan rangkaian gempa  bumi  biasa  yang  disebabkan  oleh aktivitas  sesar  lokal  di  sekitar  Gunung Sinabung dan Gunung Sibayak di Sumatera
Utara.  Ada  juga  yang  menghubungkan dengan  aktivitas  Gunung  Sinabung  yang juga  sedang  dalam  level  Awas  (level  IV). Tidak sedikit juga peneliti yang berpendapat bahwa  rangkaian  kejadian  ini  menunjukkan karakteristik fenomena swarm .
Hal  menarik  dari  kejadian  ini  adalah kejadian  gempa  bumi  M  5,6  ini  didahului oleh  sebuah  kejadian  gempa  bumi  M  3,9 yang  dirasakan  juga  oleh  masyarakat hingga Kota Medan. Gempa bumi pendahuluan  tersebut  terjadi  sekitar  30 menit  sebelumnya.  Fenomena  munculnya gempa  bumi  pendahuluan  ( foreshocks ) merupakan  kejadian  yang  sering  terjadi pada banyak gempa bumi besar di berbagai wilayah  (Brodsky,  2011;  Chen  &  Shearer, 2016;  Kato,  Fukuda,  Nakagawa,  &  Obara, 2016). Observasi terhadap rangkaian
gempa  pendahuluan  ini  bermanfaat  untuk pemahaman  fisis  terhadap  proses  nukleasi sumber gempa bumi dan analisis kemungkinan  pola  sistematis  yang  bisa diarahkan  menuju  prediksi  gempa  bumi. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan identifikasi kejadian gempa bumi pendahuluan ( foreshocks ) dengan pendekatan  korelasi  silang  sinyal  seismik memanfaatkan  data  sinyal template gempa bumi  M  3,9  yang  sebelumnya  dianggap sebagai  satu-satunya foreshock dalam rangkaian kejadian ini. Gambar 1 menunjukkan  sebaran  episenter  rangkaian kejadian  gempa  di  sekitar  Kabupaten  Karo dan  Kabupaten  Deli  Serdang  dari  katalog Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG).
Gambar 1. Sebaran episenter gempa bumi katalog BMKG tanggal 16 Januari 2017 sampai dengan 18 Maret 2017 di sekitar Kabupaten Karo dan Kabupaten Deli Serdang.

## Foreshocks
Istilah  gempa  bumi  pendahuluan ( foreshocks )  muncul  setelah  peneliti  (Mogi, 1963)  membagi  jenis  gempa  bumi  menjadi
tiga  berdasarkan  pola  umum  aktivitasnya. Menurut peneliti tersebut (Mogi, 1963), ada tipe  gempa  yang  sebelum  gempa  utama
terjadi,  didahului  oleh  rangkaian  gempa bumi  pendahuluan  dan  kemudian  gempa utama  itu  diikuti  oleh  rangkaian  gempa bumi  susulan  yang  cukup  banyak.  Gempa tipe  ini  umumnya  terjadi  pada  daerah dengan  struktur  batuan  atau  medium  yang tidak  seragam  dengan distribusi stres yang bekerja juga tidak seragam.
Menurut  peneliti  Jepang  (Hurukawa, 1998), diperlukan analisis terhadap rangkaian  gempa  bumi  pendahuluan  yang bertujuan  untuk meningkatkan pemahaman fisis  proses  nukleasi  sumber  gempa  besar. Penelitian  terbaru  (Chen  &  Shearer,  2016) berpendapat bahwa sifat-sifat gempa pendahuluan  tidak  dapat  diprediksi  hanya dari  magnitudo  gempa  utama  yang  terjadi. Implikasi  dari  berbagai  penelitian  tentang gempa pendahuluan sebelumnya menunjukkan  bahwa  sangat  diperlukan identifikasi dan analisis karakteristik rangkaian  gempa  pendahuluan  di  suatu wilayah seismik secara komprehensif.
Karakteristik
aktivitas gempa pendahuluan  ( foreshocks )  dapat  diteliti dengan  baik  jika  tersedia  data  katalog seismisitas  yang  lengkap  (Sugan,  Kato, Miyake,  Nakagawa,  &  Vuan,  2014).  Data katalog  ini  meliputi  keseluruhan  kejadian gempa termasuk kejadian dengan amplitudo  yang  sangat  kecil.  Ternyata,
katalog  gempa  reguler  yang  dikeluarkan oleh  lembaga  pemantau  gempa  belum mencatat  keseluruhan  kejadian  gempa secara  lengkap  terutama  rangkaian  gempa pendahuluan dengan amplitudo yang relatif sangat  kecil  (Kato  et  al.,  2012).  Beberapa faktor  seperti  geometri  jaringan  stasiun seismik,  rentang  frekuensi  sensor,  dan subjektivitas pengamat berpengaruh terhadap  jumlah  catatan  gempa  dalam katalog

## DATA METODE
Data  sinyal  seismik  dalam  penelitian ini  bersumber  dari  BMKG.  Digunakan sinyal  seismik  yang  berasal  dari  5  (lima) stasiun  seismik  BMKG  yang  terdekat  dari sumber  gempa  bumi,  yaitu  stasiun  TSI, PSI,  KCSI,  GSI,  dan  SNSI.  Adapun  data dari  kelima  stasiun  seismik  tersebut  dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Sinyal  seismik  yang digunakan merupakan sinyal seismik velocity  broadband  tiga  komponen  yang tidak  dilakukan  koreksi  instrumen  dengan sampling  40  kali  tiap  detik  (SH*  channel) kecuali  stasiun  GSI  dengan  50  sampling tiap  detik.  Sinyal  seismik  yang  diunduh merupakan sinyal selama 1 menit sebelum hingga  9  menit  setelah origin  time gempa bumi.
Tabel 1. Data stasiun seismik BMKG yang digunakan dalam penelitian.
Kode Stasiun Lokasi Geografis Lintang ( O LU) Bujur ( O BT) Jarak (Km) Sampling Rate (1/Hz) TSI Tuntungan, Sumatera Utara 3,501200 98,56450 29,28083 0,025 PSI Parapat, Sumatera Utara 2,695000 98,92400 80,21960 0,025 KCSI Kutacane, Aceh 3,522000 97,77150 82,60862 0,025 GSI Gunungsitoli, Sumatera Utara 1,303900 97,57550 237,4561 0,020 SNSI Sinabang, Aceh 2,408900 96,32670 255,6195 0,025 Sinyal Template Sebagai sinyal template , dalam penelitian ini digunakan sinyal seismik dari
gempa bumi pendahuluan dengan parameter yang terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data gempa bumi pendahuluan M 3,9 yang dijadikan sebagai kejadian template.
Nama Event 20170116121330 Tahu n Bula n Tangga l Ja m Meni t Detik Lintan g (LU) Bujur (BT) Kedalama n (Km) Mag. (MLv) Event Epoch Time 2017 01 16 12 13 30,6 0 3,2556 98,466 0 11,76 3,90 1484568810, 60 Sinyal  seismik template dipersiapkan untuk  dapat dilakukan  korelasi-silang dengan  sinyal  kontinu  harian.  Adapun langkah-langkah persiapan sinyal template sebagai berikut.
1.  Dilakukan  ekstraksi  data  dari  format .seed menjadi  sinyal  seismik  berformat .SAC dan metadatanya.
2.  Waktu  awal  sinyal  atau  titik  nol  sinyal ( otime )  digeser  menjadi origin  time template . 3.  Dilakukan picking waktu  kedatangan fase P dan fase S sinyal template . 4.  Dilakukan filter butterworth  bandpass empat  orde  dan  dua  arah  dengan rentang  1-10  Hz.  Khusus  untuk  stasiun GSI terlebih
dahulu dilakukan
desampling  menjadi  0,025  agar  sama dengan  stasiun  yang  lainnya.  Adapun dilakukannya filter sinyal  ini  untuk memperbesar  nilai  signal-to-noise  ratio dari  sinyal  gempa  lokal.  Untuk  gempa lokal/regional  (jarak  sekitar  100  km, biasanya  digunakan  bandpass filter 1- 10  Hz).  Rentang  ini  harus  diuji  dengan membuat  spektrogram  sinyal.  Rentang frekuensi filter harus  di  bawah  nilai frekuensi nyquist yaitu di bawah setengah dari nilai sampling rate .
5.  Dilakukan  perhitungan  Signal-to-Noise Ratio  (SNR)  untuk  seluruh  channel. Untuk  perhitungan  SNR  ini,  panjang sinyal  yang  dihitung  yaitu  1  detik sebelum  sampai  9  detik  setelah  waktu kedatangan fase P/S dan panjang noise yaitu  6  detik  sebelum  sampai  2  detik sebelum waktu kedatangan fase P/S.
6.  Channel  yang  digunakan  merupakan channel yang memiliki nilai SNR di atas lima.

## Sinyal Kontinu Harian
Dalam penelitian ini digunakan sinyal kontinu  harian  dengan  panjang  sinyal selama  24  jam  penuh  (86400  detik)  dari lima stasiun seismik BMKG yang ada pada Tabel  1.  Sinyal  yang  digunakan  harus merupakan  sinyal  kontinu  secara  sehari penuh  (24 jam) karena hasil  akan menjadi tidak stabil apabila salah satu data kontinu lebih  pendek.  Sinyal  kontinu  harian  ini adalah  sinyal  untuk  tanggal  13  Januari – 16  Januari  2017  (empat  hari).  Adapun perlakuan  untuk  mempersiapkan  sinyal kontinu  harian adalah sama dengan sinyal template kecuali  tidak  dilakukan  picking waktu fase seismik apapun.
Korelasi Silang Waveform
Teknik korelasi silang pada prinsipnya  digunakan  untuk  mengukur kemiripan antara dua sinyal. Pendeteksian kejadian  seismik  dapat  dilakukan  dengan menerapkan suatu teknik korelasi terhadap sinyal target yang belum diketahui informasinya  (Gibbons  &  Ringdal,  2006). Sinyal tersebut dicari dengan menggunakan  satu  atau  lebih  sinyal kejadian template yang sudah mengandung  informasi.  Dua  gempa  bumi yang  mempunyai  kemiripan  sinyal  seismik dipastikan  memiliki  sumber  yang  dekat atau  identik  (Peng  &  Zhao,  2009). Kemiripan  ini  dinilai  dari  besarnya  nilai koefisien  korelasi  silang  yang  melebihi batasan  tertentu  (Kato,  Fukuda,  &  Obara, 2013;  Peng & Zhao, 2009; Shelly,  Beroza, &  Ide,  2007).  Dalam  penelitian  ini dilakukan  korelasi  silang  sinyal  antara sinyal template gempa pendahuluan ( foreshock )  dengan  sinyal  kontinu  harian. Adapun cuplikan sinyal yang akan dikorelasi-silangkan  adalah  sinyal  pada rentang  1  detik  sebelum  sampai  9  detik
waktu  kedatangan  gelombang  P  dan  S untuk  masing-masing  komponen  vertikal dan  horisontal.  Sinyal  yang  dikorelasi- silangkan  merupakan  sinyal  yang  sudah dilakukan filter 1-10  Hz  dan telah disamakan sampling rate -nya. Sinyal template dan sinyal kontinu harus memiliki filter bandpass  dan sampling  rate yang sama.  Tidak  dilakukan  koreksi  instrumen karena  dalam  penelitian  ini  sinyal  dihitung korelasi  silangnya  antar  channel  dari stasiun yang sama. Nilai koefisien korelasi silang  dihitung  dengan  pergeseran  setiap 0,025 detik. Dalam penelitian ini,
pengolahan
data dilaksanakan menggunakan  bantuan  program  Seismic Analysis  Code  (SAC)  pada  sistem  operasi Linux  Mint.  Salah  satu  metode  deteksi gempa  bumi  dengan  korelasi  silang  sinyal seismik  yang  sering  digunakan  yaitu metode Network  Waveform  Matched  Filter Technique (NWMFT)  (Kato  et  al.,  2012; Meng,  Peng,  &  Hardebeck,  2013;  Meng, Yu,  Peng,  &  Hong,  2012;  Peng  &  Zhao, 2009;  Shelly  et  al.,  2007;  Sugan  et  al., 2014)

## Penentuan Hasil Deteksi
Suatu deteksi yang positif dinyatakan dengan  nilai  koefisien  korelasi  silang  rata- rata  yang  lebih  besar  dari  nilai  median ditambah  sembilan  kali  deviasi  absolut median  (DAM).  Kemudian  hanya  dipilih salah  satu  titik  deteksi  yang  memiliki  nilai Mean  CC  tertinggi  setiap  dua  detik. Magnitudo dari gempa yang terdeteksi (M) dihitung  dengan  penjumlahan  magnitudo template (Mt) dengan perbandingan antara amplitudo  kejadian  yang  terdeteksi  (A) dengan amplitudo template yang mendeteksinya (At) sesuai dengan formula sebagai berikut.
M = Mt + log10 ( A/At )

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  membuktikan  bahwa prinsip  korelasi  silang  sinyal  seismik berbasis template dapat  digunakan  untuk mendeteksi kejadian seismik. Pendeteksian kejadian  seismik  menggunakan  prinsip korelasi silang sinyal antara sinyal template dengan sinyal kontinu harian dalam penelitian ini sering disebut dengan metode
Network Waveform Matched Filter Technique (NWMFT) . Salah satu
keunggulan dari metode ini adalah memanfaatkan template untuk  mencari event  yang  memiliki  kemiripan  sinyal dengannya.  Dua  sinyal  seismik  yang memiliki kemiripan diukur dari nilai koefisien korelasi  silangnya.  Dua  kejadian  yang berasal  dari  sumber  yang  sangat  dekat (identik)  akan  menghasilkan  sinyal  yang identik juga (Peng & Zhao, 2009). Beberapa hal  penting  yang  perlu  diperhatikan  dalam metode  ini  yaitu  keakuratan  picking  fase seismik  P  dan  S,  nilai  SNR  dari  tiap channel,  serta  evaluasi  deteksi  yang memperhatikan  nilai  deteksi  diri,  batasan deteksi  dan  inspeksi  visual  terhadap  hasil deteksi.

## Signal-To-Noise Ratio (SNR)
Adapun  hasil  perhitungan  SNR  untuk seluruh channel ditampilkan Tabel 3 berikut ini. Berdasarkan hasil perhitungan SNR ini, channel dengan nilai SNR tertinggi merupakan  channel  PSI  komponen  East- West  dengan  nilai  SNR  sebesar  20608,41. Channel  dengan  nilai  SNR  terendah merupakan  stasiun  GSI  komponen  North- South dengan nilai SNR 5,65. Berdasarkan nilai  ini maka 15 channel yang berasal dari 5  stasiun  seismik  dapat  digunakan  untuk proses pendeteksian kejadian seismik.

## Deteksi Positif
Metode matched  filter merupakan salah  satu  pendekatan  yang  sangat  efektif dalam  mendeteksi  rangkaian  gempa  bumi seperti foreshocks,  aftershocks dan swarm yang  berasal  dari  sumber  yang  sama (sangat dekat). Dalam penelitian ini, metode ini  digunakan  untuk  mendeteksi  rangkaian kejadian gempa bumi pendahuluan ( foreshocks ). Menurut katalog reguler BMKG,  sebelum  kejadian  gempa  utama  M 5,6 tanggal 16 Januari 2017, hanya terdapat satu gempa pendahuluan M 3,9 yang terjadi pukul  12:13  UTC  (19:13  waktu  lokal). Setelah  dilakukan  korelasi  silang  sinyal antara sinyal template dengan sinyal kontinu harian,  didapatkan  nilai  koefisien  korelasi silang  (cross-correlation  coefficient).  Nilai koefisien  korelasi  silang  ini  kemudian disusun  dan  dirata-ratakan  untuk  seluruh
channel yang digunakan. Suatu titik deteksi yang positif dinyatakan dengan adanya nilai rata-rata koefisien korelasi silang yang lebih besar  dari  nilai  median  ditambah  sembilan kali deviasi absolut median (DAM). Gambar 2 menunjukkan nilai koefisien korelasi silang
setelah dirata-ratakan dari 15 channel untuk sebanyak  3.456.000  titik  (86400  detik  x  40 sampling/detik) dalam satu baris (satu hari). Adapun jumlah deteksi positif untuk tiap hari dengan  nilai  deviasi  absolut  mediannya disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 3. Hasil perhitungan SNR untuk 15 channel yang digunakan.
No. Channel SNR 1 IA.GSI.SHE.SAC.bp 10.51 2 IA.GSI.SHN.SAC.bp 5,65 3 IA.KCSI.SHE.SAC.bp 2010.71 4 IA.KCSI.SHN.SAC.bp 3364.83 5 IA.PSI.SHE.SAC.bp 20608.41 6 IA.PSI.SHN.SAC.bp 8871.23 7 IA.SNSI.SHE.SAC.bp 28.06 8 IA.SNSI.SHN.SAC.bp 14.2 9 IA.TSI.SHE.SAC.bp 4826.39 10 IA.TSI.SHN.SAC.bp 7597.78 11 IA.GSI.SHZ.SAC.bp 75.52 12 IA.KCSI.SHZ.SAC.bp 6478.87 13 IA.PSI.SHZ.SAC.bp 17825.29 14 IA.SNSI.SHZ.SAC.bp 69.93 15 IA.TSI.SHZ.SAC.bp 2499.84
Gambar 2. Hasil nilai koefisien korelasi silang rata-rata untuk tanggal 13 Januari sampai 16 Januari 2017 secara berurutan
Tabel 4. Nilai median dan MAD dari nilai koefisien korelasi silang rata-rata tiap hari dan jumlah deteksi positif pada tanggal tersebut.
Tanggal Median Value MAD Jumlah Deteksi 13 Januari 0.03191 0.01342 0 14 Januari 0.03134 0.01233 2 15 Januari 0.03116 0.01264 29 16 Januari (sebelum mainshock ) 0.03209 0.01337 61 16 Januari (setelah mainshock ) 90
Evaluasi  Deteksi  Diri  dan  Batasan Deteksi
Secara  ideal, template yang  terjadi selama  periode  penelitian  (13  Januari –  16 Januari)  harus  mendeteksi  dirinya  sendiri dengan nilai koefisien korelasi-silang mendekati  1  (>  0,98)  yang  disebut  sebagai deteksi yang sempurna. Melakukan evaluasi
deteksi  diri  merupakan  cara  untuk  menguji apakah terdapat kesalahan dalam data atau prosedur  yang  digunakan. Dalam penelitian ini  nilai  deteksi  diri  cukup  bagus  yaitu dengan  nilai  0,9956  untuk  tiga  titik  deteksi yaitu sebagaimana yang tersaji dalam Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Nilai koefisien korelasi silang rata-rata untuk deteksi diri gempa pendahuluan M 3,9.
Waktu deteksi dalam satu hari 86400 detik Mean CC (CC- median_value)/MAD 44010,57 0,9956 72,08 44010,60 0,9956 72,08 44010,62 0,9956 72,08

## Hasil Deteksi Foreshocks
Menggunakan  hanya  satu  sinyal template ,  berhasil  dideteksi  sebanyak  12 gempa bumi pendahuluan, termasuk deteksi diri  (self  detection).  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  lain  yang  menggunakan  metode yang sama, didapatkan jumlah deteksi yang secara  signifikan  jauh  lebih  banyak  berkali lipat dari jumlah template (Kato et al., 2012; Meng  et  al.,  2013,  2012;  Peng  &  Zhao, 2009;  Shelly  et  al.,  2007;  Sugan  et  al., 2014).  Sebagai  perbandingan,  (Kato  & Nakagawa,  2014)  berhasil  mendeteksi foreshocks gempa  Chili  2014  sebanyak sekitar  sembilan  kali  jumlah template yang digunakan.
Dalam penelitian ini digunakan batasan  deteksi  yaitu  sembilan  kali  nilai deviasi  absolut  median.  Dari  hasil  deteksi foreshock yang  didapatkan,  nilai  (CC- median_value)/MAD  cenderung  tinggi.  Nilai terendah  yaitu  nilai  9,19  untuk  hasil  deteksi tanggal 16 Januari pukul 12:20 UTC dengan magnitudo  MLv  3,0.  Untuk  membuktikan bahwa  kejadian  yang  berada  di  sekitar batasan  deteksi  ini  bukan  merupakan false/random detection, dilakukan pemeriksaan  atau  inspeksi  visual  terhadap sinyal seismik kontinu. Hasil deteksi rangkaian gempa bumi dengan menggunakan template M  3,9    ini  dapat dilihat  pada  Gambar  3.  Hasil  dari  deteksi
gempa  pendahuluan  dapat  dilihat  pada Tabel  6.  Pada  tanggal  16  Januari,  selain terdeteksi gempa pendahuluan, juga terdeteksi  banyak  gempa  susulan.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  setelah  gempa utama,  di  zona  gempa  pendahuluan  masih terdistribusi  stres  yang  heterogen  sehingga di  zona  yang  sama  masih  terjadi  banyak gempa  susulan  (early  aftershocks).  (Huang et al., 2016) juga memanfaatkan teknik yang sama  untuk  mendeteksi foreshocks dan aftershocks secara simultaan (bersamaan).
Magnitudo foreshock paling kecil yang berhasil  dideteksi  yaitu  M  2,63  yaitu kejadian  tanggal  14  Januari  pukul  20:36 UTC.  Hal  ini  tergolong  lumrah  karena template yang digunakan memiliki magnitudo M 3,9. Berdasarkan hasil banyak penelitian  lainnya  (Kato  et  al.,  2013;  Meng et al., 2013, 2012), metode NWMFT mampu mendeteksi kejadian seismik dengan kekuatan  sekitar  satu  unit  lebih  kecil  dari magnitudo terkecil
template
yang digunakan.
Foreshock dengan magnitudo terbesar  yaitu foreshock yang  berhasil dideteksi oleh BMKG yaitu kejadian dengan M  3,9  pada  tanggal  16 Januari  pukul  12:13 UTC. Sesuai teori dari gempa pendahuluan, dapat  disimpulkan  bahwa  kemunculan foreshock mulai tanggal 14 Januari atau dua hari  sebelum  gempa  ini  mengindikasikan heterogenitas stress yang bekerja di wilayah sumber gempa tersebut. Temuan ini sejalan dengan  adanya  informasi  anomali  b-value sebelum  kejadian  gempa  besar  yang
ditemukan  pada  berbagai  wilayah  gempa (Wang, 2016). Anomali b-value menunjukkan  perubahan  stress.  Menurut (McCaffrey, 2009) wilayah Sumatera merupakan  salah  satu  wilayah  dengan sistem tektonik yang cukup kompleks. Perlu menjadi catatan juga bahwa wilayah sumber gempa  ini  sebelumnya  diduga  merupakan wilayah  aseismik  yang  belum  ada  rekaman gempa  besar  sebelumnya  di  lokasi  dugaan sesar  penyebab  rangkaian  gempa  Karo  ini. Hal yang menarik dari hasil yang didapatkan yaitu  adanya  pola  kenaikan  magnitudo foreshock mulai  dari  tanggal  14  Januari pukul 20:36 UTC hingga tanggal 16 Januari pukul  12:13  UTC.  Kenaikan  magnitudo secara sistematis ini terjadi hingga kejadian foreshock terbesar  (M  3,9).  Sebagai perbandingan, (Kato, Fukuda, Nakagawa, & Obara,  2016)  juga  berhasil  menunjukkan adanya  pola  sistematis  dari foreshocks gempa  Kumamoto  Mw  7,0  di  Jepang dengan metode NWMFT.
Gambar  4  menunjukkan  contoh  hasil deteksi  di  tanggal  15  Januari  2017  dengan batasan  (threshold)  sembilan  kali  DAM korelasi silang rata-rata yaitu 0,14492. Pada gambar tersebut ditunjukkan contoh adanya tiga  deteksi  positif  yang  terjadi  tanggal  15 Februari  2017  yang  diperlihatkan  dengan nilai Mean CC yang jauh di atas nilai median ditambah sembilan kali DAM-nya. Perbandingan  sinyal  kontinu  dengan  sinyal template ( waveform  comparison )  untuk salah  satu  contoh  deteksi  tanggal  15 Januari 2017 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3. Evolusi temporal aktivitas gempa hasil deteksi dengan satu template . Garis biru menunjukkan waktu terjadinya gempa utama ( mainshock ).
Gambar 4. Cuplikan koefisien silang rata-rata untuk deteksi tanggal 15 Februari 2017. Garis merah putus-putus menunjukkan batasan deteksi positif.
Gambar 5. Perbanding waveform antara waveform kontinu (biru) yang terdeteksi dengan waveform template (merah) dengan rasio yang disesuaikan untuk pendeteksian tanggal 15 Februari M 2,85.
Tabel 6. Hasil deteksi 12 gempa pendahuluan.
No. Tanggal Origin Time Magnitudo Mean CC (CC- median_value)/ MAD Ket. 1 2017-01-14 20:36:57.85 2.63 0.166 10.93 2 2017-01-15 20:45:22.10 2.85 0.393 28.59 3 2017-01-15 20:48:45.52 2.72 0.267 18.65 4 2017-01-16 07:09:05.83 2.98 0.207 13.10 5 2017-01-16 09:19:26.85 3.07 0.208 13.19 6 2017-01-16 10:24:54.18 3.13 0.304 20.33 7 2017-01-16 12:04:56.00 3.23 0.215 13.68 8 2017-01-16 12:13:30.57 3,90 0.996 72.08 Deteksi diri 9 2017-01-16 12:16:33.48 2.95 0.173 10.55 10 2017-01-16 12:20:10.53 3.00 0.155 9.19 11 2017-01-16 12:22:44.62 3.00 0.208 13.19 12 2017-01-16 12:41:49.12 2.88 0.194 12.11

## SIMPULAN
Menggunakan satu set sinyal
template , penelitian ini berhasil mengidentifikasi  11  (sebelas)  kejadian gempa bumi pendahuluan ( foreshock sequence )  lainnya  yang  terjadi  sebelum gempa  besar  M  5,6  yang  terjadi  di  darat sekitar Kabupaten Karo dan Kabupaten Deli Serdang  di  Sumatera  Utara.  Secara  total, terdapat dua belas kejadian gempa pendahuluan sebelum gempa utama.
Penelitian  ini  berhasil  membuktikan  bahwa prinsip korelasi silang sinyal dapat diterapkan  untuk  pendeteksian  kejadian seismik menggunakan data jaringan seismik BMKG  khususnya  di  wilayah  Sumatera bagian Utara. Sesuai teori gempa pendahuluan, kemunculan rangkaian gempa  pendahuluan  dalam  dua  hari sebelum gempa utama menunjukkan medium  sumber  gempa  bumi  yang  cukup heterogen  dengan  distribusi  stress  yang bekerja  tidak  seragam.  Penelitian  serupa dengan  lebih  banyak  data template dari katalog BMKG dan rentang waktu penelitian yang lebih lama akan menghasilkan katalog kejadian seismik baru yang sangat bermanfaat  untuk  pemahaman  fisis  sumber gempa bumi di suatu wilayah seismik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika  (BMKG)  atas  data  sinyal  seismik yang digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Brodsky, E. E. (2011). The spatial density of foreshocks. Geophysical Research Letters , 38 (10).
Chen, X., & Shearer, P. M. (2016). Analysis of  foreshock  sequences  in  California and implications for earthquake triggering.
Pure and Applied Geophysics , 173 (1), 133 –152.
Gibbons,  S.  J.,  &  Ringdal,  F.  (2006).  The detection  of  low  magnitude  seismic events  using  array-based  waveform correlation. Geophysical
Journal International , 165 (1), 149 –166.
Huang, H.,  Meng, L., Plasencia, M., Wang,
Y.,  Wang,  L.,  &  Xu,  M.  (2016). Matched-filter  detection  of  the  missing pre-mainshock events and aftershocks in the 2015 Gorkha, Nepal earthquake sequence. Tectonophysics .
Hurukawa, N. (1998). The 1995 Off-Etorofu earthquake: Joint relocation of foreshocks, the mainshock, and
aftershocks  and  implications  for  the earthquake nucleation process.
Bulletin of the Seismological Society of America , 88 (5), 1112 –1126.
Kato,  A.,  Fukuda,  J.,  Nakagawa,  S.,  &
Obara, K. (2016). Foreshock migration preceding the 2016 Mw 7.0 Kumamoto earthquake, Japan. Geophysical Research Letters , 43 (17), 8945 –8953. Kato,  A.,  Fukuda,  J.,  &  Obara,  K.  (2013).
Response  of  seismicity  to  static  and dynamic  stress  changes  induced  by the 2011 M9. 0 Tohoku ‐ Oki earthquake. Geophysical  Research
Letters , 40 (14), 3572 –3578.
Kato,  A.,  &  Nakagawa,  S.  (2014).  Multiple slow ‐ slip  events  during  a  foreshock sequence  of  the  2014  Iquique,  Chile Mw  8.1  earthquake. Geophysical Research Letters , 41 (15), 5420 –5427. Kato, A., Obara, K., Igarashi,  T.,  Tsuruoka, H., Nakagawa, S., & Hirata, N. (2012).
Propagation  of  slow  slip  leading  up  to the 2011 Mw 9.0 Tohoku-Oki earthquake. Science , 335 (6069),  705 –
708.
McCaffrey, R. (2009). The tectonic framework of the Sumatran subduction zone. Annual  Review  of  Earth  and Planetary Sciences , 37 , 345 –366.
Meng,  X.,  Peng,  Z.,  &  Hardebeck,  J.  L.
(2013).  Seismicity  around  Parkfield correlates  with  static  shear  stress changes  following  the  2003  Mw6.  5 San  Simeon  earthquake. Journal  of
Geophysical  Research:  Solid  Earth ,
118 (7), 3576 –3591.
Meng,  X.,  Yu,  X.,  Peng,  Z.,  &  Hong,  B. (2012).  Detecting  earthquakes  around Salton  Sea  following  the  2010  Mw7.  2 El  Mayor-Cucapah  earthquake  using GPU  parallel  computing. Procedia Computer Science , 9 , 937 –946.
Mogi,  K.  (1963).  Some  discussions  on aftershocks, foreshocks and earthquake  swarms:  the  fracture  of  a semi-infinite  body  caused  by  an  inner stress  origin  and  its  relation  to  the earthquake  phenomena  (third  paper). Bull.  Earthq.  Res.  Inst.  Univ.  Tokyo , 41 , 615 –658.
Peng,  Z.,  &  Zhao,  P.  (2009).  Migration  of early  aftershocks  following  the  2004
Parkfield earthquake. Nature
Geoscience , 2 (12), 877.
Shelly,  D.  R.,  Beroza,  G.  C.,  &  Ide,  S.
(2007).  Non-volcanic  tremor  and  low- frequency earthquake swarms. Nature , 446 (7133), 305.
Sugan, M., Kato, A., Miyake, H., Nakagawa, S., & Vuan, A. (2014). The preparatory phase  of  the  2009  Mw  6.3  L’Aquila earthquake by  improving the detection capability of low ‐ magnitude foreshocks. Geophysical Research Letters , 41 (17), 6137 –6144.
Wang,  J.  (2016).  A  Mechanism  Causing b ‐ Value Anomalies Prior to a Mainshock.
Bulletin of the
Seismological  Society  of  America ,
106 (4), 1663 –1671.