## ANALISA DEFORMASI UNTUK PREDIKSI SUMBER TEKANAN MAGMA MENGGUNAKAN DATA GPS (Studi Kasus: Gunung Merapi, Daerah Istimewa Yogyakarta)
Budi Joko Purnomo 1 , Ira Mutiara Anjasmara 1 , Nurnaning Aisyah 2
1 Jurusan Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
2 Balai Penyelidikan dan Pengembangan Teknologi Kebencanaan Geologi2), BPPTKG, Yogyakarta 55166 Email : ira@geodesy.its.ac.id, aisyahnaning@gmail.com

## Abstrak
Gunung Merapi adalah salah satu gunungapi paling aktif di Indonesia yang terletak di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dan Jawa Tengah. Gunung Merapi memiliki periode letusan yang relative cepat yaitu sekitar 4 tahun sekali.  Dengan  aktivitas  vulkanik  yang  tinggi  dapat  mengakibatkan  perubahan  deformasi  pada  tubuh  Gunung Merapi pada bulan September 2013-Maret 2014.
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  deformasi  dengan  menggunakan  alat  ukur  GPS. Karakteristik deformasi yang dikaji meliputi posisi, arah, dan besar pergeseran. Software yang digunakan adalah scientific software GAMIT. Untuk prediksi sumber tekanan mengggunakan model Mogi.
Dari  hasil  analisa  yang  dilakukan  mulai  bulan  September  2013  sampai  31  Maret  2014,  didapatkan  nilai pergeseran  horisontal  untuk  stasiun  DELS    sebesar  0.010801005  dan  vertikal  sebesar  -0.02366,  pergeseran horisontal untuk stasiun GRWH sebesar 0.046374924 dan vertikal sebesar 0.04096, dan pergesreran horisontal untuk  stasiun  KLAT  sebesar  0.013173629  dan  vertikal  sebesar  -0.01479.  Nilai  tersebut  mengindikasikan  bahwa tubuh gunung Merapi sedang mengalami deformasi dengan sifat deformasinya adalah inflasi. Sedangkan posisi pusat  tekanan  magma  adalah  7°32’2.129”  LS  ;110°26’51.57’  BT  dengan  kedalaman  ±  7140.5084  m  relatif  dari puncak. Volume magma adalah 41788427.5957 m³dan dapat digunakan untuk prediksi skala erupsi mendatang.
Kata Kunci: GPS, Deformasi, Inflasi, Pusat Tekanan Magma

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Gunung  Merapi  adalah  gunung  termuda  dalam rangkaian  gunung  berapi  yang  mengarah  ke selatan  dari  Gunung  Ungaran.  Gunung  ini terbentuk  karena  aktivitas  di  zona  subduksi Lempeng  Indo-Australia  yang  bergerak  ke bawah Lempeng Eurasia menyebabkan munculnya  aktivitas  vulkanik  di  sepanjang bagian  tengah  Pulau  Jawa.  Puncak  yang sekarang  ini  tidak  ditumbuhi  vegetasi  karena aktivitas  vulkanik  tinggi.  Puncak  ini  tumbuh  di sisi barat daya puncak Gunung Batulawang yang lebih tua.
Metode  pemantaun  aktivitas  gunung  api  yang telah  diaplikasikan  saat  ini,  yaitu  antara  lain metode  seismik,  metode  visual,  metode deformassi,  metode  kima  gas,  metode  termal,
metode  gaya  berat,  metode  geomagnetik, metode  penginderaan  jauh  (Jamel,  2012). Metode  deformasi  banyak  diaplikasikan  dalam pemantaun  gunung  api  dengan  berbagai macam sensor dan sistem. Metode pemantauan deformasi umumnya menggunakan data terestris.  Salah  satunya  menggunakan  GPS. Gejala deformasi gunung api akan menyebabkan  pergeseran  posisi  suatu  titik tubuh dari gunung api. Pergeseran tersebut bisa terjadi  baik  secara  horizontal  maupun  vertical (Bahlefi, 2013).

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  terletakdi  kawasan  Gunung Merapi,  Daerah  Istimewa  Yogjakarta  dan  Jawa Tengah.  Area  studi  ini  terletak  di  posisi geografis  Lintang    7°32’5"S;Bujur  110° 26’5"E. Lereng sisi selatan berada dalam
administrasi Kabupaten
Sleman, Daerah
Istimewa Yogyakarta, dan sisanya berada dalam wilayah  Provinsi Jawa  Tengah,  yaitu Kabupaten Magelang di sisi barat, Kabupaten Boyolali di sisi utara  dan  timur,serta Kabupaten  Klaten di  sisi tenggara.  Gunung  merapi  memiliki  ketinggian 2.968 m dpl, (per 2006) (BPPTKG, 2014).

## Data Dan Peralatan
- Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Data RINEX
Data  pengamatan GPS yang  digunakan
adalah data RINEX pada bulan September  tahun  2013  sampai  Maret tahun  2014.  Data  tersimpan  setiap  jam dalam  format  Rinex  dengan  sampling pengukuran  tiap  1  detik.  Data  GPS bersumber  dari  hasil  pemantauan online.  Data  pengamatan  GPS  diunduh di Balai Penyelidikan dan Pengembangan Teknologi Kebencanaan Geologi  (BPPTKG)  Yogyakarta.  Data pengamatan  yang  digunakan  adalah data  pengamatan  GPS  BTK,  GPS  DELS, GPS GRWH,GPS  KLAT.
Tabel 2.1 Lokasi data pengamatan GPS NO STASIUN LOKASI 1 BTK Kantor Pusat BPPTKG, Yogyakarta 2 DELS
Desa Deles, Klaten
3 GRWH Desa Grawah, Boyolali
4 KLAT Desa Klatakan, Magelang
2. Ada  3 file data  tambahan  yaitu  : file
gelombang pasang surut (otl_FES2004.grd), file atmosfer
(atmdisp_YYYY),  file  pemodelan  cuaca
(vmf1grd.YYYY)  dapat  yang  diunduh melalui
ftp://everest.mit.edu/pub/GRIDS/ .  Data sekunder yang dibutuhkan saat pengolahan  akan  diunduh  otomatis oleh software GAMIT/GLOBK
- Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras (Hardware)
a. Stasiun GPS Online
b. Laptop
2. Perangkat Lunak (Software)
a. Sistem Operasi Linux Ubuntu 12.04 b. Leica Geo Office 8.1 c. Software GAMIT dan GLOBK
d. Software  Generic  Mapping  Tools (GMT)

## Pengolahan Data
Berikut penjelasan tahap pengolahan data:
1. Pengumpulan Data
Download data RINEX dari  pusat  data  di kantor BPPTKG Yogyakarta.
2. Penggabungan data RINEX
Data RINEX yang  diperoleh  berupa  data pengamatan  per-jam,  untuk  mendapatkan data RINEX dalam 1 hari (Day of Year) maka dilakukan  penggabungan  menggunakan software LGO 8.1.
3. Pembuatan Direktori Kerja
4. Editing control files pada folder tables
5. Untuk  menjalankan  pengolahan  GAMIT dengan automatic batch processing dengan menjalankan  perintah  berikut  ini  pada direktori kerja.
sh_gamit –s yyyy ddd 1 ddd 2 -expt <expt> -nogifs > sh_gamit.log &
6. Editing file globk_comb.cmd dan glorg_comb.cmd.
7. Pengolahan menggunakan GLOB K Selanjutnya menjalankan pengolahan
GLOBK  untuk  menghasilkan  kecepatan pergeseran secara time series . sh_glred  –s  YYYY 1 DDD 1 YYYY 2 DDD 2 -expt NNNN -opt H G E
8. Deteksi data Outlier Outliers adalah  data  yang  menyimpang terlalu  jauh  dari  data  lainnya  dalam  suatu rangkaian data. Agar analisis dari hasil tidak menjadi  bias  atau  tidak  sesuai  dengan sebenarnya, maka perlu dihilangkan.
9. Prediksi sumber tekanan.
Prediksi sumber tekanan magma menggunakan  model MOGI.  Pada  tahap  ini prediksi sumber tekanan magma
menggunakan program MATLAB yang sudah ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Deteksi Outliers
Outliers adalah  data  yang  menyimpang  terlalu jauh  dari  data  lainnya  dalam  suatu  rangkaian data.  Adanya  data  outliers  ini  akan  membuat analisis  terhadap  serangkaian  data  menjadi bias,  atau  tidak  mencerminkan  fenomena  yang sebenarnya.  Hasil  plotting  time  series  masih terdapat    data  outliers  sehingga  perlu dihilangkanData  koordinat  time  series  dapat dilihat pada file Val.[expt] dalam folder gsoln.
Gambar 1.  contoh plottingtime series north stasiun BPTK yang belum dikurangi data outliers ,psbase_budi.BPTK.

## Kecepatan Vektor Pergeseran
Kecepatan  pergeseran  adalah  besaran  yang menyatakan  perubahan  suatu  titik  pantau dalam  selang  waktu  tertentu  sehingga  bisa menjadi  indikator  terjadinya  deformasi  di daerah  pengamatan.  Kecepatan  pergeseran dapat di lihat pada plotting time series pada file psbase_[expt].[GPS] bagian rate (mm/yr).
Gambar 2. contoh plottingtime series north stasiun BPTK yang sudah dikurangi data outliers ,psbase_budi.BPTK.
Tabel 1. Kecepatan pergeseran pengolahan dengan titik ikat BPTK.
Arah  dan  kecepatan  pergeseran  horizontal terfokus  pada  jarak  dari  nilai  pergeseran  yang diolah. Nilai pergeseran tersebut  dapat bernilai minus (-) atau plus (+) yang dapat mempengaruhi  dari  arah  pergeseran.  Berikut adalah  gambar  3.4  mengenai  penentuan  arah dan  kecepatan  pergeseran  dibagi  dalam  4 kuadran (K) (Abidin, 2007).
Gambar 3. Arah dan kecepatan pergeseran dalam kuadran.
Hasil plotting kecepatan  pergeseran  ( velocity ) menggunakan software MATLAB.  Gambar  3.5 merupakan plotting kecepatan  pergeseran ( velocity )  dari  data  pengamatan  GPS  DELS, GRWH, KLAT dengan titik ikat BPTK.

## Analisis Kecepatan Pergeseran
Kecepatan  vektor  pergeseran  yang  telah dihitung  selama  satu  tahun  pengamatan  perlu dilakukan  uji  statistik  agar  secara  kualitatif mengindikasikan  baik  atau  tidaknya  hasil pengolahan.  Uji  statistik  ini  dilakukan  dengan cara  menguji  variabel  pergeseran  titik  (Pij)  dari sesi  pengamatan i ke  sesi j yang  nilainya  dapat dihitung menggunakan rumus:
(1)
Adapun standar deviasi dihitung dengan menggunakan rumus :
(2)
Hipotesis  nol  yang  digunakan  pada  uji  statistik ini  adalah  titik  pengamatan  tidak  bergeser dalam selang i dan j sehingga :
Hipotesis nol H0  : P ij = 0
Ve (mm/t ahun) Vn (mm/t ahun) Vu (mm/t ahun) 1 DELS -5.39 ±0.77 -9.36 ±0.77 -23.66 ±7.60 2 GRWH -24.20 ±1.12   -39.56 ±1.12   40.96 ± 11.18 3 KLAT -12.41 ±0.45   -4.42 ± 0.45   -14.79 ±4.58 No. Site September 2013 – Maret 2014 Ve = + Vn = + Ve = - Vn = + Ve = + Vn = - Ve = - Vn = -
Hipotesis Alternatif Ha  : P ij ≠ 0
Statistik  yang  digunakan  dalam  menguji pergeseran titik-titik pengamatan adalah :
(3)
Pergeseran dinyatakan signifikan atau hipotesis nol ditolak jika (Wolf, 2006):
(4) Keterangan : P ij = Pergeseran titik pengamatan Std P ij ,  Sd dn ij 2 ,  Sd de ij 2 = Standar deviasi Pij, standar deviasi komponen n dan e T  =  Besaran yang menunjukkan signifikansi  pergeseran df   =Derajat kebebasan α  =Level signifikan yang digunakan
Digunakan  tabel t-distribution dengan  selang kepercayaan  95  %  sehingga  nilai  T  >  tdf,  α/2 adalah  1,960  dimana  menunjukkan  terjadi pergeseran di semua stasiun pengamatan.

## Penentuan Posisi Tekanan Magma dan Volume Suplai Magma
Pada  sebagian  besar  gunug  api  yang  ada  di dunia,  data-data  deformasi  memberikan  nilai yang  penting  dalam  meninjau  aspek-aspek umum guna kepentingan prediksi letusan yang akan  terjadi  selanjutnya.  Seorang  ilmuwan Jepang bernama Kiyoo Mogi, melalui publikasinya di tahun 1958 menandai
dimulainya  era  modern  pada  studi  deformasi gunung berapi. Lewat model yang dikembangkannya  ( Mogi’s  model ),  deformasi yang  diamati  dapat  terjadi  di  permukaan merupakan  hasil  dari  adanya  peningkatan tekanan  ( pressure )  dari  sebuah  sumber  kecil, spherical (bola)  di  dalam  ruangan  elastic  tak berhingga  yang  berbentuk  setengah  ruang ( half space ) (Iguchi,2003).Pada penelitian tugas akhir  ini  dalam  penentuan  posisi  tekanan magma  menggunakan  program  pemodelan sumber  tekanan  magma  pada MATLAB yang Reyzansza  A.S(program  MOGI)  (Syahputr, 2014)

## Gambar 5. Model Mogi Untuk Penentuan Sumber Tekanan Magma (Bahlefi, 2013)
Model  Mogi  secara  umum  ditunjukkan  oleh gambaran dan formula berikut:
2 / 3 2 2 3 3 / 4 d f d a d (5) 2 / 3 2 2 3 3 / 4 d f f a h (6)
Keterangan:
d :  Perubahan horisontal ( Horizontal Displacement ) h :  Perubahan vertikal ( Vertical Displacement ) d :  Jarak  antara  stasiun  pemantauan  terhadap crater
a :   Jari-jari sumber tekanan
f :   kedalaman sumber tekanan
P :   Tekanan hidrostatik :   Rigiditas medium
Metoda Grid Search digunakan untuk penentuan  lokasi  sumber  tekanan,  yaitu ditentukan  pada  saat  diperoleh  nilai  residual terkecil  antara  pergeseran  horisontal  observasi dan teoritis atau model.
Mengacu  persamaan  5  dan  6  dengan mengambil nilai k sebagai nilai intensitas yang mewakili  besarnya  jari-jari  dan  tekanan hidrostatik  serta  korelasinya  terhadap  rigiditas medium.  Penyederhanaan  kedua  persamaan tersebut,  sehingga  menjadi  persamaan  2.6  dan 2.7  dengan  keterangan  notasi  seperti  pada persamaan
2 / 3 2 2 d f d k d (7)
2 / 3 2 2 d f f k h
(8)
4 3 3 a k
(9)
Skema  perubahan  posisi  dua  buah  titik
pengamatan a a a z y x A , , dan
b b b z y x B
, ,
akibat  adanya  tekanan  pada z y x P , ,
ditunjukkan pada Gambar 3.7. Perubahan posisi tersebut a a a z y x A ' , ' , ' ' dan
b b b z y x B ' , ' , ' '
menyebabkan perubahan jarak miring di antara kedua titik dari L menjadi ' L sebesar L .
Gambar 3.7 Skema perubahan jarak miring akibat (Iguchi, 2011)
Jarak  horisontal  suatu  stasiun  navigasi B (Gambar  3.7)  terhadap  sumber  tekanan  yang terletak  di z y x , , digambarkan  dalam persamaan  3.10.  Pergeseran  pada  stasiun B merupakan  nilai  pergeseran  relatif  terhadap stasiun  referensi,  sebagai contah  pada  Gambar 2.16 adalah A . Diakibatkan oleh data observasi dengan  metoda  GPS  memberikan  akurasi  yang lebih  presisi  pada  komponen  horisontal,  maka digunakan  nilai  pergeseran  horisontal  dan mengabaikan  pergeseran  vertikal.  Selanjutnya melalui  persamaan  3.10  dan  3.11,  pergeseran horisontal dapat dihitung secara teoritis. Dalam hal  ini  posisi  sumber  tekanan  diasumsikan  di bawah crater .
2 2 s b s b y y x x d (10)
a b b teoritis
d d
d , (11)
a a a b b b e f d d e f d d k 2 / 3 2 2 2 / 3 2 2
(12)
Keterangan:
d :   Jarak  antara  stasiun  navigasi  terhadap
terhadap crater b d :  Jarak  antara  stasiun  navigasi B terhadap terhadap crater
a d :   Jarak  antara  stasiun  referensi A terhadap terhadap crater
f :  Kedalaman sumber tekanan
b b y x , : Posisi bujur dan lintang stasiun navigasi
s s y x , :    Posisi bujur dan lintang crater
a a y x , : Posisi bujur dan lintang stasiun referensi
a b e e , :   Vektor  satuan  dari  sumber  ke  stasiun navigasi B dan stasiun referensi A a d : Pergeseran horisontal di stasiun referensi
b d : Pergeseran horisontal di stasiun navigasi B
b teoritis d , :  Pergeseran  horisontal  teoritis  di  stasiun navigasi B
Dalam  pemodelan  sumber  tekanan  dengan geometri  bola  (Mogi),  nilai  intensitas ditentukan  melalui  metoda grid  search antara perubahan  horisontal  model  dan  observasi hingga  diperoleh  nilai  kuadrat  terkecil  atau resultan a dan b bernilai 1. awal diasumsikan dari  volume  rata-rata  yang  dikeluarkan  oleh suatu  proses  erupsi.  Dalam  hal  ini awal adalah  10 7 yang  merupakan  volume  rata-rata erupsi  Gunung  Merapi  dengan  VEI  2.  Nilai input kedalaman  yang  dilakukan  secara trial and error pada penelitian ini dilakukan dengan range 2  meter  sebanyak  20000x  iterasi.  Jika Resultan  dari  a  dan  b  telah  bernilai  1,  maka looping /iterasi  secara  otomatis  akan  berhenti karena  nilai  konstanta  K  terbaik  didapat  pada saat resultan a dan b bernilai 1.Iterasi pertama dilakukan  dengan  memasukkan awal  dan kedalaman bervariasi dari 0 hingga 20 km.
k k
k k
Tabel  2.  Parameter  metoda  grid  search  Model (BPPTKG,2013) Parameter Range Iterasi Bujur 110,4323244 – 110,4646846 20000 Lintang 7,521613206 – 7,567797353 20000 Kedalaman 0 – 20000 m 20000 Intensitas 10 6 – 10 7 m 3 20000
Tabel  3.  Hasil  prediksi  sumber  magma  tekanan Gunung Merapi menggunakan program MOGI.
Nilai K 9997231.482 Nilai Kedalaman 7140.5084 m Lintang -7.5339 Bujur 110.4476 Volume supply magma 41788427.5957 m³
Dengan  memasukkan  nilai  awal  dari  setiap parameter di atas ke dalam program Mogi, akan didapatkan  nilai  konstanta k yang  sebenarnya yang  kemudian  disubtitusi  sehingga  didapat nilai  kedalaman  terbaik  terhadap  3  titik pengamatan.

## PENUTUP
Berdasarkan hasil analisis penelitian tugas akhir yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Arah  pergeseran  pada  bulan  September 2013  –  Maret  2014  menunjukan  arah  yaitu GPS  DELS  menuju  ke  arah  barat  daya,  GPS GRWH menuju  ke  arah  barat  daya,  dan  GPS KLAT  menuju  ke  arah  selatan.Berdasarkan titik  ikat  BPTK,  Gunung  Merapi  pada  bulan September  2013–Maret  2014  terjadi  inflasi dengan  pergeseran  titik  pengamatan  GPS DELS  sebesar  0.026008793  m  GPS  KLAT sebesar  0.061873704  mdan  GPS  GRWH sebesar 0.019806277 m.
2. Sumber tekanan magma berada di koordinat 7°32’2.129”  LS  ;110°26’51.57’  BTdengan kedalaman  7140.5048  m  dibawah  puncak Gunung  Merapi.  Dari  penilitan  tugas  akhir ini,  kondisi  Gunung  Merapi  dikatakan  masih dalam  fase  normal  walaupun  telah  terjadi inflasi dari pengolahan dengan titik ikat BPTK pada bulan September 2013-Maret 2014.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin, H.Z. 2007. Penentuan Posisi dengan GPS dan Aplikasinya. Jakarta : PT Pradnya Paramita.
Bahlefi,Andika  Rizal.  2013.  Analisis  Deformasi Gunung  Merapi  Tahun  2012  Dari  Data Pengamatan  GPS.  Program  Studi  Teknik Geodesi.Universitas Diponegoro.
BPPTKG.  Balai  Penyelidikan  dan  Pengembangan Teknologi Kebencanaan Geologi. Sejarah
Merapi.
www.merapi.bgl.esdm.go.id/informasidi akses pada tanggal 25 Januari 2014 pada pukul 20.34 WIB
Iguchi, M., Takayam, T., Yamazaki, T., Tada, M., and Suzuki,  2011,  Movement  of  Magma  at Sakurajima  Volcano  Revealed  by  GPS Observation. Ann. Disast. Prev. Res. Inst.
Kyoto University., 51B, 241-246.
Jamel,  Ilham.  2012.  Analisis  Deformasi  Gunung berapi  Papandayan  Berdasarkan  Data Pengamatan  GPS  Tahun  2002  -  2011.
Tugas  Akhir  Program  Studi  Teknik Geodesi dan Geomatika.ITB
Syahputra,  Reyzansza  Anandio.  2014.  Pemodelan Deformasi Dari Data GPS untuk Penentuan Lokasi Pusat Tekanan Magma Kawasan  Vulkanik  Aktif  Menggunakan Model Mogi.  Tugas Akhir Program Studi Teknik Geomatika ITS.
Wolf,  Paul  R  dan  D.  Ghilani,  Charles.  2006. Adjustment  Computations  Spatial  Data Analysis.  New  Jersey  :  John  Wiley  & Sons, Inc.