## DETEKSI ANOMALI TOTAL ELECTRON CONTENT SEBELUM GEMPA BUMI PALU MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEVENBERG-MARQUARDT
Bernadus Anggo Seno Aji 1) , Arliyanti Nurdin 2) , Pangestu Widodo 3) , Muh Rizal Dwi 3)
1), 2), 3), 4) Teknologi Informasi, Institut Teknologi Telkom Surabaya Jl. Gayungan PTT no 17-19, Surabaya Email : bernadus.seno@ittelkom-sby.ac.id 1) ,  arliyanti.n@ittelkom-sby.ac.id 2) , pangestu@ittelkom-sby.ac.id 3) rizaldapramana@student.ittelkom-sby.ac.id 4)

## Abstrak
Indonesia  termasuk  kedalam  negara  dengan  aktifitas gempa  bumi  yang  tinggi.  Analisis  gempa  bumi  yang pernah  terjadi  sangat  membantu  dalam  memahami karakteristik  gempa  bumi  di  Indonesia.  Penelitian  ini menggunakan Gempa bumi Palu (0.18 o S 119.85 o E) 2018 sebagai  pengamatan  dan  menggunakan  JST  LM (Jaringan Syaraf Tiruan Levenberg-Marquardt) sebagai metode  pembelajaran.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk menganalisis gempa bumi Palu dan menguji kesesuaian metode  JST  LM  untuk  mendeteksi  anomali  sebelum gempa bumi yang diamati. Hasil memperlihatkan bahwa metode  ini  cukup  baik  dalam  mendeteksi  anomali  yang berasosiasi  dengan  gempa  bumi  Palu.  Anomali  yang terdeteksi  didapat  pada  H-3  dan  H-0  sebelum  gempa bumi  terjadi,  serta  H+1  setelah  gempa  bumi.  Dalam penelitian  ini  juga  dianalisis  pola  distibusi  anomali sepanjang  garis  lintang.  Pola  anomali  menunjukkan terlokalisasi  disekitar  epicenter  gempa  bumi.  Selain  itu juga didapatkan pola anomali bergerak ke arah selatan searah dengan pergerakan Sesar Palukoro.
Kata  kunci: Gempa  Bumi,  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Levenberg-Marquardt

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  yang  sering  terjadi  gempa bumi.  Salah  satu  gempa  bumi  besar  yang  terjadi  adalah gempa  bumi  di  Sulawesi  khususnya  daerah  kota  Palu pada  28  September  2018.  Gempa  bumi  disertai  tsunami tersebut mengakibatkan lebih dari 2000 korban jiwa dan lebih  dari  50.000  rumah  rusak.  Berdasarkan  kenyataan tersebut,  perlu  di  lakukan  suatu  cara  metigasi  gempa bumi,  salah  satunya  dengan  memprediksi  terjadiya gempa  bumi  yang  akan  terjadi.  Beberapa  cara  yang sudah  dilakukan  untuk  memprediksi  gempa  bumi  yang akan  terjadi  antara  lain  menggunakan  parameter geofisika  ,beberapa  penelitian  menggunakan  parameter geofisika  untuk  menentukan  precursor  gempa  bumi. Menentukan precursor gempa bumi berdasarkan pengamatan  magnetotllurik  di  observasi  geofisika pelabuhan  ratu  (Fransiska,  Setyawan  and  Nurdiyanto, 2013).  Menentukan  prekursor  gempa  bumi  dengan mengidentifikasi  anomali  data  geomagnetik  frekuensi rendah dari Stasiun kelas III gunung sitoli, Nias (Hamidi,
Namigo  and  Ma’muri,  2018).  Beberapa  penelitian tersebut memperlihatkan adanya prekursor gempa bumi. Parameter  geofisika  sangat  dipengaruhi  lokasi  sensor atau  stasiun  pengamat.  Pada  saat  ini,  ribuan  GPS receiver digunakan untuk mengambil data Total Electron Content  (TEC).  Data  TEC  yang  dihasilkan  dari perhitungan  GPS  membuat  kontribusi  yang  besar  dalam memahami  variasi  seismo-ionosfer.  Berdasarkan  hal tersebut, dalam beberapa tahun terakhir analisis anomali TEC  pada  ionosfer  dan  hubungannya  dengan  gempa bumi  sudah  banyak  diteliti  untuk  digunakan  prediksi precursor  gempa  bumi.  Pada  penelitian  ini,  data  TEC yang  dianalisis  menggunakan  data  Global  Ionospheric Map (GIM) dari NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL).
Beberapa  metode  yang  pernah  digunakan  untuk mendeteksi  precursor  gempa  bumi  menggunakan anomali TEC antara lain Genetic Algorithm
(Akhoondzadeh,  2013),  metode  ini  menunjukkan  hasil yang  cukup  baik  untuk  mendeteksi  anomali  TEC.  GA dapat  menjadi  metode  yang  baik  untuk  memodelkan fenomena yang kompleks seperti prekursor gempa bumi, tetapi  memilih  nilai  corssover,  mutasi  dan  fitness  rate serta  jumlah  pengamatan  merupakan  tantangan  berat dalam pemodelan GA. Ada juga penelitian menggunakan Artificial Bee Colony (M Akhoondzadeh, 2015).  ABC  memperlihatkan  kemampuan  dalam mendeteksi  data  TEC  yang  irregular  dan  non  linier. Selain  kedua  metode  tersebut  juga  ada  penelitian menggunakan Firefly Algorithm (Mehdi Akhoondzadeh, 2015).  Penelitian  menunjukkan  kesesuain  FA  dalam mendekteksi  anomali  TEC.  Selain  itu  ada  salah  satu penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan  di  Indonesia terkait  gempa  bumi  Aceh  pada  26  Desember  2004 menggunakan  nu-SVR  (Pattisahusiwa,  Liong  and Purqon,  2014).    Metode  tersebut  cukup  baik  dalam mendeteksi variabilitas data TEC akibat gempa bumi.
Metode-metode tersebut digunakan karena sifat dari data TEC yang irregular, komplek dan non linier. Karena sifat data tersebut, diperlukan metode yang dapat menangangi permasalah  tersebut.  Pada  penelitian  ini  digunakan
metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  Levenberg- Marquardt  untuk  mendeteksi  anomali  TEC  yang  terjadi sebelum  gempa  bumi  Palu.  Metode  Jaringan  syaraf tiruan levenberg-marquardt dipilih karena terbukti stabil, lebih cepat dan efektif untuk data-data komplek dan non linier  (Yu,  M.  and  Wilamowski,  2004).  Selain  itu, metode ini sangat baik dan direkomendasikan untuk data dan  jaringan  dalam  ukuran  kecil  dan  sedang.  Hal tersebut  sesuai  dengan  data  TEC  yang  hanya  berukuran sedang (Yu, M. and Wilamowski, 2004). Setelah deteksi anomali pada TEC akan dilakukan analisis anomali yang terjadi terkait heliogeomagnetik dan gempa bumi.

## Pengolahan Data
Gempa  bumi  yang  digunakan  adalah  gempa  bumi  Palu 28 September 2018 seperti Tabel 1:
Tabel 1 Data Gempa Bumi yang diteliti
Waktu Lat Long Tempat 28-09-2018 10:02:43 UTC 0.180 119.850 Palu Data TEC yang digunakan dari Global Ionospheric Maps (GIM) oleh National Aeronautics and Space Administration  (NASA)  dengan  interval  5 0 x  2.5 0
(longitude,  Latitude).  Selain  itu,  pada  penelitian  ini geomagnetik  data  (Dst  Indeks)  digunakan  untuk memisahkan  anomali  yang  terjadi  karena  gempa  bumi dengan  anomali  lainnya  seperti  anomali  yang  berkaitan dengan  aktivitas  geomagnetik,  Dst  Indeks  digunakan untuk  mengukur  tingkat  badai  magnetik,  dimana  badai magnetik  disebabkan  oleh  badai  matahari  yang berinteraksi dengan medan magnet bumi. Nilai Dst < -30 mengidentifikasikan  bahwa  aktivitas  matahari  sedang dalam keadaan yang tinggi atau terjadi badai matahari.
TEC  diambil  dari  tanggal  1  Juli  2018    sampai  30 September  2018  pada  koordinat  yang  paling  mendekati epicenter  gempa  bumi  yaitu  0 0 x120 0 (Latitude,
Longitude) pada jam 18.00 UTC atau 00.00 WITA. Jam 00.00 dipilih karena pada jam tersebut aktivitas matahari dalam keadaan lebih tenang. Diharapkan pengaruh badai matahari  dalam  anomali  TEC  lebih  kecil  (Anggo et  al. , 2017).
Data TEC dibagi menjadi data training dan data testing. 1  Juli    -  20  September  2018  digunakan  sebagai  data training.  21  –  30  September  2018  digunakan  sebagai data  Testing  dan  pengamatan  gempa  bumi.  Selain  itu, diambil  data  TEC  pada  koordinat  lintang  -10 0 sampai 10 0 pada bujur 120 0 untuk mengetahui distribusi anomali sepanjang  garis  lintang  (Pattisahusiwa,  Liong  and Purqon, 2015).

## Metodologi
Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Tiruan  merupakan  salah satu  metode  pelatihan  non-linier  yang  sudah  teruji. Metode  JST  LM  merupakan  varian  dari  metode  JST. Algoritma Levenberg - Marquardt merupakan pengembangan  dari  algoritma  backpropagation  standar. Pada  Backpropagation  standar,  proses  meminimumkan eror  dengan  mengupdate  bobot  dan  bias  menggunakan negative  gradient  descent  sedangkan  pada  algoritma levenberg-marquardt  menggunakan  pendekatan  matriks Hesian yang dapat dihitung dengan,
(1)
Sedangkan gradient dapat dihitung dengan,
(2)
Dengan  J  merupakan  matriks  jacobian  yang  berisi turunan  pertama  dari  nilai  eror jaringan  terhadap  bobot dan bias. Perubahan bobot dapat dihitung dengan rumus berikut.
(3)
Sehingga  update  bobot  dapat  dihitung  berdasarkan rumus,
(4) (5) (6)
X = fungsi bobot-bobot dan bias
E merupakan vektor yang menyatakan semua eror pada output jaringan
(7)
= Konstanta Learning
= Matrik Identitas
Penelitian  ini  menggunakan  library  Trainlm  dan dijalankan  dengan  bantuan  program  Matlab  R2018b, arsitektur  JST  LM  yang  digunakan  adalah  empat  (4) neuron sebagai input layer, satu (1) hidden layer dengan tiga  (3)  neuron  dan  satu  neuron  pada  output  layer. Jaringan  input  dan  output  pada  proses  training  sebagai berikut :
(8) (9) . . (10)
Proses  training  dijalankan  kemudian  menghasilkan  eror yang  dioptimasi  menggunakan  levenberg-marquardt sehingga  didapatkan  eror  prediksi  paling  minimum. Selain  itu,  pada  proses  training,  ditentukan  batas-batas anomali  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan anomali yang terjadi.
Batas anomali sebagai berikut,
(11)
adalah  rata-rata  dan  standar  deviasi  dari  proses training.
Kemudian  jaringan  paling  optimal  digunakan  pada proses testing. Jaringan input  output pada proses testing sebagai berikut:
(12)
(13)
. .
(14)
Anomali  terdeteksi  jika  selisih  nilai  aktual  dan  nilai prediksi atau DTEC melebihi batas anomali.

## 2. Pembahasan
Hasil prediksi terhadap data TEC yang berkaitan dengan gempa bumi Palu menunjukkan adanya anomali sebelum terjadi gempa bumi (Gambar 1). Anomali terjadi tanggal 25  September  2018  atau  H-3  sebelum  gempa  bumi  dan tanggal 28 September 2018 atau pada hari H saat gempa bumi terjadi.
Gambar  1 (atas) prediksi TEC pada koordinat (0,120), (bawah)  Deteksi  dan  batas  anomali  21  -  28  September 2018.
Pada  anomali  H-3,  aktivitas  matahari  menunjukkan keadaan normal, tetapi pada tanggal 22 September 2018 memperlihatkan  terjadinya  badai  geomagnetik  yang ditunjukkan  oleh  nilai  Dst  <  -30  (Gambar  2)  sehingga perlu dilakukan analisis lebih lanjut. Data anomali  yang didapatkan,  selanjutnya  akan  dianalisis  pola  distribusi anomali  tersebut  sepanjang  garis  lintang.  Garis  lintang diambil  dari  rentang  [-10 0 ,  10 0 ].  Berdasarkan  analisis sepanjang  garis  lintang,  didapatkan  informasi  bahwa anomali  pada  tanggal  25  September  2018  tidak  terjadi sepanjang  garis  lintang  (Gambar  3)  dan  keadaan geomagnetik  pada  tanggal  tersebut  sedang  dalam
keadaan tenang (Gambar 2) sehingga dapat disimpulkan bahwa  anomali  tersebut  kemungkinan  besar  berasosiasi dengan gempa bumi tanggal 28 september 2018.
Gambar  2 Keadaan  Geomagnetik  21  -  28  September 2018

## Gambar 3 Anomali (H-3) tanggal 25 September 2018 sepanjang garis lintang [-10,10]
Analisis  kedua  dilakukan  untuk  anomali  pada  hari kejadian gempa (H-0) pada tanggal 28 September 2018. Berdasarkan analisis tersebut, didapatkan informasi pola anomali yang terbentuk memperlihatkan pola terlokalisasi  dengan  titik  puncak  sekitar  epicenter  dan akan  berkurang  saat  menjauhi  epicenter  (Gambar  4). Pada  28  September  2018  keadaan  geomagnetik memperlihatkan  keadaan  yang  tenang.  Berdasarkan kedua fakta tersebut, anomali tanggal 28 september 2018 berasosiasi dengan gempa bumi pada tanggal yang sama
Analisis  selanjutnya  untuk  anomali  yang  terjadi  setelah gempa  bumi  terjadi.  Anomali  yang  terjadi  pada  pada tanggal  29  September  2018  menunjukkan  pola terlokalisasi dengan titik puncak pas di koordinat paling dekat  dengan  epicenter  (Gambar  5).  Walaupun  ada beberapa  koordinat  yang  tidak  menunjukkan  anomali, tetapi  anomali  yang  terjadi  masih  menunjukkan  pola terlokalisasi.  Keadaan  geomagnetik  pada  tanggal
tersebut  juga  menunjukkan  keadaan  yang  tenang, sehingga  anomali  pada  tanggal  29  september  2018 berhubungan dengan gempa bumi yang terjadi.
Gambar 4 Anomali (H-0) tanggal 28 September 2018
sepanjang garis lintang [-10,10]
Gambar 5 Anomali (H+1) tanggal 29 September 2018 sepanjang garis lintang [-10,10]
Berdasarkan informasi anomali yang terjadi dan analisis sepanjang  garis  lintang,  anomali  terkait  dengan  gempa bumi  Palu  terjadi  pada  H-3  dan  H-0  serta  H+1  untuk keadaan  setelah  gempa  bumi.  Selain  itu  didapatkan informasi pola aliran anomali terlihat bergeser ke selatan (Gambar  3  –  5).  Keadaan  tersebut  berkorelasi  dengan deformasi  yang  terjadi  pada  gempa  bumi  Palu  (Gambar 6). Berdasarkan dokumen yang disusun oleh Pusat Studi Gempa  Nasional,  dijelaskan  bahwa  gempa  bumi  Palu berasal  dari  pergeseran  sesar  Palu-Koro.  Palu-Koro merupakan struktur geologi dengan mekanisme pergerakan  mendatar  mengiri  (Sinistral  Strike  Slip). Sesar  ini  membelah  Sulawesi  menjadi  dua  bagian  yaitu blok barat dan timur dari teluk Palu samapai teluk Bone.
Gambar 6 Sesar Palukoro

## 3. Kesimpulan
Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Lavenberg-Marquardt cukup baik dalam mendeteksi anomali yang terjadi pada data  TEC.  Anomali  yang  terjadi  sebelum  gempa  bumi Palu,  dideteksi  H-3  dan  H-0  sebelum  gempa  bumi  serta H+1  Setelah  gempa  bumi.  Pola  anomali  yang  terjadi cenderung  terlokalisasi  di  sekitar  epicenter  gempa. Pergerakan anomali  memperlihatkan pergerakan  ke  kiri, sesuai  dengan  keadaan  deformasi  sesar  Palu-Koro  yang mempunyai  pegerakan  mendatar  kekiri  (Sinistral  Slip Strike). Diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menguji hasil  yang  telah  didapatkan,  sehingga  lebih  valid.  Perlu dilakukan  analisis  terhadap  gempa-gempa  bumi  lainnya sehingga  proses  pembelajaran  terhadap  karakeristik gempa bumi di Indonesia lebih jelas.

## Daftar Pustaka
Akhoondzadeh,  M.  (2013)  ‘Genetic  algorithm  for  TEC  seismo- ionospheric anomalies detection around the time of the Solomon (Mw = 8.0) earthquake of 06 February 2013’, Advances in Space Research .
COSPAR, 52(4), pp. 581–590. doi: 10.1016/j.asr.2013.04.012.
Akhoondzadeh,  M  (2015)  ‘Application  of  Artificial  Bee  Colony algorithm  in  TEC  seismo-ionospheric  anomalies  detection’, Advances in  Space  Research .  COSPAR,  56(6),  pp.  1200–1211.  doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.asr.2015.06.024.
Akhoondzadeh, Mehdi (2015) ‘Firefly Algorithm in detection of TEC seismo-ionospheric  anomalies’, Advances  in  Space  Research .
COSPAR, 56(1), pp. 10–18. doi: 10.1016/j.asr.2015.03.025.
Anggo,  B. et  al. (2017)  ‘Detection  Precursor  of  Sumatra  Earthquake Based  on  Ionospheric  Total  Electron  Content  Anomalies  using  N- Model Articial Neural Network’, pp. 269–276.
Fransiska, N., Setyawan, A. and Nurdiyanto, B. (2013) ‘PENENTUAN PREKURSOR GEMPA BUMI MENGGUNAKAN DATA’, Youngster Phisics , 1(4), pp. 115–120.
Hamidi,  M.,  Namigo,  E.  L.  and  Ma’muri,  M.  (2018)  ‘ULTRA  LOW FREQUENCY SEBAGAI PREKURSOR’, 10(1), pp. 53–62.
Pattisahusiwa, A., Liong, T. H. and Purqon, A. (2014) ‘Pola Anomali Data  Temporal  Total  Electron  Content  (  TEC  )  Ionosfer  yang  Pola Anomali Data Temporal Total Electron Content ( TEC ) Ionosfer yang Berhubungan dengan Dua Gempa Besar Terkini di Indonesia’, (March 2015). doi: 10.13140/2.1.1054.0322.
Pattisahusiwa, A., Liong, T. H. and Purqon, A. (2015) ‘A method for separating  seismo-ionospheric  TEC  outliers  from  heliogeomagnetic disturbances  by  using  nu-SVR’,  060009(JANUARY),  p.  060009.  doi: 10.1063/1.4930689.
Yu,  H.,  M.,  B.  and  Wilamowski  (2004)  ‘Levenberg-Marquardt Training’, Physics  of  the  Solid  State ,  46(8),  pp.  1404–1409.  doi: 10.1134/1.1788770.