JGISE  Vol. 2 No. 2 (2019), pp. 185 - 194     |     https://doi.org/10.22146/jgise.51131

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise

## Geovisual Analytics of Spatio-Temporal Earthquake Data in Indonesia
Febrian Fitryanik Susanta 1* , Cecep Pratama 1 , Trias Aditya 1 , Alian Fathira Khomaini 2 , Hadi Wijaya Kusuma Abdillah 3 1 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
2 Mahasiswa Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
3 Alumni Program Studi Sarjana Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Article History: Received 3 November 2019
Received in revised form 14 December 2019 Accepted 19 December 2019 Available online 30 December 2019 ABSTRACT.  Indonesia  is  one  of  the  nations  located  in  the  Ring  of  Fire.  High geodynamic  occurrences  cause  often  occurring  earthquake  tectonics  in Indonesia. The earthquakes are also caused by Indonesia position which is in the confluence of four main plates. Earthquake data in Indonesia has been accessible by  the  public.  However,  the  map  and  graphical  of  historical  earthquake  data have not been available. This research aims to create a visualization dashboard of historical earthquake combining spatial and temporal data. The data used for this research was obtained from BMKG website. The data contain CORS stations and  historical  earthquake  data  in  2004  to  2019.  In  addition,  seismic  data attributes  such  as  earthquake  magnitude  and  depth.  The  data  are  processed using Ms Excel and ArcGIS Online Map then WebAppBuilder for ArcGIS is used to build  a  visualization  dashboard.  We  have  designed  and  implemented  a visualization dashboard, VizEQ, which present a map, time-series animation and graphical  widgets  of  historical  earthquake  data.  Dashboard  interfaces  support visual  analytics  method  to  create  the  relationship  between  variables.  In  this paper, we present the visual analytics techniques to build visual queries as users explore the data. Keywords: Dashboard, geovisualization, spatiotemporal analysis, disaster

## Corresponding Author:
Febrian Fitryanik Susanta Email: febrian.fitryanik.s@ugm.ac.id
© Author(s) 2019.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  dengan  frekuensi aktivitas gempa bumi yang tinggi. Ini dikarenakan aktvitas geodinamika  yang  terjadi  di  Indonesia.  Kondisi  ini disebabkan  oleh  zona  subduksi  yang  berada  di  selatan Pulau  Jawa,  yang  terbentuk  melalui  aktivitas  Lempeng Indo-Australia  terhadap  paparan  Blok  Sunda.  Lempeng Indo-Australia  membentang  dari  Benua  Australia  hingga India,  yang  sebagian  dari  lempeng  tersebut  menunjam  di bawah  Pulau  Jawa  dan  Sumatera  yang  menjadi  batas paling  selatan  dari  paparan  Blok  Sunda  (Bock,  2003). Didukung dengan kondisi Indonesia yang memiliki jumlah kepadatan  penduduk  yang  tinggi,  menyebabkan  dampak risiko gempa bumi semakin tinggi.
Gempa bumi merupakan salah satu jenis  bencana yang tidak  dapat  diprediksi  secara  pasti,  dihindari  maupun dicegah  kapan  terjadinya  (Pusat  Studi  Gempa  Nasional, 2017).  Tak  jarang,  gempa  bumi  selalu  diikuti  dengan bencana  tsunami  yang  dapat  menimbulkan  banyak kerugian,  baik  kerugian  materiil  maupun  korban  jiwa.
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  suatu  tindakan  preventif sebagai  upaya  tanggap  darurat  dan  mitigasi  bencana gempa bumi.
Saat  ini,  BMKG  telah  menyediakan  repository  gempa bumi yang dapat diakses secara gratis oleh publik melalui halaman  website http://repogempa.bmkg.go.id/ .  BMKG berharap  dapat  menyediakan  dan  melayani  informasi gempa  bumi  yang  cepat  dan  akurat.  Namun,  data  yang tersedia hanya dapat diakses dalam format *.csv sehingga pengguna  belum  dapat  melihat  persebaran  terjadinya gempa  bumi  di  Indonesia.  Di  samping  itu,  pengguna  juga belum  bisa  melakukan  analisis  dari  data  yang  disajikan. Untuk  masyarakat  awam,  persebaran  terjadinya  gempa bumi,  waktu  terjadinya,  statistik  informasi  gempa  dapat menjadi  penting  untuk  diketahui.  Namun  pengguna  tidak perlu untuk melakukan unduh data, pengolahan data, dan penyajian  data.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk memvisualisasikan histori terjadinya gempa bumi di Indonesia  secara  spasio  temporal,  dalam  tampilan dashboard yang bersifat visual interaktif dan mengizinkan
pengguna  untuk  membuat  kueri  visual  saat  mereka mengeksplorasi data.
Penyajian histori terjadinya gempa bumi ini memegang peranan  penting  dalam  menyampaikan  informasi  ke pengguna untuk mendapatkan tanggapan dan pengambilan  keputusan.  Hasil  visualisasi  yang  baik  akan mendukung  pemahaman  oleh  pengguna.  Sedangkan kesalahan  pemilihan  visulisasi  akan  membuat  hasil visualisasi  menjadi  tidak  tersampaikan  secara  efektif. Analitis  visual  adalah  salah  satu  metode  visualisasi  yang digunakan dalam penelitian ini. Analitis visual merupakan hasil  kombinasi  dari  kekuatan  pengolahan  data  antara manusia  dan  komputasi  (Andrienko  dkk.,  2010).  Analitis visual  menggabungkan  teknik  analisis  secara  otomatis dengan  visualisasi  interaktif  untuk  pemahaman  yang efektif,  penalaran  dan  pengambilan  keputusan  pada tingkat  dasar  yang  digunakan  pada  data  yang  besar  dan kompleks (Keim dkk., 2008).
Data histori terjadinya gempa bumi ini terdiri dari data spasial,  data  non  spasial  dan  data  waktu.  Visualisasi dengan  metode  analitis  visual  dari  data  spatio  temporal yang  interaktif  ini  menjadi  perlu  untuk  dilakukan  karena kemudahan  dalam  memahami  hubungan  antar  datanya. Penyajian  histori  terjadinya  gempa  bumi  yang  interaktif ini akan menjadi sebuah platform yang efektif dan efisien untuk  dasar  pengambilan  keputusan  dan  sebagai  sarana untuk  mengedukasi  masyarakat  sehingga  risiko  bencana gempa bumi dapat diminimalisir.

## Penelitian Sebelumnya
Aktivitas  gempa  bumi  disebabkan  oleh  zona  subduksi yang berada di selatan Pulau Jawa, yang terbentuk melalui aktivitas  Lempeng  Indo-Australia  terhadap  paparan  Blok Sunda. Lempeng Indo-Australia memiliki besar pergerakan  68  mm  per  tahun  dengan  arah  pergerakan menuju  timur  laut  (Meilano  dkk.,  2012)  sedangkan  Blok Sunda yang menjadi blok terbesar yang ada di kepulauan Indonesia (Bock, 2003) memiliki besar pergerakan 6  mm s.d. 10 mm relatif terhadap Lempeng Eurasia dengan arah pergerakan  menuju  tenggara  (Simons  dkk.,  2007).  Zona subduksi  terbentuk  melalui  proses  pertumbukan  antara kedua lempeng yaitu lempeng Eurasia dan Indo-Australia (Hamilton, 1979) sehingga terbentuk pola geologi regional berupa  penunjaman,  patahan  maupun  sesar  aktif  yang merupakan  salah  satu  zona  sumber  gempa  bumi  (Pusat Studi Gempa Nasional, 2017).
Analitis visual dapat menampilkan hubungan antar data yang  beragam  dengan  sangat  baik.  Oleh  karena  itu, pendekatan  analitis  visual  dapat  digunakan  untuk eksplorasi  dan  analisis  data  yang  memiki  informasi temporal atau bersifat dinamis (Elzen dkk., 2016). Metode visual  analitik  dapat  memfasilitasi  untuk  eksplorasi kumpulan data spasial dan temporal, yang mengkombinasikan  tampilan  dan  pemilihan  secara interaktif  untuk  memberikan  informasi  tentang  data  dan memungkinkan pengguna mengembangkan dan mengeksplorasi hipotesis mereka (Maciejewski dkk, 2009).
Hernández-Castro and Monge-Fallas (2019) melakukan eksplorasi  dan  analisis  data  gempa  bumi  dan menampilkan  dalam  sebuah  system.  Hernández-Castro
and  Monge-Fallas  (2019)  m embuat  desain  dan mengimplementasikan  sebuah  perangkat  visualisasi, Plinius,  yang  digunakan  untuk  menganalisis  lokasi kejadian gempa dalam model 3D dari data tahun 1984 s.d. 2016.  Plinius  dapat  menampilkan  konvergensi  dari lempeng tektonik yang berbeda di Costa Rica, mendeteksi kegiatan  seismis  yang  baru  terjadi,  dan  menyediakan manajemen  data  yang  dibutuhkan  mengenai  batas administrasi wilayah. Data gempa bumi ditampilkan dalam visualisasi  3D  dilengkapi  dengan  system  navigasi  sesuai kebutuhan  pengguna  dan  disajikan  dalam  tiga  tampilan dashboard  yaitu  dashboard  hiposenter,  dashboard geografis dan dashboard data secara general.
Visualisasi  potensi  gempa  bumi  di  Indonesia menggunakan  metode  penyajian  analitis  visual  dapat menjadi  salah  satu  inovasi  yang  baik  untuk  memahami deformasi  dan  peta  potensi  bahaya  gempa  di  Indonesia. Dalam  penelitian Dharmawan  dkk.  (2017) ,  data  gempa bumi  tahun  2010  sampai  tahun  2015  digeovisualisasikan dengan  menggunakan  metode  hexagonal  tessellation. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dengan  metode  tersebut, peta  gempa  bumi  di  Indonesia  dapat  menunjukkan distribusi kepadatan dari titik lokasi kejadian gempa bumi secara spasio temporal. Peta disajikan dalam bentuk peta cetak  dengan  dilengkapi  informasi  tambahan  berupa besaran magnitude.
Histori  gempa  ini  menjadi  penting  sebab  sebagai  salah satu pertimbangan bahwa daerah yang pernah terdampak akan  memiliki  potensi  terulang  baik  secara  stokastik maupun statistik (Pusat Studi Gempa nasional, 2017). Oleh karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  histori  gempa  bumi disajikan  dengan  metode  hexagonal  tessellation  namun dikombinasikan  dengan  tampilan  dashboard  sehingga dapat bersifat secara interaktif. Dengan memvisualisasikan pola dan kecerendungan dari kejadian gempa, maka pemodelan peta potensi bahaya gempa yang dapat  menjawab  pernyataan  pengguna  dapat  terealisasi sehingga mendukung tujuan mitigasi bencana yang ada di Indonesia.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data dan Lokasi
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  data histori terjadinya gempa bumi tahun 2004 sampai dengan tahun 2019 di Indonesia yang bersumber dari data BMKG serta  data  stasiun  CORS  yang  tersebar  di  seluruh Indonesia  beserta  koordinatnya.  Data  histori  gempa diunduh  secara  gratis  melalui  halaman  website http://repogempa.bmkg.go.id/repo_new/repository.php dalam format  teks  (*.csv).  Sedangkan  data  stasiun  CORS  diperoleh dari  halaman website http://srgi.big.go.id/srg .  Data  yang diperoleh  terdiri  dari  data  waktu  terjadinya  gempa,  posisi pusat  terjadinya  gempa,  pusat  kedalaman  gempa,  dan  besar magnitude gempa.
Lokasi  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  meliputi seluruh  wilayah  Indonesia.  Tepatnya  terletak  pada  koordinat 6˚ Lintang Utara s.d. 11˚ Lintang Selatan dan 94˚ Bujur Timur s.d. 141˚ Bujur Timur.

## 2.2. Metodologi
Secara umum, tahapan pelaksanaan penelitian ini dibagi menjadi empat tahapan yaitu tahap persiapan, pengolahan data,  desain  analitis  data  spatio  temporal,  analitik geovisual  dalam  tampilan  dashboard  dan  pengujian tampilan.
Tahap persiapan meliputi pengumpulan  data dan studi literatur.  Tahapan  pengolahan  data  dilakukan  dengan perangkat lunak Microsoft Excel dan menggunakan ArcGIS Online  WebMap  untuk  pengaturan  tampilan  peta  dan style-nya.  Tahapan  desain  analitis  data  spatio  temporal meliputi  identifikasi  data  yang  akan  divisualisasikan, melakukan analisis tambahan yang diperlukan, mendesain tamiplan analisis visual dan kebutuhan sistem. Kemudian tahapan  terakhir  dilanjutkan  dengan  memvisualisasikan hasil  desain  ke  dalam  tampilan  dashboard dan  pengujian untuk memastikan dashboard berjalan dengan baik. Untuk tahapan  implementasi  penelitian  ini  disajikan  dalam Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Tahapan implementasi penelitian Pengolahan data Pengolahan data yang dilakukan meliputi data statistik, data  temporal  dan  data  spasial.  Pengolahan  data  spasial
dikerjakan  menggunakan  ArcGIS  Online  Web  Map sedangkan  pengolahan  data  statistik  dan  temporal dikerjakan menggunakan Microsoft Excel untuk mengatur format angka dan waktu sesuai standar format yang telah ditetapkan oleh ESRI untuk ArcGIS.
Data  statistik  dilakukan  untuk  melakukan  klasifikasi kedalaman pusat gempa dan besar kekuatan gempa. Untuk kedalaman  0  km  s.d.  30  km  digolongkan  sebagai  shallow earthquake,  kedalaman  30  km  s.d.  100  km  digolongkan sebagai  gempa  dalam/intermediate  intraslab  earthquake, dan kedalaman 100 km s.d. 300 km sebagai gempa sangat dalam / deep intraslab earthquake. Besar kekuatan gempa digolongkan menjadi 4 kelas, kelas pertama gempa dengan kekuatan  di  bawah  5,9  Mw  disebut  gempa  kecil.  Gempa dengan  kekuatan  6  Mw  s.d.  6,9  Mw  disebut  gempa menengah.  Gempa  dengan  kekuatan  7  Mw  s.d.  8,9  Mw disebut  gempa  besar  (large  earthquake)  dan  gempa dengan kekuatan di atas 9 Mw disebut gempa megathrust (Megathrust Earthquake). Untuk format angka ditentukan berdasarkan format ESRI yaitu MM/DD/YYYY hh:mm. Hal ini diperlukan agar data waktu dikenali oleh ArcGIS untuk menyusun time series animation di ArcGIS.
Pengaturan  style/tampilan  untuk  memilih  simbol, warna,  dan  jenis  klasifikasi  yang  digunakan.  Style  yang digunakan  yaitu  unique  symbol  untuk  klasifikasi  data kedalaman  dan  besar  kekuatan,  single  symbol  untuk stasiun titik CORS, dan heatmap untuk klasifikasi frekuensi jumlah  kejadian  gempa  (Metsalu  dan  Vilo,  2015). Sedangkan  untuk  waktu  terjadinya  gempa  dilakukan pengaturan menggunakan time series animation (Heer dkk., 2008).  Interval  waktu  yang  ditampilkan  yaitu  tiap  satu bulan selama 15 tahun.
Sebagai  tambahan  analisis  frekuensi  terjadinya  gempa, dibuat  menggunakan  analisis  hexagon  polygon  dan mengatur style untuk memilih warna yang sesuai dengan tema (Dharmawan dkk, 2017).  Terakhir pada tahapan ini adalah melakukan evaluasi tampilan untuk pengujian dan mengkoreksi hal-hal yang memerlukan perbaikan.

## Mendesain Tampilan Analisis Data Spatio Temporal
Mendesain  tampilan  dimulai  dari  desain  halaman  web meliputi  tampilan  dashboard  baik  tampilan  widgets maupun  tampilan  peta,  mendefinisikan  interaksi pengguna untuk mendukung fungsi analisis secara visual, dan  merumuskan  kerangka  kerja  web  yang  akan digunakan.
Dalam  penelitian  (Von  Landesberger  dkk.,  2012) menyajikan  pendekatan  baru  dari  metode  analitis  visual yaitu mengkombinasikan (1) visualiasi data kategori yang berubah  terhadap  waktu  (2)  beberapa  tampilan  data spasial  (3)  teknik  komputasional  untuk  pemilihan beorientasi kueri dari  time series. Dengan metode analitis visual,  dapat  disajikan  perubahan  visualisasi  secara ekspresif yang  menyeluruh  dari  waktu  ke waktu.  Dengan pendekatan  baru  ini,  diharapkan  semua  kejadian  dapat terdeteksi dan wawasan baru dapat diperoleh.
Penyajian  tampilan  ini  menggunakan  kerangka  Web AppBuilder  for  ArcGIS.  Sedangkan,  tampilan  untuk mendukung  analisis  yang  dapat  ditampilkan  sebagai widgets  meliputi  klasifikasi  besar  kekuatan  gempa,
klasifikasi  kedalaman,  banyaknya  kejadian  gempa  per tahun dan per lokasi wilayah sesuai dengan tampilan peta.
Peta  ditampilkan  dalam  bentuk  layer  groups  dan  layer controls.  Sedangkan  untuk  data  statistik  lainnya ditampilkan  dengan  grafik.  Grafik  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  grafik  garis  dan  grafik  lingkaran, penyajian nilai indikator dan legenda dari masing-masing daftar  atribut.  Sedangkan  untuk  informasi  waktu,  perlu diaktifkan widgets time series animation.

## Analitis Geovisual dalam tampilan Dashboard
Analitis visual memfasilitasi adanya penghubung antara persepsi  manusia  dengan  teknologi  komputasi.  Naluri manusia  dan  kecepatan  interaksi  pemikiran  dapat diperoleh  melalui  perangkat  visualisasi  yang  bersifat dinamis  dan  interaktif.  Ditambah  dengan  layar  yang maksimum  untuk  tampilan  visual  membantu  pengguna tetap  fokus  pada  pekerjaan  dan  mempersingkat  waktu untuk  memperoleh  pemahaman  baru  (Jern  dan  Franzen, 2006).
Visualisasi  tampilan  dashboard  agar  menghasilkan tampilan  visual  yang  bersifat  analisis  (analitis  visual). Keseluruhan tampilan dibuat interaktif sehingga pengguna dapat memilih dan merubah tampilan.  Untuk mendukung analisis  dari  data  spatio  temporal,  metode  clustering  dan teknik interaktif dapat diterapkan untuk mengelompokkan waktu  kejadian. Metode statistik untuk pemodelan  time  series  kemudian  diaplikasikan  untuk mempresentasikan kejadian dari time series yang serupa. Hasil penyajian ini dapat bermanfaat untuk berkomunikasi dengan  pengguna  dan  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk memprediksi kejadian serta analisis komputasional lainnya. Dari  perspektif analitis  visual, hasil penyajian ini dapat  memunculkan  pola  spatio-temporal  dalam  pikiran analisis sebagai hasil analisis visual interaktif (Andrienko dan Andrienko, 2013).

## Pengujian tampilan Dashboard
Tampilan analitis visual yang dihasilkan sebaiknya user- friendly  dan  mudah  dipahami  oleh  pengguna  (Popelka, 2019).  Oleh  karena  itu,  penyajian  tampilan  perlu dievaluasi  baik  dari  segi  tampilan,  segi  fungsionalitas maupun  kueri  yang  dapat  diselesaikan  oleh  pengguna. Harapannya  analisis  yang  disajikan  ini  dapat  membantu pengambilan  keputusan  dalam  tingkat  paling  sederhana. Bila  masih  mengandung  kesalahan,  maka  dilakukan perbaikan tampilan berdasarkan evaluasi sebelumnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  berupa  tampilan dashboard  yang  menampilkan  analisis  pola  terjadinya gempa di Indonesia baik secara spasial maupun temporal. Hasil visualisasi ini terdiri dari tiga tampilan utama yaitu tampilan  dalam  bentuk  peta,  grafik,  dan  tampilan  time series animation. Keseluruhan  tampilan  bersifat  interaktif sehingga  pengguna  dapat  memberikan  queri  yang  akan secara dinamis  merubah  tampilan  dashboard.  Dari hal  ini diharapkan  pengguna  mendapatkan  wawasan  baru  yang
merupakan  tujuan  dari  penyajian  data  menggunakan metode analitis visual.

## 3.1. Hasil Visualisasi Dashboard
Dashboard  menyajikan  data  spasial  dan  analisisnya yang  divisualisasikan  dalam  bentuk  peta.  Data  spasial  ini terdiri dari persebaran titik stasiun CORS di Indonesia dan persebaran kejadian gempa, sedangkan analisis frekuensi titk terjadinya gempa ditampilkan dalam bentuk heatmap dan  hexagon polygon  dimana  warna  yang  semakin  gelap menunjukkan  intensitas  yang  tinggi.  Untuk  data  statistik seperti  nilai  kedalaman  dan  besar  kekuatan  gempa berdasarkan  jumlah  gempa  per  tahun  ditampilkan  dalam bentuk grafik lingkaran dan grafik  garis.  Sedangkan, data temporal  waktu  terjadinya  gempa  ditampilkan  dalam bentuk  time-series  animation.  Tampilan  peta  dilengkapi dengan  pop-up,  skala,  legenda,  visibilitas  layer,  pilihan basemap,  pencarian  lokasi,  perbesaran  tampilan  dan informasi  dashboard.  Tampilan  dashboard  untuk  lebih lengkapnya dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Target pengguna dari visualiasasi  dashboard ini adalah masyarakat awam. Manfaat bagi masyarakat awam adalah memudahkan  mereka  untuk  mengetahui  persebaran terjadinya  gempa  bumi  di  Indonesia  sehingga  dapat digunakan  sebagai  pendukung  pengambilan  keputusan dalam  manajemen  mitigasi  bencana  tingkat  paling sederhana.  Di  samping  itu,  sebagai  sarana  untuk mengedukasi  masyarakat  yang  memungkinkan  untuk meminimalisir risiko terjadinya gempa bumi di Indonesia.
Dashboard  bersifat  dinamis  dan  interaktif  sehingga pengguna  dapat  memberikan  kueri  sesuai  kebutuhan. Kueri  dapat  diberikan  sesuai  skenario  yang  akan diterapkan  pada  kondisi  nyata  nantinya.  Analitis  visual mengkombinasikan  kekuatan  dari  pengolahan  data  dari pengguna dan proses komputer dimana keduanya bekerja bersama  untuk  memudahkan  pengguna  mendapatkan wawasan dan pemahaman baru.
Tampilan  dashboard  menggunakan  tema  warna  gelap, sehingga  pengguna  dapat  langsung  fokus  pada  informasi yang  divisualisasikan.  Sedangkan  untuk  pemilihan  warna pada widgets yang ditampilkan menggunakan warna yang konsisten  dan  seragam.  Ini  untuk  menekankan  bahwa keseluruhan data masih terhubung satu sama lain. Dalam penelitian  ini,  variabel  visual  digunakan  untuk mendeskripsikan  keberagaman  data  yang  ditunjukkan dengan  perbedaan  warna  dan  bentuk  untuk  data kuantitatif dan perbedaan nilai untuk data kualitatif. Peta dasar  untuk  tampilan  peta  menggunakan  basemap  dari Dark  Gray  Canvas.  Tampilan  dari  masing-masing  layer dapat  dilihat  pada  Gambar  3.2,  Gambar  3.3,  Gambar  3.4 dan Gambar 3.5.
Apabila pengguna memilih fitur pada web map tersebut, maka akan muncul pop-up. Untuk fitur stasiun titik CORS, atribut yang ditampilkan meliputi nama stasiun CORS dan koordinat lokasinya. Sedangkan untuk fitur titik terjadinya gempa, yang ditampilkan semua informasi atribut meliputi waktu  terjadinya  gempa,  lokasi  koordinat  dalam  lintang dan  bujur,  alamat  lokasi  gempa  dalam  deskripsi, kedalaman pusat gempa dalam km, besar kekuatan gempa dalam Mw, serta nilai Moment seismic nya.
Gambar 3.1 Tampilan dashboard sejarah terjadinya gempa di Indonesia mulai tahun 2004 sampai dengan 2019
Gambar 3.2 Tampilan persebaran stasiun titik CORS di Indonesia
Gambar 3.3 Tampilan klasifikasi kedalaman pusat gempa di Indonesia
Gambar 3.4 Tampilan klasifikasi besar kekuatan gempa di Indonesia
Gambar 3.5 Tampilan analisis persebaran kejadian gempa berdasarkan frekuensi terjadinya

## 3.2. Analisis Spatio Temporal
Penelitian ini menyajikan data kejadian gempa bumi di Indonesia  yang  terdiri  data  spasial  dan  temporal menggunakan metode geovisualisasi. Visualisasi menggunakan  metode  analitis  visual  yang  memfasilitasi pengguna  untuk  berfikir  secara  visual.  Pengguna  dapat mengeksplor  tampilan  peta  dan  grafik  yang  disajikan. Pengguna  diharapkan  dapat  memahami  pola  dan hubungan  dari  data  yang  ditampilkan.  Oleh  karena  itu, interaksi  pengguna  sangat  tinggi  dalam  menggunakan dashboard  ini.  Manfaat  dari  metode  ini  adalah  dapat mendukung analisis data spasial, non spasial dan temporal secara  visual  interaktif  sehingga  mendorong  pengguna untuk mendapatkan pengetahuan dan wawasan baru dari data yang ditampilkan sehingga menumbuhkan pemahaman  serta  mendukung  pengambilan  keputusan berbasis spasial. Beberapa kueri yang bisa dilakukan oleh pengguna  melalui  dashboard  ini  diantaranya  adalah sebagai berikut.
1. Pengguna dapat fokus pada satu wilayah area tertentu dengan mengatur extent pada peta untuk menganalisis pola  terjadinya  gempa  di  daerah  tertentu  saja. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 3.6.
2. Pengguna  dapat  melihat  tingkat  frekuensi  daerah persebaran kejadian gempa dengan interval satu bulan dari  segi  kedalaman  pusat  gempa.  Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 3.7.
3. Pengguna  dapat  melihat  tingkat  frekuensi  daerah persebaran kejadian gempa dengan interval satu bulan dari segi besar kekuatan gempa. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 3.8.
4. Pengguna  dapat  melihat  analisis  persebaran  kejadian gempa  berdasarkan  frekuensi  terjadinya  dari  area tertentu  yang  diinginkan.  Hasilnya  ditunjukkan  pada Gambar 3.9.
Sedangkan untuk contoh masing – masing kueri di atas, apabila  ingin  mengetahui  jumlah  masing  –  masing klasifikasi kekuatan, klasifikasi kedalaman dan jumlah per tahunnya,  dapat  dilihat  secara  langsung  dengan mengarahkan  mouse  ke  grafiknya.  Contoh  dapat  dilihat pada  Gambar  3.10  untuk  grafik  kedalaman  pusat  gempa, Gambar  3.11  untuk  grafik  besar  kekuatan  gempa,  dan Gambar 3.12 untuk grafik kejadian gempa tiap tahunnya.
3.3. Diskusi
Dari  hasil  yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini,  telah dikonfirmasi bahwa pengguna dapat melihat pola kejadian gempa  di  seluruh  wilayah  di  Indonesia,  baik  dari  segi lokasi  kejadian,  kedalaman  pusat  gempa  dan  besar kekuatan  gempa.  Dari  hasil  penelitian,  dapat  ditunjukkan pula lokasi persebaran dari stasiun pengamatan titik CORS di Indonesia.
Namun, hasil menarik dari penelitian ini adalah jumlah kejadian  gempa  yang  relatif  menurun  dari  tahun  2004
sampai  dengan  2019.  Besar  kekuatan  gempa  yang cenderung  kecil  yaitu  di  bawah  5.9  Mw.  Serta  kejadian gempa  yang  tinggi  terjadi  di  bagian  selatan  Pulau Sumatera,  Laut  Banda,  dan  bagian  utara  Sulawesi.  Selain itu,  besar  kedalaman  gempa  cenderung  lebih  tinggi  di bagian  utara  daripada  di  bagian  selatan.  Hal  tersebut dapat  terjawab  dengan  menambahkan  data  seperti kecepatan  gerakan  deformasi  di  masing-masing  stasiun CORS,  lokasi  patahan  di  Indonesia,  besaran  magnitude seismik serta jarak horizontal gempa masih bisa dirasakan. Dengan demikian, dapat mendukung kegiatan manajemen mitigasi bencana di Indonesia.
Penambahan  variabel  tentunya  akan  menambah analisis  yang  dapat  disajikan  secara  kueri  visual.  Oleh karena  itu,  akan  memunculkan  tantangan  bagaimana menampilkan  data  yang  kompleks  dan  beragam  dalam sebuah  tampilan  dashboard  baik  dari  segi  tampilan, fungsionalitas  perangkat  tampilan,  pemilihan  grafik,  peta maupun  style  yang  dapat  memudahkan  pengguna  untuk memahami  data  yang  ditampilkan.  Pengujian  tampilan dashboard  memegang  peranan  penting  mulai  dari perencanaan  sampai  dashboard  akan  disajikan  kepada pengguna. Tampilan dashboard harus mudah diakses oleh semua  orang,  mudah  digunakan,  akurat  dan  keamanan tetap terjamin bagi semua pihak (Ismailova, 2017).

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pada penelitian yang telah dilakukan, hasil akhir  dari  penelitian  ini  adalah  dashboard  visualisasi kejadian  gempa  bumi  di  Indonesia  mulai  tahun  2004 sampai dengan tahun 2019 dari data spasial dan temporal. Data spasial ini terdiri dari persebaran titik stasiun CORS di  Indonesia  dan  persebaran  kejadian  gempa,  sedangkan analisis frekuensi titk terjadinya gempa ditampilkan dalam bentuk heatmap dan hexagon polygon. Untuk data statistik seperti  nilai  kedalaman  dan  besar  kekuatan  gempa berdasarkan  jumlah  gempa  per  tahun  ditampilkan  dalam bentuk grafik lingkaran dan grafik  garis.  Sedangkan, data temporal  waktu  terjadinya  gempa  ditampilkan  dalam bentuk  time-series  animation.  Tampilan  peta  dilengkapi dengan  pop-up,  skala,  legenda,  visibilitas  layer,  pilihan basemap,  pencarian  lokasi,  dan  perbesaran  tampilan. Keseluruhan  tampilan  ini  bersifat  interaktif  sehingga memungkinkan  tampilannya  berubah  dinamis  sesuai dengan  queri  yang  diberikan  oleh  pengguna.  Hal  ini mendukung fungsi analitis visual yang dapat memberikan wawasan  baru  bagi  pengguna.  Dashboard  ini  membuat pengambil  kebijakan  mudah  untuk  memonitor  dan mengevaluasi  persebaran  stasiun  CORS  dan  titik terjadinya  gempa  untuk  mendukung  penataan  dan pengembangan  jaringan  stasiun  CORS.  Di  samping  itu, hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberi  masukan untuk meningkatkan kualitas manajemen mitigasi bencana di Indonesia.
Gambar 3.6 Tampilan dashboard pada kueri pertama dari pengguna
Gambar 3.7 Tampilan dashboard pada kueri kedua dari pengguna
Gambar 3.8 Tampilan dashboard pada kueri ketiga dari pengguna
Gambar 3.9 Tampilan dashboard pada kueri keempat dari pengguna
Gambar 3.10 Tampilan grafik kedalaman pusat gempa

## Gambar 3.11 Tampilan grafik kekuatan pusat gempa
Gambar 3.12 Tampilan grafik kejadian gempa tiap tahun

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  (The  authors  declare  no  competing interest).

## 6. Referensi
Andrienko,  G.,  Andrienko,  N.,  Demsar,  U.,  Dransch,  D., Dykes,  J.,  Fabrikant,  S.I.,  Jern,  M.,  Kraak,  M.-J., Schumann,  H.,  Tominski,  C.,  2010.  Space, Time and Visual Analytics. International Journal of Geographical  Information  Science  24,  1577–1600. doi:10.1080/13658816.2010.508043
Andrienko,  N.  and  Andrienko,  G.,  2013.  A  visual  analytics framework  for  spatio-temporal  analysis  and modelling. Data
Mining and Knowledge Discovery, 27(1),  pp.55-83. Bock,  Y.  (2003).  Crustal motion in Indonesia from Global Positioning System measurements.  Journal  of  Geophysical  Research,
108(B8), 3–17. https://doi.org/10.1029/2001JB000324
Dharmawan,  R.D.,  Suharyadi  and  Farda,  N.M.,  2017, November.  Geovisualization  using  hexagonal tessellation  for  spatiotemporal  earthquake  data analysis in Indonesia. In International Conference on Soft  Computing  in  Data  Science (pp.  177-187). Springer, Singapore.
Hamilton,  W. (1979). Tectonics of the Indonesian Region. Geological  Society  of  Malaysia,  Bulletin,  6,  3–10. https://doi.org/10.1016/0003-6870(73)90259-7 Heer,  J.,  Mackinlay,  J.,  Stolte,  C.  and  Agrawala,  M.,  2008.
Graphical  histories  for  visualization:  Supporting analysis,  communication,  and  evaluation. IEEE transactions  on  visualization  and  computer graphics, 14(6), pp.1189-1196.
Hernández-Castro, F. and Monge-Fallas, J., 2019. Plinius: A Visualization  System  of  Costa  Rica's  Tectonic Plates. Scientific Visualization, 11(2).
Ismailova,  R.,  2017.  Web  site  accessibility,  usability  and security:  a  survey  of  government  web  sites  in
Kyrgyz Republic. Universal Access in the Information Society, 16(1), pp.257-264.
Jern,  M.  and  Franzen,  J.,  2006,  July.  "  GeoAnalytics"- Exploring  spatio-temporal  and  multivariate  data. In Tenth  International  Conference  on  Information Visualisation (IV'06) (pp. 25-31). IEEE.
Keim, D., Andrienko, G., Fekete, J.-D., Görg, C., Kohlhammer, J.,  Melançon,  G.,  2008.  Visual  analytics:  Definition, process, and challenges, in: Information Visualization. Springer, pp. 154–175.
Maciejewski, R., Rudolph, S., Hafen, R., Abusalah, A., Yakout, M.,  Ouzzani,  M.,  Cleveland,  W.S.,  Grannis,  S.J.  and Ebert,  D.S.,  2009.  A  visual  analytics  approach  to understanding spatiotemporal hotspots. IEEE
Transactions  on  Visualization  and  Computer Graphics, 16(2), pp.205-220.
Meilano, I., Abidin, H. Z., Andreas, H., Gumilar, I., Sarsito, D., Rahma, H., … Fukuda. (2012). Slip rate estimation of the  lembang  fault  west  java  from  geodetic observation.  Journal  of  Disaster  Research. https://doi.org/10.20965/jdr.2012.p0012
Metsalu,  T.  and  Vilo,  J.,  2015.  ClustVis:  a  web  tool  for visualizing  clustering  of  multivariate  data  using
Principal Component Analysis and heatmap. Nucleic acids research, 43(W1), pp.W566-W570.
Popelka, S., Herman, L., Řezník, T., Pařilová, M., Jedlička, K., Bouchal,  J.,  Kepka,  M.  and  Charvát,  K.,  2019.  User evaluation of map-based visual analytic tools. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(8), p.363. Pusat  Studi  Gempa  Nasional.  (2017).  Peta  Sumber  dan Bahaya  Gempa  Indonesia  Tahun  2017.  Bandung: Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Perumahan dan Pemukiman.
Simons, W. J. F., Socquet, A., Vigny, C., Ambrosius, B. A. C., Abu, S. H., Promthong, C., … Spakman, W. (2007). A decade  of  GPS  in  Southeast  Asia:  Resolving Sundaland  motion  and  boundaries.  Journal  of Geophysical  Research:  Solid  Earth,  112(6). https://doi.org/10.1029/2005JB003868 Von Landesberger, T., Bremm, S., Andrienko, N., Andrienko, G. and Tekušová, M., 2012, October. Visual analytics methods for categoric spatio-temporal data. In 2012 IEEE  Conference  on  Visual  Analytics  Science  and Technology (VAST) (pp. 183-192). IEEE.