PENGUJIAN TEKNIK KORELASI UNTUK DETEKSI PENGARUH AKTIVITAS GEMPA BUMI BESAR PADA IONOSFER [EXAMINATION OF CORRELATION TECHNIQUE FOR DETECTING THE INFLUENCE OF GREAT EARTHQUAKE ACTIVITIES ON IONOSPHERE]
Buldan Muslim Pusat Sains Antariksa Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: mbuldan@gmail.com
Diterima 2 Februari 2015; Direvisi 13 Februari 2015; Disetujui 16 Maret 2015

## ABSTRACT
Correlation technique has been used to study earthquake activities effect on the ionosphere, but it is still limited in some cases because of limited ionospheric data and great earthquake occurrences. The technique has not been tested by using ionospheric data with wider spatial coverage and has not yet used  ionosphere  anomaly  threshold  value.  The  ionospheric  data  from  the  nearest  to  the  great earthquake epicenters are obtained from Global Ionosphere Maps (GIM). By assumption that the great earthquakes (magnitude ≧ 8 SR) can cause ionospheric anomalies, the correlation technique with the threshold value of ionospheric anomaly has been tested for detecting the great earthquakes effect on the ionosphere.  The  testing  shows  that  by  using  the  correlation  technique,  mostly  the  great  earthquake precursors  can  be  detected,  and  most  of  the  great  earthquake  effects  on  the  ionosphere  can  not  be detected. The detection of the great earthquake precursors by using the correlation technique is only effective if no moderate or more strong geomagnetic storms. Therefore, the application of the correlation techniques  for  detecting  the  great  earthquake  effect  on  the  ionosphere  needs  to  be  supported  with geomagnetic activity, geophysical and atmospheric data if it will be used to support  earthquake early warning system.
Keywords: Earthquake, Ionosphere, Correlation, Detection.

## ABSTRAK
Teknik korelasi telah digunakan untuk penelitian deteksi pengaruh aktivitas gempa bumi dari data ionosfer, tetapi penelitian tersebut masih terbatas pada beberapa kasus karena keterbatasan data ionosfer dan kejadian gempa bumi besar. Teknik korelasi belum diuji menggunakan data ionosfer yang lebih  luas  cakupan  spasialnya  dan  belum  menerapkan  nilai  ambang  batas  anomali  ionosfer.  Data ionosfer di atas lokasi terdekat dengan episenter gempa bumi diperoleh dari Global Ionosphere Maps (GIM).  Dengan  asumsi  gempa  bumi  besar  dengan  kekuatan ≧ 8  SR  dapat  menimbulkan  anomali  di ionosfer,  teknik  korelasi  dengan  penerapan  nilai  ambang  batas  anomali  ionosfer  telah  diuji  untuk deteksi  pengaruh gempa bumi  pada  ionosfer.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  mayoritas  besar gempa bumi besar tersebut dapat diketahui prekursornya, dan sebagian besar efek gempa bumi tidak dapat  dideteksi  dari  anomali  ionosfer.  Deteksi  prekursor  dan  efek  gempa  bumi  besar  pada  ionosfer hanya efektif jika sebelum atau sesudah gempa bumi tidak terjadi badai geomagnet moderat atau lebih kuat.  Oleh  karena  itu  penerapan  teknik  korelasi  untuk  deteksi  pengaruh  gempa  bumi  besar  pada ionosfer perlu didukung dengan data aktivitas geomagnet, data geofisika dan atmosfer lainnya jika akan digunakan untuk mendukung sistem peringatan dini gempa bumi besar.
Kata kunci: Gempa bumi, Ionosfer, Korelasi, Deteksi.

## 1  PENDAHULUAN
Pada  1969,  seismolog  dari The Union  Soviet  Socialist  Republic (USSR)  telah melaporkan adanya perubahan kecepatan seismik sebelum gempa bumi yang terjadi di dekat  Garm.  Diikuti  dengan  beberapa  laporan  ditemukannya  beberapa  perubahan seismik sebelum gempa bumi di daerah Amerika Serikat (Mjachkin et al. , 1975). Sejak itu pengujian perubahan seismik sebelum gempa bumi semakin intensif dilakukan sehingga telah dikembangkan teori dilatasi dari deformasi kerak bumi yang disebut retakan dan pembentukan patahan utama yang kemudian disebut dengan daerah persiapan gempa bumi  (Scholz et  al. ,  1973;  Mjachkin et  al. ,  1975).  Di  daerah  persiapan  gempa  yang luasnya  sebanding dengan besar gempa  bumi  dapat  terjadi  anomali-anomali  sebelum gempa yang disebut dengan prekursor gempa bumi. Prekursor gempa bumi telah diamati dari beberapa parameter seperti keluarnya gas radon yang berlebihan, peningkatan gas CO 2 ,  munculnya  beberapa  unsur-unsur  metal  seperti  Hg,  As  dan  Sb.  Aerosol  metal tersebut mudah terionisasi sehingga dapat menimbulkan anomali medan listrik di udara dekat  permukaan  bumi.  Anomali  medan  listrik  tersebut  dapat  menimbulkan  anomali variasi ionosfer di daerah persiapan gempa bumi (Pulinets dan Boyarchuk, 2004).
Gempa  bumi  yang  dapat  menimbulkan  kerusakan  bangunan  dan  korban  jiwa memiliki kekuatan di atas 6,0 SR yang dikelompokkan dalam gempa bumi kuat. Anomali kerapatan elektron lapisan F ionosfer beberapa hari sebelum gempa bumi di atas 6,0 SR telah dilaporkan (Pulinets et al. , 1994; Pulinets, 1998; Liu et al. , 2001). Liu et al. , (2002) telah  menganalisis  frekuensi  plasma  ionosfer  (atau  kerapatan  elektron)  hasil pengamatan  ionosonda  dan  ternyata  mendapatkan  bahwa  frekuensi  kritis  lapisan  F (foF2) secara signifikan berkurang beberapa hari sebelum gempa bumi untuk sebagian besar kasus gempa bumi yang lebih kuat atau sama dengan 6 SR yang terjadi di Taiwan antara 1994-1999.
Selain dari data ionosonda, prekursor gempa bumi juga diamati dari data Total Electron Content (TEC) yang diturunkan dari data GPS (Liu et al. , 2001; Liu et al. , 2002; Liu et al. , 2004). Liu et al. , (2004) telah menggunakan nilai median TEC selama 15 hari sebelum gempa bumi dan nilai kuartil atas dan bawah sebagai batas kondisi ionosfer normal. Jika nilai TEC berada di atas atau di bawah nilai kuartil tersebut maka Liu et al. , (2004) menyatakan ionosfer dalam kondisi anomali dengan tingkat kepercayaan 80-85 %.
Selain  itu  teknik  korelasi  telah  digunakan  untuk  mendeteksi  anomali  ionosfer lokal  yang  bersumber  dari  prekursor  gempa  bumi.  Pulinets  dan  Boyarchuk  (2004) menggunakan dua stasiun GPS untuk mendeteksi prekursor gempa bumi dari data TEC. Satu stasiun GPS yang terletak di dekat pusat gempa bumi yang terjadi di San Simeon, California pada 22 Desember 2003, digunakan sebagai sensor anomali ionosfer sebelum gempa bumi. Sementara stasiun GPS yang jauh dari episenter gempa bumi digunakan sebagai  kontrol  yang  ionosfernya  dianggap  tidak  terpengaruh  gempa  bumi.  Dengan konstruksi dua stasiun GPS tersebut jika terjadi anomali di stasiun sensor dan tidak terjadi  di  stasiun  kontrol  maka  nilai  korelasinya  akan  rendah.  Sebaliknya  jika  tidak terjadi  gangguan  di  salah  satu  stasiun  GPS  maka  nilai  korelasinya  tetap  tinggi.  Jika terjadi gangguan di dua stasiun GPS tersebut yang disebabkan oleh badai geomagnet maka  nilai  korelasi  variasi  TEC  antara  dua  lokasi  tersebut  juga  tetap  tinggi.  Tetap tingginya korelasi ionosfer di dua lokasi pada saat badai geomagnet disebabkan oleh sifat gangguan  ionosfer  yang  global  karena  kejadian  badai  geomagnet  yang  bersifat  global. Gwal et  al. , (2012) menggunakan dua ionosonda untuk pemunculan prekursor gempa bumi di Athens  pada 8  Januari  2006 dan  mendapatkan  bahwa  teknik korelasi silang variasi  diurnal  kerapatan  elektron  maksimum  (NmF2)  berhasil  mengidentifikasi prekursor gempa bumi dua hari sebelum kejadiannya.
Cara  lain  untuk  mendeteksi  anomali  ionosfer  sebelum  gempa  bumi  adalah
dengan autokerelasi yang sudah disinggung oleh Pulinets dan Boyarchuk (2004) tetapi belum dikaji lebih lanjut karena (Pulinets et al. , 2004; Gwal et al. , 2012) lebih fokus pada teknik korelasi silang daripada teknik autokerelasi. Jika teknik korelasi silang mungkin lebih  cocok  diterapkan  untuk  daerah  lintang  menengah,  yang  mungkin  tidak  sesuai untuk ionosfer di atas Indonesia, karena variabilias spasial ionosfer di Indonesia lebih besar  dibandingkan  dengan  daerah  lintang  menengah.  Oleh  karena  itu  teknik autokorelasi perlu diuji untuk wilayah Indonesia dan perlu dikembangkan agar dapat digunakan untuk mendeteksi pengaruh gempa bumi pada ionosfer.
Di samping mendeteksi prekursor gempa bumi di ionosfer, efek gempa bumi pada ionosfer pada saat gempa dan satu hari sampai dua hari sesudahnya juga telah dapat dideteksi  dari  data  TEC  ionosfer.  Dampak  gempa  bumi  terhadap  ionosfer  adalah terjadinya gangguan ionosfer 1 - 2 hari setelah gempa sebagaimana telah diteliti untuk kejadian gempa 8 Januari dan 5 Mei 2007 di India (Singh et al. , 2010).
Saat  ini  telah  tersedia  data  TEC  dari  jaringan  pengamatan  GPS  global  dalam bentuk peta TEC dari G lobal Ionosphere Maps (GIM) yang dapat diakses bebas dan real time .  Tetapi  data  TEC  dari  GIM  tersebut  belum  digunakan  untuk  pengujian  teknik korelasi untuk penentuan prekursor dan efek gempa bumi. Makalah ini memaparkan hasil  pengujian  teknik  korelasi  yang  telah  dikembangkan  untuk  deteksi  pengaruh aktivitas gempa bumi pada ionosfer dari GIM. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keberhasilan teknik korelasi dalam mendeteksi efek gempa bumi pada ionosfer baik  sebelum  gempa  (prekursor)  maupun  sesudahnya  (efek  gempa)  dan  rekomendasi pemanfaatannya.

## 2  DATA DAN METODOLOGI
Gempa  bumi  dengan  kekuatan  di  atas  6,0  SR  masih  dapat  dikelompokkan menjadi tiga kelas yaitu gempa bumi kuat (6,0 SR - 6,9 SR), gempa bumi mayor (7,0 SR - 7,9 SR) dan gempa bumi besar dengan ukuran lebih besar atau sama dengan 8,0 SR (Pulinets dan Boyarchuk, 2004). Penulis hanya menggunakan data ionosfer saat terjadi gempa bumi besar dengan alasan bahwa dalam pengujian teknik korelasi ini digunakan asumsi  bahwa  semua  gempa  bumi  besar  ( ≧ 8,0  SR)  berpengaruh  terhadap  lapisan ionosfer sehingga menimbulkan gangguan di ionosfer baik sebelum maupun sesudahnya. Maka  data  gempa  bumi ≧ 6  SR  tidak  semua  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena asumsi semua gempa bumi ≧ 6,0 SR berpengaruh pada ionosfer tidak sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya yang menyatakan hanya sebagian besar (bukan semuanya) gempa  bumi ≧ 6,0  SR  dapat  memunculkan  prekursor  di  ionosfer.  Alasan  lain  hanya digunakan data gempa bumi besar ( ≧ 8,0 SR) adalah bahwa gempa bumi besar tersebut secara  total  dapat  menimbulkan  kerusakan  yang  fatal  dan  korban  meninggal  sampai ratusan  ribu  yang  tergantung  pada  kepadatan  populasi  di  daerah  sekitar  episenter gempa bumi.
Gangguan ionosfer juga dapat disebabkan oleh badai geomagnet. Maka dari itu untuk  penentuan  penyebab  anomali  ionosfer yang disebabkan  oleh gempa bumi  atau badai  geomagnet,  selain  data  ionosfer  juga  diperlukan  data  indeks  Dst  untuk  gempa bumi  di  daerah  lintang  rendah  dan  ekuator,  dan  indeks  Ap  untuk  gempa  bumi  yang terjadi di lintang menengah dan tinggi. Data ionosfer yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  TEC  dari  peta  ionosfer  GIM  yang  bisa  diunduh  dari  ftp://ftp.unibe.ch/ aiub/CODE, yang beresolusi spasial 2,5º arah lintang dan 5º arah bujur, dan beresolusi temporal 2 jam. Peta TEC ini diturunkan dari data GPS yang tersebar di seluruh dunia baik  di  lintang  tinggi,  menengah,  rendah  maupun  ekuator.  Adapun  data  indeks  Kp diperoleh  dari  ftp://ftp.ngdc.noaa.gov  dan  indeks  Dst  diunduh  dari  http://wdc.kugi.
kyoto-u.ac.jp.
Data  gempa  bumi  besar  dapat  diambil  dari United  States  Geological  Services (USGS)  dan  ditampilkan  pada  Tabel  2-1.  Karena  data  TEC  tersedia  dan  bertepatan dengan gempa bumi besar terjadi mulai 2000 maka hanya data gempa bumi sejak 2000 yang ditampilkan, walaupun data TEC GIM telah tersedia sekitar 1996. Pada Tabel 2-1 tersebut kolom pertama adalah waktu kejadian gempa bumi, kolom kedua dan ketiga adalah lintang dan bujur episenter gempa bumi, kolom keempat adalah kekuatan gempa dalam SR dan kolom kelima adalah jumlah korban serta kolom terakhir adalah lokasi gempa. Ada 17 gempa bumi besar yang yang terjadi tetapi ada satu gempa bumi terjadi pada  waktu  yang  sama  dengan  episenter  yang  tidak  jauh  berbeda  sehingga  penulis menganggap kejadian gempa bumi 11 April 2012 sebagai satu kejadian gempa bumi.
Data  TEC  terdekat  dengan  episenter  gempa  bumi  telah  digunakan  untuk mendeteksi pengaruh aktivitas gempa bumi pada lapisan ionosfer. Data TEC tersebut dipilih 15 hari sebelum dan sesudah gempa bumi dan pada saat gempa terjadi sehingga terdapat 31 hari data TEC untuk setiap kejadian gempa bumi.
Tabel 2-1:  GEMPA BUMI BESAR ≧ 8 SR SEJAK 2000 (http:// earthquake. usgs. gov/ earthquakes/ eqarchives/year/mag8/magnitude8_1900_date.php, Akses 14 Juli 2014)
Waktu Gempa Lintang Bujur Lintang Magnetik Skala Richter Jumlah korban Lokasi 16/11/2000 -3,980 152,169  11,48 8,0 2 Papua New Guinea 23/06/2001 -16,264 -73,641  -5,48 8,4 75 Peru 25/09/2003 41,815 143,910  33,19 8,3 Hokkaido, Jepang 23/12/2004 -49,312 161,345  -54,26 8,1 Pulau Macquarie 26/12/2004 3,295 95,982 -7,00 9,1 227898  Sumatera Utara 28/03/2005 2,074 97,013 -8,00 8,6 1313 Sumatera Utara 03/05/2006 -20,187 -174,123  -21,70 8,0 Tonga 15/11/2006 46,592 153,226  38,75 8,3 Kepulauan Kuril 13/01/2007 04:23:21 46,243 154,524  38,55 8,1 Bagian Timur Kepulauan Kuril 01/04/2007 20:39:58 -8,466 157,043  -15,00 8,1 34 Kepulauan Solomon 15/08/2007 23:40:57 -13,386 -76,603  -3,03 8,0 650 Utara Pantai Tengah 12/09/2007 11:10:26 -4,438 101,367  -14,55 8,5 25 Sumatera Selatan 29/09/2009 17:48:10 -15,489 -172,095  -16,72 8,1 192 Kepulauan Samoa 27/02/2010 06:34:14 -35,846 -72,719  -25.47 8,8 577 Chile 11/03/2011 05:46:23 38,322 142,369  29,80 9,0 28050 Honshu, Jepang 11/04/2012 08:38:37 2,311 93,063 7,58 8,6 Sumatera Utara
11/04/2012 10:43:09 0,773 92,452 8.73 8,2 Sumatera Utara
Data TEC GIM memiliki resolusi waktu dua jam mulai pukul 00:00 sampai 22:00 UT. Rata-rata TEC dihitung pada jam tertentu selama 31 hari sehingga diperoleh variasi diurnal rata-rata bulanan TEC. Analisis korelasi dilakukan antara variasi diurnal TEC pada  hari  tertentu  untuk 31  hari dengan  variasi  diurnal  rata-rata bulanan TEC yang menghasilkan 31 koefisien korelasi. Dengan teknik korelasi antara variasi diurnal TEC pada hari  tertentu dengan  variasi diurnal  nilai  rata-rata  tiap  jam selama  sekitar satu bulan,  maka  anomali  variasi  diurnal  TEC  dapat  dideteksi.  Anomali  variasi  diurnal ionosfer  tersebut  dapat  disebabkan  oleh  anomali  medan  listrik  sebelum  gempa  bumi atau badai geomagnet. Anomali variasi diurnal TEC ionosfer dengan periode beberapa puluh  menit  sulit  dideteksi  karena  data  TEC  GIM  yang  digunakan  memiliki  resolusi setiap dua jam.
Perbandingan simpangan koefisien korelasi harian untuk 31 hari terhadap nilai rata-rata koefisien korelasi (skk) dibagi dengan deviasi standar koefisien korelasi (dskk) digunakan sebagai indikator anomali ionosfer. Nilai skk/dskk dijadikan dasar penentuan anomali  ionosfer  yang  dapat  dikelompokkan  menjadi  sepuluh  kategori  sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 2-2. Tabel tersebut dibuat berdasarkan kriteria pengaruh gempa bumi terhadap ionosfer seperti ditunjukkan pada Gambar 2-1.
Penulis menentukan adanya anomali ionosfer yang disebabkan oleh gempa bumi dan atau badai geomagnet didasarkan pada nilai skk/dskk yang kurang dari  -1. Jika memenuhi syarat  tersebut maka pada  hari  dengan  skk/dskk  <  -1 ditetapkan  sebagai kondisi ionosfer yang tidak normal (anomali ionosfer). Jika terjadi sebelum gempa bumi (H-)  maka  anomali  ionosfer  dikelompokkan  sebagai  prekursor  gempa  bumi  terdeteksi (PGT). Tetapi jika terjadi sesudah gempa bumi (H+) maka anomali ionosfer dikategorikan sebagai efek gempa bumi terdeteksi (EGT). Kriteria PGT maupun EGT harus memenuhi syarat  pada  saat  tersebut  tidak  terjadi  badai  geomagnet  moderat  yang  diindikasikan dengan indeks Dst yang kecil dari -50 nT untuk di daerah lintang rendah dan ekuator, dan berdasarkan indeks geomagnet Kp yang nilainya kurang dari 4 untuk gempa bumi yang terjadi di lintang tengah dan tinggi.

## Tabel 2-2: PENGELOMPOKKAN PENGARUH AKTIVITAS GEMPA BUMI DI IONOSFER DARI DATA TEC GIM
No. Kategori Keterangan 1. PGT Prekursor Gempa Bumi Terdeteksi 2. PGT/EMT Prekursor Gempa Bumi/Efek Badai Geomagnet Terdeteksi 3. PGLT Prekursor Gempa Bumi Lainnya Terdeteksi 4. PGTT/EMTT Prekursor Gempa Bumi/Efek Badai Geomagnet Tidak Terdeteksi 5. PGTT Prekursor Gempa Bumi Tidak Terdeteksi 6. EGT Efek Gempa Bumi Terdeteksi 7. EMT Efek Badai Geomagnet Terdeteksi 8. EGT/EMT Efek Gempa Bumi / Badai Geomagnet Terdeteksi 9. EGTT Efek Gempa Bumi Tidak Terdeteksi 10. EMTT Efek Badai Geomagnet Tidak Terdeteksi
Setelah pengelompokan pengaruh gempa bumi diperoleh, kemudian persentase tiap-tiap  kelompok  dihitung  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  teknik  korelasi dalam mendeteksi prekursor dan efek gempa bumi dari data TEC ionosfer
Gambar 2-1: Kriteria anomali ionosfer berdasarkan perbandingan simpangan koefisien korelasi dengan deviasi standar koefisien korelasi (skk/dskk), indeks Dst, Kp dan waktu kejadian anomali sebelum gempa bumi (H-), dan sesudah gempa bumi (H+)
Loewe  dan  Prolss  (1997)  telah  mengklasifikasikan  badai  geomagnet  menjadi  5 kelompok yaitu: lemah (-50 < Dst < -30), moderat (-100 < Dst < - 50), kuat (-200 < Dst < -100), severe (-350 < Dst < -200), dan besar atau super (Dst < -350). Pada makalah ini penulis  mengasumsikan  bahwa  badai  geomagnet  yang  dapat  menyebabkan  anomali variasi diurnal ionosfer sebagaimana diindikasikan dengan skk/dskk < -1 adalah dengan kekuatan < - 50 atau minimal badai geomagnet moderat.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian teknik korelasi untuk deteksi pengaruh gempa bumi besar yang terjadi sebagaimana  ditunjukkan  pada  Tabel  2-1  meliputi  kejadian  gempa  bumi  di  daerah ekuator, lintang menengah dan lintang tinggi. Hasil dari pengujian teknik korelasi secara rinci ditunjukkan untuk masing-masing kelompok daerah berdasarkan lintang tersebut pada  Gambar  3-1  (daerah  lintang  menengah)  dan  Gambar  3-2  (daerah  ekuator  dan lintang tinggi).
Pada kejadian gempa bumi di daerah lintang menengah yaitu gempa bumi Tonga (-21.74 LM) 3 Mei 2006 yang besarnya 8,0 SR, variasi TEC ionosfer diperlihatkan pada Gambar 3-1, yang meliputi variasi diurnal TEC GIM (a), koefisien korelasi antara variasi diurnal pada hari tertentu dengan rata-rata variasi diurnal TEC selama satu bulan (b) dan  perbandingan  simpangan  koefisien  korelasi  dengan  deviasi  standar  koefisien korelasi (skk/dskk) (c). Waktu gempa bumi ditandai dengan garis lurus arah vertikal di tengah gambar dan nilai ambang batas anomali ionosfer ditandai dengan garis horisontal pada skk/dskk = -1.
Adapun nilai koefisien korelasi pada saat terjadi anomali ionosfer sebelum dan sesudah  gempa  bumi  ditunjukkan  pada  Tabel  3-1.  Diperlihatkan  pada  tabel  tersebut bahwa anomali ionosfer berdasarkan nilai skk/dskk terjadi sepuluh hari sebelum dan satu hari setelah kejadian gempa bumi. Untuk anomali ini yang terjadi sebelum gempa bumi  dapat  dikelompokkan  dalam  prekursor  gempa  bumi  terdeteksi  (PGT)  karena memenuhi anomali terjadi sebelum gempa bumi dan tidak ada badai geomagnet (Dst -12 nT dan Kp < 3).
Untuk  anomali  satu  hari  setelah  gempa  bumi  terjadi  bersamaan  dengan gangguan  geomagnet  dengan  indeks  Kp  di  atas  5,  sehingga  pada  saat  tersebut  tidak diketahui apakah anomali ionosfer disebabkan oleh gempa bumi (EGT) atau oleh efek badai geomagnet (EMT) sehingga dikelompokkan dalam EGT/EMT sesuai dengan kriteria pada Tabel 2-2 dan ditunjukkan pada Gambar 2-1.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3-1: Variasi diurnal (a) koefisien korelasi (b) dan perbandingan simpangan koefisien korelasi dengan deviasi standard koefisien korelasi (c) di daerah lintang menengah

## Tabel 3-1:  PENGELOMPOKAN PENGARUH GEMPA BUMI TONGA 3 MEI 2006 BERDASARKAN TEKNIK KORELASI,  DENGAN  MEMPERTIMBANGKAN  INDEK  GANGGUAN  GEOMAGNET  DAN WAKTU KEJADIANNYA
Tanggal Koefisien korelasi Rata-rata korelasi dskk skk Skk/d skk Dst (nT) Kp Klasifikasi anomali 4 Mei 2006 (1 hari setelah gempa bumi) 0,8698 0,9806 0,0251  -0,0634  -2,5259  > - 50 >= 5 EGT/EMT 25 April 2006 (10 hari setelah gempa bumi) 0,9120 0,9806 0,0251  -0,0482  -1,9203  > -50 < 3 PGT
Dengan cara yang sama dapat diperoleh Gambar 3-2 yang menunjukkan variasi harian skk/dskk untuk kasus gempa bumi besar di daerah ekuator yaitu di Sumatera Selatan pada 12 September 2007 dan Gambar 3-3 untuk kasus gempa bumi yang terjadi di  lintang  tinggi  yaitu  pada  25  September  2003  di  Hokkaido,  Jepang.  Pada gambar-gambar tersebut juga ditampilkan data indeks Dst untuk pembanding sumber penyebab anomali ionosfer di ekuator dan data indeks Kp untuk pembanding sumber anomali ionosfer di lintang tinggi.
Dari  Gambar  3-2  (a)  ditemukan  adanya  anomali  ionosfer  berdasarkan  nilai skk/dskk < -1 yaitu 3 hari dan 12 hari sebelum gempa bumi di Sumatera Selatan. Pada saat terdeteksi anomali ionosfer tidak terjadi badai geomagnet karena nilai Dst > -30 (b). Untuk kasus gempa bumi di daerah ekuator ini telah digunakan indeks geomagnet Dst sebagai  indikasi  anomali  bersumber  dari  gempa  bumi  atau  badai  geomagnet. Dikarenakan  indeks  Dst  tidak  menunjukkan  adanya  badai  geomagnet  pada  saat terdeteksi  efek  gempa  bumi  di  ionosfer,  maka  anomali  beberapa  hari  sebelum  gempa bumi  dapat  dikelompokkan  dalam  prekursor  gempa  bumi  terdeteksi  (PGT).  Untuk anomali ionosfer setelah gempa bumi yang terjadi lebih dari tiga hari setelah gempa bumi (8 dan 13 hari setelah gempa bumi) tidak dapat dikelompokkan dalam efek gempa bumi terdeteksi  (EGT)  dan  tidak  dapat  juga  dikelompokkan  dalam  efek  badai  geomagnet terdeteksi  (EMT).  Berdasarkan  kreiteria  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  2-1, anomali  ionosfer  setelah  gempa  bumi  tersebut  termasuk  dalam  kelompok  prekursor gempa bumi lainnya (PGLT)
(b)
Gambar 3-2: Variasi  harian  skk/dskk  ionosfer  15  hari  sebelum,  saat  dan  15  hari  sesudahnya  pada kasus gempa bumi besar 12 September 2007 (a) dan indeks Dst yang bersesuaian (b)
Untuk kasus gempa bumi di daerah lintang tinggi yang terjadi pada 25 September 2003 di Hokkaido Jepang, nilai skk/dskk menembus nilai ambang batas beberapa hari sebelum gempa bumi tepatnya enam hari sebelum gempa dengan nilai skk/dskk < -3,4 (Gambar  3-3  (a)).  Sementara  itu  indeks  Kp  pada  saat  terjadi  anomali  ionosfer menujukkan ada badai geomagnet yang diindikasikan dengan Kp > 4 (Gambar 3-3 (b)). Dengan demikian anomali ionosfer yang diindikasikan dengan skk/dskk <  -1 tersebut dikelompokkan dalam prekursor gempa bumi terdeteksi atau disebabkan oleh efek badai geomagnet (PGT/EMT).
(a)
(b) Gambar 3-3: Grafik skk/dskk pada kasus gempa bumi besar 25 September 2003 (a) beserta indeks Kp pada waktu yang bersesuaian (b)
240 245 250 255 260 265 270 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 DOY (2007) D st ( n T ) 255 260 265 270 275 280 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 in de ks Kp
DOY (2003)
Dengan cara yang sama pengaruh gempa bumi yang terdeteksi, atau yang tidak terdeteksi (Tabel 2-2) dari data TEC ionosfer telah diidentifikasi dari semua gempa bumi pada Tabel 2-1. Pengelompokan persentase kejadiannya dapat dilihat pada Gambar 3-4. Dari  gambar  tersebut  diketahui  bahwa  prekursor  gempa  bumi  yang  terdeteksi  (PGT) menempati urutan pertama yaitu lebih dari 36 %. PGT adalah prekursor gempa bumi yang  terdeteksi  dari  nilai  skk/dskk  yang  bernilai  kurang  dari  -1  dan  terjadi  sebelum gempa bumi serta tidak ada badai geomagnet moderat. Pada urutan kedua persentase kejadian prekursor yang bersamaan dengan badai geomagnet (PGT/EMT) mencapai 27 %. Jika PGT dikumpulkan dengan tidak mempertimbangkan efek badai geomagnet (EMT) maka prekursor gempa bumi yang terdeteksi dengan teknik korelasi adalah sekitar 63 %. Tingkat kegagalan teknik korelasi dalam mendeteksi prekursor gempa bumi kurang dari 5 %. Teknik korelasi ini juga mendeteksi efek gempa bumi di ionosfer sampai 9 % yang merupakan  urutan  tertinggi  anomali  ionosfer  terdeteksi  setelah  gempa  bumi  dengan kondisi geomagnet tenang.

## Gambar 3-4: Pengelompokan  pengaruh  gempa  bumi  besar  (>=  8  SR)  terhadap  lapisan  ionosfer  yang dideteksi dengan teknik korelasi dari data TEC GIM
Gambar  3-4  tersebut  disusun  berdasarkan  semua  anomali  ionosfer  yang terdetekasi dari 17 gempa bumi besar pada Tabel 2-1. Padahal satu gempa bumi dapat menimbulkan lebih dari satu anomali ionosfer baik sebelum maupun sesudahnya. Jika dari  prekursor  yang  muncul  atau  efek  yang  muncul  dari  gempa  bumi  yang  dideteksi dengan teknik korelasi ini hanya dibatasi satu prekursor dan satu dampak terdeteksi walaupun  kenyataannya  ada  lebih  dari  satu  pengaruh  gempa  yang  terdeteksi,  maka dapat dibuat persentase keberhasilan deteksi pengaruh aktivitas gempa bumi di ionosfer seperti ditunjukkan pada Gambar 3-5 dan 3-6. Pada Gambar 3-5 ditunjukkan bahwa persentase kejadian prekursor gempa bumi  terdeteksi  sekitar 62  %,  prekursor gempa yang  bersamaan  dengan  badai  geomagnet  sebanyak  31  %  dan  prekursor  yang  tidak terdeteksi adalah sekitar 7 %.
Gambar 3-5: Persentase keberhasilan deteksi prekursor gempa bumi besar dengan teknik korelasi
Gambar 3-6: Tingkat keberhasilan deteksi efek gempa bumi besar di ionosfer dengan teknik korelasi
Penggunaan  teknik  korelasi  untuk  mendeteksi  efek  gempa  bumi  di  ionosfer setelah  terjadinya  gempa  bumi  hanya  memiliki  keberhasilan  sekitar  19%  seperti ditunjukkan pada Gambar 3-6. Sekitar 75 % efek gempa tidak dapat dimunculkan atau dideteksi dengan teknik korelasi berdasarkan data TEC GIM resolusi dua jam. Anomali ionosfer setelah gempa bumi yang bersamaan dengan badai geomagnet dapat dideteksi sebanyak  6%.  Ketidakberhasilan  teknik  korelasi  ini  bukan  disebabkan  oleh  tidak cocoknya metode tersebut untuk deteksi efek gempa bumi di ionosfer tetapi disebabkan oleh resolusi temporal data TEC yang digunakan. Efek gempa bumi berupa gelombang gravitasi  akustik  yang  periodenya  kurang  dari  satu  jam  tidak  muncul  di  data  TEC beresolusi dua jam tersebut.
Perbandingan  hasil  deteksi  anomali  ionosfer  terkait  prekursor  gempa  bumi dengan hasil penelitian sebelumnya ditunjukkan pada Tabel 3-2. Dari 16 gempa bumi ada  empat  anomali  ionosfer  dalam  anomali  yang  bersesuaian  waktunya  dengan  hasil penelitian lain sebelumnya yaitu hasil Hasbi et al (2011), Saradjian dan Akhoondzadeh (2011) dan Akhoondzdaeh (2012).

## Tabel 3-2:  KLASIFIKASI  ANOMALI  IONOSFER  SEBELUM  GEMPA  BUMI  MENGGUNAKAN  TEKNIK KORELASI DAN PERBANDINGANNYA DENGAN HASIL PENELITIAN SEBELUMNYA
Waktu Gempa Skala Richter Anomali ionosfer terdeteksi Hasil peneliti lain 16/11/2000  8,0 9 dan 11 hari sebelum gempa PGT/EMT Tidak ada laporan 23/06/2001  8,4 13 hari sebelum gempa PGT Tidak ada laporan 25/09/2003  8,3 6 hari sebelum gempa PGT/EMT 5 hari sebelum gempa PGT (Zakharenkova et al ., 2007) 23/12/2004  8,1 10 hari sebelum gempa PGT/EMT Tidak ada laporan 26/12/2004  9,1 5 hari sebelum gempa PGT 5-6 hari sebelum gempa (Hasbi et al ., 2011) 28/03/2005  8,6 8 dan 12 hari sebelum gempa PGT 4-6 hari sebelum gempa (Hasbi et al. 2011) 03/05/2006  8,0 10 hari sebelum gempa PGT 7, 2 dan 1 hari sebelum gempa PGT (Zhang et al., 2012) 15/11/2006  8,3 6 hari sebelum gempa PGT 5 hari sebelum gempa EMT (Afraimovich et al ., 2008) 13/01/2007 04:23:21 8,1 PGTT Tidak ada laporan 01/04/2007 20:39:58 8,1 8 hari sebelum gempa PGT/EMT Tidak ditemukan laporan 15/08/2007 23:40:57 8,0 7 hari sebelum gempa PGT Tidak ditemukan laporan 12/09/2007    8,5 3 hari sebelum gempa PGT Ada anomali 3 hari sebelum gempa tetapi tidak menentukan prekursor gempa (Hasbi et al ., 2011) 29/09/2009  8,1 5 hari sebelum gempa PGT 5 hari sebelum gempa PGT (Saradjian and Akhoondzadeh, 2011) 27/02/2010  8,8 4 hari sebelum gempa PGT Tidak Terdeteksi (Yao et al ., 2010) 11/03/2011  9,0 10 hari sebelum gempa PGT/EMT 10 hari sebelum gempa EMT (Akhoondzadeh, 2012) 11/04/2012 08:38:37 8,6 6 hari sebelum gempa PGT 11 dan 3 hari sebelum gempa (Guo et al ., 2015) 11/04/2012 10:43:09 8,2
Empat prekursor gempa bumi tersebut adalah untuk gempa bumi 26 Desember 2004, 12 September 2007, 29 September 2009, dan 11 Maret 2011. Dua diantaranya berkekuatan lebih dari 9 SR yaitu gempa bumi Aceh 26 Desember 2004 dan Tohoku 11 Maret 2011. Tetapi untuk gempa Tohoku ini ada perbedaan klasifikasi anomali ionosfer. Pada tulisan ini anomali ionosfer sepuluh hari sebelum gempa Tohoku 11 Maret 2011 dikelompokkan  dalam  PGT/EMT  atau  tidak  bisa  dipastikan  apakah  anomali  tersebut sebagai  prekursor  gempa  bumi  karena  bersamaan  dengan  waktu  terjadinya  badai geomagnet.  Sementara  Akhoondzadeh  (2012)  menetapkan  anomali  ionosfer  pada sepuluh hari sebelum gempa tersebut disebabkan oleh badai geomagnet.
Dari Tabel 3-2 juga diketahui ada enam anomali ionosfer yang ditemukan dengan teknik korelasi yang tidak dilaporkan oleh peneliti sebelumnya. Ini menunjukkan bahwa teknik korelasi dengan tambahan ambang batas mampu mendeketsi anomali ionosfer sebagai  tanda  prekursor  gempa  bumi  yang  tidak  dilaporkan  sebelumnya  oleh  peneliti lain.
Tabel  3-2  juga  menunjukkan  ada  lima  anomali  ionosfer  yang  berbeda  waktu terdeteksinya  dengan  hasil  waktu  anomali  oleh  peneliti  sebelumnya  menggunakan teknik yang berbeda yaitu dari hasil penelitian oleh Zakharenkova et al . (2007), Hasbi et al .  (2011),  Zhang et  al.  ( 2012),  dan  Astafyeva,  E.  I.,  (2008)  dan  Guo et  al .  (2015). Perbedaan  waktu  prekursor  gempa  bumi  antara  hasil  teknik  korelasi  dengan  teknik lainnya disebabkan oleh karena naik atau turunnya ionosfer dalam satu hari tidak selalu menghasilkan nilai korelasi yang lebih rendah sehingga dapat dideteksi adanya anomali ionosfer.  Turunnya  nilai  korelasi  pada  saat  adanya  prekursor  gempa  bumi  lebih disebabkan oleh adanya perubahan variasi diurnal ionosfer karena perubahan medan listrik  di  ionosfer.  Sebagai  contoh  pada  kasus  gempa  bumi  15  Nopember  2006  di Kepulauan  Kuril,  Afraimovich  dan  Astafyeva  (2008)  menetapkan  lima  hari  sebelum gempa terjadi anomali ionosfer berupa kenaikan nilai TEC yang disebabkan oleh badai geomagnet. Dengan teknik korelasi TEC pada saat terjadi badai geomagnet tidak turun secara  drastis.  Anomali  ionosfer  yang  terdeteksi  dengan  teknik  korelasi  terjadi  pada enam hari sebelum gempa bumi dengan nilai skk/dskk < -1.
Karena  anomali  ionosfer  dari  teknik  korelasi  terjadi  satu  hari  sebelum  badai geomagnet dan terjadi enam hari sebelum gempa bumi maka anomali tersebut termasuk dalam  kelompok  PGT.  Dengan  demikian  efek  badai  geomagnet  pada  variasi  diurnal ionosfer  tidak  selalu  menyebabkan  perubahan  yang  menjadikan  nilai  skk/dskk  <  -1. Dari Tabel 3-2 juga diketahui bahwa ada satu gempa bumi yang tidak dapat terdeteksi dengan teknik korelasi dengan batas ambang yaitu pada kasus gempa bumi 13 Januari 2007  di  bagian  timur  kepulauan  Kuril.  Pada  kejadian  ini  peneliti  lain  juga  tidak melaporkan  adanya  prekursor  gempa  bumi.  Untuk  gempa  bumi  27  Februari  2010  di Chili  penulis  menemukan  adanya  prekursor  gempa  bumi  terdeteksi  4  hari  sebelum gempa. Pada kejadian ini Yao et al . (2010) tidak menemukan adanya prekursor gempa bumi.

## 4  KESIMPULAN
Pengujian  teknik  korelasi  untuk  deteksi  prekursor  gempa  bumi  besar  pada lapisan ionosfer telah dilakukan menggunakan data TEC GIM. Teknik korelasi yang diuji adalah  autokorelasi  dengan  tambahan  batas  anomali  yang  penulis  tetapkan  dari perbandingan  nilai  simpangan  koefisien-koefisien  korelasi  terhadap  deviasi  standard koefisien korelasi dengan nilai kurang dari -1. Jika badai geomagnet diabaikan teknik korelasi  untuk  deteksi  prekursor  gempa  bumi  tersebut  memiliki  potensi  keberhasilan sekitar  93  %.  Tetapi  jika  efek  badai  geomagnet  dipertimbangkan  maka  tingkat
keberhasilannya hanya  sekitar 63  %.  Hanya sekitar 7  %  prekursor gempa bumi yang tidak  dapat  dimunculkan  dengan  teknik  korelasi.  Sementara  itu  tingkat  keberhasilan teknik korelasi untuk pemunculan efek gempa bumi di ionosfer hanya sekitar 19 % dan yang gagal dimunculkan sekitar 73 %. Dengan demikian teknik korelasi hanya memiliki peluang  keberhasilan  yang  tinggi  untuk  deteksi  prekursor  gempa  bumi  besar  selama tidak  terjadi  badai  geomagnet.  Untuk  deteksi  efek  gempa  bumi  besar,  teknik  korelasi berdasarkan data TEC GIM kurang berhasil. Oleh karena itu deteksi efek gempa bumi besar dari data TEC ionosfer memerlukan data TEC dengan resolusi waktu yang lebih tinggi secara temporal sehingga gejala gelombang gravitasi akustik yang menjalar sampai ketinggian ionosfer dapat dideteksi dengan lebih baik. Teknik korelasi dengan tambahan nilai ambang batas berpeluang dapat digunakan untuk mendukung sistem peringatan dini  gempa  bumi  besar  jika  dilengkapi  dengan  data  geomagnet  dan  atmosfer  lainnya untuk bahan pertimbangan penentuan klasifikasi anomali ionosfer termasuk Prekursor Gempa Bumi (PGT) atau karena Efek Badai Geomagnet (EMT).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Center  of  Orbit  Determination  in  Europe (CODE)  selaku  penyedia  data  TEC  dalam  bentuk Global  Ionospheric  Maps  (GIM) yang dapat diunduh dari ftp://ftp.unibe.ch/aiub/CODE/ dan kepada United States Geological Survey (USGS)  yang  telah  memberikan  data  kejadian  gempa  bumi  secara  real  time sehingga  penulis  dapat  mengunduh  data  kejadian  gempa  bumi  besar  dari  http:// earthquake.usgs.gov/earthquakes/eqarchives.

## DAFTAR RUJUKAN
Afraimovich E. L.; dan Astafyeva, E. I., 2008. TEC Anomalies—Local TEC Changes Prior to Earthquakes or TEC Response to Solar and Geomagnetic Activity Changes?, Earth Planets Space, 60, 961–966. Akhoondzadeh, M., 2012. Anomalous TEC Variations Associated with the Powerful Tohoku Earthquake of 11 March 2011, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 12, 1453–1462. Guo, J.; Li, W.; Liu, X.; Wang, J.; Chang, X.; Zhao, C., 2015. On TEC Anomalies as Precursor  Before MW8.6 Sumatera Earthquake and MW  6.7 Mexico Earthquake on April 11, 2012, Geoscience Journal, DOI 10.1007/s12303-015-0005-6, The Geological Society of Korea.
Gwal  A.K.;  Santosh,  J.;  Gopal,  P.;  Gujar,  Y.S.;  Raghuwanshi  S.;  and  Vijay  S.K.,  2012. Study  of Ionospheric Perturbations During Strong Seismic Activity by Correlation Technique using NmF2 Data , Research Journal of Recent Sciences , Vol. 1(1), 2-9. Hasbi, A. M.; Ali.; M. A. M.; and Misran, N., 2011. Ionospheric Variations Before Some Large Earthquakes Over Sumatera , Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 11, 597–611.
Liu, J. Y.; Chen, Y. I.; Chuo, Y. J.; dan Tsai, H. F., 2001. Variations of Ionospheric Total Content During the Chi-Chi Earthquake, Geophys. Res. Lett., 28, 1381-1386.
Liu, J. Y.; Chuo, Y. J.; Pulinets, S. A.; Tsai, H. F.; and Zeng, X., 2002. A Study on the TEC Erturbations Prior to  the Rei-Li, Chi-Chi and Chia-Yi earthquakes, in Seismo-Electromagnetics Lithosphere- Atmosphere-Ionosphere Coupling, Eds. Hayakawa M and Molchanov OA, TERRAPUB, Tokyo, 297-301.
Liu,  J.  Y.;  Chuo,  Y.  J.;  Shan, S.  J.;  Tsai,  Y.  B.;  Pulinets,  S.  A.;  and  Yu, S.  B., 2004. Pre-earthquake Ionospheric Anomalies Monitored by GPS TEC , An. Geophys., 22, 1585-1593. Mjachkin, V.; Brace, W.; Sobolev, G.; and Dietrich, J., 1975. Two Models of Earthquake Forerunners , Pageoph ., 113, 169-181.
Pulinets, S. A.; Legen’ka, A. D.; and Alekseev, V. A., 1994. Pre-earthquakes Effects and their Possible Mechanisms, in: Dusty and Dirty Plasmas, Noise and Chaos in Space and in the Laboratory, Plenum Publishing, New York, 545-557.
Pulinets, S. A.; Khegai, V. V.; Boyarchuk, K. A.; and Lomonosov, A. M., 1998. Atmospheric Electric Field as a Source of Ionospheric Variability, Physics-Uspekhi, 41, 515-522. Pulinets, S. A.; and Boyarchuk, K., 2004. Ionospheric Precursors of Earthquakes , Springer, Berlin. Pulinets, S. A., Gaivoronska, T. B., Contreras, A. L., Ciraolo, L., 2004. Correlation Analysis Technique Revealing Ionospheric Precursors of Earthquake , Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 4, 697-702. Saradjian, M. R.; and Akhoondzadeh, M., 2011. Prediction of the Date, Magnitude and Affected Area of Impending Strong Earthquakes using Integration of Multi Precursors Earthquake Parameters, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 11, 1109–1119.
Scholz, C. H., Sykes, L. R., dan Aggarwal, Y. P., 1973. Earthquake Prediction: A Physical Basis, Science, 181, 803-809.
Singh, V.; Chauhan, V.; Singh, O. P.; Singh, B., 2010. Ionospheric Effect of Earthquakes as Determined from Ground Based TEC Measurement  and Satellite Data , Indian Journal of Radio and Space Physics, Vol. 39, no. 2.
Yao, Y. B.; Chen, P.; Zhang, S.; Chen, J. J.; Yan, F.; and Peng, W. F., 2012. Analysis of Pre-earthquake Ionospheric Anomalies before the Global M = 7.0+ Earthquakes in 2010, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 12, 575–585.
Zakharenkova,  I.  E.;  Shagimuratov,  I.  I.;  Krankowski,  A.;  and  Lagovsky,  A.  F.,  2007. Precursory Phenomena  Observed  in  the  Total  Electron  Content  Measuremenrs  before  Great  Hokkaido Earthquake of September 25, 2003 (M = 8.3), Studia Gepphysica Et Geodaetica, Volume 51, Issue 2, 267-278.
Zhang, X.;  Ouyang, X.;  Liu, J.;  and  Shen, X.,  2012. The  Perturbation  Characteristics  in  Plasma Parameters in Ionosphere before Strong Earthquakes, EGU General Assembly 2012, held 22-27 April, 2012 in Vienna, Austria., 1467.