Desain Konfigurasi Jaring GPS Untuk Pemantauan Deformasi Sesar Sermo ................................................................... (Yulaikhah et al)

## DESAIN KONFIGURASI JARING GPS UNTUK PEMANTAUAN DEFORMASI SESAR SERMO

## (GPS Network Configuration Design for Deformation Monitoring of Sermo Fault)
Yulaikhah 1,3 , Subagyo Pramumijoyo 2 , Nurrohmat Widjajanti 3 , Purnama Budi Santosa 3 1 Ilmu Teknik Geomatika Departemen Teknik Geodesi FT UGM, Indonesia
2 Departemen Teknik Geologi Fakultas Teknik UGM, Indonesia
3 Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik UGM, Indonesia Jl. Grafika No. 2 Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia 55281
E-mail: yulaikhah@ugm.ac.id
Diterima: 18 November 2020; Direvisi: 23 November 2020; Disetujui untuk Dipublikasikan: 28 Januari 2021

## ABSTRAK
Jaring pemantauan deformasi Sesar Sermo telah dibangun menyebar sepanjang jalur sesar sebanyak 15 titik. Namun demikian,  pada saat pengukuran lapangan dengan menggunakan  GPS secara simultan  masih terdapat kendala dalam hal ketersediaan alat GPS. Penyediaan alat dalam jumlah banyak tidak mudah untuk dilakukan  serta  membutuhkan  biaya  yang  besar.  Oleh  karena  itu  diperlukan  pembuatan  desain  jaring pemantauan  deformasi  yang  efisien  namun  tetap  sensitif  terhadap  deformasi  yang  terjadi.  Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk untuk mendesain konfigurasi jaring pemantauan deformasi Sesar Sermo yang optimum berdasarkan kriteria sensitivitas jaringan. Desain jaringan dilakukan terhadap dua jaring yang berbeda, yaitu jaring GPS makro yang terdiri atas 5 titik, dan jaring GPS makro dan mikro yang terdiri atas 15 titik. Jaring didesain untuk dapat mendeteksi pergeseran sebesar 5 mm dan 10 mm. Selanjutnya analisis sensitivitas jaring dilakukan dengan uji pergeseran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jaring  GPS  makro  (terdiri  10 baseline )  belum  cukup  sensitif  untuk  mendeteksi  pergeseran  sebesar  5  mm. Namun  untuk  mendeteksi  deformasi  10  mm,  cukup  digunakan  4 baseline dengan  kontribusi  yang  paling signifikan terhadap sensitivitas jaring. Demikian juga jaring GPS makro dan mikro belum cukup sensitif untuk mendeteksi pergeseran 5  mm pada satu sisi blok  sesar.  Untuk bisa mendeteksi pergeseran 10 mm cukup dengan  26 baseline .  Dengan  demikian  pengukuran  tidak  perlu  dilakukan  secara  simultan  di  semua  titik. Pengukuran dapat didesain dalam beberapa sesi sehingga jumlah alat GPS yang diperlukan dapat dikurangi dan biaya dapat direduksi.
Kata kunci : Optimasi jaring, GPS, Sesar Sermo, baseline, deformasi

## ABSTRACT
Sermo  Fault  deformation  monitoring  networks  have  been  established  along  the  faults  consists  of  15- monitoring points. There are obstacles during the simultaneous measurement with GPS, such as the lack of availability of GPS devices as well as the high cost needed for this purpose. Therefore it is necessary to design an efficient deformation monitoring network but remain sensitive to the deformation. This study aims to design the optimum configuration of the Sermo Fault deformation monitoring network based on network sensitivity criteria. The network design is carried out on two different networks, the macro GPS network consisting of five points, and the combined macro and micro GPS network consists of 15 points. The network has designed to  detect  shifts  of  5  to  10  mm.  Sensitivity  analysis  has  conducted  by  applying  a  displacement  test  to  the resulted  configuration.  The  results  show  that  the  macro  GPS  network  (consisting  of  10  baselines)  is  not sensitive  enough  to  detect  a  5  mm  displacement.  However,  to  detects  a  10  mm  deformation,  only  four baselines with the most significant contribution to network sensitivity had used.  Likewise, macro and micro GPS networks are not sensitive enough to detect displacement of 5 mm on one side of the fault block. The configuration of 26 baselines is good enough to detect a 10 mm displacement. Therefore, it is suggested that there is no need to carry out simultaneous measurements at all points. Measurements can be designed in several sessions so that the number of GPS devices and costs can be reduced.
Keywords : network optimization, GPS, Sermo Fault, baseline, deformation

## PENDAHULUAN
Struktur geologi di sekitar Waduk Sermo, Kulon Progo, DI. Yogyakarta menunjukkan adanya  sesar utama dengan arah NW-SE melewati Kali Ngrancah
dan  genangan  waduk  (Departemen  Pekerjaan Umum, 1996; Widagdo, Paramumijono, Harijoko, & Setiawan, 2016). Sesar ini merupakan sesar strike- slip (Widagdo,  2020).  Di  daerah  yang  lembab
seperti di dekat area genangan waduk, sesar bisa tertutup  oleh  sedimen  tebal  di  atasnya  sehingga ekspresi  sesar  di  permukaan  lemah  dan kemungkinan tidak terdeteksi (Marliyani, Arrowsmith, & Whipple, 2016).  Keberadaan sesar ini (untuk selanjutnya disebut dengan Sesar Sermo) bisa berpotensi menyebabkan terjadinya deformasi pada  tubuh  Bendungan  Sermo.  Untuk  keperluan pemantauan  deformasi  Sesar  Sermo,  telah dibangun jaring pemantauan sebanyak 15 titik dan terdistribusi  menyebar  sepanjang  sesar.  Survei pemantauan  deformasi  sesar  telah  dilakukan dengan pengamatan GPS secara simultan pada 15 titik  kontrol  tersebut  (Waljiyanto,  Nugroho, Yulaikhah,  &  Cahyono,  2016).  Pengamatan  telah dilakukan pada tiga kala yaitu tahun 2016, 2017 dan 2018  (Yulaikhah  &  Santosa,  2017;  Yulaikhah, Waljiyanto, & Santosa, 2018). Teknologi GPS sering digunakan dalam pemantauan deformasi, baik yang bersifat  lokal  maupun  regional,  diantaranya  pada pemantauan deformasi Pulau Sangihe (Ulinnuha et al., 2019) dan Sesar Opak (Widjajanti et al., 2020). Namun  demikian,  karena  pengamatan  dilakukan secara simultan maka terdapat kendala yaitu dalam hal  penyediaan  alat  GPS.  Tidak  mudah  untuk menyediakan alat dalam jumlah banyak dan dalam waktu  yang  bersamaan,  sehingga  biaya  yang dibutuhkanpun  menjadi  besar.  Oleh  karena  itu, pengamatan  berikutnya  perlu  didesain  agar  lebih efisien namun tetap memenuhi kriteria presisi dan sensitif terhadap pergerakan yang terjadi.
Secara  umum  jaring  geodesi  perlu  didesain agar  memenuhi  kriteria  akurasi,  kehandalan,  dan biaya rendah (Grafarend dan Sanso, 1985; Kuang, 1996; Wu, Tang, dan Chen, 2003). Namun, khusus untuk  jaring  pemantauan  deformasi,  harus memenuhi satu kriteria lagi, yaitu sensitif terhadap deformasi yang terjadi (Benzao & Shaorong, 1995; Even-Tzur, 2002). Akurasi menggambarkan kualitas jaring  terkait  dengan  kesalahan  acak.  Kehandalan menunjukkan kemampuan jaring dalam mendeteksi kesalahan besar.
Dalam  desain  jaring  untuk  pemantauan pergerakan  sesar  perlu  mempertimbangkan beberapa  parameter,  salah  satunya  adalah geometri patahan. Data dan informasi geologi yang ada perlu dilibatkan untuk mendapatkan jaring yang sensitif. Oleh karena itu Halicioglu & Ozener (2008), mengintegrasikan  antara  geoscience  dan  geodesi dalam  studi  pemantauan  deformasi  di  area  sesar aktif  Tuzla  (Izmir,  Turki).  Dalam  membuat  desain jaring  geodetik,  kondisi  geologi  daerah  penelitian dikaji secara mendalam. Selanjutnya,  model  sesar satu  dimensi  dengan  dua  parameter  standard strike-slip digunakan dalam desain jaring tersebut. Even-Tzur  (2002)  telah  mengembangkan desain  optimasi  jaring  pemantauan  deformasi melalui analisis sensitivitas jaring untuk mendapatkan  jaring  GPS  yang  optimum.  Pada penelitian  Even-Tzur  (2002),  desain  konfigurasi
jaring GPS (optimasi jaring) dikembangkan dengan melibatkan  parameter-parameter  geologi,  seperti kecepatan  deformasi  yang  dapat  diketahui  dari penelitian sebelumnya dan model deformasi (terkait dengan  tipe  sesar).  Dengan  desain  tersebut  tidak semua baseline harus  dilakukan  pengamatan sehingga  biaya  survei  dapat  ditekan.  Oleh  karena itu,  rumusan  permasalahan  dalam  penelitian  ini adalah  bagaimana  mengetahui  sensitivitas  jaring dalam  mendeteksi  deformasi  yang  terjadi  apabila terdapat  pengurangan  jumlah baseline yang diamati.  Penelitian  ini  bermaksud  mendesain konfigurasi jaring GPS untuk pemantauan deformasi Sesar  Sermo  berdasarkan  kriteria  sensitivitas. Desain  optimasi  jaring dilakukan dengan mengadopsi  algoritma  yang  dikembangkan  oleh Even-Tzur  (2002).  Selanjutnya  konfigurasi  jaring hasil desain diimplementasikan untuk mengevaluasi sensitivitas jaring melalui uji pergeseran.

## METODE
Jaring  pemantauan  deformasi  Sesar  Sermo dibangun  pada  tahun  2015.  Pada  awalnya  hanya terdiri  atas  5  titik  yang  terdistribusi  di  sekeliling Waduk  Sermo  namun  berjarak  agak  jauh  dari waduk. 5 titik tersebut disebut dengan jaring makro, yang  terdiri  atas  titik  MAK1  sampai  MAK5. Selanjutnya jaring dikembangkan dengan menambahkan 9 titik di sepanjang sesar dan diberi nama  MI17  sampai  MI25.  Titik  BMS2  merupakan Titik  Dasar  Teknik  (TDT)  yang  sudah  ada  dan dijadikan  sebagai  bagian  jaring  pemantauan.  10 titik tersebut disebut dengan jaring mikro. Distribusi jaring  makro  dan  mikro  digambarkan  melalui Gambar  1 .  Notasi  MAK#  dan  MI#  berturut-turut menunjukkan titik pada jaring makro dan mikro.
Sumber: Yulaikhah, Pramumijoyo, & Widjajanti, (2019) Gambar 1 . Distribusi  jaring  pemantauan  deformasi Sesar Sermo.

## Desain Optimasi Jaring Pemantauan Deformasi
Even-Tzur  (2002)  telah  mengembangkan desain  optimasi  jaring  pemantauan  deformasi menggunakan kriteria sensitivitas untuk
Desain Konfigurasi Jaring GPS Untuk Pemantauan Deformasi Sesar Sermo ................................................................... (Yulaikhah et al)
mendapatkan  jaring  GPS  yang  optimum.  Desain optimasi  jaring  GPS  dilakukan  dengan  melibatkan data  deformasi  yang  telah  diketahui  sebelumnya dan parameter-parameter geologi, seperti kecepatan  deformasi  yang  sudah  diketahui  dan model deformasi yang terkait dengan tipe sesar.
Dalam  analisis  deformasi,  diperlukan  data minimal  dua  kala,  yaitu  estimasi  koordinat  kala  1 ( 𝑥̂ 1 )  dan  kala  2  ( 𝑥̂ 2 ),  beserta  matriks  kofaktor masing-masing kala ( 𝑄 𝑥̂1 ) dan ( 𝑄 𝑥̂2 ). Data dua kala tersebut  digunakan  untuk  menentukan  kecepatan deformasi Vx dengan Persamaan 1 :
𝑉 𝑥 = (𝑥 ̂2−𝑥̂1)  𝑡 .....................................................  (1)
Dalam  hal  ini  t  adalah  selang  waktu  antara  dua kala.  Selanjutnya  Even-Tzur  (2002)  menggunakan parameter tingkat ketidaksimetrisan distribusi F (  ) untuk  mengetahui  tingkat  sensitivitas  jaring  GPS. Adapun parameter  diperoleh dengan Persamaan 2 :
 = 𝑉𝑥 𝑇 𝑄𝑣𝑥+ 𝑉𝑥  𝑜 2 .................................................. (2)
𝑄 𝑉𝑥 adalah matriks kofaktor kecepatan deformasi, pada kasus dimana pengukuran dua kala tersebut identik maka
𝑄 𝑉𝑥
dinyatakan dengan
Persamaan 3 :
𝑄 𝑉𝑥 = 2𝑄𝑥̂ (  𝑡)2 = 2(𝑁)+ (  𝑡)2 ........................................... (3)
Pseudoinvers 𝑄 𝑉𝑥 dinyatakan  dengan Persamaan 4 :
𝑄 𝑣𝑥 + = ( 2(𝑁)+ (  𝑡)2 ) + =  𝑡2 2 𝑁 =  𝑡2 2 (𝐴 𝑇 𝑃𝐴) ............... (4)
Substitusi Persamaan  4 ke Persamaan  2 menghasilkan Persamaan 5 :
 = ∆𝑡2 2 𝜎𝑜 2 ( 𝑉 𝑥 𝑇 𝑁 𝑉 𝑥 ) = ∆𝑡2 2 𝜎𝑜 2 ( 𝑉 𝑥 𝑇 𝐴 𝑇 𝑃𝐴 𝑉 𝑥 ) .............. (5)
Pada  prinsipnya  desain  jaring  pemantauan deformasi dilakukan untuk mendapatkan konfigurasi  jaring  yang  sensitif  terhadap  nilai besaran deformasi tertentu. Dengan menambahkan vektor baseline GPS,  maka  dapat  meningkatkan sensitivitas  jaring  yang  ditunjukkan  dengan peningkatan  nilai  .  Optimasi  dilakukan  dengan mengidentifikasi  vektor baseline yang  mampu memberikan kontribusi terbesar terhadap peningkatan nilai  .
Analisis  sensitivitas  jaring  GPS  dilakukan dengan membandingkan nilai batas  o. Nilai batas tersebut  dapat  diperoleh  dari  tabel  dengan menggunakan  variabel  1-  ,  tingkat  signifikansi  dan  derajat  kebebasan  (Baarda,  1968).  Jika  nilai  <  o maka perlu ditambahkan baseline baru untuk meningkatkan  nilai  .  Penambahan baseline dilakukan  berulang  sampai  mencapai  nilai  >  o. Apabila p dan a adalah bobot dan matriks koefisien
baseline baru yang akan ditambahkan ( Persamaan 6) .
𝑁 ̅ = (𝐴 𝑇 𝑎 𝑇 ) ( 𝑃 𝑝 ) ( 𝐴 𝑎 ) 𝑁 ̅ = 𝐴 𝑇 𝑃𝐴 + 𝑎 𝑇 𝑝 𝑎 = 𝑁 + ∆𝑁 ………… .....(6)
Dengan  demikian  nilai  setelah  ditambahkan baseline baru  sebagaimana Persamaan  7 dan Persamaan 8 :
 ̅ = ∆t2 2 σo 2 ( V x T N ̅ V x ) = ∆t2 2 σo 2 ( V x T (N + ∆N) V x )  ̅ = ∆t2 2 σo 2 ( V x T N V x ) + ∆t2 2 σo 2 ( V x T ∆N V x ) ................... (7)
 ̅ =  + ∆ 
∆  = ∆t2 2 σo 2 ( V x T ∆N V x ) = ∆t2 2 σo 2 ( V x T a T p a V x ) .......... (8)
Dapat  dikatakan  bahwa  nilai  ∆  merupakan kontribusi  setiap baseline terhadap  sensitivitas jaring.  O leh  karena  itu  perhitungan  nilai  ∆  dilakukan untuk setiap vektor baseline . Selanjutnya dipilih  vektor baseline dengan  nilai  ∆  besar.  Jika jumlah akumulasi ∆  dari beberapa baseline (  i ) telah mencapai  o atau lebih, maka dapat dikatakan bahwa  jaring  tersebut  sensitif  terhadap  deformasi yang  terjadi  dengan  kecepatan  tertentu.  Pada penelitian  ini,  desain  optimasi  jaring  dilakukan terhadap dua jaring yang berbeda. Jaring pertama yaitu  jaring  makro  yang  terdiri  atas  lima  titik  dan jaring kedua menyertakan semua titik pantau yang terdiri atas 15 titik pantau.

## Desain Jaring Makro
Langkah  pertama  yaitu  menyusun  matriks  A dan  P  untuk  setiap baseline .  Matriks  A  disusun untuk  masing-masing baseline dengan  asumsi bahwa  1  titik  diantara  5  titik  pada  jaring  makro sebagai  titik  referensi.  Dalam  hal  ini  titik  MAK2 sebagai titik referensi. Matriks P diperoleh dengan menghitung  varian  masing-masing  komponen baseline berdasarkan  nilai  varian  koordinat  yang diperoleh  dari  hasil  pengukuran  pada  tahun  2016 dengan  konsep  perambatan  kesalahan  (Ghilani, 2010;  Ogundare,  2016).  Baik  pada  jaring  makro maupun  jaring  keseluruhan,  sebagian  besar komponen baselin e  memiliki  ketelitian  yang ditunjukkan  dengan  nilai  simpangan  baku  kurang dari 10 mm, hanya pada baseline yang terikat pada titik MI25 simpangan bakunya mencapai 23 mm, hal ini disebabkan karena titik MI25 memiliki ketelitian yang kurang baik.
Selanjutnya kontribusi masing-masing baseline terhadap  sensitivitas  jaring  dihitung  dengan Persamaan  8 .  Desain  perhitungan  sensitivitas dilakukan dengan 4 skema, dengan nilai kecepatan deformasi yang berbeda yaitu sebesar 5 mm dan 10 mm,  dan  dengan  2  macam  matriks  bobot  P  yaitu berkorelasi  dengan  asumsi  korelasi  sebesar  7% (Even-Tzur,  2002)  dan  tidak  berkorelasi.  Dengan
demikian matriks kecepatan deformasi merupakan matriks kolom yang terdiri atas 8 baris dengan nilai setiap elemennya adalah 5 untuk 2 skema pertama dan 10 untuk 2 skema yang kedua. Skema analisis yang dilakukan seperti pada Tabel 1 . Semua baseline disusun  berdasarkan  nilai  dan  diurutkan  dari  yang  terbesar.  Susunan  ini digunakan  untuk  menentukan baseline mana  saja yang  digunakan. Baseline yang  memberikan kontribusi  besar  terhadap  sensitivitas  jaring  yaitu baseline yang memberikan peningkatan yang besar terhadap nilai  ̅ atau dengan kata lain yang memiliki nilai  besar.  Oleh  karena  itu, baseline yang memberikan  kontribusi  besar  dipilih  sehingga diperoleh  i >  o . Nilai batas  o ditentukan dengan melihat  pada  tabel  dengan  argumen  1-  =  0,8, tingkat signifikansi  = 0,05 dan derajat kebebasan r = 4. Dengan argumen tersebut diperoleh nilai  o =  (  , 1-  , r,  ) =  (0,05, 0,8, 4,  ) = 12,5.
Tabel 1.
Skema analisis sensitivitas jaring makro.
Skema Kecepatan Pergeseran (mm) Matriks Bobot P 1 5 Berkorelasi 2 5 Tidak berkorelasi 3 10 Berkorelasi 4 10 Tidak berkorelasi

## Desain Jaring Makro Dan Mikro
Prosedur yang dilakukan tidak berbeda dengan jaring makro. Hanya saja pada jaring ini jumlah titik pantau  yang  terlibat  dalam  analisis  lebih  banyak yaitu sejumlah 15 titik, yang meliputi 5 titik jaring makro dan 10 titik jaring mikro. Analisis sensitivitas dilakukan dengan mengasumsikan bahwa satu sisi blok  bergerak  relatif  terhadap  blok  lainnya, sehingga titik-titik pantau di sebelah barat yaitu titik MI22,  MI23,  MI24,  MI18,  MAK1,  dan  MAK5 diasumsikan sebagai titik (blok) yang stabil. Desain jaring  dibuat  dalam  dua  skema,  yaitu  dengan asumsi  kecepatan  pergeseran  sebesar  5  dan  10 mm. Nilai batas  o ditentukan dengan melihat pada tabel  dengan  argumen  1-  =  0,8,  tingkat signifikansi  = 0,05 dan derajat kebebasan r = 26. Dengan menggunakan argumen tersebut diperoleh nilai  o =  (  , 1-  , r,  ) =  (0,05, 0,8, 26,  ) = 23,5.
Berdasarkan  hasil  analisis  sensitivitas  jaring seperti  yang  diuraikan  sebelumnya  diperoleh konfigurasi jaring GPS dengan baseline yang sudah terpilih. Konfigurasi jaring tersebut diimplementasikan  dengan  memberikan  simulasi pergeseran  pada  titik  tertentu.  Berbagai  variasi pergeseran  disimulasikan  pada  titik  pantau  yang memiliki  kontribusi  maksimal  dan  minimal. Selanjutnya  uji  pergeseran  dilakukan  dengan  uji statistic.  Nilai  uji  statistik  dihitung  dengan Persamaan 9 .
H o : 𝑽 𝒙 = 𝟎 H a : 𝑽 𝒙 ≠ 𝟎
𝒕 = 𝑽𝒙𝑻𝑸𝒗𝒙 +𝑽𝒙 𝒓  𝒐 𝟐 ~ 𝑭 𝒓,  .......................................... (9)
Dalam hal ini r adalah derajat kebebasan,  𝒐 𝟐 adalah varian apriori, Vx adalah kecepatan pergeseran dan 𝑸 𝒗𝒙 + adalah pseudoinvers dari  matriks  kofaktor kecepatan yang bisa diperoleh dengan Persamaan 4 .  Jika  t  𝑭 𝒓,  maka  Ho  ditolak.  Hal  ini mengindikasikan bahwa adanya pergeseran jaring, paling tidak terdapat satu titik terdeteksi mengalami pergeseran secara signifikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Desain Optimasi Jaring Pemantauan Deformasi
Untuk  jaring  makro,  analisis  sensitivitas dilakukan dengan membuat  4 skema seperti pada Tabel  1 .  Hasil  perhitungan  kontribusi  setiap baseline yang  ditunjukkan  dengan  nilai  pada skema 1 dan skema 2 dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Sepuluh baseline  dengan  kontribusinya terhadap  sensitivitas  jaring  (kecepatan pergeseran 5 mm). Skema 1 Skema 2 Baseline    
MAK2  MAK3  1,4975  1,4975  1,6038  1,6038 MAK2  MAK4  1,2271  2,7246  1,3172  2,9210 MAK1  MAK2  1,0531  3,7777  1,1292  4,0502 MAK2  MAK5  0,8298  4,6075  0,8906  4,9407 MAK1  MAK3  0,0000  4,6075  0,0000  4,9407 MAK1  MAK4  0,0000  4,6075  0,0000  4,9407 MAK1  MAK5  0,0000  4,6075  0,0000  4,9407
MAK3  MAK4  0,0000  4,6075  0,0000  4,9407 MAK3  MAK5  0,0000  4,6075  0,0000  4,9407 MAK4  MAK5  0,0000  4,6075  0,0000  4,9407
Meskipun  Maisyaroh  (2019) mengatakan bahwa  bobot  berpengaruh  terhadap  sensitivitas jaring,  namun  berdasarkan Tabel  2 dapat  dilihat bahwa penggunaan korelasi 0,7 pada matriks bobot hanya  meningkatkan  sedikit  nilai  dan  tidak berpengaruh  terhadap  jumlah baseline yang dihasilkan. Dengan kata lain, korelasi pada matriks bobot  tidak  berpengaruh  terhadap  konfigurasi jaring  yang  dihasilkan  pada  jaring  makro  ini. Korelasi  juga  tidak  berpengaruh  terhadap sensitivitas  jaring  (Yulaikhah  &  Santosa,  2018). Kedua  skema  ini  menggunakan  kecepatan pergeseran sebesar  5 mm menghasilkan nilai  kurang dari 5. Nilai ini jauh lebih kecil dibandingkan dengan standar  o = 12,5. Dengan demikian dapat dikatakan  bahwa  jaring  GPS  makro  dengan melibatkan  semua  (10) baseline tidak  sensitif terhadap  pergeseran  5  mm.  Hal  ini  kemungkinan dipengaruhi oleh ketelitian komponen baseline yang dalam skema ini berkisar 3 mm sampai 6 mm.
Desain Konfigurasi Jaring GPS Untuk Pemantauan Deformasi Sesar Sermo ................................................................... (Yulaikhah et al)
Pengaruh ketelitian komponen baseline terlihat lebih jelas pada desain jaring gabungan makro dan mikro  yang  dijelaskan  berikutnya.  Terlihat  pula pada baseline kelima  sampai  kesepuluh  memiliki nilai  =  0.  Hal  ini  sangat  menarik,  mengingat keenam baseline tersebut  menghubungkan  antar dua titik pantau dan tidak terikat langsung dengan titik  referensi,  dalam  hal  ini  titik  2  diasumsikan sebagai titik referensi (Yulaikhah & Santosa, 2018). Baseline yang  menghubungkan  antara  dua  titik pantau  tidak  berkontribusi  terhadap  sensitivitas jaring disebabkan  karena  asumsi yang  digunakan, yaitu  pergeseran  diasumsikan  sama  besar  untuk semua  titik  sehingga  seolah-olah  titik-titik  pantau bergerak dengan besar dan arah yang sama dalam satu blok. Informasi awal yang lebih detil, misalnya prediksi  pergeseran  tiap  titik,  sangat  penting  dan diperlukan  untuk  memberikan  hasil  analisis  yang lebih  realistis  (Yulaikhah  et  al.,  2019). Tabel  3 menunjukkan hasil perhitungan nilai  pada skema 3 dan 4, dimana kedua skema ini menggunakan nilai kecepatan pergeseran yang diasumsikan sebesar 10 mm.
Tabel 3. Sepuluh baseline  dengan  kontribusinya terhadap  sensitivitas  jaring  (kecepatan pergeseran 10 mm). Skema 3 Skema 4 Baseline     MAK2  MAK3  5,9898 5,9898 6,4152  6,4152 MAK2  MAK4  4,9086 10,8984 5,2687  11,6839 MAK1  MAK2  4,2123 15,1107 4,5167  16,2006 MAK2  MAK5  3,3192 18,4299 3,5623  19,7629 MAK1  MAK3  0,0000 18,4299 0,0000  19,7629 MAK1  MAK4  0,0000 18,4299 0,0000  19,7629 MAK1  MAK5  0,0000 18,4299 0,0000  19,7629 MAK3  MAK4  0,0000 18,4299 0,0000  19,7629 MAK3  MAK5  0,0000 18,4299 0,0000  19,7629 MAK4  MAK5  0,0000 18,4299 0,0000  19,7629
Meskipun  nilai  yang  dihasilkan  berbeda dengan 2 skema sebelumnya, namun secara garis besar  memiliki  pola  yang  sama,  yaitu  6 baseline yang tidak berkaitan langsung dengan titik referensi menghasilkan  nilai  =  0.  Adapun  nilai  yang dihasilkan  4 baseline lainnya  relatif  lebih  besar dibandingkan  dengan  hasil  skema  1  dan  2.  Tabel tersebut juga menunjukkan bahwa dari 3 baseline pertama  menghasilkan  nilai  total  >12,5 sehingga  dapat  dikatakan  jaring  GPS  dengan  3 baseline tersebut  sudah  cukup  sensitif.  Namun demikian mengingat jumlah titik pengamatan ada 4, maka  dengan  3 baseline tersebut  tidak  dapat diperoleh  solusi,  oleh  karena  itu  perlu  digunakan minimal 4 baseline . Keseluruhan  jaring  makro  dan  mikro  yang meliputi 105 baseline . Hasil perhitungan kontribusi
masing-masing baseline tidak  ditampilkan  secara lengkap, namun 20 baseline pertama yang memiliki kontribusi terbesar disajikan
pada
Tabel  4 .  Mengingat  pada  desain  jaring  makro korelasi  pada  matriks  bobot  tidak  berpengaruh terhadap  hasil  konfigurasi,  maka  pada  desain gabungan  mikro  dan  makro  ini  matriks  bobot diasumsikan tidak berkorelasi. Dalam desain ini juga digunakan  asumsi  bahwa  satu  sisi  blok  bergerak relatif  terhadap  blok  lainnya,  sehingga  titik-titik pantau  di  sebelah  barat  yaitu  titik  MI22,  MI23, MI24, MI18, MAK1, dan MAK5 diasumsikan sebagai titik (blok) yang stabil.
Tabel  4 menunjukkan  bahwa  peningkatan kecepatan pergeseran dari 5 mm menjadi  10 mm membuat nilai  juga meningkat, namun demikian tidak  merubah  urutan baseline . Baseline paling besar kontribusinya yaitu baseline 5 (MAK1-BMS2), sedangkan  yang  paling  kecil  yaitu baseline 60 (MAK5-MI25), dan 102 (MI22-MI25). Meskipun titik yang  berketelitian  tinggi  tidak  selalu  memiliki kontribusi  yang  besar  terhadap  sensitivitas  jaring atau sebaliknya (Benzao & Shaorong, 1995), pada kenyataannya dalam jaring ini yaitu pada titik MI25 memiliki ketelitian paling rendah.
Sama halnya dengan jaring makro, pada jaring ini baseline yang menghubungkan dua titik referensi atau dua titik pantau memiliki nilai  = 0, dengan kata  lain  tidak  berkontribusi  terhadap  sensitivitas jaring.  Dengan  demikian  untuk  efisiensi  dalam pelaksanaan pengamatan di lapangan, pengabaian baseline tersebut  tidak  mengurangi  sensitivitas jaring. Gambar  2 menunjukkan  nilai  akumulasi sensitivitas  105 baseline untuk  kecepatan pergeseran  5  mm  dan  10  mm.  Gambar  tersebut memperlihatkan bahwa sensitivitas jaring meningkat  berbanding  lurus  dengan  peningkatan jumlah baseline yang  digunakan.   Sampai dengan baseline ke-54, tingkat sensitivitas jaring meningkat hingga mencapai  = 17,1 dan  = 68,2 untuk kecepatan  pergeseran  5  mm  dan  10  mm. Penambahan baseline ke-55  sampai  105  tidak menambah sensitivitas jaring.
Nilai batas  o ditentukan dengan melihat pada tabel  dengan  argumen  1-  =  0,8,  tingkat signifikansi  = 0,05 dan derajat kebebasan r = 26. Dengan menggunakan argumen tersebut diperoleh nilai  o =  (  , 1-  , r,  ) =  (0,05, 0,8, 26,  ) = 23.5. Dengan tingkat  sensitivitas  =  17,1,  lebih  kecil dibandingkan nilai  o, maka dapat dikatakan bahwa jaring ini belum cukup sensitif terhadap pergeseran sebesar 5 mm pada satu sisi blok meskipun semua baseline digunakan,  namun  untuk  mendeteksi pergeseran  10  mm  cukup  digunakan  15 baseline terbesar  kontribusinya. Baseline tersebut  seperti pada Tabel 4 .
Gambar 2. Sensitivitas jaring  mikro dan makro.
Tabel 4. Dua puluh baseline pertama dengan kontribusi terbesar terhadap sensitivitas jaring.
Kecepatan Pergeseran 5 mm Kecepatan Pergeseran 10 mm NO Baseline   NO Baseline   1 MAK1 BMS2 5 0,4764 0,4764 1 MAK1 BMS2 5 1.8963 1.8963 2 BMS2 MI24 68 0,4749 0,9513 2 BMS2 MI24 68 1.8901 3.7865 3 BMS2 MI18 62 0,4337 1,3850 3 BMS2 MI18 62 1.7264 5.5129 4 BMS2 MI23 67 0,4255 1,8105 4 BMS2 MI23 67 1.6938 7.2066 5 MAK1 MAK3 2 0,4182 2,2287 5 MAK1 MAK3 2 1.6645 8.8712 6 MAK3 MI24 38 0,4170 2,6457 6 MAK3 MI24 38 1.6597 10.5309 7 MAK1 MAK2 1 0,4117 3,0574 7 MAK1 MAK2 1 1.6386 12.1695 8 MAK2 MI24 26 0,4105 3,4679 8 MAK2 MI24 26 1.6340 13.8035 9 BMS2 MI22 66 0,4085 3,8763 9 BMS2 MI22 66 1.6258 15.4293 10 MAK1 MAK4 3 0,4016 4,2779 10 MAK1 MAK4 3 1.5984 17.0277 11 MAK4 MI24 49 0,4005 4,6784 11 MAK4 MI24 49 1.5940 18.6218 12 MAK5 BMS2 51 0,3899 5,0682 12 MAK5 BMS2 51 1.5519 20.1736 13 MAK1 MI21 10 0,3881 5,4564 13 MAK1 MI21 10 1.5449 21.7185 14 MI21 MI24 98 0,3871 5,8434 14 MI21 MI24 98 1.5408 23.2593 15 MAK3 MI18 32 0,3849 6,2284 15 MAK3 MI18 32 1.5321 24.7914 16 MAK2 MI18 20 0,3794 6,6078 16 MAK2 MI18 20 1.5101 26.3016 17 MAK3 MI23 37 0,3785 6,9862 17 MAK3 MI23 37 1.5064 27.8079 18 MAK2 MI23 25 0,3731 7,3593 18 MAK2 MI23 25 1.4851 29.2931 19 MAK4 MI18 43 0,3708 7,7301 19 MAK4 MI18 43 1.4760 30.7690 20 MAK1 MI17 6 0,3708 8,1009 20 MAK1 MI17 6 1.4758 32.2448

## Uji Pergeseran Jaring Pemantauan Deformasi
Uji pergeseran diterapkan terhadap konfigurasi jaring hasil desain seperti dijelaskan pada sub bab sebelumnya.  Skema  uji  pergeseran  seperti  pada Tabel  5 .  Skema  1  menggunakan  semua baseline pada  jaring  makro  untuk  mengetahui  berapa pergeseran  yang  dapat  terdeteksi.  Meskipun berdasarkan  hasil  desain,  jaring  makro  cukup sensitif  mendeteksi  pergeseran  10  mm  hanya dengan  menggunakan  tiga baseline ,  dalam  uji pergeseran digunakan empat baseline agar tercapai penyelesaian  estimasi  4  titik.  Demikian  juga  pada skema 4, meskipun desain jaring gabungan makro dan  mikro  dapat  mendeteksi  pergeseran  10  mm cukup  dengan  menggunakan  15 baseline ,  namun dari  15 baseline terpilih  tidak  ada baseline yang
menghubungkan ke titik MI17, MI19, MI20, MI21, dan  MI25,  oleh  karena  itu  dalam  uji  pergeseran ditambahkan  5 baseline yang  menghubungkan kelima titik tersebut.
Tabel 5. Skema uji pergeseran. Skema Desain Jaring Jumlah Baseline Skema 1 Makro 10 Skema 2 Makro 4 Skema 3 Makro dan mikro 105 Skema 4 Makro dan mikro 20
Desain Konfigurasi Jaring GPS Untuk Pemantauan Deformasi Sesar Sermo ................................................................... (Yulaikhah et al)

## Hasil Uji Pergeseran Jaring Makro
Uji pergeseran dilakukan dengan
mensimulasikan berbagai nilai kecepatan pergeseran  pada  1  titik  atau  lebih.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  jaring  makro  dengan konfigurasi  10 baseline memang  tidak  sensitif terhadap kecepatan pergeseran sebesar 5 mm pada titik  manapun,  bahkan  di  semua  titik.  Konfigurasi jaring  ini  baru  mampu  mendeteksi  pergeseran sebesar 8 mm pada titik MAK3, atau 10 mm pada titik MAK5, atau 7 mm pada kedua titik MAK3 dan MAK5 sekaligus. Titik MAK3 memiliki baseline yang berkontribusi  terbesar  sedangkan  titik  MAK5 memiliki baseline dengan  kontribusi  terkecil. Terbukti  bahwa baseline yang  berkontribusi  besar lebih  sensitif  dibandingkan  dengan baseline berkontribusi kecil.
Jaring  makro  dengan  konfigurasi  4 baseline yang diharapkan mampu mendeteksi pergesaran 10 mm ternyata baru mampu mendeteksi pergeseran 15 mm di titik MAK3, atau 19 mm di titik MAK5, atau 12 mm di kedua titik tersebut. Jumlah titik ikat yang hanya  1  dan  konfigurasi  jaring  yang  berbentuk radial  dimungkinkan  menjadi  salah  satu  faktor penyebabnya,  namun  demikian  jaring  ini  mampu mendeteksi pergeseran 8 mm yang disimulasikan ke semua titik pantau. Ringkasan hasil uji pergeseran pada jaring makro seperti pada Tabel 6 .
Tabel 6.
Hasil  uji  pergeseran  pada  jaring makro. Letak Pergeseran Pergeseran Minimum Terdeteksi (mm) Konfigurasi 10 Baseline Konfigurasi 4 Baseline MAK3 8 15 MAK5 10 19 MAK3 dan MAK5 7 12 Semua titik makro 8 8

## Hasil Uji Pergeseran Jaring Makro Dan Mikro
Jaring  ini  terdiri  atas  15  titik  dan  dapat membentuk  maksimal  105 baseline .  Simulasi pergeseran diberikan pada setiap titik pantau yang berada  di  sisi  timur  sesar.  Ringkasan  hasil  uji pergeseran  seperti  terlihat  pada Tabel  7 .  Jaring dengan  konfigurasi  105 baseline tidak  sensitif terhadap  pergeseran  5  mm,  dimanapun  letaknya. Hal  ini  terbukti  berdasarkan Tabel  7 ,  dimana konfigurasi  jaring  ini  mendeteksi  pergeseran minimum 13 mm di titik BMS2 dan pergeseran lebih besar lagi di titik lainnya. Adapun konfigurasi jaring dengan  20 baseline ,  yang  diharapkan  mampu mendeteksi pergeseran 10 mm, pada kenyataannya hanya  mampu  mendeteksi  minimum  12  mm pergeseran di semua titik kecuali MI25. Untuk dapat mendeteksi pergeseran 10 mm konfigurasi jaring 20 baseline perlu ditambahkan 6 baseline pada urutan berikutnya  sehingga  total  26 baseline .  Dengan
demikian pada pengukuran di lapangan tidak perlu dilakukan  secara  simultan  di  semua  titik. Pengukuran  dapat  didesain  dalam  beberapa  sesi sehingga  jumlah  alat  yang  diperlukan  dapat dikurangi dan biaya dapat direduksi.
Tabel 7. Hasil uji pergeseran pada jaring makro dan mikro. Letak Pergeseran Pergeseran Minimum Terdeteksi (mm) Konfigurasi 105 Baseline Konfigurasi 20 Baseline BMS2 13 20 MAK2 14 35 MAK3 14 29 MAK4 14 35 MI17 14 52 MI19 18 66 MI20 14 52 MI21 14 30 MI25 33 206 Semua titik di blok timur (kecuali MI25) 8 12
Baik jaring dengan konfigurasi 105 maupun 20 baseline tidak  cukup  sensitif  untuk  mendeteksi pergeseran  di  titik  MI25,  pergeseran  sebesar  33 bahkan  206  mm  baru  bisa  terdeteksi.  Hal  ini dimungkinkan  berkaitan  dengan  ketelitian  titik, mengingat  ketelitian  titik  MI25  paling  rendah dibandingkan  titik  lainnya.  Sementara  bobot baseline diturunkan  dari  ketelitian  koordinat  titik menggunakan  perambatan  kesalahan. Baseline yang  menghubungkan  titik  ini  juga  memiliki kontribusi  kecil  sehingga  pengabaian baseline ini tidak begitu mempengaruhi hasil desain optimasi.

## KESIMPULAN
Jaring  GPS  yang  terdiri  atas  15  titik  telah dibangun  di  sekitar  Waduk  Sermo.  Jaring  ini terdistribusi  menyebar  di  sepanjang  Sesar  Sermo dan  dibangun  untuk  keperluan  pemantauan deformasi  sesar  tersebut.  Survei  pemantauan deformasi telah dilakukan melalui pengamatan GPS sebanyak  3  kala.  Pengamatan  dilakukan  secara simultan  pada  15  titik  kontrol  tersebut  sehingga dibutuhkan alat GPS yang cukup banyak jumlahnya dan  memakan  biaya  yang  tidak  sedikit.  Dengan didesain  yang  lebih  baik,  diharapkan  pada pengamatan  kala  berikutnya  biaya  dapat  ditekan namun  tetap  diperoleh  konfigurasi  jaring  yang sensitif  terhadap  pergeseran.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  jaring  makro  dengan konfigurasi  10 baseline tidak  cukup  sensitif terhadap pergeseran 5 mm.  Hal ini dibuktikan dari hasil uji pergeseran bahwa konfigurasi ini baru bisa mendeteksi pergeseran minimal 8 mm di titik MAK3 atau  di  semua  titik  makro.  Demikian  juga  jaring makro dengan konfigurasi 4 baseline yang didesain untuk dapat mendeteksi 10 mm pergeseran terbukti dapat mendeteksi pergeseran 8 mm di semua titik.
Adapun  jaring  makro  dan  mikro  dengan konfigurasi  105 baseline juga  tidak  cukup  sensitif terhadap  pergeseran  5  mm.  Jaring  dengan konfigurasi  20 baseline hanya mampu mendeteksi pergeseran  12  mm  di  titik  blok  timur.  Untuk  bisa mendeteksi pergeseran 10 mm perlu ditambahkan 6 baseline lagi. Dengan demikian pada pengukuran di  lapangan  tidak  perlu  dilakukan  pengukuran secara  simultan  di  semua  titik.  Pengukuran  dapat didesain dalam beberapa sesi sehingga jumlah alat yang  diperlukan  dapat  dikurangi  dan  biaya  dapat direduksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  terselenggara  dengan  sumber pendanaan  dari  Departemen  Teknik  Geodesi Fakultas  Teknik  UGM.  Terimakasih  kepada Departemen  Teknik  Geodesi  Fakultas  Teknik  UGM atas  pendanaan,  sarana,  dan  prasarana  yang mendukung lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Baarda,  W.  (1968). A  Testing  Procedure  for  Use  in Geodetic Networks. Publications on Geodesy (New Series, Vol. 2). Netherlands Geodetic Commission: Publ Geodesy.
Benzao,  T.,  &  Shaorong,  Z.  (1995).  Optimal  Design  of
Monitoring  Networks  with  Prior  Deformation Information. Survey  Review,  33(258),  231 – 246. https://doi.org/10.1179/sre.1995.33.258.231
Departemen  Pekerjaan  Umum.  (1996). Laporan  Kajian Pelaksanaan  Pembangunan  Waduk  Sermo. Yogyakarta.
Even-Tzur,  G.  (2002).  GPS  Vector  Configuration  Design for  Monitoring  Deformation  Networks. Journal  of Geodesy, 76(8), 455 – 461. https://doi.org/10.1007/s00190-002-0274-5
Ghilani,  C.  D.  (2010). Adjustment  Computation  Spatial Data  Analysis  (Fifth).  New  Jersey:  John  Wiley  & Son, Inc.
Grafarend, E. W., & Sanso, F. (1985). Optimization and Design  of  Geodetic  Networks.  Berlin  Heidelberg: Springer-Verlag.
Halicioglu,  K.,  &  Ozener,  H.  (2008).  Geodetic  Network
Design and Optimization on the Active Tuzla Fault (Izmir, Turkey) for Disaster Management. Sensors, 8(8), 4742 – 4757. https://doi.org/10.3390/s8084742
Kuang, S. (1996). Geodetic Network Analysis and Optimal Design  Concept  and  Applications.  Michigan:  Ann Arbor Press. Inc.
Maisyaroh, F. A. (2019). Pengaruh Bobot terhadap Jaring Pemantauan  Deformasi.  Skripsi.  Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada.
Marliyani,  G.  I.,  Arrowsmith,  J.  R.,  &  Whipple,  K.  X. (2016). Characterization of Slow Slip Rate Faults in Humid  Areas:  Cimandiri  Fault  Zone,  Indonesia. Journal  of  Geophysical  Research:  Earth  Surface,
121(12), 2287 – 2308. https://doi.org/10.1002/2016JF003846
Ogundare, J. O. (2016). Precision Surveying the Principles and Geomatics Practice. New Jersey: John Wiley &
Son, Inc.
Ulinnuha,  H.,  Lestari,  D.,  Heliani,  L.  S.,  Widjajanti,  N., Pratama, C., Parseno, & Nugroho, K. F. (2019). GPS Technology  Implementation  for  Sangihe  Islands  ’ Movement  Monitoring  in  2017-2019. Journal  of Geospatial  Information  Science  and  Engineering, 2(2), 206 – 211. Retrieved from https://jurnal.ugm.ac.id/jgise/article/view/51033
Waljiyanto,  Nugroho,  P.,  Yulaikhah,  &  Cahyono,  B.  K.
(2016). Mitigasi Bencana Bendungan Sermo melalui Pemantauan Sedimentasi dan Deformasi
Menggunakan  Teknologi  Satelit  GPS.  Laporan Penelitian, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Widagdo,  A.  (2020). Perkembangan  Struktur  Geologi pada Batuan Berumur Paleogen hingga Neogen di Pegunungan  Kulon  Progo,  Provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta dan Jawa Tengah. Disertasi, Departemen  Teknik  Geologi,  Fakultas  Teknik,
Universitas Gadjah Mada. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 Widagdo, A., Paramumijono, S., Harijoko, A., & Setiawan, A.  (2016).  Kajian  Pendahuluan  Kontrol  Struktur Geologi terhadap Sebaran Batuan-batuan di Daerah Pengunungan Kulonprogo Yogyakarta. In
Proceeding  Seminar  Nasional  Kebumian  ke-9. Yogyakarta.
Widjajanti,  N.,  Pratama,  C.,  Parseno,  Sunantyo,  T.  A., Heliani,  L.  S.,  Ma’ruf,  B.,  …  Ummi,  R.  F.  (2020). Present-day  Crustal  Deformation  Revealed  Active Tectonics in Yogyakarta , Indonesia Inferred from GPS Observations. Geodesy and Geodynamics, 11, 135 – 142. https://doi.org/10.1016/j.geog.2020.02.001 Wu,  J.,  Tang,  C.,  &  Chen,  Y.  Q.  (2003).  First-order Optimization  for  GPS  Crustal  Deformation Monitoring.  In Proceedings  of  the  7th  South  East Asian Surveying Congress, Hong Kong, China, 3-7 November (pp. 1 – 11). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/228757 510_First- order_Optimization_for_GPS_Crustal_Deformation _Monitoring/citations
Yulaikhah, Pramumijoyo, S., & Widjajanti, N. (2019). The Effect  of  Baseline  Component  Correlation  on  the Design of GNSS Network Configuration for Sermo Reservoir  Deformation  Monitoring. Indonesian Journal of Geography, 51(2), 199 – 205. Yulaikhah, & Santosa, P. B. (2017). Realisasi Pengukuran Jaring  Pemantauan  Deformasi  Sesar  Sermo  Kala Kedua  Menggunakan  Teknologi  GNSS.  nelitian, Departemen  Teknik  Geodesi,  Fakultas  Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Yulaikhah,  &  Santosa,  P.  B.  (2018).  Analisis  Sensitifitas Jaring  GPS  untuk  Keperluan  Pemantauan Deformasi.  In Forum  Ilmiah  Tahunan  Ikatan Surveyor  Indonesia  2018  (pp.  258 – 262).  Padang. Retrieved from http:/www.isi.or.id/papermakalah/ Yulaikhah,  Waljiyanto,  &  Santosa,  P.  B.  (2018). Implementasi Desain Konfigurasi Jaring GPS pada Pemantauan  Sesar  Sermo.  Laporan  Penelitian, Departemen  Teknik  Geodesi,  Fakultas  Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.