Accredited by Ministry of Research, Technology                          DOI: https://doi.org/10.35799/jis.20.2.2020.30073 and Higher Education No: 28/E/KPT/2019                Available online at https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jis
Investigasi Anomali TEC Ionosfer Berkaitan Dengan Gempa Bumi Jailolo 15 Nopember 2019 Menggunakan Metode 2DPCA
Gloria R. Kaindeh 1) , Seni H.Tongkukut 1) , Gerald H. Tamuntuan 1) , Ferdy Ferdy 1) ,
R. Telleng 1) , Mans Mananohas 2) , Dolfie P. Pandara 1*)
1) Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sam Ratulangi Manado
2) Jurusan Matematika,  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sam Ratulangi Manado
*) dpandara_fisika@unsrat.ac.id
(Article History:  Received 12-08-2020; Accepted 07-10-2020; Published 28-10-2020)

## ABSTRAK
Penelitian ini berfokus pada upaya menginvestigasi anomali Total Electron Content ( TEC ) ionosfer berkaitan  dengan  gempa  bumi  Jailolo  yang  terjadi  pada  tanggal  15  November  2019 pukul  01:17 Waktu  Indonesia  Timur  (WIT)  dengan  menggunakan  metode Two  Dimensional  Principal Component Analysis ( 2DPCA ). Anomali TEC yang teridentifikasi oleh metode 2DPCA digunakan untuk menentukan prekusor  dari gempa bumi Jailolo. Citra Global Ionosphere Maps ( GIM ) TEC selang  tanggal  9-15  Nopember  2019  dianalisis  dan  dikonversi  menjadi  citra  nilai  Eigen menggunakan  program  Matlab_ 2DPCA .  Berdasarkan  citra  nilai  Eigen  ditemukan  bahwa  pada tanggal 13 Nopember 2019 pukul 22:15 – 22:35 WIT telah terjadi anomali TEC ionosfer di atas episenter  gempa  bumi  Jailolo  dengan  durasi  20  menit.  Selama  aktivitas  pra  seismik,  ionosfer memberikan  respon  berupa  penurunan  nilai  TEC.  Anomali  kandungan  elektron  total  ionosfer merupakan  suatu  prekursor  yang  berasosiasi  dengan  pelepasan  gas  radon  selama  aktivitas  pra seismik sebelum gempa bumi.
Kata Kunci: Anomali TEC; gempa bumi Jailolo; metode 2DPCA; nilai eigen; prekursor
Investigation of Ionosphere TEC Anomalies Associated with the 15 November 2019 of Jailolo Earthquake Using the 2DPCA Method

## ABSTRACT
This  research  focuses  on  investigating  of  the  ionospheric  total  electron  content  (TEC)  anomaly associated with the Jailolo Earthquake  earthquake that occurred on November 15, 2019 at 01:17 Eastern  Indonesian  Time  (WIT)  using  the  2DPCA  method.  The  TEC  anomaly  identified  by  the 2DPCA method was used to determine the precursor of the Jailolo earthquake. Global ionosphere maps (GIM) TEC images between November 9-15, 2019 were analyzed and converted into several images of the Eigen value using the Matlab_2DPCA program. Based on Eigen value images, it was found  that  on  November 13,  2019  at  22:15 –  22:35  WIT,  an  ionosphere  TEC  anomaly  occurred above  the  epicenter  of  the  Jailolo  Earthquake  with  a  duration  of  20  minutes. During  pre-seismic  activity,  ionosphere  given  a  responds  by  decreasing  of  TEC  value. The total electron content anomaly of the ionosphere is a precursor associated with the release of radon gas during pre-seismic activity before an earthquake.
Keywords: TEC anomaly; Jailolo earthquake; 2DPCA method; eigen value;  precursor
PENDAHULUAN Anomali
TEC ionosfer dapat berasosiasi  dengan  aktivitas  gempa  bumi
(Cahyadi  &  Saputra,  2018).  Anomali TEC
tersebut  berupa  penurunan  dan  peningkatan TEC di dekat zona persiapan gempa sebelum adanya  gempa  besar  (Liu et  al .,  2006). Beberapa  penelitian  menunjukkan  adanya kaitan  antara  gempa  bumi  dengan  anomali
TEC yang  terjadi  di  ionosfir.  Anomali TEC teramati  beberapa  jam  sampai  beberapa  hari sebelum  dan  sesudah  gempa  (Fuying,  2011). Liu et  al.,  2004 menunjukkan  terjadinya variasi TEC selang  1-5  hari  sebelum  gempa bumi Taiwan pada periode 1999-2002 dengan magnitudo  gempa  lebih  dari  6  Mw.  Singh et al. (2010) menunjukkan bahwa anomali TEC terlihat pula selang 1-2 hari sesudah gempa di India yang terjadi pada tanggal 8 Januari 2007 dengan  6,0  Mw    dan  tanggal  5  Mei  2007 dengan 6,2 Mw. Romanovskaya & Namgaladze  (2014)  menemukan  32  kejadian gempa bumi yang didahului dengan kemunculan  anomali TEC dari  43  kejadian gempa bumi yang menjadi obyek penelitiannya.  Adil et  al .  (2019)  menemukan adanya  anomali  pada TEC 3  hari  sebelum gempa bumi pada Kaikoura 2016 di Selandia Baru  dengan  Magnitudo  7,8  Mw.  Alcay (2016)  mendeteksi  adanya  peningkatan TEC tiga  hari  sebelum  hingga  dua  hari  setelah gempa bumi Turki 7,2 Mw yang terjadi pada 23  Oktober  2011.  Riset  anomali TEC di Indonesia  tahun  2014  menunjukkan  adanya variasi  anomali  TEC  yang  muncul  sebelum gempa bumi Jawa 25 Januari 2014 (6,2 Mw), gempa bumi Banda 6 Agustus 2014 (6,2 Mw), gempa bumi Maluku 10 September 2014 (6,2 Mw),  gempa  bumi  Maluku  Utara  15 November  2015  (7,2  Mw),  Gempa  bumi Banda 6 Desember 2014 (6,1 Mw) dan gempa bumi  Maluku  Utara  21  Desember  2014  (6,3 Mw)  (Sunardi et  al .,  2015).  Kaitan  antara anomali TEC dan aktivitas gempa bumi sangat penting  dalam  upaya  mitigasi  bencana terutama dalam memprediksi terjadinya suatu gempa bumi.
Penelitian  tentang  anomali TEC akibat gempa  telah  dilakukan  secara  luas  dengan berbagai  metode  (Freund,  2003;  Pulinets,
2004; Sunardi et al ., 2015; Cahyadi & Saputra,
2018).  Kajian  anomali  TEC  dan  kaitannya dengan aktivitas gempa bumi telah dikembangkan  dan  dipakai  oleh  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG)  (Sunardi et  al .,  2015).  Salah  satu metode  yang  telah  diimplementasikan  dalam penelitian  anomali TEC adalah  metode 2DPCA .  Metode 2DPCA digunakan  dalam analisis  data  citra  TEC.  Lin,  2013  telah memanfaatkan metode 2DPCA untuk menginvestigasi anomali TEC ionosfer akibat gempa  Tobelo  yang  terjadi  pada  tanggal  26 Agustus  2012  dengan  magnitudo  6,6  Mw.
Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode 2DPCA dapat memperlihatkan anomali TEC sebelum terjadinya gempa bumi (Lin, 2013).
Metode 2DPCA sangat potensial digunakan  dalam  riset  gempa  bumi  namun belum  banyak  diaplikasikan  dalam  riset prekursor  gempa  bumi  di  Indonesia.  Metode ini merupakan metode penyederhanaan variabel  dengan  cara  mereduksi  data  atau mencari karakteristik data dengan memetakan data  dari  dimensi  semula  ke  dimensi  yang relatif  lebih  rendah  serta  akan  menghasilkan komponen  utama  (Shlens,  2014).  Metode 2DPCA  didasarkan  pada  sifat  dan  operasi matriks (Lin, 2013). Metode 2DPCA merupakan  metode  ekstraksi  ciri  dengan mencari  nilai  Eigen  utama  terbesar  (Wijaya, 2017).  Melalui  metode  ini,  proses  ekstraksi gambar  akan  lebih  lebih  efisien  (Yang et  al ., 2004; Lin, 2013).
Pemanfaatan  metode 2DPCA dalam analisis  anomali TEC akibat  gempa  bumi sangat  didukung  oleh  ketersediaan  data  citra GIM TEC dari berbagai lembaga geofisika dan antariksa dunia.  Pemanfaatan data citra GIM TEC dan  analisisnya  dengan  metode 2DPCA harus dioptimalkan mengingat sangat intensnya aktivitas gempa bumi di Indonesia. Analisis  citra GIM  TEC dengan  metode 2DPCA diharapkan akan memberikan informasi-informasi  yang  berkaitan  dengan adanya  prekusor  ionosferik  dan  sumber prekursor  sebelum  terjadinya  suatu  gempa bumi. Informasi-informasi tersebut merupakan  informasi  yang  bersifat  noveltis karena  setiap  gempa  bumi  dapat  berkaitan dengan  mekanisme sumber, kekuatan gempa, kandungan  gas  radon  di  litosfer,  densitas udara  di  atmosfer  dan  mekanisme  penjalaran gelombang akustik yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi prekusor  gempa bumi yang terjadi  di  Barat  Laut  Jailolo  Maluku  Utara (gempa  bumi  Jailolo)  pada  tanggal  15 November 2019 menggunakan metode 2DPCA .

## METODE PENELITIAN
Penelitian
ini dilakukan di Laboratorium Geofisika Jurusan Fisika
FMIPA  Unsrat  Manado  selang  Januari-Juni 2020.  Data  utama  dari  penelitian  ini  adalah data citra GIM TEC yang di unduh dari Global
Differential  GPS  System (GDGPS)  setiap  10 menit selama 6 hari sebelum gempa yaitu data tanggal  9-15  November  2019  website ( http://www.gdgps.net/products/tec- maps.html ).  Data  pendukung  untuk  riset  ini adalah  data  gempa  bumi  yang  diunduh  dari katalog  USGS  ( https://earthquake.usgs.gov/ earthquakes/search/ )  untuk  kategori  gempa berkekuatan  lebih  dari  6  Mw  selama  tahun 2019. Berdasarkan data gempa tersebut dipilih gempa  bumi  yang  terjadi  pada  tanggal  15 November 2019 Pukul 01:17 WIT (UTC+9) di Barat  Laut  Jailolo Maluku  Utara  pada koordinat  1,62°LU  dan  126,42°BT  dengan magnitude  7,1  Mw  serta  kedalaman  33  km. Data  pendukung  lain  yang  digunakan  adalah data  indeks Disturbance  Storm  Time ( DST ) yang  diunduh  dari website http://wdc.kugi. kyoto-u.ac.jp . Data indeks DST akan digunakan untuk mengklarifikasi status badai magnetik bumi pada hari kejadian gempa.
Data  citra GIM  TEC selama  6  hari diolah  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri utama  pada  citra  dengan  teknik 2DPCA. Metode  tersebut  telah  diimplementasikan menjadi  program  Matlab_ 2DPCA .  Melalui program  tersebut  akan  dikomputasi  nilai Eigen utama dan dikonstruksi citra nilai Eigen pada setiap grid citra yang ditampilkan dalam variasi warna grid dengan rentang nilai 0 - 1. Apabila  nilai  Eigen  besarnya  0  hingga  0,4 maka akan terlihat warna ungu pada grid dan berarti tidak terjadi anomali TEC . Sedangkan bila  nilai  Eigen  besarnya  0,5  sampai  1  maka akan terlihat warna coklat sampai kuning pada grid  yang  menyatakan  adanya  anomali TEC Ionosfer (Lin, 2013). Nilai Eigen utama pada lokasi  gempa  bumi  Jailolo  (1,62°LU; 126,42°BT)  dari  setiap  citra  selama  6  hari diinvestigasi  untuk  menemukan  adanya anomali  nilai TEC .  Selanjutnya  untuk menentukan  sumber  anomali  dipakai  nilai indeks DST sebagai pembanding.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  citra GIM  TEC selang  9-15 Nopember  2019  menunjukkan  variasi  nilai TEC secara  global  setiap  10  menit  dan  tidak dapat  menunjukkan  adanya  anomali.  Sampel data  citra GIM  TEC tanggal  13  Nopember 2019 pukul 22:15 – 22:35 WIT menunjukkan variasi nilai TEC di atas Jailolo cukup rendah (1,62°LU  dan  126,42°BT)  dan  bervariasi antara  4-6  TECU  ( Total  Electron  Content
Unit )    seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  1. Sampel  citra  tersebut  telah  diolah  dengan Program Matlab_ 2DPCA untuk menginvestigasi adanya anomali TEC .
(a)
(b) (c)
Gambar 1. Citra  GIM-TEC (a)  13  November 2019 pukul 22:15 WIT ( UTC+ 9 ) , (b) 13  November  2019    pukul  22:25 WIT  dan  (c)  13  November  2019 pukul 22:35 WIT
Implementasi metode 2DPCA terhadap ketiga  citra  pada  Gambar  1  di  atas menghasilkan  citra  nilai  Eigen  utama  seperti pada  Gambar  2.  Gambar  2  menunjukkan adanya variasi warna citra pada daerah sekitar episenter  Gempa  Jailolo  pada  tanggal  13 Nopember  2019  pukul  22:15-22:35  WIT. Intensitas  warna  pada  Gambar  2  digunakan untuk menunjukkan besarnya nilai eigen pada 600  grid  pada  citra.  Bujur  sangkar  berwarna hijau yang ada dalam kotak-kotak Eigenvalue of 2DPCA menunjukkan  lokasi  titik  Gempa
Jailolo.  Hasil  pengujian  dari  data  citra GIM- TEC menunjukkan  nilai  Eigen  lebih  dari  0,5 disekitar titik gempa terjadi satu hari sebelum gempa yaitu pada tanggal 13 Nopember 2019 Pukul  22:15-22;35  WIT.  Nilai  Eigen  pada pukul 22:15 WIT sebesar 0,510 (Gambar 2a), nilai  Eigen  pada  pukul  22:25  WIT  sebesar 0,506 (Gambar 2b) dan nilai Eigen pada pukul 22:35 WIT  sebesar 0,688 (Gambar 2c). Nilai Eigen  yang  melebihi  angka  0.5  pada  periode waktu  22:15  WIT  hingga  22:35  WIT menunjukkan terjadinya anomali TEC ionosfer di atas episenter gempa (Lin, 2013). Resolusi  citra  warna  nilai  Eigen  antara Gambar 2a dan Gambar 2b sangat kecil karena perbedaan  nilai  Eigennya  juga  sangat  kecil yaitu  0,004.  Resolusi  citra  Gambar  2b  lebih mendekati  warna  violet  atau  mendekati resolusi  citra  yang  bernilai  Eigen  0,500. Variasi nilai Eigen pada selang waktu 22:15- 22:35  WIT  di  atas  menunjukkan  variasi intensitas anomali. Variasi intensitas anomali TEC secara teoritis berkaitan dengan fluktuasi sumber prekusor.
(a) (b)
(c)
Gambar 2. Citra  Nilai  Eigen  Utama (a)  13 November  2019  pukul  22:15 WIT,  (b)  13  November  2019 pukul  22:25  WIT  dan  (c)  13 November  2019  pukul  22:35 WIT Deteksi  anomali TEC dengan  metode 2DPCA berhasil  menunjukkan  perubahan signifikan  kondisi  ionosfer  sekitar  20  menit dari  pukul  22.15  WIT  sampai  pukul  22:35 WIT pada 13 Nopember 2019 atau terjadi satu hari  sebelum  gempa.  Durasi  anomali TEC yang singkat tersebut bersesuaian pula dengan hasil  dari  beberapa  peneliti.  Lin  (2013) menunjukkan adanya respon ionosfer
terhadap  aktivitas  gempa  Tobelo  26  Agustus 2012  yang berlangsung sekitar 10 menit dari pukul  15:10 WIT hingga 15:20 WIT. Durasi waktu  anomali TEC yang  singkat  juga ditunjukkan  pada  saat  terjadi  gempa  bumi  di Iwate-Miyagi Nairiku, Jepang (7,2 Mw) pada 13 Juni 2008 (Lin, 2011). Hasil penelitian ini dan penelitian-penelitian sebelumnya menun- jukkan  bahwa  metode 2DPCA secara  akurat dapat menggambarkan anomali TEC ionosfer sebelum  terjadinya  gempa  bumi.  Hasil penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa anomali TEC sebelum  gempa  bumi  Jailolo tidak berkaitan dengan badai magnetik sebab nilai  indeks DST selang  tanggal  1-20
Nopember  2019 ≥ -23,4  nT  seperti  tampak pada  Gambar  3.  Badai  magnetik  akan  mulai berpengaruh  apabila  badai  sudah  berstatus aktif dengan nilai indeks DST di antara -44,9 nT  sampai  -25,5  nT  (Santoso  et  al,  2016). Badai  magnetik  tidak  boleh  diabaikan pengaruhnya.  Badai  magnetik  merupakan faktor  eksternal  yang  sangat  kuat  dan  dapat menurunkan  nilai  indeks DST (Belekubun  et al, 2019).
Gambar  3. Indeks DST Bulan  Nopember 2019
Adanya  anomali TEC dapat  dipandang sebagai  penanda  awal  (prekursor)  untuk persiapan  gempa  bumi  (Liu et  al .,  2011). Anomali TEC ionosfer  tidak  berkaitan langsung  dengan  gempa  bumi  karena  fakta bahwa  gempa  bumi  berpusat  dan  terjadi  di bawah kerak bumi. Beberapa mekanisme yang mungkin  menyebabkan  anomali TEC telah diungkapkan oleh beberapa peneliti. Menurut Jin et  al .  (2010),  anomali TEC mungkin disebabkan oleh gelombang akustik.
Gelombang  akustik  menciptakan  gangguan pada  ionosfer  karena  adanya  getaran  di permukaan  tanah  dan  efek  alami  dari penurunan  kepadatan  dengan  ketinggian atmosfer  (Lin,  2013).  Faktor  lain  yang mungkin  adalah  adanya  medan  listrik  yang menciptakan penyimpangan skala besar dalam densitas  ionosfer  baik  dari  pelepasan  gas radon  atau  dari  variasi  tegangan  di  antara batuan  di  sekitar  episentrum  gempa  bumi (Pulinets,  2004;  Freund,  2003).  Banyak penelitian  menunjukkan  hubungan  antara gempa  dangkal  dan  anomali  TEC  namun gempa bumi yang besar dan dalam dapat juga berpengaruh  (Pulinets,  2004).    Pada  saat terjadi  gempa  besar,  gas  radon  dapat dilepaskan melalui retakan mikro di permukaan bumi. Gas radon dapat mengurangi  medan  listrik  di  atmosfer  dan dapat  melakukan  perjalanan  tanpa  hambatan ke  ionosfer  di  sepanjang  garis  geomagnetik (Pulinets, 2004). Radon yang terkonsentrasi di air  dan  tanah  bisa  dilepaskan  dengan  cepat karena tekanan tinggi di zona persiapan gempa bumi  yang  dalam.  Pelepasan  cepat  gas  radon dapat  direspon  oleh  ionosfer    dalam  durasi watu  yang  singkat  sekitar  10-30  menit. Dengan  demikian  aktivitas  pra  seismik sebelum  gempa  bumi  dapat  direspon  oleh
ionosfer dan dapat menjadi penanda terjadinya suatu gempa bumi.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa aktivitas  pra  seismik  gempa  bumi  Jailolo  15 Nopember  2019  pukul  01:17  WIT  dapat dideteksi  pengaruhnya  di  ionosfer  dengan metode 2DPCA .  Aktivitas  pra  seismik  yang terjadi  tanggal  13  Nopember  2019  pukul 22.15-22.35 WIT telah mengakibatkan anomali TEC pada  lapisan  ionosfer  yang bersesuaian  dengan  titik  episenter  gempa. Aktivitas  pra  seismik  berkaitan  dengan pelepasan  gas  radon  telah  menimbulkan gangguan  pada  konsentrasi  elektron  dalam durasi  waktu  yang  singkat  sekitar  20  menit. Keberadaan  gas  radon  dan  kaitannya  dengan variasi  nilai  Eigen  citra  TEC    tersebut  perlu diinvetsigasi  lebih  lanjut  dengan  metode penelitian  yang  lain.  Kajian  dengan  metode 2DPCA ini perlu dikembangkan  pula dengan mengintegrasikannya  dengan  sistim  syaraf tiruan atau logika fuzzy .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  dari  Hibah  Penelitian RDUU Unsrat 2019. Tim peneliti menyampaikan  terima  kasih  kepada  Rektor Universitas Sam Ratulangi Manado yang telah memberikan bantuan dana hibah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Adil, M.A., R.A. Abdul & S. Munawar.  Earth Ionosphere  Anomalies before the 2016 Kaikoura  Earthquake  New  Zealand from  OLR  and  GPS-TEC;  2019.
Proceeding Institut of Space
Technologi .
Alcay,  S.  2016.  Analysis  of  Ionospheric  Tec
Variations  Response  To  The  Mw  7.2 Van Earthquake. Acta Geodyn.
Geomater, 13(3) : 257–262.
Belekubun,  A.F.,  S.H.J.  Tongkukut,  Asnawi
& D.P. Pandara. 2019. Respon Ionosfer Terhadap  Badai  Matahari  Berdasarkan Analisis Kandungan Elektron Total dan Indeks  Gangguan  Geomagnet. Jurnal MIPA Unsrat online, 8(2) : 82-85.
Cahyadi,  M.N.  &  F.A.  Saputra.  2018. Perbandingan Perubahan Total Electron Content (TEC) Ionosfer Akibat Gempa Bumi  dan  Gunung  Api  (Studi  Kasus: Gempa Bumi 2 Maret 2016 dan Gunung Merapi 2010). Geoid., 12(2) : 195-201.
Freund,  F.T.  2003.  Rocks  that  crackle  and sparkle and glow strange pre- earthquake  phenomena. J  sci  explor ., 17(1) : 37–71.
Fuying, Z., W. Yun, Z. Yiyan &  L. Jian. 2011. A  Statistical  Investigation  of  Pre- Earthquake Ionosphere TEC Anomalies. Geodesy and Geodynamics, 2(1) : 61-65.
Jin, S., W. Zhu & E. Afraimovich. 2010. Co- seismic  ionospheric  and  deformation signals  on  the  2008  magnitude  8.0 Wenchuan  earthquake  from  GPS observations. Int.  J  Remote  Sens , 31(13) : 3535–3543.
Lin, J.W. 2013. Ionospheric Anomaly Due to the  Volcanic  Eruption  in  Colima,
Mexico,  06  January  2013:  Two-
Dimensional Principal Component
Analysis. European  Jornal  of  Remote Sensing, 46 : 689-698.
Liu,  C.  2004.  Gabor-based  kernel  PCA  with fractional power polynomial models for face  recognition. IEEE  Trans.  Pattern Anal. Mach. Intell., 26(5) : 572-581.
Liu,  J.Y.,  B.T.  Yi,  F.M.  Kuo,  I.C.  Yuh,  F.T.
Ho,  H.L.  Chien,  K.  Masashi  &  P.L. Chien.  2006.  Ionospheric  Gps  Total Electron  Content  (Tec)  Disturbances Triggered  By  The  26  December  2004 Indian Ocean Tsunami. Advance Earth and Space Science , 71 .
Liu, J.Y., C.H. Chen, C.H. Lin, H.F. Tsai, C.H. Chen & M. Kamogawa. 2011. Ionospheric  disturbances  triggered  by the  11  March  2011  M9.0  Tohoku earthquake. J  Geophys  Res., 116 :
A06319. Lin, J.W. 2011. Seismo-ionospheric disturbance  using  principal  component analysis  a  study  of  Japan’s  Iwate- Miyagi  Nairiku  earthquake  on  13 June 2008. Acta Geod Geophys Hung , 46(1) : 1–9.
Lin, J.W. 2013. Ionospheric Anomaly Due to the  Volcanic  Eruption  in  Colima, Mexico,  06  January  2013:  Two- Dimensional Principal Component Analysis. European  Jornal  of  Remote Sensing, 46: 689-698.
Pulinets,  S.  &  K.  Boyarchuk.  2004. Ionospheric Precursors of Earthquakes. Springer, Berlin.
Romanovskaya,  Y.V.  &  A.A.  Namgaladze. 2014.  Seismo-Ionospheric  Precursors Of  Strong  Earthquakes:  Analysis  Of Total  Electron  Content  Observations. Proceedings  of  the  10th  Intl  Conf . “Problems of Geocosmos, St.
Petersburg, Russia.
Santoso, A., N. Dadang, J. Mira, E.R. Iyus, E. Sri,  W.  Anton  &  F.  Siska.  2016. Analisis  Pengaruh  Badai  Geomagnet Terhadap  Resnpon  FoF2  Ionosfer  di BPAA  Sumedang. Prosiding  Seminar Nasional Sains Antariksa .
Shlens,  J.  2014. A  Tutorial  on  Principal Component Analysis . Google Research Mountain View CA 94043. https://www.cc.gatech.edu/~lsong/teac hing/CX4240spring16/pca_schlens.pdf.
Singh,  S.,  K.  Arvind,  S.B.  Bikramjit,  M. Sandeen  &  K.S.  Vinod.  2010.  Radon monitoring in soil gas and ground water for  earthquake  prediction  studies  in North West
Himalayas, India. Terrestrial,  Atmospheric  and  Oceanic
Sciences , 21(4) : 6.
Sunardi, B., B. Muslim & S. Pakpahan. 2015. Anomali Total Electron Content (TEC) Sebelum Gempabumi Kuat di Indonesia
Tahun 2014. Prosiding Seminar Nasional Fisika.
Wijaya,  W.Y.  2017.  Identifikasi  Bahan  Jenis Kulit  Menggunakan  Metode  2DPCA dan LVQ Pada Citra Digital.  [Skripsi]. Universitas Komputer Indonesia.
Yang, J., D. Zhang, A.F. Frangi & J.Y. Yang. 2004.  Two  Dimensional  PCA:  A  New Approach  to  Appearance-Based  Face Representation  and  Recognition. IEEE Transaction  on  Pattern  Analysis  and Machine Intelligence, 26(1) : 131-137.