## Jurnal Riset Fisika Indonesia
Volume 1, Nomor 2, Juni 2021
ISSN: 2776-1460 (print); 2797-6513 (online) http://journal.ubb.ac.id/index.php/jrfi/index/2206
Penggunaan Automated Phase Picking pada Estimasi Hiposenter Gempa Lokal: Studi Kasus Lengan Atas Sulawesi
A.M.Miftahul Huda 1, * ) , Ain Sahara 1 , Yekti WIdyaningrum 2 ,
1) Sekolah Tinggi Teknologi Migas
Jl. Transad KM 09 No 76 RT 08  Karangjoang, Balikpapan,Kalimantan Timur, 76125, Indonesia
2) Universitas Bangka Beltung Kampus terpadu Baluniijuk, Merawang, Bangka Belitung, 33172, Indonesia
*E-mail korespondensi: mustafid13@gmail.com

## Info Artikel:
Dikirim: 06 April 2021
Revisi: 04 Mei 2021
Diterima: 27 Juni 2021

## Kata Kunci:
hypocenter; Automated  Phase Picking ; local earthquake; Wadati  diagram; HYPOINVERSE

## Abstract
Hypocenter estimation was carried out in several local earthquake events in the upper arm of Sulawesi Island. The process is carried out by utilizing P and S wave arrival time data obtained through automated phase picking. The Wadati diagram was used to test the feasibility of the data and HYPOINVERSE was used to estimate the  hypocenter.  Vp/Vs  ratio  shows  varied  results  and  RMS  shows  poor  data picking. These results have an impact on RMS values which are quite high in the estimation  of  the  hypocenter.  There  was  an  inverse  comparison  of  the  results when viewed through the RMS value between Wadati and HYPOINVERSE. Picking data improvements need to be done in order to get a better estimate.

## PENDAHULUAN
Penentuan hiposenter merupakan pekerjaan rutin dari setiap kejadian gempa. Informasi yang  diberikan  oleh  hiposenter  penting  untuk  salah  satu  bagian  dari  mitigasi  bencana kegempaan.  Metode  penentuan  hiposenter  banyak  dikemukakan  oleh  ahli,  diantaranya  yang paling populer adalah metode penentuan menggunakan Geiger yang diadopsi dalam HYPO71PC [1]. Berkembang pula berbagai metode, seperti metode double difference [2] maupun metode grid  search [3].  Penentuan  hiposenter  yang  dilakukan  pada  HYPO71  maupun  HYPOINVERSE bergantung  pada  berbagai  variabel pengukuran  dan data.  Adapun  variabel  yang berpengaruh pada  estimasi penentuan hiposenter diantaranya  adalah data waktu  tiba  gelombang  P dan  S, data struktur kecepatan gelombang (model bumi), data kedalaman uji, dan data posisi stasiun pengamat[4].
Waktu tempuh gelombang P dan S terkadang menjadi kendala utama dalam penentuan hiposenter,  dan  terkadang  berbagai  pengamat  dapat  berbeda  dalam  penentuannya.  Banyak
sekali aplikasi yang dapat digunakan untuk melakukan proses picking data waktu tiba gelombang. Namun, kebanyakan sering kali kesulitan dalam menentukan waktu tiba gelombang S. Sehingga banyak penentuan hiposenter dilakukan dengan penggunakan waktu tempuh gelombang P saja. Namun  beberapa  penelitian  menyatakan  bahwa  penggunaan  gelombang  S  juga  dapat meningkatkan  akurasi  dari  proses  estimasi  tersebut  [5].  Pada  penelitian  ini  kami  mencoba menggunakan  automatic picking yang  tersedia  dalam  SEISAN  untuk  proses picking data  [6]. Keuntungan  dari  proses  ini  adalah  efisiensi  waktu  jika  data  sangat  banyak. Autopicker pada SEISAN didasarkan pada algoritma filter picker yang telah dikembangkan oleh Lomax [7].
Kami  ingin  melihat  sejauh  mana  proses picking tersebut  dapat  digunakan  dalam  proses penentuan waktu tiba gelombang P maupun S. Karena data P dan S akan digunakan dalam proses estimasi  penentuan  hiposenter  selanjutnya.  Proses  penentuan  hiposenter  akan  dilakukan menggunakan HYPOINVERSE dengan memanfaatkan minimum 4 stasiun perekam [8].

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  data  kegempaan  pada  Sulawesi  Bagian lengan  utara  (atas)  pada  tahun  2020.  Data  diakuisisi  dari  sistem  IRIS-WILBER3 ( https://ds.iris.edu/wilber3/ ) dengan stasiun pengamat yang disediakan oleh jaringan FDSN-ALL, GSN,  dan  GFZ.  Adapun  lokasi  data  adalah  sebagaimana  gambar  1.  Stasiun  perekam  dibatasi dengan  jarak  terhadap  sumber  sebesar  10 ° .  Hal  ini  dikarenakan  pada  jarak  tersebut kegempaannya dikategorikan sebagai gempa lokal dan diharapkan respon gelombangnya akan terbaca dengan jelas.
Gambar 1. Lokasi zona pengambilan data (IRIS-WILBER3)
Pemrosesan data menggunakan SEISAN dilakukan dengan melakukan registrasi data pada database  terlebih  dahulu,  kemudian  dilakukan  proses picking data  menggunakan automated picking phase yang diberikan oleh SEISAN. Pada automated picking phase yang diberikan oleh SEISAN seluruh data pengamatan pada masing-masing stasiun ditentukan waktu tiba gelombang P dan S secara automatic. Namun tidak semua data dari tiga komponen gelombang (vertikal dan horizontal)  mengeluarkan  hasil.  Proses  selanjutnya  adalah  dilakukan  uji  data  yang  telah dilakukan picking tersebut menggunakan Wadati diagram. Berdasarkan berbagai referensi, data picking dapat  dikoreksi  atau  dilihat  ketepatan picking nya  menggunakan  diagram  Wadati  [9]. Pada  proses picking ,  murni  dilakukan  dengan  menggunakan Automated  Phase  Picking tanpa melakukan  perubahan  secara  manual.  Kemudian  hasil picking diproses  dalam  HYPOINVERSE yang juga telah diadopsi oleh seisan pada penentuan hiposenter. Namun sebelumnya kita harus memasukkan stasiun pengamat pada input data stasiun pengamatnya.
Proses  berikutnya  adalah  membandingkan  hasil  proses  estimasi  penentuan  hiposenter tersebut dengan yang telah terlapor pada basis data IRIS-WILBER3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan picking gelombang  P  dan  S  secara  otomatis,  dapat  disajikan  dalam  grafik diagram  Wadati  untuk  masing-masing  data.  Gambar  2  merupakan  hasil  plot  diagram  Wadati terhadap hasil picking secara otomatis pada SEISAN. Dapat dilihat bahwa dari 5 data tersebut, sangat bervariatif dan dapat dikatakan kurang baik hasilnya. Karena dapat dilihat hampir seluruh datanya  tidak  segaris  dengan slope nya,  akan  tetapi  tersebar.  Ini  menunjukkan  bahwasanya kondisi hasil picking kurang baik untuk data yang diolah.
Gambar  2.  A  menunjukkan nilai  Vp/Vs  0.8,  Gambar  2. B dengan nilai  Vp/Vs  hanya  1.25, Gambar  2.C  menunjukkan  nilai  Vp/Vs sebesar  1.30,  Gambar  3.A  dengan nilai  Vp/Vs  1.01,  dan Gambar  3.B  dengan  Vp/Vs  sebesar  3.07.  Berdasarkan  rasio  Vp/Vs,  diasumsikan  data  yang dianalisa kurang baik, karena beberapa peneliti menyatakan bahwa range Vp/Vs idealnya adalah antara 1.53 sampai 1.93 [10].
Gambar 2. Diagram Wadati untuk data pada setiap kejadian  (a) Vp/Vs 0.8, (b) Vp/Vs 1.25 (c) Vp/Vs 1.30
Beragamnya  Vp/Vs  ini  sejalan  dengan  nilai  RMS  dari  masing-masing  data  sebagaimana dapat  dilihat pada  Tabel  1.  Kondisi  tersebut diasumsikan  adanya error picking yang  dilakukan oleh Automated Phase Picking pada SEISAN. Karena untuk data yang baik, harusnya berimpitan dengan slope yang  terbentuk  pada  diagram  Wadati.  Karena  salah  satu  manfaat  kita menggunakan diagram Wadati adalah untuk mengecek waktu tiba gelombang P dan S apakah layak atau tidak dengan melihat persebarannya, selain untuk menentukan rasio Vp/Vs. Karena dengan diagram Wadati, Vp/Vs rasio dapat dicari dengan mudah [9].
A
Gambar 3. Diagram Wadati untuk data pada setiap kejadian (a) Vp/Vs 1.01, (b) Vp/Vs 3.07
Tabel 1 . Nilai RMS Automated Phase Picking berdasarkan diagram Wadati dan RMS Estimasi

## HYPOINVERSE
Kejadian RMS diagram Wadati RMS Estimasi HIPOINVERSE A (2020-03-22 03:34:53) 20.56 -* B (2020-08-16 06:26:30) 26.28 100.12 C (2020-01-19 16:58:20) 24.57 17.14 D (2020-10-26 08:26:35) 18.22 -* E (2020-04-18 17:45:38) 40.01 4.30
Catatan= * data stasiun tidak mencukupi untuk dilakukan estimasi menggunakan HYPOINVERSE, stasiun perekam minimal 4.
Sebagaimana pada tabel 1. hasil estimasi menunjukkan RMS yang cukup besar, sehingga dapat  dikatakan  perlu  adanya  perbaikan  data picking .  Meskipun  variabel  yang  berkontribusi untuk keakuratan estimasi hiposenter gempa bukan hanya terletak pada data picking waktu tiba gelombang P dan S, karena model bumi juga turut andil dalam proses estimasi tersebut [11]. Jika dilihat  lebih  seksama,  ada  hal  menarik  dari  data  RMS  tabel  1,  yaitu  terjadinya  data  yang berbanding  terbalik  antara  Wadati  dan  HYPOINVERSE.  Pada  dasarnya  Wadati  juga  dapat digunakan  sebagai  metode  untuk  estimasi  hiposenter  kejadian  gempa  berdasar  pada  selisih waktu tiba gelombang S-P dan waktu tiba gelombang P.
A B
Tabel 2. Lokasi Hiposenter terlapor dan hasil estimasi menggunakan HYPOINVERSE
Kejadian Terlapor IRIS-WILBER3 Estimasi HYPOINVERSE Latitude Longitude Latitude Longitude A (2020-03-22 03:34:53) 1.34° 121.97° -* -* B (2020-08-16 06:26:30) 1.69° 122.98° -5.009 ° 119.747 ° C (2020-01-19 16:58:20) -0.10° 123.80° 0.629 ° 123.068 ° D (2020-10-26 08:26:35) 0.58° 121.54° -* -* E(2020-04-18 17:45:38) 0.34° 125.49° 0.106 ° 125.333 °
Catatan= * data stasiun tidak mencukupi untuk dilakukan estimasi menggunakan HYPOINVERSE, stasiun perekam minimal 4.
Kemudian  jika  data hasil picking tersebut  digunakan  dalam  proses  estimasi  penentuan hiposenter  menggunakan  HYPOINVERSE.  Kita  dapat  melihat  perbedaan  yang  cukup  signifikan dengan  hasil  terlapor  pada  IRIS-WILBER3  sebagaimana  pada  tabel  2.  Estimasi  ini  diasumsikan tidak valid, karena data waktu tiba gelombang P dan S terhadap laporan pada basis data IRIS- WILBER3.  Penggunaan automated phase  picking di  SEISAN  memang sangat  membantu  dalam pelaksanaan proses data yang sangat banyak, namun perlu dicermati lebih lanjut kualitasnya.

## KESIMPULAN
Penggunaan automated phase picking pada kasus ini menghasilkan nilai yang kurang baik berdasarkan  diagram  Wadati  dan  berimplikasi  pada  proses  estimasi  penentuan  hiposenter menggunakan HYPOINVERSE menghasilkan data yang kurang baik pula, sehingga perlu adanya pengolahan lebih lanjut terhadap data untuk dapat menghasilkan data yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada  IRIS-WILBER3  atas  data  yang  diberikan  pada https://ds.iris.edu/wilber3/ .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. H. K. Lee and C. M. Valdes, HYPO71PC: A personal computer version of the HYPO71 earthquake location program , vol. 85. US Geological Survey, 1985.
[2] F.  Waldhauser,  “hypoDD-A  Program  to  Compute  Double-Difference  Hypocenter Locations (hypoDD version 1.0-03/2001),” 2001.
[3] S. Widiyantoro and A. D. Nugraha, “Hypocenter relocation using a fast grid search method and a 3-D seismic velocity model for the Sumatra region,” aip.scitation.org , vol. 1554, pp. 293–296, 2013.
[4] H. Mohamed and K. Miyashita, “One-dimensional P-wave velocity structure in the northern Red Sea area, deduced from travel time data,” Earth  Planets  Sp. ,  vol.  53,  pp.  695–702, 2001.
[5] J. S. Gomberg, K. M. Shedlock, and S. W. Roecker, “The effect of S-wave arrival times on the accuracy of hypocenter estimation,” Bull. Seismol. Soc. Am. , vol. 80, no. 6A, pp. 1605– 1628, May 1990.
[6] J. Havskov and L. Ottemoller, “SEISAN earthquake analysis software,” Seismol. Res. Lett. , vol. 70, no. 5, pp. 532–534, 1999.
[7] A.  Lomax,  C.  Satriano,  and  V.  Vassallo,  “Automatic  picker  developments  and optimization:  FilterPicker—A  robust,  broadband  picker  for  real-time  seismic  monitoring and earthquake early warning,” Seismol. Res. Lett. , vol. 83, no. 3, pp. 531–540., 2012.
[8] F. W. Klein, Hypocenter location program HYPOINVERSE . US Geological Survey, 1978.
[9] N. Hurukawa, Practical Analyses of Local Earthquake . Tsukuba, Japan: IISEE, 2012.
[10]  A. Atatri, “Vp/Vs Ratio Determined from Local Seismicity along the Dead Sea Transform for the Period 2010-2016,” An-Najah National University, Nablus, Palestine, 2018.
[11]  S.  D.  Billings,  M.  S.  Sambridge,  and  B.  L.  N.  Kennett,  “Errors  in  hypocenter  location: picking, model, and magnitude dependence,” Bull. Seismol. Soc. Am. , vol. 84, no. 6, pp. 1978–1990, May 1994.