Abstrak —  Indonesia  terletak  pada  pertemuan  tiga  lempeng tektonik yaitu Lempeng Eurasia, Lempeng Indo  – Australia dan Lempeng Pasifik. Akibatnya gempa bumi dan letusan gunung api sering  terjadi  pada  batas-batas  lempeng  tersebut.  Pada  30 September  2009,  di  sekitar  wilayah  Padang,  Pariaman  terjadi gempa  berkekuatan  7.6  Mw  dengan  lokasi  epicenter  99˚52’1.2” BT;  0˚43’12”  LS.  Melalui  pemantauan  GPS  dapat  diketahui pergerakan  deformasi  yang  terjadi  sebelum  ( interseismic )  dan setelah  ( postseismic )  akibat  gempa  ( coseismic ).  Untuk  itu  dalam penelitian ini dilakukan estimasi  nilai pergeseran akibat Gempa Bumi Padang tahun 2009 menggunakan data GPS SuGAr. Hasil analisa didapatkan nilai pergeseran terbesar terjadi pada stasiun pengamatan GPS PPNJ dengan nilai pergeseran sebesar 0.01222 m  pada  sumbu  horizontal  ( easting,northing )  dan  0.001  m  pada sumbu vertikal ( up ). Nilai pergeseran terkecil dimiliki oleh stasiun pengamatan  KTET  dengan  nilai  pergeseran  sebesar  0.00185  m pada  sumbu  horizontal  ( easting,northing )  dan  0.01114  m  pada sumbu vertikal ( up ).
Kata  Kunci —Gempa  Padang  2009,  SuGAr,  Deformasi,  Nilai Pergeseran

## I. PENDAHULUAN
EMPA  bumi  adalah getaran atau guncangan  yang terjadi dipermukaan  bumi  akibat  pelepasan  energi  dlam  scara tiba-tiba  yang  menciptakan  gelombang  seismik.  Gempa bumi disebabkan oleh pergerakan kerak bumi (lempeng bumi). Gempa bumi di bagi menjadi tiga yaitu: gempa bumi tektonik, gemba  bumi  vulkanik  dan  gempa  bumi  runtuhan.  Penyebab terjadinya  gempa  bumi  tektonik  adalah  adanya  pergeseran lempeng-lempeng tektonik secara mendadak yang mempunyai kekuatan  yang  sangat  besar  (pelepasan  energi  yang  terjadi akibat pergeseran lempeng tektonik) [1].
Indonesia  terletak  pada  pertemuan  tiga  lempeng  tektonik, yaitu  lempeng  Eurasia,  lempeng  Hindia  –  Australia,  dan lempeng  Pasifik.  Pada  daerah  sekitar  batas  lempeng  tersebut umumnya  aktifitas  tektonik  utama  berlangsung,  seperti misalnya subduksi, tumbukan ( collision ), pemekaran punggung tengah  samudera  dan  sesar transform [2].  Akibatnya  gempa bumi dan letusan gunung api akan sering terjadi tidak jauh dari batas-batas lempeng tersebut.
Pulau  Sumatera  termasuk  salah  satu  pulau  terbesar  di ]Indonesia.  Pulau  ini  merupakan  salah  satu  wilayah  dengan aktifitas  tektonik  terbesar  di  dunia.  Pulau  Sumatera mengakomodasi  tumbukan  lempeng  Indo  –  Australia  yang mensubduksi lempeng Eurasia dengan kecepatan 5-6 cm/tahun [3]  .  Hal  ini  mengakibatkan  pulau  Sumatera  rawan  terjadi
gempa  tektonik  yang  disebabkan  dari  pergerakan  lempeng tersebut.  Salah  satu  gempa  terbesar  yang  terjadi  di  pulau  ini adalah gempa Kota Padang, Pariaman pada tahun 2009 dengan magnitude gempa 7.6 Skala Richter (SR) pada lokasi koordinat epicenter 99˚52’1.2” BT; 0˚43’12” LS dan kedalaman 81 km. Kota  Padang,  Pariaman  merupakan  kota  yang  terletak memanjang dibagian barat pulau Sumatera dan dikelilingi oleh Samudera  Hindia.  Kota  Padang,  Pariaman  merupakan  bagian serangkaian  pulau  non-vulkanik  dan  kota tersebut  merupakan puncak-puncak dari suatu punggung pengunungan bawah laut.
Meskipun  gempa  bumi  ini  dirasakan  hingga  seluruh  pulau Sumatera,  Malaysia  dan  Singapura,  baiknya  adalah  kerugian yang  diakibatkan  oleh  gempa  ini  tidak  terlalu  besar dibandingkan  dengan  gempa  bumi  yang  terjadi  di  pulau Sumatera  sebelumnya.  Namun  prinsipnya,  gempa  bumi biasanya  akan  menyebabkan  kerak  bumi  disekitarnya terdeformasi  dengan  baik  dalam  arah  vertikal  dan  horizontal. Oleh sebab itu, kemungkinan besar gempa Padang tahun 2009 juga menyebabkan aktivitas deformasi kerak bumi.
Menghitung  estimasi  nilai  pergeseran  yang  terjadi  di  kota Padang, Pariaman dan sekitarnya diperlukan data GPS SuGAr. Nilai pergeseran  akibat gempa  bumi  yang didapat  merupakan deformasi yang terjadi di Padang dan sekitarnya.
Dengan adanya pengamatan GPS dengan menggunakan data SuGAr, studi deformasi akibat gempa Padang tahun 2009 dapat dilakukan  guna  pembuatan  model  bencana  gempa  bumi berikutnya  sebagai  salah  satu  bentuk  dalam  mitigasi  bencana bagi masyarakat Padang dan sekitarnya

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  adalah  gempa  bumi  yang  terjadi  di Padang, Pariaman, Sumatera Barat pada tanggal 30 September 2009  dengan  gempa  sebesar  7.6  skala  richter  (SR)  dengan kedalaman  81  km.  Posisi  episenter  geografis  terletak  pada koordinat 99˚52’1.2” BT; 0˚43’12” LS yang berada pada jalur lempeng tektonik.

## Estimasi Nilai Pergeseran Gempa Bumi Padang Tahun 2009 Menggunakan Data GPS SuGAr
I Dewa Made Amertha Sanjiwani 1) , Ira Mutiara Anjasmara 2) , Meiriska Yusfania 3)
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia email : ira@geodesy.its.ac.id ; yusfania_mei@geodesy.its.ac.id
G
Gambar 1 Lokasi Penelitian

## B. Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  adalah  data  pengamatan  GPS  berupa data RINEX pada bulan September 2009 hingga Oktober 2009, yakni day  of  year ke-244  hingga  304.  Data  tersimpan  dalam format  RINEX  dengan sampling pengukuran  tiap  lima  belas detik. Data GPS bersumber dari hasil pemantauan online . Data pengamatan  diunduh  di  salah  satu  penyedia  data Sumateran GPS  Array (SuGAr)  yaitu  “ Scripps  Orbit  and  Permanent Array ”  (SOPAC).  Data  stasiun  pengamatan  yang  digunakan adalah data stasiun MSAI, KTET, PPNJ, PSKI dan TLLU. Data lain  yang  dibutuhkan  adalah  data  gempa  bumi  Padang  tahun 2009 yang diunduh pada website USGS Peralatan  yang  digunakan  antara  lain  adalah hardware berupa stasiun GPS Online serta software berupa sistem operasi LINUX Ubuntu 14.04 dan Windows 10, Microsoft Word dan Excel, Software Generic Mapping  Tools (GMT) dan software

## GAMIT/GLOBK

## C. Diagram Alir Pengolahan Data
Pengolahan data dapat  dijelaskan dengan diagram  alir pada Gambar 2 sebagai berikut.
Tahapan  pengolahan  data  berdasarkan  gambar  2  adalah sebagai berikut:
1) Persiapan  data  dan  pendukung  lainnya  adalah  tahap dimana  proses download data  RINEX  dari  pusat  data  di SOPAC.  Dibutuhkan  beberapa  pendukung  lainnya sebelum  memulai  proses  pengolahan  data  seperti  data receiver dan  informasi  antenna  untuk  setiap  data  ( file station.info ), list  station ,  titik  ikat  kontrol file ,  IGS  SP3 ephemeris file , nilai jam satelit, file navigasi RINEX. Data Gempa  Bumi  juga  diperlukan  untuk  proses  pengoalahan selanjutnya.
2) Proses pengolahan data dengan GAMIT, pengolahan data GPS  dengan  menggunakan  GAMIT  adalah  membuat direktori pekerjaan EXPT dan menghubungkan seluruh file yang  dibutuhkan  seperti control  file yang  terletak  di “gg/tables/ dengan perintah sh_gamit.
Persiapan Data Pendukung Lainnya Proses Pengolahan GAMIT dengan sh_gamit Binary File (h-files), q-files dan sh_gamit_ddd.summary Nilai WL => 90% Nilai NL => 80% Nilai nrms < 0.25 Proses Pengolahan dengan GLOBK dengan sh_glred Hasil File *org, *VAL dan *ps_base (Time Series) Data Outliers Deret Waktu (Time Series) Analisa Estimasi Nilai Pergeseran Akibat Gempa Plot Estimasi Nilai Pergeseran Akibat Gempa Peta Nilai Pergeseran Akibat Gempa Tidak ya Tidak ya Gambar 2 Diagram Alir Pengolahan Data
3) Evaluasi  solusi  GAMIT,  pada  proses  ini  dapat  dikatakan baik  atau  salah  dengan  melihat h-file.  Q-file dan postfit.autcl.summary . parameter yang dicek adalah:
a) Nilai postfit nrms  ( normalized  root  mean  square ).  Nilai postfit solusi  harian harus kurang dari 0.25. Apabila nilai postfit  nrms lebih  besar  dari  0.5  maka  data  GPS  masih terdapat efek cycle slip [4]
b) Nilai  ambiguitas  fase Wide  Lane ,  apabila  nilai  atau  hasil pengolahan  harian GAMIT harus berada di atas 90% dan 80%  untuk  masing-masing  nilai.  Demikian  juga  halnya dengan Narrow Lane .
4) Proses  pengolahan  dengan  GLOBK,  pada  tahapan  ini kombinasi  DOY  dan plotting parameter  koordinat h-file secara time series . Hasil yang didapat dari GLOBK adalah time  series .  Apabila  terdapat  data outlier maka  terlebih dahulu  harus  dihilangkan  data outlier -nya  dengan menggunakan aplikasi yang tersedia oleh GLOBK
5) Hasil akhir adalah time series yang sudah hilang outliers - nya dan dapat dilakukan pencarian nilai pergeseran.
6) Analisa  nilai  pergeseran  yang  telah  dihasilkan  oleh software GAMIT/GLOBK. Hasilnya berupa nilai pergeseran per stasiun pengamatan GPS
7) Setelah  dilakukan  analisa, plotting nilai  pergeseran berdasarkan hasil analisa yang telah dilakukan
8) Hasil akhir berupa peta nilai pergeseran akibat gempa.

## III. H ASIL DAN A NALISA

## A. Hasil Pengolahan GAMIT
Hasil  pengolahan  GAMIT  berupa  nilai  harian  ambiguitas fase Wide Lane dan Narrow Lane serta nilai postfit nrms yang dijelaskan pada Gambar 3, Gambar 4 dan Gambar 5.

## Gambar 3 Nilai nrms Harian Solusi GAMIT
Gambar 3. Menunjukkan  bahwa nilai nrms minimal adalah sebesar  0.17512  dan  nilai nrms maksimal  adalah  sebesar 0.19588 serta nilai rerata nrms adalah sebesar 0.18515. Hal ini
menunjukkan  bahwa  metode  penggunaan  GAMIT  sesuai dengan kriteria
Gambar 4 Fase Ambiguitas Wide Lane Harian GAMIT
Gambar 4 menunjukkan bahwa nilai maksimal Wide Lane pada penelitian ini sebesar 100% dan nilai reratanya sebesar 98.21% serta nilai minimumnya sebesar 92.90%. hal ini
menunjukkan bahwa hasil pengolahan data GPS masuk toleransi yang telah diberikan oleh software GAMIT.
0,17000 0,17500 0,18000 0,18500 0,19000 0,19500 0,20000 240 255 270 285 300 n rm s DAYS OF YEAR Postfit nrms Solusi Harian Aplikasi GAMIT 92,0% 93,0% 94,0% 95,0% 96,0% 97,0% 98,0% 99,0% 100,0% 101,0% 240 250 260 270
280 290 300 310 Wid e La n e Days of Years Fase Ambiguitas Wide Lane Harian GAMIT
Gambar 5 Resolusi Ambiguitas Fase Narrow Lane Sepanjang Observasi

## B. Hasil pengolahan GLOBK
Hasil pengolahan GLOBK berupa time series seluruh waktu data  GPS  yang  dikombinasikan.  Tujuan  dari time  series  ini adalah  untuk  menentukan  fungsi  matematika  dari  data  yang
dihasilkan  oleh software pengolah  GPS  sepanjang  waktu pengamatan  (DoY)  dan  menghapus outlier [5].  Gambar  6 menunjukkan salah satu stasiun pengamatan GPS yaitu stasiun MSAI.
Gambar 6 Time Series Stasiun MSAI DoY 244 – 304
Gambar  6  menunjukkan time  series stasiun GPS MSAI di atas memiliki nilai rms sebesar 4.6 mm,  8.6  mm  dan  7.9  mm  untuk  sumbu  masing- masing northing,  easting dan up. Hal  tersebut sudah masuk dalam toleransi rms yaitu sebesar 10 mm.

## C. Uji Kualitas Data GPS Interseismic Sebelum Removing Outlier dan Sesudah Removing Outlier
Analisa kualitas data GPS dilakukan secara terpisah antara  dua  fase  gempa  agar  pemodelan  dan penenentuan  nilai root-mean-square (RMS) error tidak terpengaruh akibat bias gempa, yakni interseisimic dan postseismic [6]. Tabel 1
menunjukkan  bahwa  nilai  rms  tiap  masing-masing stasiun  sebelum  dihilangkan outliers -nya  pada  fase interseismic
Tabel 1 . RMS data GPS Interseismic Sebelum Removing Outliers Stasiun GPS RMS Northing (±mm) RMS Easting (±mm) RMS Up(±mm) PSKI 1.3 2.6 7.4 PPNJ 1.6 1.2 5.9 MSAI 1.3 1.2 4.5 TLLU 2.3 1.2 5.5 KTET 1.4
1.9 5.3
86,00% 88,00% 90,00% 92,00% 94,00% 96,00% 98,00% 100,00% 102,00% 240 250 260 270 280 290 300 310 N arro w La n e Days of Year

## Fase Ambiguitas Narrow Lane Harian GAMIT
Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai rms tiap masing-masing stasiun  sesudah  dihilangkan outliers- nya  pada  fase interseismic .
Tabel 2 . Nilai RMS Stasiun GPS setelah Removing Outlier Stasiun GPS RMS Northing (±mm)
RMS Easting (±mm) RMS Up(±mm) PSKI 1.0 1.7 3.7 PPNJ 1.0 1.6 5.9 MSAI 1.0 1.4 4.0 TLLU 1.6 1.2 5.9 KTET 1.0 1.3 4

## D. Uji Kualitas Data GPS Postseismic Sebelum Removing Outlier dan Sesudah Removing Outlier
Untuk  analisa  data  GPS  pasca  gempa,  dilakukan pengamatan  mulai  dari  DoY  274-304  kemudian didapatkan RMS error dari data mentah untuk masing- masing  stasiun  GPS  sebelum  dihilangkan outlier nya yang dijelaskan pada Tabel 3.
Tabel 3 . RMS Error Data GPS Postseismic Sebelum Removing Outlier Stasiun GPS RMS Northing (±mm) RMS Easting (±mm) RMS Up(±mm) PSKI 1.7 2.9 8.8 PPNJ 1.6 3.0 6.3 MSAI 1.9 1.2 4.5 TLLU 1.7 4.0 6.5 KTET 2.0 3.5 6.3
Tabel 4 menunjukkan RMS error data GPS setelah dihilangkan outlier -nya  dengan  menggunakan  uji stastistik kualitatif sebesar 95% atau 2 kali RMS error .
Tabel 4 . RMS Error Data GPS Postseismic Setelah Removing Outlier Stasiun GPS RMS Northing (±mm) RMS Easting (±mm) RMS Up(±mm) PSKI 2.1 2.9 6.6 PPNJ 2.2 2.6 6.7 MSAI 1.7 1.9 5.2 TLLU 2.1 2.4 4.7 KTET 3.1 2.7 3.7
Melihat  nilai  RMS  hasil filtering seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  4,  maka  sudah  dapat melanjutkan  ke  tahap  penentuan  arah  dan  besar pergeseran  karena  hasil  RMS  di  bawah  dari  nilai  10 mm.

## E. Analisa Nilai Pergeseran Horisontal Stasiun GPS akibat Gempa Padang 2009
Dengan melakukan pengolahan data GPS yang telah dihilangkan outlier -nya,  maka  dapat  dilakukan
penentuan  besar  pergeseran  secara  horisontal  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Nilai yang didapat pada Tabel 5 diambil pada rumus (1) sebagai berikut [7]:
X t = (t − t 0 ) + X t0 ............. (1)
Tabel 5.
Pergeseran Horizontal ( coseismic ) Titik Pengamatan dE (m) dN (m) Resultan (m) PSKI -0.00470 -0.00580 0.00746 PPNJ -0.01124 -0.00481 0.01222 MSAI -0.00531 -0.00708 0.00885 TLLU -0.00317 -0.00098 0.00331 KTET 0.00101 0.00156 0.00185
dimana X t merupakan  koordinat  pengamatan  di epok  t,  kemudian 𝑋 𝑡0 adalah  koordinat  stasiun pengamatan  di  epok 𝑡 0 , 𝑡 0 adalah  waktu  pengamatan koordinat stasiun pertama, t adalah waktu pengamatan koordinat  stasiun  terakhir,  dan V adalah  besar pergeserannya.  Nilai  pergeseran V dapat  dihitung dengan menggunakan rumus (2) sebagai berikut:
𝑅 = √(𝑑𝑁) 2 + (𝑑𝐸) 2 .................... (2)
Dimana  dE  dan  dN  merupakan  nilai  parameter pergeseran pada sumbu easting dan northing . Dengan menggunakan kedua rumus tersebut di dapatkan nilai pergeseran horizontal  yang ditunjukkan pada Tabel 5 akibat  gempa  ( coseismic )  beserta  visualisasinya  pada Gambar 7.
Arah pergeseran akibat gempa Padang tahun 2009 digunakan rumus (3) berikut:
𝛼 = 𝑎𝑡𝑎𝑛 dE 𝑑𝑁 ............. (3)
Rumus  (3)  digunakan  untuk  menghasilkan  arah pergeseran coseismic dan menghasilkan arah pergeseran yang ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Arah Pergeseran Horisontal Coseismic Titik Pengamatan Arah Sudut Kuadran PSKI S 50˚57’54.63” W Kuadran III PPNJ S 23˚09’19.83” E Kuadran II MSAI S 53˚08’01.66” W Kuadran III TLLU N 17˚08’20.49” W Kuadran II KTET N 57˚05’33.25” E Kuadran I F. Analisa Vektor Pergeseran Vertikal Akibat Gempa Padang 2009
Dengan melakukan pengolahan data GPS yang telah dihilangkan outlier -nya,  maka  dapat  dilakukan penentuan  besar  pergeseran  secara  horisontal  yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7  menunjukkan nilai pergeseran  yang terjadi secara vertikal akibat Gempa Padang 2009 ( coseismic ).

## G. Hasil  Nilai  Pergeseran  Horisontal  dan Vertikal
Adapun  hasil  nilai  pergeseran  yang  dihasilkan ditunjukkan  pada  Gambar  7.  untuk  nilai  pergeseran horizontal  dan  Gambar  8  untuk  nilai  pergeseran horizontal.
Tabel 7 . Nilai Pergeseran Vertikal Coseismic Titik Pengamatan Pergeseran Vertikal (m) PSKI 0.00277 PPNJ 0.02083 MSAI 0.01579 TLLU 0.01904 KTET 0.01195 Gambar 7 Peta Nilai Pergeseran Horizontal Akibat Gempa Gambar 8 Peta Nilai Pergeseran Vertikal Akibat Gempa

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Adapun  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan  dari penelitian  ini  adalah  Nilai  pergeseran  horizontal terbesar yang dihasilkan berdasarkan hasil pengolahan didapatkan  dari  stasiun  pengamatan  PPNJ  yaitu sebesar  0.01222  m  dan  nilai  pergeseran  terkecil dihasilkan  oleh  stasiun  pengamatan  KTET  yaitu sebesar 0.00185 m.
Nilai  pergeseran  vertikal  terbesar  yang  dihasilkan berdasarkan  hasil  pengolahan  didapatkan  dari  stasiun pengamatan  PPNJ  yaitu  sebesar  0.02083  m  dan  nilai pergeseran terkecil dihasilkan oleh stasiun pengamatan
PSKI yaitu sebesar 0.00277 m.
Berdasarkan penelitian ini, data GPS SuGAr secara umum  dapat  digunakan  untuk  memantau  fenomena geodinamika  dalam  hal  ini  adalah  deformasi  ataupun pergerakan  lempeng  yang terjadi akibat gempa  bumi. Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian  yang  lebih intensif dan waktu pengamatan yang lebih lama.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  I.D.M.A.S  mengucapkan  terima  kasih kepada Bapak Irwan Meilano karena telah membantu dalam  pembuatan  program  model  dislokasi elastic halfspace .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Andreas, Karakteristik  Deformasi  Strain  dan  Stress , Bandung: Teknik Geodesi dan Geomatika ITB, 2007.
[2]  R. Sule, S. F. Syamsuddin, D. S. Sarsito and I. A. Sadisun, The Utilization  of  Resistivity  and  GPS  Methods  in  Landslide Monitoring: Case Study at Panagawan Area , Ciamis, Indonesi: Himpunan Alhi Geofisika Indonesa (HAGI), 2007.
[3]  D. H. Natawidjaja, K. Sieh, R. Briggs, M. Chlieh, J. P. Avouac, J.  Bock  and  B.  W.  Suwargadi,  "Understanding  the  Nature  of Giant  Earthquake  and  Tsunamis  in  Sumatera-Andaman  to Restore and Establish Safer Cities Around the Indian Ocean," in Memorial Conference on the 2004 Giant Earthquake .
[4]  T. A. Herring, R. W. King and S. C. McClusky, Introduction to GAMIT/GLOBK, USA: Masschusetts Institute of Technology, 2010.
[5]  A.  S.  Prasidya, Pengolahan  Data  GNSS  Secara  Loose Constraint  dengan  Modul  GAMIT ,  Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada, 2014.
[6]  M.  Yusfania, Pemodelan  Mekanisme  Gempa  Bengkulu  M8.5, Bandung : Institut Teknologi Bandung, 2008.
[7]  I.  N.  Muafiry, Analisis  Deformasi  Akibat  Gempa  Bumi Kepulauan  Mentawai  Menggunakan  Pengamatan  GPS Kontinu, Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, 2015.