JGISE  Vol. 3 No. 1 (2020), pp. 28 - 38     |     https://doi.org/10.22146/jgise.53068

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Perbandingan Pergerakan Titik Pantau Deformasi Kepulauan Sangihe Menggunakan Metode Perhitungan Periodik dan Simultan Berdasarkan Data GNSS Tahun 2014, 2015, dan 2016
The Comparison of Sangihe Islands Deformation Monitoring Point Movement Using Periodic and Simultaneous GNSS Processing Data Methods Based on 2014, 2015, and 2016 Epochs Data
Muhammad Arsyad Fauzi 1 , Leni Sophia Heliani 2
1 Alumni Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
2 Staf Pengajar Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
Penulis Korespondensi: Leni Sophia Heliani | Email: lheliani@ugm.ac.id
Diterima (Received): 01 Jan 2020     Direvisi (Revised): 21/May/2020    Diterima untuk Publikasi (Accepted): 01/Jun/2020

## ABSTRAK
Studi pergerakan titik pantau deformasi Kepulauan Sangihe telah dilakukan dengan metode pengukuran GNSS. Salah satu faktor yang menentukan ketelitian titik pantau deformasi yaitu metode pengolahan data yang digunakan.  Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji perbandingan kecepatan pergerakan titik pantau deformasi Kepulauan Sangihe menggunakan pengolahan data GNSS secara periodik dan  simultan.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga  kala  pengamatan,  yaitu  2014,  2015,  dan  2016.  Data  pengamatan  diolah  dengan perangkat  lunak  GAMIT/GLOBK  yang  diikatkan  terhadap  ITRF  2014  sehingga  menghasilkan  koordinat  dan  ketelitiannya. Berdasarkan  data  koordinat  dan  ketelitiannya,  dilakukan  perhitungan  kecepatan  pergerakan  beserta  ketelitiannya  menggunakan metode periodik dan simultan.  Berdasarkan metode periodik,  kecepatan pergerakan titik SGH1 pada komponen N sebesar  -1,11 ± 2,72  mm/tahun,  pada  komponen  E  sebesar  9,21  ±  4,17  mm/tahun,  dan  pada  komponen  U  sebesar  -15,02  ±  50,64  mm/tahun, sedangkan kecepatan pergerakan titik SGH3 pada komponen N sebesar  -4,93 ± 1,56 mm/tahun, pada komponen E sebesar 16,50 ± 2,47 mm/tahun, dan pada komponen U sebesar -6,69 ± 19,42 mm/tahun. Berdasarkan metode simultan, kecepatan pergerakan titik SGH1 pada komponen N sebesar -1,56 ± 1,25 mm/tahun, pada komponen E sebesar 9,40 ± 1,55 mm/tahun, dan komponen U sebesar -11,54  ±  5,83  mm/tahun,  sedangkan  kecepatan  pergerakan  titik  SGH3  pada  komponen  N  sebesar  -5,18  ±  0,88  mm/tahun,  pada komponen E sebesar 16,91 ± 1,10 mm/tahun, dan pada komponen U sebesar  -2,84 ± 3,49 mm/tahun. Penelitian ini membuktikan hipotesis bahwa perhitungan data GNSS metode simultan menghasilkan ketelitian yang lebih tinggi daripada metode periodik.
Kata Kunci: Pulau Sangihe, geodinamika, deformasi, periodik, simultan, GNSS

## ABSTRACT
The study of deformation monitoring point movement of Sangihe Islands was conducted using the GNSS measurement methods. One of the factor that determines the accuracy of the deformation monitoring is the utilized data processing methods. Therefore, this research analyze  the  comparison  of  deformation  monitoring  point  movement  of  Sangihe  Islands  using  periodic  and  simultaneous  GNSS  data processing  methods.  This  research  used  three  observations  epochs  of  GNSS,  i.e.  2014,  2015  and  2016.  The  observational  data  were processed using GAMIT/GLOBK software that tied to ITRF 2014 to produce coordinates and their accuracy. Based on the coordinate data and its accuracy, the velocity of movements calculation and their accuracy was done using the periodic and simultaneous methods. Based on the periodic method, the velocity of the SGH1 point on the N component is -1,11 ± 2,72 mm/year, on the E component is 9,21 ± 4,17 mm/year, and on the U component is -15,02 ± 50,64 mm/year, while the velocity of the SGH3 point on the N component is -4,93 ± 1,56 mm/year, on the E component is 16,50 ± 2,47 mm/year, and on the U component is  -6,69 ± 19,42 mm/year. Based on the simultaneous method, the velocity of the SGH1 point on the N component is -1,56 ± 1,25 mm/year, on the E component is 9,40 ± 1,55 mm/year, and on the U component is -11,54 ± 5,83 mm/year, while the velocity of the SGH3 point on the N component is -5,18 ± 0,88 mm/year, on the E component  is  16,91  ±  1,10  mm/year,  and  on  the  U  component  is  -2,84  ±  3,49  mm/year.  This  research  proves  the  hypothesis  that  the simultaneous GNSS data calculation results in higher accuracy than the periodic method.
Keywords: Sangihe Islands, geodynamic, movement, periodic, simultaneous, GNSS
© Author(s) 2020.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Kabupaten  Kepulauan  Sangihe  merupakan  kepulauan terluar  di  bagian  utara  Indonesia  yang  terletak  di  antara Pulau  Sulawesi  dengan  Pulau  Mindanao  (Filipina). Kabupaten  Kepulauan  Sangihe  berada  di  antara  dua lempeng  tektonik  aktif  yaitu  Lempeng  Pasifik  yang bergerak  ke  arah  barat  laut  dan  Lempeng  Eurasia  yang bergerak  ke  arah  tenggara  (Darman,  2000).  Selain  itu menurut  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah Kabupaten  Kepulauan  Sangihe,  kawasan  Kepulauan Sangihe  merupakan  daerah  lintasan  gunung  berapi  trans pasifik dari daerah Hawai, Jepang, Filipina dan berakhir di Kawasan  Maluku  (BAPPEDA,  2009).  Hal  tersebut menyebabkan  Kepulauan  Sangihe  menjadi  daerah  rawan bencana alam, khususnya gempa bumi.
Gambar 1.1 Subduksi Kepulauan Sangihe (Jaffe, dkk, 2004)
Berdasarkan  kondisi  tersebut,  peta  potensi  bencana alam  dan  peta  jalur  evakuasi  bencana  alam  menjadi  hal yang perlu  dipersiapkan untuk kegiatan  mitigasi bencana sehingga  dapat  meminimalisir  korban  jiwa  maupun kerusakan  material  yang  ditimbulkan.  Salah  satu  upaya untuk  mendukung  keberhasilan  mitigasi  bencana  yaitu melakukan  studi  geodinamika  dengan  metode  survei Global  Navigation  Satellite  System  (GNSS)  (Manfré  dkk., 2012).
Mulai  tahun  2016  hingga  tahun  2019  telah  dilakukan beberapa  penelitian  menggunakan  data  GNSS  Kepulauan Sangihe  dengan  metode  perhitungan  periodik  dan simultan  (Kurniawan,  2016;  Nugraha,  2017;  Ladivanov, 2018;  Nugroho,  2019).  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan  masing-masing  titik  pantau  bergerak  ke arah  tenggara  dengan  kecepatan  antara  9,6  mm/tahun hingga    19,04  mm/tahun.  Deteksi  pergerakan  lempeng tektonik yang nilai pegerakannya kecil seperti pada kasus Kepulauan Sangihe memerlukan survei GNSS. Survei GNSS dilakukan  agar  menghasilkan  ketelitian  yang  tinggi  pada setiap  nilai  koordinat  titik  pantau.  Ketelitian  posisi  yang didapat  dengan  pengamatan  GNSS  secara  umum bergantung  pada  empat  faktor  yaitu  metode  penentuan posisi yang digunakan, geometri dan distribusi dari satelit- satelit  yang  diamati,  ketelitian  data  yang  digunakan,  dan metode pengolahan data yang diterapkan (Abidin, 2000).
Metode  pengolahan  data  yang  diterapkan  merupakan salah  satu  faktor  penting  untuk  menghasilkan  ketelitian yang  optimal.  Diantara  beberapa  metode  yang  biasa digunakan  untuk  pengolahan  data  GNSS  yaitu  metode perhitungan  kecepatan  pergerakan  secara  periodik  dan simultan.  Metode  periodik  merupakan  perhitungan kecepatan  pergerakan  per  kala  pengamatan,  sedangkan metode  simultan  merupakan  perhitungan  kecepatan pergerakan  menggunakan  keseluruhan  kala  pengamatan secara serentak. Oleh karena itu, perlu dilakukan berbagai metode  pengolahan  data  agar  diperoleh  metode pengolahan  data  yang  paling  optimal  untuk  studi geodinamika.  Penelitian  ini  mengkaji  perbandingan kecepatan  pergerakan  titik  pantau  deformasi  Kepulauan Sangihe  menggunakan  metode  pengolahan  data  GNSS secara  periodik  dan  simultan  berdasarkan  kala pengamatan tahun 2014, 2015, dan 2016.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi Penelitian ini dilakukan menggunakan tiga titik pantau yang tersebar  di  Kabupaten Kepulauan  Sangihe, Sulawesi Utara.  Tiga  titik  pantau  tersebut  yaitu:  SGH1  terletak  di Kelurahan  Kolongan  Mitung,  Kecamatan  Tahuna  Barat, SGH3  terletak  di  Desa  Mohongsawang,  Kecamatan Kendahe, dan SGH4 terletak di Desa Bebalang, Kecamatan Manganitu Selatan.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  atas data  utama  dan  data  pendukung.  Data  utama  dalam penelitian ini yaitu:
1. Data  pengukuran  titik  pantau  GNSS  dalam  format  jps. Data pengukuran ini terdiri atas tiga kala pengamatan, yaitu  data  pengamatan  tahun  2014,  2015,  dan  2016. Kala  pengamatan  tahun  2014  menggunakan  titik pantau  SGH1 dan SGH3 yang terdiri atas empat  day of years  (doy),  yaitu  doy  231  s.d.  234.  Kala  pengamatan tahun 2015 menggunakan titik pantau SGH1, SGH3, dan SGH4 yang terdiri atas dua doy, yaitu doy 218 dan 219. Sedangkan kala pengamatan tahun 2016 menggunakan titik  pantau  SGH1,  SGH3,  dan  SGH4  yang  terdiri  atas empat doy, yaitu doy 218 s.d. 221. Sampling rate semua data  tersebut  dikonversi  menjadi  30  detik  agar  sesuai dengan  data  Receiver  Independent  Exchange  Format (RINEX)  pengamatan  dari  stasiun  International  GNSS Service (IGS).
2. Data  RINEX  pengamatan  dari  stasiun  IGS.  Data  RINEX pengamatan  stasiun  IGS  dapat  diunduh  dari  situs http://sopac.ucsd.edu  atau  http://cddis.nasa.gov  yang berupa data observasi untuk doy 231 s.d. 234 pada kala pengamatan  2014,  doy  218  dan  219  pada  kala pengamatan  2015,  dan  doy  218  s.d.  221  pada  kala pengamatan  2016.  Stasiun  IGS  dalam  penelitian  ini meliputi  CCJ2,  COCO,  DARW,  IISC,  PIMO,  TOW2,  dan TUVA.
3. Data  precise ephemeris.  Data  precise ephemeris  berupa data  IGS  final  orbit  untuk  doy  231  s.d.  234  pada  kala pengamatan  2014,  doy  218  dan  219  pada  kala pengamatan  2015,  dan  doy  218  s.d.  221  pada  kala pengamatan  2016.  Data  ini  dapat  diperoleh  dari  situs http://sopac.ucsd.edu dengan format *.sp3.
4. Data  broadcast  ephemeris.  Data  broadcast  ephemeris berupa  data  navigasi  satelit  untuk  doy  231  s.d.  234 pada  kala  pengamatan  2014,  doy  218  dan  219  pada kala pengamatan 2015, dan doy 218 s.d. 221 pada kala pengamatan  2016.  Data  ini  dapat  diperoleh  dari  situs http://igscb.jpl.nasa.gov  dengan  format  *.14n,  *.15n, dan *.16n.
Selanjutnya data pendukung dalam penelitian ini yaitu:
1. Data  koreksi  pemodelan  cuaca.  Data  ini  berisi  fungsi pemetaan cuaca hitungan. Data ini dapat diperoleh dari situs  http://everest.mit.edu  berupa  vmflgrid.2014, vmflgrid.2015, dan vmflgrid.2016.
2. Data koreksi atmosfer. Data ini berisi pemodelan delay atmosfer  yang  berfungsi  untuk  meminimalisir pengaruh bias pada troposfer. Data ini dapat diperoleh dari situs http://everest.mit.edu berupa
atmdisp_cm.2014, atmdisp_cm.2015,
dan atmdisp_cm.2016.
3. Data  koreksi  pasut.  Data  ini  merupakan  pencerminan dinamika  pasang  surut  air  laut  di  seluruh  dunia.  Data ini  dapat  diperoleh  dari  situs  http://everest.mit.edu berupa OTL.FES2004.grid.
2.2. Metodologi
Pada  penelitian  ini,  data  raw  hasil  pengukuran  titik pantau  GNSS  berupa  data  dengan  format  JPS.  Data  raw tersebut  perlu  dikonversi  menjadi  berkas  data  dengan format  RINEX  agar  dapat  diolah  dengan  GAMIT/GLOBK. Proses konversi dilakukan dengan perangkat lunak TEQC menghasilkan  dua  buah  berkas  RINEX  yaitu  navigasi  dan observasi.  Perangkat  lunak  GAMIT/GLOBK  memerlukan berkas  RINEX  yang  terpisah  setiap  doy  dengan  interval data  30  detik.  Interval  data  dibuat  30  detik  agar  sesuai dengan interval stasiun IGS yang juga 30 detik.
Sebelum  pengolahan  dengan  GAMIT/GLOBK  perlu dilakukan  pengecekan  kualitas  data  RINEX  stasiun pengamatan.  Pengecekan  kualitas  data  dilakukan menggunakan  TEQC  dengan  full  quality  check  file  yaitu pengecekan kualitas data dengan melibatkan file observasi dan   file navigasi.  Pengecekan  kualitas data menghasilkan keterangan  mengenai  data  RINEX  yang  diolah  seperti parameter  multipath  dan  ionospheric  delay  yang  terjadi saat  pengamatan.  Menurut  Lestari  (2006),  data pengamatan  memiliki  kualitas  data  yang  baik  jika  nilai parameter-parameternya memenuhi kriteria berikut :
1. Nilai MP1
< 0,5 m
2. Nilai MP2 < 0,5 m 3. Nilai IOD slips < 100 4. Nilai IOD or MP slips
< 100
Nilai  koordinat  dan  simpangan  baku  didapatkan melalui
pengolahan dengan perangkat lunak GAMIT/GLOBK  yang  diikatkan  pada  ITRF  2014.  Desain jaring  IGS  yang  digunakan  yaitu  desain  jaring  rik2 sesuai penelitian  Nursetiyadi  (2015).  Desain  jaring  IGS  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Desain jaring IGS rik2 (Nursetiyadi, 2015) Pengolahan  menggunakan  GAMIT  menghasilkan panjang  baseline.  Perataan  jaring  pada  GAMIT menggunakan  metode  double  difference  dan  prinsip metode  parameter  berbobot  dalam  perhitungan  data pseudorange  dan  carrier  phase  dengan  persamaan observasi menggunakan data fase. Sebagai contoh, apabila ada dua receiver yang berada pada dua titik pengamatan G dan  H, dengan vektor koordinat  titik G  dan  H  dinyatakan sebagai  (X G ,  Y G ,  Z G )  dan  (X H ,  Y H ,  Z H ).  Untuk  persamaan double  difference,  pengamatan  dilakukan  terhadap  dua satelit  yaitu a dan  b,  menghasilkan  persamaan  jarak sebagai berikut (King dan Bock, 2002) :
2 2 2 [ ( ) ] [ ( ) ] [ ( ) ] a a a a
G G G G X t X Y t Y Z t Z        (1)
2 2 2 [ ( ) ] [ ( ) ] [ ( ) ] b b b b
H H H H X t X Y t Y Z t Z        (2)
Keterangan:
a G  : jarak geometri antara satelit a dengan titik G b H  : jarak geometri antara satelit b dengan titik H
Titik G memiliki koordinat pendekatan 0 0 0 ( , , ) G G G X Y Z sehingga diperoleh persamaan koordinat titik G sebagai berikut:
0
G G G X X dX   (3) 0 G G G Y Y Y d   (4)
0
G G G Z Z Z d   (5)
Keterangan:
( , , ) G G G dX dY dZ : koreksi posisi titik G Linierisasi  dilakukan  pada  persamaan  1  dan  2  sehingga diperoleh  persamaan  6  dan  7.  Persamaan  6  merupakan hasil  linierisasi  persamaan  1  sedangkan  persamaan  7 merupakan hasil linierisasi persamaan 2.
( ) ( ) ( ) ( )
a a a a a
G G G G G t cx t dX cy t dY cz t dZ       (6) ( ) ( ) ( ) ( )
b b b b b
H H H H H t cx t dX cy t dY cz t dZ       (7)
Linierisasi menghasilkan koefisien :
cx : turunan persamaan terhadap dX cy
: turunan persamaan terhadap dY
cz : turunan persamaan terhadap dZ
Dengan melakukan subtitusi persamaan 6 dan 7 ke dalam persamaan  matriks  residu,  menghasilkan  penyelesaian double difference seperti persamaan 8.
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ab ab GH GH
ab ab ab GH G G ab ab G GH L t rC t
t cx t dX cy t dY cz t dZ N              
(8) Keterangan: ab GH L  : besaran double difference C
: matriks desain double difference
ρ : matriks jarak antara satelit dengan titik pengamatan
λ : panjang gelombang sinyal pembawa
Persaman 8 menggunakan data beda fase. Koordinat titik A  diperoleh  dengan  hitung  kuadrat  terkecil  parameter berbobot.  Hitung  kuadrat  terkecil  dilakukan  dengan persamaan 9 dengan bobot pada 10.
V = AX + L (9) 1 2 0 0 P P P        (10)
Matriks A, X dan L diperoleh dengan persaman 11, 12, dan 13 sebagai berikut:
[ ( ) ( ) ( ) ] ab ab ab GH GH GH A cx t cy t cz t       (11) [ ( ) ( )] ab ab GH GH
L L t t      (12)
G G G GH X dX dY dZ N    
    
     (13)
Hasil  persamaan  observasi  yang  telah  dilinearisasi menjadi persamaan 14.
0 0 0 ' b b b X X L Y Y
Z Z    
    
     (14)
Keterangan:
V : matriks residu, diperoleh dari persamaan 9
P
: matriks bobot, diperoleh dari persamaan 10
A   : matriks desain, diperoleh dari persamaan 11 L : matriks sisa, diperoleh dari persamaan 12
X : matriks parameter, diperoleh dari persamaan 13
Proses  hitungan  pada  GLOBK  merupakan  proses Kalman Filter untuk mengkombinasikan solusi-solusi hasil pengolahan  data  pengamatan.  Terdapat  tiga  program utama  dalam  perangkat  lunak  GLOBK,  yaitu  GLOBK,
GLRED,  dan  GLORG.  GLOBK  merupakan  proses  Kalman Filter  untuk  mengkombinasikan  data  pengolahan  harian GAMIT  dan  untuk  mendapatkan  estimasi  posisi  rata-rata titik pengamatan. GLORG melakukan pengikatan titik-titik pengamatan  terhadap  titik-titik  referensi  yang  diberikan. GLRED  melakukan  perhitungan  posisi  pada  masing- masing  hari,  sehingga  ketelitian  posisi  yang  diperoleh dapat dibandingkan per waktu tertentu (Afzal, 2015).
Nilai  koordinat  dan  simpangan  baku  yang  didapatkan selanjutnya  digunakan  untuk  perhitungan  kecepatan pergerakan  metode  periodik  dan  simultan.  Perhitungan kecepatan pergerakan metode periodik dan simultan pada penelitian  ini  menggunakan  data  GNSS  yang  sama,  yaitu kala pengamatan 2014, 2015, dan 2016. Metode  periodik merupakan  perhitungan  kecepatan  pergerakan  per  kala pengamatan,  sedangkan  metode  simultan  merupakan perhitungan  kecepatan  pergerakan  dengan  keseluruhan kala pengamatan secara serentak.
Kecepatan  pergerakan  dan  simpangan  baku  2014 hingga  2016  pada  metode  simultan  diperoleh  dari  hasil pengolahan dengan modul GLOBK menggunakan data kala pengamatan  2014,  2015,  dan  2016  secara  serentak, sedangkan  kecepatan  pergerakan  dan  simpangan  baku 2014  hingga  2016  pada  metode  periodik  diperoleh  dari rata-rata  kecepatan  dan  perambatan  kesalahan  data  kala pengamatan  2014  -  2015  dan  2015  -  2016  hasil pengolahan dengan modul GLOBK.
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung perambatan  kesalahan  dari  pergerakan  titik-titik  pantau 3D  dengan  estimasi  ketelitian  pergerakannya  (Savsek- Safic, dkk., 2006 dalam Lestari, 2015). Misalkan posisi titik pada bidang per kala adalah T t (X t , Y t, Z t ) dan T (t+∆t) (X (t+∆t) , Y (t+∆t), Z (t+∆t) ),  maka  pergerakan  titik  T  dapat  dihitung dengan  persamaan  15  menggunakan  konsep  jarak  antar dua  buah  posisi.  Sementara  untuk  varian  kovarian pergerakan  titik  T  ditentukan  menggunakan  persamaan perambatan  kesalahan  seperti  yang  dimodelkan  pada persaman 16. Ketelitian pergerakan ditunjukkan oleh nilai varian kovarian  pergerakan ( dd  ). Akar elemen-elemen diagonal  utama  dari  matriks dd  merupakan  nilai ketelitian dari tiap pergerakan titik yang bersesuaian.
2 2 2 ( ) ( ) ( ) t t t t t t t t t d X X Y Y Z Z          (15) , . . t t t T d T d d T d J J     (16)
dengan matriks J d adalah matriks Jacobian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Kualitas Data Pengamatan dan Kualitas Data Hasil Pengolahan
1. Kualitas data pengamatan Parameter  kualitas  data  pengamatan  GNSS ditunjukkan  dengan  nilai  MP1  (moving  average  dari
multipath  sinyal  L1),  MP2  (moving  average  dari multipath sinyal L2), IOD slips, dan IOD or MP slips.
Nilai  MP1  yang  memenuhi  kriteria  kurang  dari  0,5 m  hanya  terdapat  di  titik  SGH3  kecuali  pada  doy  231 kala pengamatan 2014, sedangkan pada titik SGH1 dan SGH4 tidak ada nilai yang memenuhi kriteria. Nilai MP2 yang  memenuhi  kriteria  kurang  dari  0,5  m  hanya terdapat  di  titik  SGH3  kecuali  pada  kala  pengamatan 2014,  sedangkan  pada  titik  SGH1  dan  SGH4  tidak  ada nilai yang memenuhi kriteria. Nilai MP1 dan MP2 yang lebih  dari  0,5  m  menunjukkan  adanya  efek  multipath yang  tidak  sedikit  pada  data  pengamatan.  Semakin besar  nilai  MP1  dan  MP2,  maka  semakin  besar  pula efek  multipath  yang  ada.  Kondisi  lingkungan  sekitar yang  memiliki  banyak  obstruksi  dapat  mengganggu perambatan  sinyal  dari  satelit  ke  receiver  sehingga menyebabkan  nilai  multipath  cukup  tinggi.  Nilai multipath yang cukup tinggi pada titik SGH1 dan SGH4 disebabkan  oleh  kondisi  lingkungan  yang  tidak terbebas  dari  obstruksi  seperti  pepohonan  dan bangunan.
Nilai  IOD  slips  dan  IOD  or  MP  slips  yang  secara keseluruhan memenuhi kriteria kurang dari 100 hanya terdapat  di  titik  SGH3.  Data  titik  SGH1  memenuhi kriteria  kecuali  pada  kala  pengamatan  2016, sedangkan  nilai  yang  memenuhi  kriteria  pada  titik SGH4 hanya terdapat pada kala pengamatan 2015 doy 218. Semakin baik data yang didapatkan mengindikasikan  bahwa  semakin  sedikit  efek ionospher  delay  yang  dihasilkan.  Besarnya  nilai  IOD slips dan  IOD  or MP  slips menunjukkan  bahwa  kondisi atmosfer  khususnya  pada  lapisan  ionosfer  kurang optimum untuk pengamatan GNSS sehingga menyebabkan  keterlambatan  sinyal  dari  satelit  ke receiver.
2. Kualitas data hasil pengolahan
Parameter  kualitas  data  hasil  pengolahan  GAMIT yang  berupa  data  baseline  ditunjukkan  dengan  nilai fract  dan  postfit  nrms,  sedangkan  parameter  kualitas data  hasil  pengolahan  GLOBK  yang  berupa  data koordinat ditunjukkan dengan nilai weighted root mean square  (wrms)  dan  chi square increment per  degree of freedom atau nilai statistik x 2 /f. Menurut Herring (2006) hasil  pengolahan  GAMIT  diterima  apabila  nilai  fract kurang  dari  10  (fract  <  10),  sedangkan  nilai  postfit nrms harus kurang dari 0,25 (postfit nrms < 0,25). Nilai wrms  yang  baik  dan  tidak  menunjukkan  adanya  data outliers berada di bawah 10 mm (Herring, dkk., 2006). Menurut  Lestari  (2006),  nilai  statistik  x 2 /f  dianggap konsisten  apabila  tidak  lebih  dari  10.  Selain  dengan melihat nilai wrms dan nilai statistik x 2 /f, kualitas hasil pengolahan  GLOBK  juga  dapat  dianalisis  dengan melihat nilai simpangan baku  pada setiap  titik pantau deformasi.
Nilai  fract  merupakan  perbandingan  antara  nilai adjust  dengan  nilai  formal  pada  masing-masing
komponen  koordinat  geografis.  Nilai  fract  diperoleh dari  pengembangan  konsep  residual,  dimana  nilai adjust  diperoleh  dari  selisih  antara  nilai  koordinat pendekatan  dengan  koordinat  hasil  perataan.  Nilai fract  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  kesalahan kasar  maupun  sistematik  yang  terdapat  pada pengolahan  GAMIT.  Secara  keseluruhan,  nilai  fract berada antara -1,7 s.d. 2,2 sehingga seluruh nilai  fract dinyatakan  diterima  karena  tidak  terdapat  nilai  yang lebih  dari  10.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dalam pengolahan GAMIT kala pengamatan tahun 2014, 2015, dan  2016  tidak  terdapat  kesalahan  kasar  maupun sistematik.
Nilai  postfit  nrms  merupakan  perbandingan  nilai varian aposteriori dan varian apriori untuk bobot. Nilai postfit  nrms  digunakan  untuk  mengetahui  kualitas model  pengamatan  hasil  pengolahan  GAMIT. Secara keseluruhan,  nilai  postfit  nrms  pada  kala  pengamatan tahun  2014,  2015,  dan  2016  memiliki  rentang  nilai antara  0,17817  s.d.  0,20535.  Berdasarkan  nilai  postfit nrms tersebut, tidak terdapat satu pun nilai postfit nrms yang  memiliki  nilai  lebih  dari  0,25.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pemberian  bobot  apriori  sudah benar  dan  tidak  banyak  terdapat  kesalahan  dalam pemodelan  sehingga  hasil  pengolahan  GAMIT  pada kala pengamatan tahun 2014, 2015, dan 2016 diterima.
Nilai  weighted root mean square (wrms)  digunakan untuk  mengetahui  ada  tidaknya  data  outliers.  Nilai wrms  pada  komponen  N  dan  E  berbeda  secara siginifikan  dengan  nilai  wrms pada  komponen  U.  Nilai wrms  pada  komponen  N  dan  E  secara  keseluruhan berada  di  bawah  10  mm,  sedangkan  nilai  wrms  pada komponen  U  berada  di  atas  10  mm  kecuali  pada  kala pengamatan  2015.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai wrms pada  komponen  N  dan  E  memenuhi  syarat  dan tidak  menunjukkan  adanya  data  outliers,  sedangkan nilai wrms pada komponen U mengandung data outliers kecuali pada kala pengamatan 2015. Berdasarkan nilai wrms  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  data  terbaik didapatkan pada pengamatan 2015.
Nilai  statistik  x 2 /f  atau  chi  square  increment  per degree  of  freedom  digunakan  untuk  menentukan konsistensi  dari  solusi  GAMIT  terhadap  parameter GLOBK  yang  ditetapkan.  Nilai  statistik  x 2 /f  hasil pengolahan GLOBK pada kala pengamatan 2014, 2015, dan  2016  berkisar  antara  0,000  s.d.  2,043.  Nilai statistik  x 2 /f  tertinggi  dan  terendah  berada  pada  kala pengamatan  2015  yaitu  pada  doy  219  dan  doy  218. Dari  nilai  statistik  x 2 /f    tersebut,  tidak  terdapat  nilai yang lebih dari 10. Hal ini menunjukkan bahwa solusi GAMIT  konsisten  terhadap  parameter  GLOBK  yang ditetapkan sehingga hasil pengolahan GLOBK pada kala pengamatan tahun 2014, 2015, dan 2016 diterima.
3.2. Koordinat dan Simpangan Baku
Titik  koordinat  dalam  penelitian  ini  yaitu  titik  SGH1 dan  SGH3  pada  kala  pengamatan  2014,  sedangkan  pada kala pengamatan 2015 dan 2016 menggunakan titik SGH1, SGH3,  dan  SGH4.  Koordinat  dan  simpangan  baku  titik
pantau pada kala pengamatan tahun 2014, 2015, dan 2016 ditampilkan  pada  Tabel  3.1  menggunakan  sistem koordinat toposentrik.
Tabel 3.1 Koordinat dan simpangan baku Tahun Titik Koordinat Toposentrik (m) Simpangan Baku (mm) N E U N E U 2014 SGH1 415703,306 13934663,137 93,240 1,20 1,47 5,14 SGH3 371708,352 13954900,124 146,962 1,02 1,26 3,81 2015 SGH1 415703,308 13934663,145 93,253 1,73 2,12 7,25 SGH3 371708,343 13954900,142 146,872 1,33 1,65 4,47 SGH4 403326,210 13936373,006 89,392 1,50 1,88 6,06 2016 SGH1 415703,305 13934663,156 93,208 1,29 1,60 5,81 SGH3 371708,343 13954900,157 146,952 0,88 1,08 3,11 SGH4 403326,208 13936372,995 89,397 0,99 1,24 4,13
Pada  Tabel  3.1  dilihat  bahwa  nilai  koordinat toposentrik  berada  dalam  satuan  meter  (m)  sedangkan nilai  simpangan  baku  berada  dalam  satuan  milimeter (mm).  Nilai  simpangan  baku  pada  komponen  N  berkisar antara  0,88  s.d.  1,73  mm,  komponen  E  berkisar  antara 1,08  s.d.  2,12 mm, dan komponen U  berkisar antara 3,11 s.d.  7,25  mm.  Berdasarkan  nilai  simpangan  baku  terkecil dan  terbesar  pada  komponen  N,  E,  dan  U  tersebut  dapat diketahui  bahwa  nilai  simpangan  baku  terkecil  selalu berada  pada  kala  pengamatan  2016,  sedangkan  nilai simpangan  baku  terbesar  selalu  berada  pada  kala pengamatan  2015.  Semakin  besar  nilai  simpangan  baku maka  semakin  rendah  ketelitian  yang  didapatkan,  begitu pula sebaliknya. Berdasarkan hal tersebut dapat diketahui bahwa  pengamatan  dengan  ketelitian  tertinggi  terjadi pada  kala  pengamatan  2016,  sedangkan  pengamatan dengan ketelitian terendah  terjadi  pada kala pengamatan 2015.  Kala  pengamatan  2015  menghasilkan  ketelitian terendah  karena  hanya  menggunakan  dua  doy pengamatan, sedangkan kala pengamatan 2014 dan 2016 menggunakan  empat  doy  pengamatan.  Kala  pengamatan 2016 menghasilkan ketelitian tertinggi karena menggunakan  doy  pengamatan  yang  lebih  banyak daripada  kala  pengamatan  2015  dan  menggunakan  titik pantau yang lebih banyak daripada kala pengamatan 2014.
Simpangan  baku  pada  komponen  U  secara  signifikan lebih  besar  daripada  simpangan  baku  pada  komponen  N dan E. Hal ini terjadi karena nilai wrms pada komponen U juga secara signifikan lebih besar daripada nilai wrms pada komponen  N  dan  E  sesuai  dengan  pembahasan  kualitas data  hasil  pengolahan  tentang  nilai  wrms.  Pembahasan kualitas  data  hasil  pengolahan  tentang  nilai  wrms menunjukkan bahwa komponen N dan E memenuhi syarat dan  tidak  menunjukkan  adanya  data  outliers,  sedangkan pada  komponen  U  tidak  memenuhi  syarat  dan
mengandung  data  outliers.  Data  outliers  (loncatan  data) terjadi  karena  adanya  bias  pada  troposfer  yang menyebabkan  ketelitian  tinggi  (komponen  U)  GNSS menjadi lebih rendah.  Selain karena  nilai  wrms,  besarnya simpangan  baku  pada  komponen  U  juga  disebabkan  oleh faktor  geometri  satelit  yang  tidak  memungkinkan pengamatan  di  bawah  horizon,  sehingga  kekuatan  ikatan jaring untuk komponen tinggi GNSS menjadi lebih lemah.
Berdasarkan  Tabel  3.1  diketahui  bahwa  simpangan baku setiap komponen titik SGH3 dalam kala pengamatan yang sama selalu lebih kecil daripada simpangan baku titik SGH1. Hal ini sesuai dengan pengecekan kualitas data yang menunjukkan  bahwa kualitas data titik SGH3 selalu  lebih baik  daripada  titik  SGH1.  Pengecekan  kualitas  data menunjukkan bahwa nilai MP1, MP2, IOD slips, dan IOD or MP slips dari titik SGH3 lebih baik daripada titik SGH1.
3.3. Analisis Pergerakan Metode Perhitungan Periodik Analisis pergerakan metode periodik berdasarkan nilai kecepatan  dan  simpangan  baku  metode  periodik. Perhitungan  kecepatan  pergerakan  metode  periodik  kala 2014  ke  2015  dan  2015  ke  2016  beserta  simpangan bakunya berdasarkan prinsip Kalman Filtering menggunakan  GAMIT/GLOBK.  Selanjutnya  perhitungan kecepatan pergerakan metode periodik kala 2014 ke 2016 dilakukan  dengan  menghitung  rata-rata  kecepatan pergerakan  dari  dua  hasil  perhitungan  GAMIT/GLOBK, sedangkan simpangan baku metode periodik kala 2014 ke 2016  dihitung  dengan  rumus  perambatan  kesalahan. Pergerakan  horizontal  didapatkan  dari  nilai  resultan komponen  N  dan  E,  sedangkan  pergerakan  vertikal ditunjukkan  oleh  nilai  pada  komponen  U.  Hasil perhitungan kecepatan pergerakan kala pengamatan 2014 ke  2015,  2015  ke  2016,  dan  2014  ke  2016  metode periodik ditampilkan pada Tabel 3.2.

## Tabel 3.2 Kecepatan pergerakan menggunakan metode perhitungan periodik
Kala Titik Kecepatan (mm/tahun) Simpangan Baku (mm/tahun) Azimuth N E U Hz N E U 2014 ke 2015 SGH1 1,46 6,97 14,19 7,12 2,41 2,98 10,32 78⁰ 10′ 9,68″ SGH3 -9,68 17,04 -92,82 19,60 1,88 2,37 6,67 119⁰ 35′ 59,38″ 2015 ke 2016 SGH1 -3,68 11,44 -44,22 12,02 2,25 2,79 9,80 107⁰ 49′ 54,69″ SGH3 -0,18 15,95 79,44 15,95 1,65 2,06 5,76 90⁰ 38′ 47,65″ 2014 ke 2016 SGH1 -1,11 9,21 -15,02 9,28 2,72 4,17 50,64 96⁰ 52′ 19,95″ SGH3 -4,93 16,50 -6,69 17,22 1,56 2,47 19,42 106⁰ 38′ 7,83″
Gambar 3.2 Visualisasi pergerakan horizontal dan vertikal metode periodik
Pada  Tabel  3.2  dapat  dilihat  bahwa  nilai  kecepatan pergerakan  metode  periodik  berkisar  antara    0,18 mm/tahun s.d. 92,82 mm/tahun. Nilai kecepatan terbesar berada pada kala pengamatan 2014 ke 2015 di titik SGH3 komponen  U  yang  mengalami  penurunan  sebesar  92,82 mm/tahun,  sedangkan  nilai  kecepatan  terkecil  berada pada  kala  pengamatan  2015  ke  2016  di  titik  SGH1 komponen N dengan nilai 0,18 mm/tahun ke arah selatan.
Berdasarkan  Tabel  3.2  dapat  diketahui  bahwa  nilai kecepatan  pergerakan  metode  periodik  kala  pengamatan 2014  ke  2015  pada  komponen  vertikal  di  titik  SGH1 mengalami  kenaikkan  sebesar  14,19  mm/tahun,
sedangkan  titik  SGH3  mengalami  penurunan  sebesar 92,82  mm/tahun.  Berdasarkan  komponen  horizontal dapat diketahui bahwa  titik SGH1  mengalami pergerakan sebesar  7,12  mm/tahun  dengan  azimuth  78⁰  10′  9,68″, sedangkan  titik  SGH3  mengalami  pergerakan  sebesar 19,60 mm/tahun dengan azimuth 119⁰ 35′ 59,38″.
Berdasarkan  Tabel  3.2  juga  dapat  diketahui  bahwa nilai  kecepatan  pergerakan  metode  periodik  kala pengamatan 2015 ke 2016 pada komponen vertikal di titik SGH1  mengalami  penurunan  sebesar  44,22  mm/tahun, sedangkan titik SGH3 mengalami kenaikkan sebesar 79,44 mm/tahun.  Berdasarkan  komponen  horizontal  dapat diketahui  bahwa  titik  SGH1  mengalami  pergerakan sebesar 12,02 mm/tahun dengan azimuth 107⁰ 49′ 54,69″, sedangkan  titik  SGH3  mengalami  pergerakan  sebesar 15,95 mm/tahun dengan azimuth 90⁰ 38′ 47,65″.
Berdasarkan  Tabel  3.2  juga  dapat  diketahui  bahwa nilai  kecepatan  pergerakan  metode  periodik  kala pengamatan 2014 ke 2016 pada komponen vertikal di titik SGH1  mengalami  penurunan  sebesar  15,02  mm/tahun, sedangkan titik SGH3 mengalami penurunan sebesar 6,69 mm/tahun.  Berdasarkan  komponen  horizontal  dapat diketahui  bahwa  titik  SGH1  mengalami  pergerakan sebesar  9,28  mm/tahun  dengan  azimuth  96⁰  52′  19,95″, sedangkan  titik  SGH3  mengalami  pergerakan  sebesar 17,22  mm/tahun  dengan  azimuth  106⁰  38′  7,83″. Visualisasi  kecepatan  pergerakan  horizontal  dan  vertikal metode periodik ditampilkan pada Gambar 3.2.
Pada  Gambar  3.2  warna  hijau  merupakan  visualisasi pergerakan  horizontal  dan  vertikal  metode  periodik  kala pengamatan  2014  ke  2015,  warna  biru  merupakan visualisasi  pergerakan  horizontal  dan  vertikal  metode periodik  kala  pengamatan  2015  ke  2016,  dan  warna merah  merupakan  visualisasi  pergerakan  horizontal  dan vertikal metode periodik kala pengamatan 2014 ke 2016.
Tabel  3.2  menunjukkan  ketelitian  pergerakan berdasarkan nilai simpangan baku pergerakan dari setiap titik  pada  komponen  N,  E,  dan  U.  Semakin  kecil  nilai simpangan  baku  maka  semakin  tinggi  ketelitian  yang didapatkan,  begitu  pula  sebaliknya  semakin  besar  nilai simpangan  baku  maka  semakin  rendah  ketelitian  yang didapatkan.  Simpangan  baku  pergerakan  terkecil  kala pengamatan  2014  ke  2015  terdapat  di  titik  SGH3  pada
komponen  N  dengan  nilai  1,88  mm/tahun,  sedangkan simpangan  baku  pergerakan  terbesar  terdapat  di  titik SGH1  pada  komponen  U  dengan  nilai  10,32  mm/tahun. Simpangan  baku  pergerakan  terkecil  kala  pengamatan 2015  ke  2016  terdapat  di  titik  SGH3  pada  komponen  N dengan nilai 1,65 mm/tahun, sedangkan simpangan baku pergerakan  terbesar  terdapat  di  titik  SGH1  pada komponen  U  dengan  nilai  9,80  mm/tahun.  Simpangan baku  pergerakan terkecil kala pengamatan 2014 ke 2016 terdapat di titik SGH3 pada komponen N dengan nilai 1,56 mm/tahun,  sedangkan  simpangan  baku  pergerakan terbesar terdapat di titik SGH1 pada komponen U dengan nilai 50,64 mm/tahun. Ketelitian pergerakan komponen U pada  kala  pengamatan  2014  ke  2016  secara  signifikan lebih rendah daripada ketelitian pergerakan komponen U pada  kala  pengamatan  lainnya  karena  penghitungan ketelitian metode periodik kala pengamatan 2014 ke 2016 dihitung  dengan  rumus  perambatan  kesalahan.  Nilai simpangan  baku  pergerakan  terkecil  selalu  terdapat  di titik SGH3 pada komponen N, sedangkan nilai simpangan baku  pergerakan  terbesar  selalu  terdapat  di  titik  SGH1 pada  komponen  U.  Berdasarkan  hal  ini  dapat  diketahui bahwa  ketelitian  pergerakan  tertinggi  terdapat  di  titik SGH3 pada komponen N, sedangkan ketelitian pergerakan terendah terdapat di titik SGH1 pada komponen U.
Pergerakan  titik  SGH3  memiliki  ketelitian  yang  lebih tinggi  daripada  pergerakan  titik  SGH1  sesuai  dengan pembahasan  kualitas  data  pengamatan  dan  pembahasan koordinat  dan  simpangan  baku.  Pembahasan  koordinat dan  simpangan  baku  menunjukkan  nilai  simpangan  baku titik  SGH3  selalu  lebih  kecil  daripada  titik  SGH1  dan pembahasan  kualitas  data  pengamatan  menunjukkan pengecekan  kualitas  data  titik  SGH3  selalu  lebih  baik daripada  titik  SGH1.  Pengecekan  kualitas  data menunjukkan bahwa nilai MP1, MP2, IOD slips, dan IOD or MP slips titik SGH3 lebih baik daripada titik SGH1.
3.4. Analisis Pergerakan Metode Perhitungan Simultan Analisis  pergerakan  metode  simultan  dilakukan berdasarkan nilai kecepatan dan simpangan baku metode simultan.  Perhitungan  kecepatan  pergerakan  metode simultan  dan  simpangan  bakunya  dilakukan  dengan menghitung secara serentak pergerakan kala pengatamatan 2014 ke 2016 berdasarkan prinsip Kalman Filtering  dengan  GAMIT/GLOBK.  Pergerakan  horizontal didapatkan  dari  nilai  resultan  komponen  N  dan  E, sedangkan  pergerakan  vertikal  ditunjukkan  oleh  nilai pada  komponen  U.  Hasil  perhitungan  kecepatan pergerakan  kala  pengamatan  2014  ke  2016  metode simultan ditampilkan pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Kecepatan pergerakan menggunakan metode perhitungan simultan
Titik Kecepatan (mm/tahun) Simpangan Baku (mm/tahun) Azimuth N E U Hz N E U SGH1 -1,56 9,40 -11,54 9,53 1,25 1,55 5,83 99⁰ 25′ 22,01″ SGH3 -5,18 16,91 -2,84 17,69 0,88 1,10 3,49 107⁰ 1′ 52,58″
Pada  Tabel  3.3  dapat  dilihat  bahwa  nilai  kecepatan pergerakan  kala  pengamatan  2014  ke  2016  metode simultan  berkisar  antara    1,56  mm/tahun  s.d.  16,91 mm/tahun. Nilai kecepatan  terbesar berada di titik SGH3 pada  komponen  E  dengan  nilai  16,91  mm/tahun  yang bergerak ke arah timur, sedangkan nilai kecepatan terkecil berada di titik SGH1 pada komponen N dengan nilai 1,56 mm/tahun  yang  bergerak  ke  arah  selatan.  Berdasarkan komponen  vertikal  dapat  diketahui  bahwa  titik  SGH1 mengalami  penurunan  sebesar  11,54  mm/tahun, sedangkan titik SGH3 mengalami penurunan sebesar 2,84 mm/tahun.  Berdasarkan  komponen  horizontal  dapat diketahui  bahwa  titik  SGH1  mengalami  pergerakan sebesar  9,53  mm/tahun  dengan  azimuth  99⁰  25′  22,01″, sedangkan  titik  SGH3  mengalami  pergerakan  sebesar 17,69  mm/tahun  dengan  azimuth  107⁰  1′  52,58″. Visualisasi  kecepatan  pergerakan  horizontal  dan  vertikal metode simultan ditampilkan pada Gambar 3.3.
Tabel  3.3  menunjukkan  ketelitian  pergerakan berdasarkan nilai simpangan baku pergerakan dari setiap titik  pada  komponen  N,  E,  dan  U.  Ketelitian  paling  tinggi
terjadi  di  titik  SGH3  pada  komponen  N  dengan  nilai  0,88 mm/tahun,  sedangkan  ketelitian  paling  rendah  terjadi  di titik SGH1 pada komponen U dengan nilai 5,83 mm/tahun. Berdasarkan  Tabel  3.3  dapat  diketahui  bahwa  titik  SGH3 memiliki  ketelitian  yang  lebih  tinggi  daripada  titik  SGH1 karena  nilai  simpangan  baku  pada  setiap  komponen  di titik SGH3 lebih rendah daripada nilai simpangan baku di titik SGH1. Hal ini sesuai dengan pembahasan kualitas data pengamatan  dan  pembahasan  koordinat  dan  simpangan baku.  Pembahasan  koordinat  dan  simpangan  baku menunjukkan  nilai  simpangan  baku  koordinat  titik  SGH3 selalu  lebih  kecil  daripada  titik  SGH1  dan  pembahasan kualitas  data  pengamatan  menunjukkan  pengecekan kualitas  data  titik  SGH3  selalu  lebih  baik  daripada  titik SGH1. Pengecekan kualitas data menunjukkan bahwa nilai MP1,  MP2,  IOD  slips,  dan  IOD  or  MP  slips dari  titik  SGH3 lebih baik daripada titik SGH1.
Gambar 3.3 Visualisasi pergerakan horizontal dan vertikal metode simultan
3.5. Analisis Ketelitian Pergerakan Metode Perhitungan Periodik dan Simultan
Analisis  ketelitian  pergerakan  metode  periodik  dan simultan  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai simpangan baku. Metode analisis perbandingan dilakukan dengan  uji  signifikansi  beda  dua  parameter  dan  analisis besar ketelitian secara grafis.
1. Uji signifikansi beda dua parameter Uji  signifikansi  beda  dua  parameter  dilakukan untuk  mengetahui  apakah  nilai  pergerakan  metode periodik  dan  simultan  berbeda  secara  signifikan. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai x t hasil  hitungan  dengan  nilai  t  pada  tabel  t-student. Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  untuk  uji signifikansi  beda  dua  parameter  pada  penelitian  ini yaitu 95% atau  level of significance 5% dengan derajat kepercayaan  tak  hingga  (r  =  ∞)  sehingga  diperoleh nilai  t  pada  tabel  t-student  sebesar  1,96.  Pengujian diterima apabila nilai x t kurang dari nilai t pada tabel t-student.  Hasil  uji  signifikansi  beda  dua  parameter pergerakan ditampilkan pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Hasil uji signifikansi beda dua parameter
pergerakan Titik Komponen Nilai t x Hasil Uji SGH1 V N 0,15033 Diterima V E 0,04271 Diterima V U 0,06827 Diterima SGH3 V N 0,13958 Diterima V E 0,15163 Diterima V U 0,19512 Diterima
Pada Tabel 3.4 dapat dilihat bahwa semua hasil uji signifikansi  beda  dua  parameter  diterima.  Hal  ini menunjukkan bahwa nilai pergerakan metode periodik dan simultan tidak berbeda secara signifikan.

## 2. Analisis grafis
Analisis  grafis  dilakukan  berdasarkan  ketelitian pergerakan  metode  periodik  dan  simultan.  Besar ketelitian  pergerakan  direpresentasikan  oleh  nilai simpangan  baku  pergerakan.  Semakin  besar  nilai simpangan  baku  maka  semakin  rendah  ketelitian pergerakan, begitu pula sebaliknya semakin kecil nilai simpangan  baku  maka  semakin  tinggi  ketelitian pergerakan. Simpangan baku tersebut divisualisasikan dalam bentuk grafik bar. Perbandingan nilai simpangan baku antar komponen (N, E, U) dan perbandingan nilai simpangan  baku  metode  periodik  dan  simultan masing-masing divisualisasikan dalam Gambar 3.4 dan 3.5.
Pada  Gambar  3.4  dapat  dilihat  bahwa  setiap komponen  pergerakan  memiliki  nilai  simpangan  baku yang  bervariasi.  Berdasarkan  Gambar  3.4  dapat diketahui  bahwa  nilai  simpangan  baku  pergerakan pada  komponen  U  selalu  lebih  besar  daripada komponen  N  dan  E.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa ketelitian  pergerakan  pada  komponen  U  lebih  rendah daripada ketelitian pergerakan pada komponen N dan E.  Rendahnya  ketelitian  pada  komponen  U  sesuai dengan  pembahasan  kualitas  data  hasil  pengolahan tentang  nilai  wrms  dan  pembahasan  koordinat  dan simpangan  baku.  Pembahasan  koordinat  dan simpangan  baku  menunjukkan  nilai  simpangan  baku koordinat  komponen  N  dan  E  selalu  lebih  kecil daripada  komponen  U  dan  pembahasan  kualitas  data hasil  pengolahan  menunjukkan  nilai  wrms  pada komponen  N  dan  E  secara  signifikan  lebih  kecil daripada  nilai  wrms  pada  komponen  U.  Berdasarkan nilai  wrms  diketahui  bahwa  komponen  N  dan  E memenuhi syarat dan tidak menunjukkan adanya data
outliers, sedangkan pada komponen U tidak memenuhi syarat  dan  mengandung  data  outliers.  Data  outliers (loncatan  data)  yang  terjadi  pada  komponen  U disebabkan oleh bias pada troposfer yang mengakibatkan  ketelitian  tinggi  GNSS  menjadi  lebih rendah.  Selain  karena  data  outliers,  rendahnya ketelitian  pada  komponen  U  juga  disebabkan  oleh faktor  geometri  satelit  yang  tidak  memungkinkan pengamatan  di  bawah  horizon,  sehingga  kekuatan ikatan  jaring  untuk  komponen  tinggi  GNSS  menjadi lebih lemah.
Gambar 3.4 Perbandingan nilai simpangan baku antar komponen dalam satuan centimeter (cm)
Gambar 3.5 Perbandingan nilai simpangan baku metode periodik dan simultan dalam satuan centimeter (cm)
Berdasarkan Gambar 3.5 dapat diketahui bahwa setiap komponen  pada  metode  periodik  memiliki  nilai simpangan  baku  pergerakan  yang  lebih  besar  daripada metode  simultan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa ketelitian  pergerakan  metode  periodik  lebih  rendah daripada ketelitian pergerakan metode simultan.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  diketahui  bahwa  ketelitian pergerakan  metode  periodik  lebih  rendah  daripada ketelitian  pergerakan  metode  simultan.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  simpangan  baku  metode periodik yang selalu lebih besar daripada nilai simpangan baku  metode  simultan.  Selain  itu,  ketelitian  pergerakan pada  komponen  N  dan  E  secara  signifikan  lebih  tinggi daripada  ketelitian  pergerakan  pada  komponen  U. Komponen  U  memiliki  ketelitian  yang  lebih  rendah daripada  komponen  N  dan  E  karena  mengandung  lebih banyak  data  outliers  yang  ditunjukkan  dengan  besarnya nilai  wrms.  Walaupun  demikian,  nilai  pergerakan  metode periodik dan simultan tidak berbeda secara signifikan. Hal ini terjadi karena hasil uji signifikansi beda dua parameter pada setiap komponen pergerakan diterima.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis   menyatakan   tidak   ada   konflik  kepentingan dalam   artikel   ini   (The   authors   declare   no competing interest).

## 6. Referensi
Abidin,  H.  Z.  (2000).  Penentuan  posisi  dengan  GPS  dan aplikasinya. Jakarta: PT Pradnya Paramita. Afzal,  M.  (2015).  Analisis  Gerakan  Titik  Pantau  Anjungan Minyak Lepas Pantai Menggunakan Data Pengamatan GPS. Skripsi, Departemen Teknik Geodesi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. BAPPEDA. (2009). Profil Sangihe 2009. https://id.scribd.com/doc/30958100/Profil- Sangihe-2009 (diakses tanggal 14 September 2019).
Darman, H., & Sidi, F. H. (2000). An outline of the geology of  Indonesia. Indonesian  Association  of  Geologists,
Jakarta, 192.
Herring,  T.  A.,  King,  R.  W.,  &  McClussky,  S.  C.  (2006). Introduction to GAMIT/GLOBK. Department of Earth, Atmospheric,  and  Planetary  Science.  Massachusetts Institute of Technology.
King,  R.W.  &  Bock,  Y.K.  (2002)  Documentation  for  the GAMIT  GPS  Analysis  Software.  Department of Earth, Atmospheric,  and  Planetary  Sciences,  Massachusetts Institue  of  Technology  and  Scripts  Institute  of Oceanography,  University  of  California  at  San  Diego, USA.
Kurniawan,  M.G.  (2016).  Analisis  Deformasi  Kepulauan Sangihe  Berdasarkan  Data  Pengukuran  GNSS  Epoch 2014  dan  Epoch  2015.  Skripsi,  Departemen  Teknik Geodesi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Ladivanov,  F.  (2018).  Analisis  Deformasi  Kepulauan Sangihe  Berdasarkan  Data  Pengukuran  GNSS  Epoch 2014,  2015,  2016,  dan  2017.  Skripsi,  Departemen Teknik Geodesi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Lestari, D. (2006). GPS Study for Resolving the Stability of Borobudur  Tempel  Site.  Tesis,  University  of  New South Wales,: Sydney.
Lestari,  D.  (2015).  Analisis  Stabilitas  Candi  Borobudur Berdasar  Integrasi  Data  Pengamatan  GPS  dan Terestris Jaring Pemantau Deformasi Candi. Disertasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Manfré,  L.  A.,  Hirata,  E.,  Silva,  J.  B.,  Shinohara,  E.  J., Giannotti, M. A., Larocca, A. P. C., & Quintanilha, J. A.
(2012).  An  analysis  of  geospatial  technologies  for risk  and  natural  disaster  management. ISPRS
International  Journal  of  Geo-Information, 1(2),  166- 185.
Nugraha,  S.  (2017).  Analisis  Pergerakan  Kepulauan Sangihe  Berdasarkan  Tiga  Kala  Pengamatan  Data Pengukuran  GNSS  Tahun  2014,  2015,  dan  2016. Skripsi,  Jurusan  Teknik  Geodesi,  Universitas  Gadjah Mada, Yogyakarta.
Nugroho,  K,F.  (2019).  Analisis  Deformasi  Kepulauan Sangihe  Berdasarkan  Data  Pengukuran  GNSS  Epoch 2015,  2016,  2017,  dan  2018.  Skripsi, Jurusan Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Nursetiyadi,  R.  (2015).  Pengaruh  Geometri  Jaringan  IGS terhadap  Ketelitian  Koordinat  Titik  Pantau Geodinamika Kepulauan Sangihe Epoch 2014. Skripsi, Jurusan  Teknik  Geodesi,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.