## KARAKTERISTIK TINGKAT GANGGUAN GEOMAGNET REGIONAL INDONESIA

## [CHARACTERISTIC OF GEOMAGNETIC DISTURBANCE LEVEL OVER INDONESIAN REGION]
Mamat Ruhimat *) , John Maspupu *) , Mira Juangsih *) , Visca Wellyanita *) ,
Kiyohumi Yumoto **)
*) Peneliti Pusat Sains Antariksa, Lapan **) International Center for Space Weather Science and Education, Kyushu University e-mail: mruhimat@yahoo.com
Diterima 10 Mei 2012; Disetujui 23 Juli 2012

## ABSTRACT
The  geomagnetic  disturbance  level  is  a  quantity  that  describes  geomagnetic activity,  which  includes  information  about  the  phenomena  that  occur  in  the magnetosphere.  Geomagnetic  disturbance  is  obtained  from  measurements  of  daily geomagnetic variations that is free from quiet day variation. Daily geomagnetic variation data used in this investigation come from magnetometer measurements by Indonesian National  Institute  of  Aeronautic  and  Space  (LAPAN)  in  collaboration  with  Kyushu University  and  Agency  of  Meteorology,  Climatology  and  Geophysics  (BMKG)  at geomagnetic  observatories  in  Kototabang,  Pontianak,  Parepare,  Manado,  and  Kupang. The characteristics of geomagnetic disturbance in Indonesia region and the level of the disturbance are calculated by using a method known as principal component analysis (PCA).  The  results  show  the  almost  similar  results  in  the  disturbance  of  the geomagnetic of the five observatories. It also shows a strong correlation among them. In the  other  side,  the  geomagnetic  disturbance  from  Manado  observatory  is  the  most dominant which is indicated by the highest eigenvalue 2.81.
Keywords: Geomagnetic  disturbance,  Geomagnetic  daily  variation,  Principal  component analysis

## ABSTRAK
Tingkat  gangguan  geomagnet  merupakan  besaran  yang  menggambarkan aktivitas  geomagnet,  yang  mencakup  informasi  tentang  fenomena  yang  terjadi  di magnetosfer.  Gangguan  geomagnet  ini  diperoleh  dari  pengukuran  variasi  harian geomagnet  yang  sudah  bebas  dari  variasi  hari  tenangnya.  Data  variasi  harian geomagnet yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari pengukuran magnetometer yang  dilakukan  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  (Lapan)  bekerjasama dengan Universitas Kyushu dan Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) pada  stasiun-stasiun  pengamatan  geomagnet  di  Kototabang,  Pontianak,  Parepare, Manado,  dan  Kupang.  Untuk  mengetahui  karakteristik  gangguan  geomagnet  regional Indonesia dari  kelima stasiun  tersebut digunakan  suatu  metode yang dikenal dengan analisis  komponen  utama  ( Principal  Component  Analysis /PCA).  Dengan  penelitian  ini diharapkan  dapat  mengetahui  tingkat  gangguan  geomagnet  regional  Indonesia.  Hasil perhitungan  tingkat  gangguan  geomagnet  dari  5  stasiun  secara  visual  menunjukkan hasil gangguan yang hampir sama. Dari hasil analisis komponen utama kelima stasiun memiliki  korelasi  data  yang  kuat  antara  stasiun  satu  dengan  lainnya.  Disamping  itu gangguan  geomagnet  dari  stasiun  Manado  merupakan  gangguan  geomagnet  paling dominan yang ditunjukkan dengan nilai eigen tertinggi 2,81.
Kata Kunci: Gangguan geomagnet, Variasi harian geomagnet, Analisis komponen utama

## 1 PENDAHULUAN
Gangguan geomagnet yang merupakan ukuran untuk menggambarkan aktivitas geomagnet. Gangguan geomagnet secara umum dapat terjadi secara lokal atau global. Gangguan  lokal  datang  dari  dalam  bumi  sekitar  stasiun  pengamatan  dan  gangguan global  datang  dari  luar  bumi.  Gangguan  dari  dalam  dapat  berasal  batuan  penyusun kerak bumi, sedangkan gangguan dari luar disebabkan oleh pengaruh cuaca antariksa.
Gangguan  geomagnet  atau  dikenal  pula  sebagai  badai  geomagnet  dinyatakan dengan nilai negatif yang menunjukkan penurunan medan geomagnet. Penurunan ini disebabkan terutama oleh sistem arus ekuatorial di magnetosfer yang disebut sebagai arus  cincin  ( ring  current ).  Gangguan  yang  terkait  dengan  perubahan  di  magnetosfer bumi  diketahui  memiliki  kontribusi  besar  terhadap  struktur  dan  dinamika  ionosfer karena selama periode aktivitas geomagnet meningkat,  medan magnet, arus listrik dan kerapatan  plasma  ionosfer  lintang  rendah  mengalami  gangguan  kuat  (Batista  et  al., 1991). Dengan melakukan pengukuran  geomagnet yang berkesinambungan dari suatu lokasi diperoleh fluktuasi yang menggambarkan adanya aktivitas geomagnet. Aktivitas tersebut dapat memberikan informasi tentang  fenomena di magnetosfer.
Fenomena  badai  geomagnet  merupakan  salah  satu  fenomena  gangguan geomagnet  yang  terlihat  jelas  sebagai  akibat  gangguan  cuaca  antariksa.  Badai geomagnet  bisa  terjadi  karena  gangguan  dari  matahari  yang  dapat  menaikkan kerapatan  dan  kecepatan  angin  surya  (misalnya  dalam  Veenadhari  dan  Alex,  2006). Kondisi  medan  magnet  antarplanet  juga  berperan  dalam  mengantarkan  gangguan  ini ke  bumi  (Gonzalez  et  al.,  1999).  Di  wilayah  Indonesia,  pengaruh  aktivitas  matahari tersebut  sudah  diteliti,  antara  lain  di  Biak  (Yatini  dan  Ruhimat,  2008),  di  Manado (Ruhimat dan Yatini, 2011a dan 2011b).
LAPAN melakukan pengamatan geomagnet di beberapa stasiun yang tersebar di wilayah Indonesia. Pengamatan geomagnet yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui fluktuasi medan magnet bumi yang disebabkan oleh gangguan cuaca antariksa. Untuk mengetahui tingkat gangguan yang ada di Indonesia diperlukan pengetahuan mengenai karakteristik tingkat gangguan geomagnetnya. Pada makalah ini ditunjukkan karakteristik gangguan  geomagnet  regional  di  Indonesia  dengan  mengekstraksi  data  dari  beberapa stasiun di Kototabang, Pontianak, Kupang, Parepare dan Manado dengan menggunakan metode analisis komponen utama ( Principal Component Analysis /PCA). Kelima stasiun ini  dipilih  karena  mempunyai  data  yang  mempunyai  periode  yang  sama,  sehingga analisis untuk setiap stasiun dapat dilakukan untuk rentang data yang sama.

## 2 DATA DAN METODOLOGI
Peralatan  yang  digunakan  untuk  merekam  data  geomagnet  adalah  fluxgate magnetometer  yang  merekam  variasi  magnet  komponen  H,  D,  dan  Z  yaitu  komponen horizontal  utara-selatan,  horizontal  timur-barat,  dan  komponen  vertikal  dengan sampling  data  satu  detik.  Magnetometer  ini  ditempatkan  di  stasiun  Kototabang  dan Pontianak.  Peralatan  lain  adalah Magnetic  Data  Acquisition  System (MAGDAS)  yang mengukur komponen absolut H, D dan Z dengan sampling data satu detik.  Peralatan ini  ditempatkan  di  stasiun  Parepare,  Manado,  dan  Kupang.  Pengukuran  ini bekerjasama  dengan International  Center  for  Space  Weather  Science  and  Education, Kyushu  University dan  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika.  Pada  Tabel  2-1 diperlihatkan lokasi dari masing-masing stasiun pengamatan.
Pada  penelitian  ini  komponen  magnet  yang  akan  dibahas  adalah  komponen  H karena komponen ini yang paling sensitif terhadap gangguan. Data yang dianalisis dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2011. Akan tetapi, karena keterbatasan kontinuitas data  dari  setiap  stasiun,  maka  data  yang  diolah  tidak  sepanjang  tahun,  melainkan
pada bulan-bulan  tertentu,  tergantung  pada kelengkapan  data  yang  sama  dari  setiap stasiun. Tabel 2-2 memperlihatkan data yang diolah untuk setiap tahunnya. Data dari masing-masing  stasiun  ini  difilter  untuk  mendapatkan  data  yang  bebas noise . Gangguan geomagnet  ini  diperoleh setelah data  lapangan  tiap  detik dirata-rata setiap jamnya dan dipisahkan dari data hari tenangnya.

## Tabel 2-1: LOKASI STASIUN PENGAMATAN GEOMAGNET
No.  Stasiun Singkatan Geografi Geomagnet Lintang Bujur Lintang Bujur 1.  Kototabang KTB 0,22 o LS  100,32 o BT  10,12 o LS  172,42 o BT 2.  Pontianak PTN 0,05 o LU  109,34 o BT 9,93 o LS 181,58 o BT 3.  Kupang KPG 10,25 o LS  123,65 o BT  19,77 o LS  196,62 o BT 4.  Parepare PRP 3,89 o LS  119,65 o BT  13,63 o LS  192,19 o BT 5.  Manado MND 1,30 o LU  124,93 o BT 8,25 o LS 197,33 o BT

## Tabel 2-2: PERIODE DATA YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS
Tahun Data yang digunakan 2008 April, Mei, Juni, Juli 2010 Mei, Agustus, September 2011 Januari, Pebruari, Maret, Mei, Juni
Untuk  mengekstraksi  variasi  gangguan  geomagnet  yang  dominan  digunakan metode analisis komponen utama ( Principal Component Analysis /PCA) (Li et al., 2011). Konsep  PCA  yang  digunakan  dalam  aplikasinya  adalah  menyangkut  analisis  faktor dengan  fokus  pada  analisis  komponen  utama.  Selanjutnya  analisis  komponen  utama ini dapat dijabarkan dalam beberapa langkah:
- Kompilasi  data  pengamatan  dalam  hal  ini  ganggguan  geomagnet  komponen  H  tiap jam  dari  5  stasiun  pengamatan  dan  tentukan  banyaknya  sampel  data  yang  sesuai dengan formulasi empiris yaitu n=4k atau n=5k dimana k banyaknya variabel semula (5 stasiun). Kemudian atur variabel dalam bentuk Xi, i=1,2,.... n.
- Lakukanlah  standarisasi  data  variabel  semula  dengan  menggunakan  variabel transformasi
S X X X i i i i   * dimana    n i i i X X n 1 1 dan       n i i X X S i i n 1 2 1
(2-1)
- Hitung  koefisien  korelasi  antar  variabel  standar X i * dan  tentukan  matriks kovariansinya sebagai berikut:
                         XnXn XnX XnX Xn X X X X X Xn X X X X X .... .... .... .... .... .... .... 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1
(2-2)
dengan
    Xj Xi XiXj XiXj  untuk i ≠ j dan
  2 Xi XiXi  , 1   XiXi
sedangkan
    X X X X j kj n k i ki XiXj n       1 1 1 
- Tentukan  nilai  eigen  dari  polinom  karakteristik  
  0 I - Det P      n ,  dimana  I matriks identitas yang berukuran n x n.
- Pilih faktor baru dengan kriteria nilai eigen 1   dan tentukan persentase varian dari masing-masing faktor baru serta total persentase varian semua faktor baru. - Tentukan Vektor eigen V dari persamaan
V V   
- Tentukan matirks diagonal nilai eigen V V D t   - Tentukan matriks faktor yang belum dirotasi 2 1 D V A 
Diagram  alir  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  digambarkan  dalam Gambar 2-1 dan Gambar 2-2. Pengolahan data dibagi menjadi dua tahap, yakni tahap pertama  seperti  yang  digambarkan  dalam  Gambar  2-1  untuk  menghitung  tingkat gangguan  geomagnet  dari  variasi  harian  geomagnet  masing-masing  stasiun  dengan memisahkannya  dari  pola  hari  tenangnya  yang  diperoleh  dari  rata-rata  lima  hari tenang pada bulan yang sama. Tahap kedua pengolahan gangguan geomagnet adalah untuk  mengetahui  gangguan  geomagnet  yang  dominan  dengan  menggunakan  metode analisis komponen utama yang diagram alirnya ditunjukkan dalam Gambar 2-2.
Start
Baca file data dan path  yg diolah
YM=str2num(FileName(2:5)) YY=strn2num(FileName(2:3)) month=strn2num(FileName(4:5)) day=strn2num(FileName(6:7)) sno=strn2num(FileName(9:11)) YY>=80 Year=YY+1900 Year=YY+2000
N Y SUBROUTINE DayMax=maxday(year,month) KOT0=getnoise(JJ J*SEN)) KOT6=Ratajam(KO T0) Nx=length(SQDay) Subroutine SQKOT=GSQDay( YM,SQDay,nx,ST,p ath) Subroutine SQKTOT1=RAFilte r(SQKOT,120) SQKOT6=Ratajam( SQKOT1)
SQDay=SQDa Baca data KTB YM==SQDa(1) Call SQDa Y N KOT=KOT6- SQKOT6 PON0=getnoise(JJ J*SEN)) PON6=Ratajam(P ON0) Nx=length(SQDay) Subroutine SQPON=GSQDay( YM,SQDay,nx,ST,p ath) Subroutine SQPON1=RAFilter( SQPON,120)
SQPON6=Ratajam
(SQPON1) Baca data PON PON=PON6- SQPON6 KUP0=getnoise(JJJ*SE N)) KUP6=Ratajam(KUP0) Nx=length(SQDay)
Subroutine SQKUP=GSQDay(YM,S QDay,nx,ST,path) Subroutine SQKUP1=RAFilter(SQK UP,120) SQKUP6=Ratajam(SQK UP1) Baca data KUP KUP=KUP6-SQKUP6 PAR0=getnoise(JJ J*SEN)) PAR6=Ratajam(PA R0) Nx=length(SQDay) Subroutine SQPAR=GSQDay( YM,SQDay,nx,ST,p ath) Subroutine SQPART1=RAFilte r(SQPAR,120) SQPAR6=Ratajam( SQPAR1) Baca data PAR PAR=PAR6- SQPAR6 MAN0=getnoise(JJ J*SEN)) MAN6=Ratajam(M AN0) Nx=length(SQDay) Subroutine SQMAN=GSQDay( YM,SQDay,nx,ST,p ath) Subroutine SQMAN1=RAFilter( SQMAN,120) SQMAN6=Ratajam (SQMAN1) Baca data MAN MAN=MAN6- SQMAN6 A
Gambar 2-1: Diagram alir pengolahan gangguan geomagnet dari 5 stasiun
Gambar 2-2: Diagram  alir  dari  pengolahan  data  gangguan  geomagnet  regional  Indonesia  dengan metode analisis komponen utama  ( Principal Component Analysist /PCA)

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  Gambar  3-1  ditunjukkan  contoh  hasil  pengolahan  untuk  mendapatkan tingkat  gangguan  geomagnet.  Dalam  gambar  ini,  sebagai  contoh  adalah  hasil pengolahan data geomagnet komponen H dari stasiun Kototabang pada tanggal 22 Mei 2008. Pada Gambar 3-1 ini diperlihatkan empat buah plot grafik harian. Plot pertama adalah grafik yang menunjukkan data dari pengamatan yaitu variasi harian tiap detik. Disini  masih  terlihat  adanya noise yang berupa  lonjakan-lonjakan  ( spike ).  Dalam plot grafik  kedua  merupakan  grafik  hasil  filtering  tiap  detik.  Noise  yang  muncul  tadi dihilangkan. Grafik ke tiga merupakan plot rata-rata lima hari tenang geomagnet tiap detik. Grafik ke empat merupakan gangguan geomagnet tiap jamnya, yang merupakan hasil dari pengurangan variasi harian geomagnet dengan variasi hari tenangnya.
Dengan  cara  yang  sama  dapat  diperoleh  profil  gangguan  geomagnet  untuk seluruh  stasiun.  Gambar  3-2  menunjukkan  profil  gangguan  geomagnet  untuk  kelima stasiun  untuk  selang  waktu  yang  sama.  Dalam  gambar  ini  ditunjukkan  profil  untuk tanggal 22 Mei 2008. Dari profil gangguan untuk kelima staiun tersebut dapat dilihat adanya gangguan yang terjadi pada waktu yang sama yaitu pada sekitar jam 18 UT.

## End
Gambar 3-1: Variasi harian dari Kototabang (KTB) pada tanggal 22 Mei 2008 dan gangguannya
Gambar 3-2: Variasi  gangguan  geomagnet  dari  5  stasiun  (Kototabang-KTB,  Pontianak-PTN,  Kupang- KPG, Parepare-PRP, dan Manado-MND) yang berada di regional Indonesia untuk tanggal 22 Mei 2008. Tanda panah menunjukkan waktu terjadinya gangguan geomagnet
Pada Gambar 3-3a-c. ditunjukkan gangguan geomagnet dari stasiun Kototabang, Pontianak,    Kupang,  Parepare  dan  Manado  masing-masing  tahun  2008  (bulan  April, Mei dan Juni), tahun 2010 (bulan Mei dan Agustus), dan tahun 2011 (bulan Januari, Februari, Maret, Mei dan Juni) seperti disampaikan pada Tabel 2-2. Data yang dibuat dalam plot adalah data dari lima stasiun yang mempunyai rentang waktu yang sama, sehingga  apabila  ada  stasiun pengamatan yang  tidak  mempunyai data,  maka  periode tersebut  tidak  dianalisis.  Akan  tetapi  karena  analisis  yang  dilakukan  adalah  untuk membandingkan kondisi geomagnet pada saat yang bersamaan maka kondisi ini tidak berpengaruh  pada  hasil  analisisnya.  Dengan  melakukan  standarisasi  diperoleh  grafik gangguan geomagnet yang lebih jelas, seperti pada Gambar 3-4a-c.
Gambar 3-3a: Gangguan  geomagnet    dari  ke  5  stasiun  (Kototabang-KTB,  Pontianak-PTN,  Kupang- KPG,  Parepare-PRP, dan Manado-MND) regional Indonesia tahun 2008 untuk periode waktu seperti pada Tabel 2-2
Gambar 3-3b: Gangguan  geomagnet    dari  ke  5  stasiun  (Kototabang-KTB,  Pontianak-PTN,  Kupang- KPG,  Parepare-PRP, dan Manado-MND) regional Indonesia tahun 2010 untuk periode waktu seperti pada Tabel 2-2
Gambar 3-3c: Gangguan geomagnet dari ke 5 stasiun (Kototabang-KTB, Pontianak-PTN, Kupang-KPG, Parepare-PRP, dan Manado-MND) regional Indonesia tahun 2011 untuk periode waktu seperti pada Tabel 2-2
Gambar 3-4a: Gangguan  geomagnet    dari  ke  5  stasiun  (Kototabang-KTB,  Pontianak-PTN,  Kupang- KPG,  Parepare-PRP, dan Manado-MND)  regional Indonesia pada rentang waktu tahun 2008 setelah distandarisasi
Gambar 3-4b: Gangguan  geomagnet    dari  ke  5  stasiun  (Kototabang-KTB,  Pontianak-PTN,  Kupang- KPG,  Parepare-PRP, dan Manado-MND)  regional Indonesia pada rentang waktu tahun 2010 setelah distandarisasi
Gambar 3-4c: Gangguan  geomagnet    dari  ke  5  stasiun  (Kototabang-KTB,  Pontianak-PTN,  Kupang- KPG,  Parepare-PRP, dan Manado-MND)  regional Indonesia pada rentang waktu tahun 2011 setelah distandarisasi
Secara  visual  terlihat  gangguan  geomagnet  dari  5  stasiun  yaitu  Kototabang, Pontianak, Kupang, Parepare dan Manado memiliki tingkat gangguan geomagnet yang hampir sama. Gangguan-gangguan juga muncul pada waktu yang hampir bersamaan dengan  fluktuasi  yang  hampir  sama  pula.  Tidak  ada  perbedaan  yang  menonjol  pada grafik  dari  masing-masing  stasiun.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  gangguan
tersebut lebih banyak berasal dari luar bumi (eksternal) dan bukan berasal dari dalam bumi  (internal).  (Yumoto,  1996)  menyatakan  bahwa  gangguan  dari  luar  bumi  akan berinteraksi  di  magnetosfer  dan  menjalar  dari  kutub  utara  hingga  ke  lintang  rendah. Dilihat  dari  posisi  lintang  geomagnet  stasiun  pengamatan  yang  ada  di  Indonesia terletak di lintang rendah (lihat Tabel 2-1), sehingga gangguan geomagnet yang terjadi di Indonesia semestinya lebih rendah dari pada gangguan yang terjadi di lintang tinggi. Perbedaan  ini  juga  ditunjukkan  dalam  (Yumoto,  1996).  Stasiun-stasiun  ini  juga terletak di lintang geomagnet yang hampir sama, sehingga amplitudo gangguan di lima lokasi tersebut juga hampir sama.
Untuk  mengetahui  data  yang  dominan,  maka  sebelum  PCA  digunakan  data gangguan  geomagnet  yang  sudah  distandarisasi  dinyatakan  dalam  bentuk  matriks korelasi, dengan koefisien-koefisien seperti yang tercantum dalam matriks persamaan (3-1).
Untuk mengetahui banyaknya komponen atau faktor ini dilakukan perhitungan berdasarkan  nilai  eigen.  Hasil  perhitungannya  diperoleh  matriks  vektor  eigen  dan matriks nilai eigen dibawah ini masing-masing V dan D dalam persamaan (3-2) dan (3-3).
Dalam  matriks  nilai  eigen  persamaan  (3-3)  terlihat  hanya  ada  satu  nilai  yang memiliki nilai lebih besar dari satu yaitu komponen ke 5 dengan nilai eigen λ 5 = 2,81 dan  persentase  variansi  sebesar  56,20  %.  Tabel  3-1  menunjukkan  nilai  eigen  dari masing-masing  stasiun,  dari  yang  terbesar  sampai  yang  terkecil.  Dari  sini  terlihat bahwa  komponen  yang  paling  dominan  adalah  komponen  yang  berasal  dari  stasiun pengamatan Manado.
(3-1)
(3-2)
(3-3)
Tabel 3-1: NILAI EIGEN, PERSENTASE VARIANSI DAN KUMULATIF DARI MASING-MASING FAKTOR
Variabel X Nilai eigen (λ) Variansi (%) Kumulatif (%) X5 = MND 2.81 56.20 56.20 X4 = PRP 0.77 15.42 71.62 X3 = KPG 0.55 11.04 82.66 X2 = PTN 0.50 10.07 92.73 X1 = KTB 0.36 7.27 100.00
Selanjutnya  untuk  mengetahui  korelasinya  satu  sama  lain  dapat  ditentukan matriks faktor yang dihitung dari perkalian matriks vektor eigen pada persamaan (3-2) dan matriks nilai eigen pada persamaan (3-3). Koefisien-koefisien dalam persamaan (3- 4)  yang  mengekspresikan  variabel  standar  kedalam  bentuk  komponen/faktor. Koefisien-koefisien  dalam  kolom  X5  ini  mewakili  koefisien  korelasi  antar  komponen dengan variabel.
Koefisien di kolom ke 5 semua nilainya lebih besar dari 0,30. Menurut Maspupu (2009)  koefisien  matriks  faktor  yang  lebih  besar  dari  0.30  menunjukkan  faktor  dan variabel  sangat  terkait.  Dengan  kata  lain  komponen  X5  berkorelasi  kuat  dengan variabel  X1,  X2,  X3,  X4  dan  X5.  Artinya  gangguan  geomagnet  dari  kelima  stasiun  di regional  Indonesia  ini  memiliki  korelasi  yang  kuat.  Jadi  kemunculan  gangguan geomagnet  dari  satu  stasiun  akan  muncul  juga  di  stasiun  lainnya.  Hal  ini  juga dibuktikan pada hasil plot gangguan pada Gambar 3-3 dan 3-4.
Dari  perhitungan  nilai  eigen  kelima  stasiun  geomagnet  yang  sudah  dilakukan, diperoleh bahwa stasiun Manado memiliki nilai eigen paling besar yaitu 2,81. Menurut prinsip komponen utama (PCA) nilai eigen terbesar merupakan kriteria faktor dominan (lokasi stasiun geomagnet yang terkait). Dengan demikian stasiun geomagnet Manado dapat ditentukan atau dipilih mewakili stasiun geomagnet lainnya yang juga didukung oleh korelasi antar stasiun berdasarkan data gangguan geomagnet yang diolah. Posisi stasiun Manado berada paling utara dari stasiun lainnya yang dianalisis datanya atau mempunyai lintang yang paling rendah dibandingkan dengan yang lain, sehingga lebih dekat  ke  ekuator  magnet.  Akan  tetapi  ternyata  gangguan  geomagnet  yang  terjadi  di Manado lebih besar. Sehingga dapat dikatakan bahwa stasiun Manado ini terpengaruh
(3-4)
oleh Equatorial Electrojet (EEJ). EEJ ini umumnya terjadi di dekat ekuator magnet dan dapat menyebabkan naiknya konduktivitas listrik di atas equator magnet. Fenomena in dapat  mengakibatkan  perubahan  yang  cukup  besar  pada  komponen  H  geomagnet (Rastogi, 2006).
Perubahan  komponen  geomagnet  dipengaruhi  oleh  adanya  fenomena  di magnetosfer, misalnya munculnya pulsa magnet dan gangguan geomagnet yang dapat terjadi akibat gangguan dari matahari. Oleh karena itu aktivitas geomagnet yang terjadi di lima stasiun secara serempak dapat mencerminkan adanya gangguan yang berasal dari fluktuasi cuaca antariksa.

## 4 KESIMPULAN
Hasil  pengolahan  data  variasi  harian  geomagnet  untuk  periode  tertentu  dalam tahun 2008 sampai dengan tahun 2011 dari stasiun Kototabang, Pontianak, Kupang, Parepare,  dan  Manado,  menunjukkan  bahwa  gangguan  geomagnet  yang  berada  di regional  Indonesia  ini  memiliki  tingkat  gangguan  geomagnet  yang  hampir  sama. Respon dari kelima stasiun tersebut juga terjadi pada waktu yang hampir bersamaan. Hal  ini  disebabkan  karena  kelima  stasiun  tersebut  terletak  di  lintang  rendah geomagnet  yang  tidak  terlalu  jauh  bedanya  dan  gangguan  tersebut  karena  adanya gangguan dari luar (eksternal).
Akan  tetapi  dari  hasil  analisis  komponen  utama,  berdasarkan  gangguan geomagnet  dari  stasiun  Manado  menunjukkan  nilai  eigen  yang  paling  dominan dibandingkan dengan stasiun lainnya dengan nilai eigen sebesar 2,81, secara kriteria statistik  dipilih  mewakili  empat  stasiun  lainnya  yang  didukung  oleh  korelasi  antar stasiun.  Letak  Manado  yang  paling  dekat  dengan  ekuator  geomagnet  dibandingkan stasiun pengamatan yang lain memiliki gangguan geomagnet yang lebih besar  karena adanya  pengaruh equatorial  electrojet ,  disamping  kemungkinan  adanya  faktor-faktor lain yang mempengaruhi kuat gangguan geomagnet.

## DAFTAR  RUJUKAN
Batista,  I.S.,  de  Paula,  E.R.,  Abdu,  M.A.,  Trivedi,  N.B.,  Greenspan,  M.E.,  1991. Ionospheric Effects of the March 13, 1989, Magnetic Storm at Low and Equatorial Latitudes , J. Geophys. Res. 96, 13943.
Gonzalez,  W.D.,  Tsurutani,  B.T.,  Gonzalez,  A.L.,  1999. Interplanetary  Origin  of Geomagnetic Storm , Space Science Rev. 88, 529.
Li, J., Li, Q., Yang, D., Wang, X., Hong, D., He, K., 2011. Principal Component Analysis of Geomagnetic Data for The Panzhihua Earthquake (Ms 6.1) in August 2008 , Data Science Journal, Vol 10, p 130-138.
Maspupu.  J.,  2009. Aplikasi  Analisa  Komponen  Utama  untuk  Ekstraksi  Indeks Geomagnet Global , Seminar Nasional  Sains dan Matematika, Unpar, p86-90. Rastogi  R.G.,  2006. Magnetic  Storm  Effects  at  Equatorial  Electrojet  Stations ,  Earth Planets Space, 58, p 645-657.
Ruhimat  M.  and  Yatini  C.Y.,  2011a. Geomagnetic  Response  to  Solar  Activities  in  the Beginning  of  Cycle  24  Observed  from  Manado  Observatory ,  Proceeding International  Workshop  on  Space  Weather  in  Indonesia  (IWSWI)  2011,  LAPAN, p86-95.
Ruhimat  M.  dan  Yatini  C.Y.,  2011b. Kaitan  Gangguan  Geomagnet  dengan  Lubang Korona , Prosiding Seminar Nasional Sains Antariksa (SNSA V), LAPAN, p58-65. Veenadhari B. And Alex S., 2006. Space Weather Effects  on Low Latitude Geomagnetic Field  and  Ionospheric  Plasma  Response ,  ILWS  workshop  2006  February  19-24, Goa, p1-4.
Yatini.  C.Y.  dan  Ruhimat  M.,  2008. Keterkaitan  Aktivitas  Matahari  Dengan  Aktivitas Geomagnet  di  Biak  Tahun  1996-2001 ,  Majalah  Sains  dan  Teknologi  Dirgantara Vol.3 No.3, LAPAN, p112-117.
Yumoto  K.,  1996.  The STEP  210 o Magnetic  Meridian  Network  Project , J.Geomag.
Geoelectr , Vol. 48, p1297-1309.