Abstrak —Gunung Merapi merupakan salah satu gunung berapi yang  paling  aktif  di  Indonesia.  Pemantauan  aktivitas  gunung berapi  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode  salah  satunya adalah metode deformasi. Pemantauan deformasi gunung berapi menggunakan Continously  Operating  Reference  Stations (CORS) karena  dapat  menghasilkan  data  dengan  ketelitian  yang  sangat tinggi hingga orde mm (milimeter). Untuk mendapatkan ketelitian yang tinggi, stasiun GPS CORS yang merupakan stasiun referensi GPS  yang  mengontrol  GPS  secara  kontinu  sangat  bergantung pada  berbagai  macam  faktor  salah  satunya  strategi  pengolahan data.  Untuk  memberikan  gambaran  tingkat  ketelitian  yang dihasilkan  dari  perangkat  lunak  pengolah  GPS  secara post- processing ,  peneliti  menggunakan  perangkat  lunak  ilmiah GAMIT/GLOBK  10.6  yang  diolah  menggunakan  dua  metode konfigurasi jaring yaitu metode jaring tertutup dan metode radial. Dari  hasil  analisa  yang  dilakukan  pada  bulan  Juli  2015, pengolahan  data  GPS  CORS  Gunung  Merapi  dengan GAMIT/GLOBK 10.6 memberikan tingkat hasil pengolahan data yang presisi sampai orde milimeter. Rata-rata nilai standar deviasi hasil pengolahan GAMIT/GLOBK metode jaring adalah 2,92 mm sedangkan pada metode radial adalah 3,39 mm. Dari uji statistik metode jaring tertutup dan radial tidak terdapat perbedaan yang signifikan.  Selisih  rata-rata  standar  deviasi  pada  pengolahan GAMIT/GLOBK antara metode jaring tertutup dan radial adalah 0,47 mm.
Kata  Kunci —GAMIT/GLOBK,  GPS  CORS,  Jaring  Tertutup, Radial

## I. PENDAHULUAN
ORS ( Continously Operating Reference Stations) merupakan sistem GNSS yang beroperasi secara kontinyu selama 24 jam sebagai acuan penentuan posisi dengan tingkat ketelitian yang tinggi. Pada saat ini pengguna teknologi CORS yang ada di Indonesia cukup banyak. Hal ini didukung dengan salah satu manfaat dari GPS CORS yang dapat digunakan dalam survei  deformasi.  Fenomena  deformasi  diantaranya  adalah fenomena alam aktivitas gunung api.
Salah satu pemantauan gunung api menggunakan GPS CORS terletak  pada  jaringan  stasiun  GPS  CORS  Gunung  Merapi. Gunung api yang memiliki ketinggian 2,968 m dpl (per 2006) ini merupakan salah satu gunung api di Pulau Jawa yang masih aktif sampai saat ini [1]. Dengan adanya pemantauan deformasi menggunakan GPS CORS dapat diperoleh informasi mengenai pergeseran  suatu  titik  tanah  sehingga  dapat  diketahui  gejala-
gejala  vulkanik  Gunung  Merapi.  Informasi  yang  didapatkan menjadi  langkah  awal  dalam  upaya mitigasi bencana  Gunung Merapi. Pemantauan deformasi dengan GPS tidak pernah lepas dari perubahan koordinat beberapa titik yang mewakili sebuah gunung  api  dari  waktu  ke  waktu.  Untuk  itu  diperlukan  data dengan ketelitian yang tinggi [2].
Salah satu faktor yang mempengaruhi ketelitian survei GPS ditentukan  oleh  beberapa  faktor,  salah  satunya  adalah pengolahan  data.  Pengolahan  data  GPS  dimaksudkan  untuk menghitung koordinat titik-titik dalam suatu jaring berdasarkan data-data pengamatan fase sinyal GPS yang diamati pada titik- titik pengamat [3]. Pengolahan data dilakukan dalam dua tahap, yaitu: pengolahan baseline yang bertujuan untuk menghasilkan komponen  vektor baseline (∆X,  ∆Y,  ∆Z)  dan  perataan  jaring untuk mendapatkan koordinat dan ketelitian titik menggunakan komponen dari vektor baseline tersebut [4].
Pengolahan  data  GPS  pada  prinsipnya  ada  dua  jenis perangkat  lunak  ( software )  yang  dapat  digunakan,  yaitu perangkat  lunak  komersil  serta  perangkat  lunak  ilmiah. Perangkat  lunak  ilmiah  umumnya  digunakan  untuk  mengolah data survei geodesi yang menuntut ketelitian relatif lebih tinggi, dan  memiliki  cakupan  jaringan  yang  umumnya  berskala regional atau bahkan global [5].
Dengan  dilakukan  pengolahan  data  GPS  Gunung  Merapi menggunakan  perangkat  lunak  ilmiah  diharapkan  dapat memberikan  tingkat  ketelitian  hasil  pengolahan  secara post- processing sebagai  acuan  dalam  mengaplikasikan  data  GPS yang menuntut ketelitian yang tinggi (sampai orde milimeter), seperti untuk pengadaan titik-titik kontrol pemantauan Gunung Merapi, pemantauan deformasi, dan studi geodinamika.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian terletak pada jaringan stasiun pemantauan GPS CORS yang berapa pada kawasan Gunung Merapi, Daerah Istimewa Yogyakarta dan Jawa Tengah. Area studi ini terletak di posisi geografis lintang 7 o 32’5” LS dan bujur 110 o 26’5” BT.

## B. Data dan Peralatan
Data pengamatan GPS  yang  digunakan adalah data RINEX pada bulan Juli tahun 2015 ( doy 182-212). Data tersimpan setiap

## Analisa Pengolahan Data Stasiun GPS CORS Gunung Merapi Menggunakan Perangkat Lunak Ilmiah GAMIT/GLOBK 10.6
Andri Arie Rahmad, Mokhamad Nur Cahyadi, Sulistiyani Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : cahyadi@geodesy.its.ac.id, sulistiyani@esdm.go.id
C
jam dalam format RINEX dengan sampling pengukuran tiap 1 detik. Data pengamatan GPS diunduh di Balai Penyelidikan dan Pengembangan Teknologi
Kebencanaan
(BPPTKG)
Yogyakarta.  Data  pengamatan  GPS  yang  digunakan  adalah GPS BPTK, GPS DELS, GPS GRWH, GPS KLAT .
T abel 1.
Lokasi data pengamatan stasiun GPS CORS Merapi
No Stasiun Lokasi 1 BPTK Kantor Pusat, BPPTKG 2 DELS Desa Deles, Klaten 3 GRWH Desa Grawah, Boyolali 4 KLAT Desa Klatakan, Magelang
Data  sekunder  dalam  pengolahan  GPS  terdiri  dari file Navigation  Message  Broadcast (brdc), file Satellite  precise Ephemeris (sp3)  yang  dapat  diunduh  secara  otomatis  melalui software GAMIT/GLOBK atau ftp://cddis.gsfc.nasa.gov . Ada  3 file tambahan  yaitu: file atmosfer  (atmdisp_YYYY), file gelombang pasang surut (otl_FES2004.grd), file pemodelan cuaca  (vmf1grd.YYYY)  yang  dapat  diunduh  melalui ftp://everest.mit.edu/pub/GRIDS/ .
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Perangkat  keras  yang digunakan antara lain: GPS Receiver Leica GR 10, Antena GPS Leica AR 10, dan personal computer sebagai alat pengolah data GPS.
Perangkat lunak  yang digunakan antara lain:  sistem operasi Windows 7 dan Linux Ubuntu 15.04, GAMIT dan GLOBK 10.6 sebagai perangkat lunak ilmiah, GMT ( Generic Mapping Tools ) 5.1.1  digunakan  untuk plotting hasil  pengolahan  GAMIT, TEQC  digunakan  untuk  penggabungan  data  RINEX,  Matlab R2010a  digunakan  untuk  transformasi  koordinat  ke  sistem toposentrik , dan Microsoft Excel digunakan untuk pengolahan hasil tabular koordinat dari GAMIT.

## C. Diagram Alir Penelitian
Penggabungan Data RINEX dengan TEQC Pembuatan Direktori Kerja Editing Control Files pada folder tables Data RINEX Pengamatan GPS BPTK, DELS, GRWH, KLAT Proses Pengolahan GAMIT dengan sh_gamit Binary File (h- file ), q- file , dan
postfit.autcln.summary Fract < 10 dan postfit nrms < 0.5 Ya Tidak Data Pendukung Lainnya GAMIT
Editing file globk.cmd dan glred.cmd Proses pengolahan GLOBK dengan sh_glred Input h- file hasil pengolahan GAMIT Konversi h- file menjadi file biner Hasil file *org, *.prt, Val.*, ps_base ( time series ) Koordinat Geosentrik Posisi Stasiun Ya GLOBK
Gambar 1. Diagram alir pengolahan GAMIT/GLOBK 10.6
Berikut  ini  adalah  penjelasan  pengolahan  data  GPS  dengan GAMIT/GLOBK 10.6:
1.  Data  RINEX  pengamatan  GPS  yang  digunakan  adalah BPTK, DELS, GRWH, dan KLAT pada bulan Juli 2015.
2.  Data  RINEX  tersimpan  dalam  setiap  jam  dilakukan penggabungan  data  RINEX  menjadi  1  hari  dengan perangkat  lunak  TEQC  agar  bisa  diolah  dalam  perangkat lunak  GAMIT/GLOBK.  Proses  menjalankan  perangkat lunak  TEQC  dilakukan  melalui command  prompt , file RINEX  diletakkan  dalam  satu  direktori  dengan software teqc.exe.
3.  Pembuatan direktori kerja
Pengolahan  data  dengan  GAMIT  diperlukan  pembuatan direktori  kerja  yang  dibuat  di  dalam  masing-masing direktori project yang  digunakan. Project tersebut  berisi folder - folder berikut ini: a. rinex , folder yang  digunakan  untuk  menyimpan file - file RINEX observasi pengamatan dan titik kontrol. b. igs , folder yang digunakan untuk menyimpan file final IGS precise ephemeris dengan format *.sp3. c. brdc , folder yang digunakan untuk menyimpan file navigasi global sesuai dengan doy project yang akan diolah. d. Tables , folder yang  berisi file - file kontrol  dari  pengolahan GAMIT. Folder tables dibuat secara otomatis menggunakan perintah bawaan dari perangkat lunak GAMIT.
4.  Pengaturan control files pada folder tables Control  files pada folder tables  merupakan link dari folder tables pada  perangkat  lunak  GAMIT/GLOBK  dengan menjalankan perintah:
sh_setup –yr 2015 –apr itrf08.apr Pengaturan control files yang dilakukan adalah: a. File lfile , berisi koordinat pendekatan (apriori) dari stasiun pengamatan  global.  Koordinat  dari  stasiun  BPTK,  DELS, GRWH, KLAT didapatkan data apriori dari masing-masing RINEX-nya.
b. File station.info , berisi informasi tentang stasiun titik yang diolah.  Informasi  tersebut  diantaranya  adalah  informasi
waktu  ( session  start dan session  stop )  yang  menunjukkan waktu mulai dan berhentinya pengukuran, antenna type , dan receiver type . c. File  sites.defaults ,  merupakan file yang  digunakan  untuk mengontrol penggunaan stasiun dalam pengolahan GAMIT dan  GLOBK.  Pengisian file ini  diisi  dengan  nama  stasiun ( site ), nama project yang digunakan ( expt ), dan opsi lainnya (seperti: localrx dan xstinfo ). d. File  sestbl ,  merupakan file yang  digunakan  dalam  proses pengolahan. Choice  of  experiment yang  digunakan  adalah opsi “ BASELINE ”. Bagian lain yang diedit adalah atml.grid sebagai  kandungan  atmosfer  pilih  opsi  “Y”, map.grid sebagai pengeplotan koordinat repeatabilities dengan GMT pilih opsi “Y”, serta otl.grid sebagai pemodelan pasang surut air laut pilih opsi “Y”. Bagian lainnya tidak perlu diubah dan mengikuti nilai yang diberikan oleh GAMIT.
e. File  sittbl ,  merupakan file yang  digunakan  untuk memasukkan nilai constraint dari setiap stasiun yang diolah oleh  GAMIT. File ini  sudah  berisi  nilai constraint untuk stasiun  global  yang  dapat  digunakan  sebagai  titik  kontrol. Nilai setiap titik berbeda besarannya, tergantung fungsi dari titik  tersebut  sebagai  titik  pengamatan  atau  sebagai  titik kontrol. Nilai constraint kecil mendekati nol mengakibatkan nilai bobotnya besar (asumsi stasiun stabil). Sedangkan nilai constraint besar mendekati 100, mengakibatkan nilai bobot menjadi kecil (asumsi stasiun tidak stabil).
f. File process.defaults , merupakan file yang digunakan untuk menentukan  lokasi  direktori  yang  digunakan  pada project yang  sedang  dijalankan. File ini  juga  digunakan  untuk menentukan file navigasi yang digunakan serta apr file yang digunakan pada GLOBK.
5.  Pengolahan menggunakan GAMIT
Perintah  untuk  menjalankan  proses  pengolahan  GAMIT dengan automatic  batch  processing pada  direktori  kerja sebagai berikut:
sh_gamit –s yyyy ddd1 ddd2 -expt <expt> -nogifs y 6. File hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  GAMIT  adalah folder sebanyak doy yang  diolah.  Setiap folder doy menghasilkan  beberapa file yaitu: q-file ,  h- file ,  dan sh_gamit.summary . Selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap hasil pengolahan dengan  membuka q-file seri ”a” pada setiap folder / doy dengan kriteria sebagai berikut [6]: a.  Solusi harian yang baik menghasilkan normalized root mean square harus kurang dari 0,3. b.  Solusi bagian fract masing-masing titik pada masing-masing komponen harus kurang dari 10.
Setelah evaluasi pengolahan GAMIT sudah memenuhi nilai yang  ditetapkan,  dilanjutkan  dengan  proses  pengolahan dengan GLOBK.
7.  Input h-file hasil  pengolahan  GAMIT  dan h-file global dalam  masing-masing  sebuah folder dan  konversi h-file tersebut ke dalam format biner. Keluaran dalam bentuk biner akan  berformat  *.glx  (solusi  bias- fixed )  dan  *.glr  (solusi bias- free ).  Data  biner  format  *.glx  yang  dipakai  dalam pengolahan GLOBK. File berformat *.glx perlu digabungkan menjadi satu file dengan format *.gdl. 8.  Editing file globk_cmd dan glorg_cmd .
Sebelum masuk ke pengolahan GLOBK, hal yang dilakukan adalah editing file globk_comb.cmd dan glorg_comb.cmd ,
yang  dapat  disalin  dari folder ~/gg/tables ,  kemudian file tersebut ditempatkan di folder gsoln pada project yang akan diolah.  Pada  bagian  prt_opt  dan  opt_prt  tambahkan  opsi BLEN dan UTM untuk mendapatkan panjang baseline dan output koordinat UTM. 9.  Pengolahan menggunakan GLOBK
Selanjutnya  menjalankan  pengolahan  GLOBK  untuk perhitungan  dan plotting coordinate  repeatabilities secara time series dengan perintah sebagai berikut. sh_glred –s yyyy1 ddd1 yyyy2 ddd2 -expt <expt> -opt H G E 10. Hasil  dari  pengolahan  GLOBK  adalah file VAL.<expt>, plotting time series (ps_base), print-files (*.prt) yang berisi solusi loosely constraint dari GLOBK, dan org-files (*.org) yang  berisi  koordinat toposentrik ( north,  east,  up )  dan koordinat geosentrik (X,Y,Z) beserta standar deviasi setiap stasiunnya.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Hasil Pengolahan Data GPS dengan GAMIT/GLOBK
Pada  pengolahan  dengan  GAMIT/GLOBK  dilakukan  dua metode pengolahan, yaitu:
a. Metode  jaring  tertutup,  dimana  titik  pengamatan  per- doy diikatkan pada base stasiun  BPTK  yang berlokasi di kantor BPPTKG Yogyakarta.
b. Metode  radial,  dimana  masing-masing  titik  pengamatan diikatkan  pada base stasiun  BPTK  (per- baseline )  yang berlokasi di kantor BPPTKG Yogyakarta.
Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  GAMIT  adalah folder sebanyak doy yang diolah. Setiap folder doy terdapat h- file hasil pengolahan  GAMIT  yang  memiliki  nama  dengan  pola h[expt]a.yyddd,  dimana  [ expt ]  adalah  nama experiment ,  yy adalah dua angka terakhir pada tahun, dan ddd adalah doy dari data yang diolah. File h-file merupakan file yang memuat nilai adjustment dan  matriks  varian-kovarian.  Selain h-file ,  hasil pengolahan GAMIT adalah q-file dimana memuat hasil analisa program solve yang berisi hasil evaluasi pengolahan data serta sh_gamit.summary untuk  mengetahui  informasi  pengolahan GAMIT.
Evaluasi  hasil  pengolahan  GAMIT  menggunakan  indikator nilai fract pada  q- file versi  “a”.  Nilai fract di  atas  10 mengindikasikan  ada  kesalahan  kasar  dan  sistematik  pada proses  pengolahan  tersebut  [7]. Fract merupakan  hasil perbandingan antara nilai adjust dan nilai formal . Nilai adjust adalah  besarnya  perataan  yang  diberikan  pada  tiap  stasiun. Sedangkan  nilai formal menunjukkan  ketidakpastian  pada pemberian bobot untuk perhitungan kuadrat terkecil. Nilai fract di atas 10 terdapat pada stasiun DELS pada pengolahan metode radial yaitu doy 198 ( longitude ) sebesar 17,1 dan nilai terkecil juga terdapat pada stasiun DELS  metode radial  yaitu doy 198 ( latitude )  sebesar  -13,8.  Sedangkan  pengolahan  pada  metode jaring nilai fract pada seluruh stasiun berada pada nilai di bawah 10.
Evaluasi lainnya dapat menggunakan indikator besaran nilai postfit nrms yang terdapat pada sh_gamit_dd.summary . Postfit nrms adalah merupakan perbandingan antara nilai akar kuadrat chi-square dan nilai derajat kebebasan. Solusi harian yang baik
menghasilkan normalized root mean square harus kurang dari 0,3.  Jika  lebih  besar  dari  0,5  maka  mengindikasikan  adanya masalah  seperti cycle-slip yang  tidak  bisa  dihilangkan  atau stasiun fixed dengan koordinat yang jelek [6]. Nilai postfit tidak memiliki satuan. Nilai rata-rata postfit nrms dapat dilihat pada tabel  3.  Pada  tabel  3  nilai  rata-rata postfit  nrms memenuhi evaluasi solusi harian dan dapat dikategorikan baik.
Tabel 2.
Rata rata nilai postfit nrms pengolahan GAMIT Jaring Radial DELS-BPTK GRWH-BPTK KLAT-BPTK 0,24849 0,29123 0,29905 0,28228
Parameter  evaluasi  lainnya  yaitu  nilai  ambiguitas  fase  yang terdapat  pada file sh_gamit.summary .  Nilai wide  lane (WL) adalah  resolusi  ambiguitas  fase  yang  didapat  dengan mengkombinasikan  sinyal  GPS  L1  dikurangkan  dengan  GPS L2. Nilai WL pada GAMIT dikatakan tidak memiliki noise pada pseudorange jika  resolusi  ambiguitas  fase  WL-nya  adalah melebihi  90  %.  Sedangkan narrow  lane (NL)  adalah  resolusi ambiguitas  fase  dengan  mengkombinasikan  sinyal  GPS  L1 ditambahkan  dengan  GPS  L2.  Nilai  NL  melebihi  80  %  pada resolusi  ambiguitas  fase  NL-nya  dikatakan  tidak  terdapat kesalahan  pada  ukuran,  konfigurasi  jaringan,  kualitas  orbit, koordinat apriori, atau kondisi atmosfer [6]. Proses kombinasi linier  data  fase  GPS  ( wide  lane dan narrow  lane )  berfungsi untuk  mengubah  besarnya  efek  kesalahan  dan  bias  yang besarnya tergantung pada  frekuensi sinyal, seperti bias karena refraksi  ionosfer, noise dari  pengamatan  serta multipath . Sedangkan  besarnya  efek  kesalahan  dan  bias  yang  besarnya tidak tergantung frekuensi sinyal, seperti kesalahan ephemeris , kesalahan dan offset jam GPS receiver maupun satelit, dan bias karena  refraksi  troposfer,  akan  tetap  sama  baik  untuk  sinyal kombinasi linier maupun untuk sinyal L1 dan L2 [2]. Gambar 2 menunjukkan nilai WL setiap doy sepanjang waktu observasi.
Gambar 2. Resolusi fase ambiguitas wide lane sepanjang hari pengamatan
Pada  gambar  4.3  ditunjukkan  bahwa  nilai  WL  maksimal adalah  100%,  nilai  minimalnya  adalah  92,20%  dengan  nilai reratanya  adalah  98,14%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hasil pengolahan data metode jaring dengan perangkat lunak GAMIT pada penelitian ini menggambarkan data GPS yang digunakan tidak memiliki noise pada pseudorange .
Sedangkan pada gambar 4.4 menunjukkan nilai NL setiap doy sepanjang waktu observasi. Nilai NL maksimal adalah 87,80%, nilai minimalnya adalah 53,50% dengan nilai reratanya adalah
76,27 %. Hal  ini  menunjukkan  bahwa beberapa doy observasi kemungkinan  terdapat  kesalahan  pada  ukuran,  konfigurasi jaringan, kualitas orbit, koordinat apriori, atau kondisi atmosfer [6].
Gambar 3. Resolusi fase ambiguitas narrow lane sepanjang hari pengamatan
Pada  metode  radial  dilakukan  3  kali  pengolahan  dengan GAMIT  sehingga  menghasilkan  nilai wide  lane dan narrow lane yang berbeda sesuai dengan pengolahan data GPS stasiun yang digunakan yang diikatkan pada titik ikat BPTK. Nilai rata- rata wide lane dan narrow lane pada metode radial ditampilkan pada tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Rata rata nilai wide lane dan narrow lane pengolahan GAMIT metode radial
DELS-BPTK GRWH-BPTK KLAT-BPTK Wide Lane Narrow Lane Wide Lane Narrow Lane Wide Lane Narrow Lane 98,24 % 59,09 % 95,99 % 62,31 % 99,34 % 97,68 %
Ditunjukkan pada tabel 3 bahwa nilai wide lane pada seluruh pengolahan  memenuhi  resolusi  ambiguitas  fase  hasil pengolahan harian yaitu berada di atas 90 % yang menunjukkan bahwa  tidak  adanya noise pada pseudorange pada  data  GPS yang digunakan. Sedangkan nilai narrow lane pada pengolahan DELS-BPTK  dan  GRWH-BPTK  masih  di  bawah  nilai ketentuan  80%.  Hal  ini  menunjukkan  pengolahan  data  masih terdapat  kesalahan  di  data  DELS  dan  GRWH  sehingga  akan mempengaruhi nilai narrow lane secara keseluruhan jika semua data GPS diolah secara bersamaan seperti pada metode jaring. Setelah  evaluasi  pengolahan  GAMIT  sudah  memenuhi  nilai yang ditetapkan, dilanjutkan dengan proses pengolahan dengan GLOBK.  Hasil  dari  pengolahan  GLOBK  adalah plotting  time series dan  nilai  koordinat  geosentrik  (X,Y,Z)  dan  koordinat lokal  dalam northing (N), easting (E),  dan up (U)  beserta standar deviasi (sigma) pada file org - file yang  memiliki  nama dengan  pola  globk_[expt]_yyddd.org  dimana  [ expt ]  adalah nama experiment , yy adalah dua angka terakhir pada tahun, dan ddd adalah doy dari data yang diolah. Pada tabel 4 menunjukkan perbedaan  koordinat  metode  jaring  dan  radial  pengolahan GAMIT/GLOBK  mempunyai  perbedaan  fraksi  sentimeter sampai milimeter.
180 185 190 195 200 205 210 215 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 day of year (doy) W id e L a n e ( % ) Fase Ambiguitas Wide Lane Harian Pengolahan GAMIT 10.6 Metode Jaring Nilai Rata-rata = 98,14% Batas Minimal Nilai Wide Lane 180 185 190 195 200 205 210 215 50 55 60 65 70 75 80 85 90 day of year (doy) N a rr o w L a n e ( % ) Fase Ambiguitas Narrow Lane Harian Pengolahan GAMIT 10.6 Metode Jaring Nilai Rata-rata = 76,27% Batas Minimal Nilai Narrow Lane
Tabel 4. Rata rata koordinat geosentrik pengolahan data GPS dengan GAMIT/GLOBK 10.6 Stasiun Rata-Rata Koordinat Metode Jaring (m) Rata-Rata Koordinat Metode Radial (m) Selisih (m) DELS X -2211189,261 -2211189,257 0,004 DELS Y 5925224,163 5925224,177 0,014 DELS Z -834607,604 -834607,603 0,001 GRWH X -2210273,185 -2210273,159 0,026 GRWH Y 5926931,504 5926931,482 0,021 GRWH Z -829623,368 -829623,365 0,004 KLAT X -2208192,361 -2208192,350 0,010 KLAT Y 5927411,483 5927411,495 0,012 KLAT Z -830792,319 -830792,316 0,003

## B. Analisa Outliers
Outliers adalah data yang menyimpang terlalu jauh dari data lainnya  dalam  suatu  rangkaian  data.  Adanya  data outliers ini akan membuat analisa terhadap serangkaian data menjadi bias atau  tidak  mencerminkan  fenomena  yang  sebenarnya.  Pada perangkat lunak GAMIT/GLOBK deteksi outliers dapat dilihat pada  data  koordinat time  series file Val.[expt]  dalam folder gsoln.  Deteksi  data  hari  pengamatan  yang  ditandai  sebagai outliers dengan melihat nilai weighted root mean square (wrms) plot time  series setiap  stasiun.  Nilai  wrms  kurang  dari  10 menandakan tidak adanya outliers [8]. Nilai wrms  lebih  besar dari 10 hanya terdapat pada stasiun DELS. Nilai wrms lebih dari 10  pada  metode radial  terdapat  pada  komponen north sebesar 13,7  mm, east sebesar  48,6  mm,  dan up sebesar  24,6  mm sedangkan  pada  metode  jaring  terdapat  pada  komponen up sebesar 14,2 mm. Pada gambar 4 terdapat data dengan nilai yang menyimpang  dari  data  yang  lainnya  pada  pengolahan  radial GAMIT yaitu data pada doy 198.
Gambar 4. Contoh plotting time series north stasiun DELS pengolahan radial GAMIT yang terdapat  data outliers
Data  pada doy -198  merupakan  data  yang  tidak  memenuhi evaluasi  pengolahan  GAMIT  yaitu  nilai fract diatas  10. Penyebab  data outliers ini  kemungkinan  disebabkan  karena terhalangnya sinyal GPS untuk masuk ke antena GPS sehingga perekaman data yang diterima receiver GPS menjadi terganggu. Pada  metode  jaring  tidak  terlihat  adanya  loncatan  koordinat karena  data  pengamatan double  difference pada  seluruh baseline saling  mereduksi  efek  dari  sebagian  kesalahan  dan bias.  Dari  indikator  evaluasi  pengolahan  GAMIT  dan  nilai wrms dapat disimpulkan bahwa data pada doy -198 adalah data outliers .  Data  yang outliers atau  tidak  memenuhi  kriteria dihilangkan  menggunakan  distribusi  normal  dengan  selang kepercayaan  95%  dengan  faktor  pengali  1,96  σ.  Distribusi normal  memiliki  parameter  distribusi  yaitu  rata-rata  ( mean μ)
dan standar deviasi ( standard deviation σ).

## C. Analisa Perbandingan Standar Deviasi Metode Jaring dan Radial Hasil dari Perangkat Lunak GAMIT/GLOBK
Analisa  standar  deviasi  digunakan  untuk  menentukan  rata- rata  jarak  penyimpangan  titik-titik  data  diukur  dari  nilai  rata- rata  data  tersebut.  Hasil  pengolahan  perangkat  lunak GAMIT/GLOBK ditampilkan dalam plotting time series . Titik tengah (kotak) menandakan posisi koordinat tiap doy terhadap koordinat rata-rata. Sedangkan panjang garis menandakan besar standar  deviasi  hasil  dari  pengolahan  perangkat  lunak.  Hasil perbandingan metode pengolahan data GPS ditampilkan dalam time series pada salah satu contoh gambar time series north dan east stasiun DELS  di bawah ini.
Gambar 5. Time series coordinate repeatabilities stasiun DELS - north
Gambar 6. Time series coordinate repeatabilities stasiun DELS - east
Pada  gambar  5  komponen north stasiun  DELS,  rata  rata standar  deviasi  yang  dihasilkan  perangkat  lunak  GAMIT  per- doy pada  metode  jaring  adalah  7,2  mm  lebih  besar  daripada metode  radial  yaitu  4,4  mm.  Sedangkan  pada  komponen east stasiun  DELS,  rata  rata  standar  deviasi  yang  dihasilkan perangkat lunak GAMIT per- doy pada metode jaring adalah 7,7 mm,  lebih  besar  daripada  metode  radial  yaitu  5,7  mm.  Pada metode  radial  terdapat  nilai outliers pada  pengolahan  radial GAMIT doy -198  yang  berakibat  standar  deviasi  titik pengamatan  menjadi  lebih  besar.  Tetapi  pada  metode  jaring tidak  terlihat  adanya  loncatan  koordinat  karena  data pengamatan double  difference pada  seluruh baseline saling
180 185 190 195 200 205 210 215 -20 0 20 40 60 80 100 day of year (doy) S ta n d a r D e vi a si ( m m ) Time Series DELS N Pengolahan GAMIT/GLOBK 10.6 Metode Jaring Metode Radial 180 185 190 195 200 205 210 215 -300 -250 -200 -150 -100 -50 0 50 day of year (doy) S ta n d a r D e vi a si ( m m ) Time Series DELS E Pengolahan GAMIT/GLOBK 10.6 Metode Jaring Metode Radial
mereduksi  efek  dari  sebagian  kesalahan  dan  bias  yang menyebabkan  standar  deviasi/ doy pada  metode  jaring  lebih besar daripada radial. Data outliers ini  harus dihilangkan agar tidak  mempengaruhi  ketelitian  hasil  data  yang  diperoleh. Sedangkan  pada  stasiun  lain  yaitu  GRWH  dan  KLAT  standar deviasi/ doy relatif  pada  metode  jaring  lebih  kecil  daripada metode radial.
Secara keseluruhan hasil pengolahan data GPS CORS dengan GAMIT  dapat  disimpulkan  koordinat  yang  dihasilkan  presisi mendekati rata-rata dan mempunyai nilai standar deviasi yang kecil  (orde  milimeter).  Hal  ini  dikarenakan  pada  pengolahan GAMIT dapat mengestimasi efek dari kesalahan dan bias yang didukung  oleh  beberapa  data  sekunder  seperti file atmosfer, gelombang pasang surut dan pemodelan cuaca.

## D. Analisa  Perbandingan  Standar  Deviasi  Titik  Pengamatan Stasiun GPS CORS Merapi
Standar  deviasi  adalah  akar  kuadrat  dari  variansi  dan menunjukkan  standar  penyimpangan  data  terhadap  nilai  rata- ratanya.  Parameter  standar  deviasi  yang  dihasilkan  dari perangkat lunak GAMIT/GLOBK adalah koordinat lokal north , east , up .  Koordinat  lokal  ini  merupakan  hasil  transformasi koordinat  dari  koordinat  geosentrik  dengan coding matlab. Hasil dari standar deviasi titik pengamatan stasiun GPS CORS Merapi dengan metode jaring dan radial ditampilkan pada tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Standar deviasi titik pengamatan stasiun GPS CORS Merapi Stasiun Jaring (m) Radial (m) GAMIT GLOBK GAMIT GLOBK DELS N 0,00220 0,01433 DELS E 0,00237 0,05080 DELS U 0,01411 0,02757 GRWH N 0,00162 0,00290 GRWH E 0,00205 0,00362 GRWH U 0,00079 0,00147 KLAT N 0,00132 0,00204 KLAT E 0,00104 0,00397 KLAT U 0,00058 0,00100
Pada  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  standar  deviasi  paling kecil  dihasilkan  dari  metode  jaring  menggunakan  perangkat lunak  GAMIT/GLOBK  menghasilkan  orde  sampai  milimeter. Pada  stasiun  DELS  ( north,  east,  up )  pengolahan  data  GPS menggunakan  GAMIT/GLOBK  metode  radial  mempunyai standar deviasi paling besar. Hal ini akibat pengaruh dari adanya data yang menyimpang terlalu jauh ( outliers ) pada doy ke-198. Adanya outliers sangat berpengaruh terhadap nilai dari standar deviasi yang dihasilkan. Jika nilai outliers tersebut dihilangkan maka standar deviasi yang dihasilkan ditampilkan pada gambar 9 sebagai berikut.
Gambar 7. Grafik perbandingan standar deviasi titik pengamatan stasiun tanpa nilai outliers
Pada gambar 7 dapat diketahui  metode jaring menggunakan perangkat  lunak  baik  GAMIT/GLOBK  menghasilkan  standar deviasi  yang  lebih  kecil  daripada  metode  radial.  Hal  ini dikarenakan  pada  metode  jaring  geometri  untuk  penentuan posisi  relatif  lebih  kuat  daripada  metode  radial  yang berpengaruh pada ketelitian posisi yang diperoleh [5].

## E. Uji Statistik
Pada  uji  statistik  ini  dilakukan  dengan  membandingkan variansi dari kedua pengolahan, pada uji ini dilakukan dengan menggunakan rumus [4]:
𝐹 = 𝑠 1 2 𝑠 2 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝐹 = 𝑠 2 2 𝑠 1 2 𝐹 = 𝑙𝑎𝑟𝑔𝑒 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 (1)
Uji  Statistik  yang  digunakan  untuk  menentukan  penolakan dari hipotesis nol.
𝐹 ∝/2,𝑣1,𝑣2  = 1 𝐹1−∝,𝑣2,𝑣1 (2)
Hipotesa  nol  yang  digunakan  pada  uji  statistik  ini  adalah metode  pengolahan  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan, sehingga:
Hipotesa nol        H0 : dV = 0 Hipotesa alternatif       H0 : dV  0
Apabila dari uji hipotesis 0 menunjukkan F hitung < F tabel, maka  tidak  terdapat  perbedaan  ketelitian  yang  signifikan. Sebaliknya  apabila  dari  uji  hipotesis  alternatif  menujukan  F hitung  >  F  tabel,  maka  terdapat  perbedaan  ketelitian  yang signifikan.
Adapun  hasil  dari  hitung  nilai  rata-rata  standar  deviasi  dan variansi  tanpa  mengikut-sertakan  data outliers dapat  dilihat pada tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Hasil hitungan rata-rata standar deviasi dan variansi
No. Metode Rata- Rata (m) Variansi (m 2 ) Keterangan 1 Jaring 0,00292 0,00000853 setelah remove outliers 2 Radial 0,00339 0,00001147 setelah remove outliers 3 Jaring 0,00290 0,00000841 sebelum remove outliers 4 Radial 0,01197 0,00014319 sebelum remove outliers
Pada  uji  statistik  ini  dihitung  dan  dianalisa  menggunakan selang kepercayaan 95% dan derajat kebebasan 30. Maka 1-  = 1 - 0.95 = 0.05 𝐹 ∝/2,𝑣1,𝑣2  = 𝐹 0.025,30 ,30  = 2.07
DELS N DELS E DELS U GRWH NGRWH EGRWH U KLAT N KLAT E KLAT U 0 5 10 15 Stasiun S ta n d a r D e vi a si ( m m ) Perbandingan Standar Deviasi Titik Pengamatan Stasiun Tanpa Nilai Outliers Jaring GAMIT Radial GAMIT
Pada tabel distribusi F, diperoleh nilai 2,07. Apabila F hitung <  2,07  maka  hasil  uji  yang  diperoleh  adalah  tidak  signifikan, sebaliknya  jika  F hitung > 2,07 maka  hasil uji  yang diperoleh adalah signifikan. Hasil uji statistik yang diperoleh dapat dilihat pada tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7. Hasil hitungan uji statistik perbandingan 2 perangkat lunak dan 2 metode Pengolahan F Hitung F Tabel Hasil Uji Keterangan Jaring GAMIT Radial GAMIT 1,35 2,07 Tidak signifikan Setelah remove outliers Jaring sebelum remove outliers Jaring setelah remove outliers 1,01 Tidak signifikan Perbandingan sebelum dan sesudah remove outliers Radial sebelum
remove outliers
Radial setelah remove outliers 12,48 Signifikan
Pada  tabel  7  dapat  diketahui  pengolahan  radial  GAMIT terdapat  perbedaan  ketelitian  secara  signifikan.  Hal  ini dipengaruhi  oleh  adanya outliers yang  terdeteksi  di  stasiun DELS  pada doy -198.  Salah  satu  indikator  adanya outliers adalah  nilai wrms yang  lebih  dari  10  [10].  Pada doy -198 pengolahan radial GAMIT juga tidak memenuhi evaluasi hasil pengolahan GAMIT yang ditetapkan yaitu nilai fract harus lebih kecil  dari  10.  Nilai fract di  atas  10  mengindikasikan  ada kesalahan kasar dan sistematik pada proses pengolahan tersebut [7]. Data yang terindikasi outliers harus dihilangkan agar hasil tidak menjadi bias.
Rata-rata  nilai  standar  deviasi  hasil  pengolahan  dengan menggunakan  perangkat  lunak  GAMIT/GLOBK  10.6  adalah 3,2 mm. Perangkat lunak GAMIT/GLOBK memberikan tingkat hasil  pengolahan  data  yang  presisi  mencapai  orde  sampai milimeter.  Perangkat lunak ilmiah mempunyai kelebihan dalam model  matematik  yang  lebih  lengkap  dimana  parameter- paramater  yang  berpengaruh  kecil  dimasukkan  dalam perhitungan sehingga perangkat lunak ilmiah sangat direkomendasikan  untuk  pengolahan  data  GPS  yang memerlukan ketelitian tinggi (sampai orde milimeter).
Sedangkan  antara  metode  jaring  dan  radial  tidak  terdapat perbedaan  ketelitian  yang  signifikan.  Pada  pengolahan GAMIT/GLOBK  selisih  standar  deviasi  antara  metode  jaring dan radial adalah 0,47. Selisih rata-rata standar deviasi metode jaring dan radial tidak jauh berbeda yaitu di bawah 1 milimeter. Perbedaan  yang  tidak  signifikan  tersebut  disebabkan  karena data  yang  digunakan  adalah  data  GPS  CORS  yang  secara kontinyu sudah memberikan tingkat presisi yang tinggi. Hal ini juga  didukung  oleh  semakin  berkembangnya  teknologi receiver , perangkat lunak pengolahan data GPS, serta semakin banyaknya jumlah satelit, ketelitian posisi dengan menggunakan metode radial mungkin akan menyamai ketelitian dengan metode jaring tertutup [9] .

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  tugas  akhir  yang  telah  dilakukan
maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1.Pengolahan  data  GPS  CORS  Gunung  Merapi  dengan GAMIT/GLOBK 10.6 memberikan tingkat hasil pengolahan data yang presisi sampai orde milimeter.
2.Rata-rata  nilai  standar  deviasi  hasil  pengolahan  dengan menggunakan  perangkat  lunak  GAMIT/GLOBK  metode jaring tertutup adalah 2,92 mm sedangkan pada metode radial adalah 3,39 mm.
3.Dari  uji  statistik,  ketelitian  yang  dihasilkan  dari  pengolahan data  GPS  CORS  Gunung  Merapi  menggunakan  konfigurasi jaring  tertutup  dan  radial  tidak  terdapat  perbedaan  yang signifikan.  Selisih  rata-rata  standar  deviasi  pada  pengolahan GAMIT/GLOBK antara metode jaring dan radial adalah 0,47 mm.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  A.A.R.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Balai Penyelidikan  dan  Pengembangan  Teknologi  Kebencanaan Geologi  (BPPTKG)  Yogyakarta  yang  telah  memberikan  izin untuk  melakukan  penelitian  dan  Ibu  Sulistiyani  sebagai pembimbing.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Penyelidikan  dan  Pengembangan  Teknologi  Kebencanaan Geologi. 2014. Karakteristik Gunung Merapi . <url:
http://www.merapi.bgl.esdm.go.id> . Dikunjungi pada 20 Maret 2016, Jam 09.00 WIB.
[2] Abidin,  H.Z.  2007. Penentuan  Posisi  dengan  GPS  dan  Aplikasinya .
Jakarta: PT Pradnya Paramita.
[3] Hofman-Wellenhof,  B.,  Lichtenegger,  H.,  dan  Collins,  J.  2000. GPS Theory and Practice . Austria: Springer-Verlag Wien New York.
[4] Wolf, P. R., dan Ghilani, C. D. 2006. Adjustment Computations Spatial Data Analysis . New Jersey: John Willey & Sons Inc.
[5] Abidin, H. Z., Jones, A., dan Kahar, J. 2011. Survei Dengan GPS . Cetakan Ketiga. Jakarta: PT Pradnya Paramita.
[6] Herring,  T.  A.,  King,  R.W.,  Floyd,  M.A.,  dan  McClusky,  S.C.  2015. GAMIT Reference Manual Release 10.6 . Massachusetts: Departement of Earth,  Atmospheric,  and  Planetary  Sciences  Massachusetts  Institute  of Technology.
[7] Artini,  S.  R.  2014.  " Penentuan  Koordinat  Stasiun  GNSS  CORS  GMU1 dengan  Kombinasi  Titik  Ikat GPS  Global  dan  Regional ".  Jurnal  Teknik Sipil, 37-44.
[8] Herring,  T.  A.,  King,  R.W.,  Floyd,  M.A.,  dan  McClusky,  S.C.  2015. GLOBK Reference Manual Release 10.6 . Massachusetts: Departement of Earth,  Atmospheric,  and  Planetary  Sciences  Massachusetts  Institute  of Technology.
[9] Nathania, Clara. 2013. Kajian Pengaruh Penggunaan Metode Survei GPS Jaring  Tertutup  dan  Radial  Terhadap  Ketelitian  Posisi.  Tugas  Akhir Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika ITB.
[10] Kaniuth,  K.,  dan  Volksen,  C.  "Comparison  of  the Bernese and Gipsy/Oasis II Software Systems Using EUREF Data". 314-319.