OTOMATISASI PEMILIHAN WAKTU TIBA GELOMBANG-P GEMPA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING

Abstract

Akurasi pemilihan waktu tiba gelombang (first break picking) pada gempa sangat penting dalam proses pengolahan data seismik. Pada umumnya pemilihan waktu tiba gelombang dilakukan secara manual atau menggunakan algoritma STA/LTA, suatu persamaan yang bekerja seperti rerata bergerak. Akan tetapi kedua cara ini memiliki beberapa kekurangan seperti memerlukan waktu yang lama, tingkat akurasi yang rendah dan tingkat subjektifitasnya juga masih tinggi. Penelitian ini memberikan inovasi baru pada pemilihan waktu tiba gelombang P gempa menggunakan salah satu algoritma machine learning yaitu Artificial Neural Network (ANN). Machine learning merupakan salah satu topik yang berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, namun pemanfaatannya pada bidang keilmuan seismologi terutama di Indonesia masih kurang. Tujuan Penelitian ini adalah untuk membuat suatu program pemilihan waktu tiba gelombang P berbasis bahasa pemograman Python. Uji coba program yang telah dibuat dilakukan terhadap data gelombang sintetis dan data gempa yang diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Hasil percobaan menunjukkan bahwa program sudah cukup akurat dalam melakukan prediksi first break baik pada data sintetis maupun data asli. Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil prediksi program machine learning ini adalah tahap filter data, karena hasil percobaan menunjukkan bahwa prediksi memiliki persentase eror lebih rendah pada data yang telah dilakukan filter.