ANALISIS TINGKAT KEBISINGAN SEISMOGRAM AKIBAT VARIASI MUSIMAN MENGGUNAKAN POWER SPECTRAL DENSITY

ANALISIS TINGKAT KEBISINGAN SEISMOGRAM AKIBAT VARIASI MUSIMAN MENGGUNAKAN POWER SPECTRAL DENSITY

Authors

  • Aditya Setyo Rahman BMKG
  • Egiraldo Makhdafa Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Jakarta Pusat
  • Nur Fani Habibah Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Jakarta Pusat
  • Retno Yogi Widjayanti Balai Besar Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika Wilayah II Tangerang Selatan

Keywords:

Kebisingan Seismik, densitas spektrum daya, fungsi probabilitas densitas, variasi musiman

Abstract

Seismograf adalah sebuah perangkat yang digunakan untuk mengukur dan mencatat semua getaran tanah yang berada di sekitar sensor. Pembacaan seismogram di sekitar sumber seismik akan diproses beserta data pembacaan dari seismogram lainnya untuk mengetahui parameter dari sumber terkait. Seismograf merekam semua getaran seismik baik yang termasuk dalam sinyal seismik ataupun bising seismik. Variasi musiman dapat menjadi pendorong dominan kebisingan pada rentang frekuensi tertentu, yaitu periode pendek, periode menengah atau mikroseismik, dan periode panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kebisingan seismogram akibat variasi musiman menggunakan Densitas Spektrum Daya dan Fungsi Probabilitas Densitas pada 6 sensor BMKG di daerah Jawa Tengah dan Yogyakarta. Data yang digunakan adalah intensitas curah hujan dan data seismograf. Dari data curah hujan ditentukan bulan yang dapat mewakili musim hujan dan musim kemarau dengan tahun yang digunakan adalah 2021. Kemudian data diolah menggunakan Python 3.7 untuk mendapatkan nilai PSD dan PDF dalam bentuk grafik. Penelitian ini berhasil mendapatkan grafik tampilan PSD dan PDF dari setiap bulan yang sudah ditentukan kemudian membandingkan grafik ketika musim hujan dan musim kemarau. Kebisingan akibat variasi musiman teramati pada beberapa sensor yang terjadi pada periode mikroseismik dengan perbedaan dan periode panjang dengan perbedaan. Penyebab kebisingan yang teramati antara lain adalah kebisingan akibat aktivitas badai di laut, aktivitas manusia, perbedaan tekanan dan turbulensi angin. Selain itu ditemukan juga permasalahan pada instrumen seperti data kosong, kalibrasi, dan sensor tidak berada pada posisi yang baik. Meskipun kebisingan dipengaruhi oleh variasi musiman, kebisingan dapat ditoleransi karena masih berada dalam batasan Peterson.

References

Supriyadi, A., Daryono, B., & Widiyantoro, S. (2023). Peningkatan Kualitas Data Seismik Jaringan Seismograf BMKG. Prosiding Seminar Nasional Mitigasi Bencana Gempa Bumi, 1-10.

Widodo, S., Haryanto, B., & Irsyam, M. (2020). Peran Data Seismik dalam Mitigasi Bencana Gempa Bumi di Indonesia. Jurnal Geologi dan Geofisika, 11(2), 137-145.

Suryanto, A., Tritoso, W., & Rahayu, S. (2018). Analisis Kualitas Data Seismik JAringan Seismograf BMKG di Wilayah Jawa Barat. Jurnal Ilmiah Geofisika, 23(2), 109-118.

Daryono, B., Supriyadi, A., & Widiyantoro, S. (2019). Faktor-Faktor yang mempengaruhi Kualitas Data Seismik Jaringan Seismograf BMKG. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, 20(2), 123-132.

Aster, R. C., Bormann, P., & Shearer, P. M. (2008). Seasonal Variations in Seismic Noise Levels. Geophysical Research Letters, 35(2), L02302..

Hough, S. E. (2002). Monitoring long-period earthquakes with global seismic networks. Reviews of Geophysics, 40(1), 1-17.

McNamara, D. E., & BUland, R. P. (2004). Ambient noise levels in the continental United States. Bulletin of the Seismological Society of America, 94(4).

Haney, M. M., Koper, K. D., & Thelen, W. A. (2018). Seasonal variations in the Earth’s background seismic noise: Global and regional patterns. Earth and Planetary Science Letters, 502, 175-184. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2018.09.006.

Telford, W. M., Telford, W. M., Geldart, L. P. dan Sheriff, R. E., (1990). Applied geophysics. Cambridge university press.

Stein, S. dan Wysession, M., (2009). An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (Google eBook).

Putra, H. K. (2017). Analisa Metode Seismik Iinversi AI Dan Seismik Multiatribut Untuk Memprediksi Persebaran Porositas Pada Reservoir Karbonat, Formasi Baturaja Di Lapangan “GF”. Cekungan Sunda. UPN" VETERAN" YOGYAKARTA.

McNamara, D. E. dan Buland, R. P. (2004a). Ambient noise levels in the continental United States. Bulletin of the seismological society of America. Vol. 94, no. 4, pp 1517–1527.

Hasselmann, K. (1963). A statistical analysis of the generation of microseisms. Reviews of Geophysics. Vol. 1, No. 2, pp 177-210.

Longuet-Higgins, M. S. (1950). A theory of the origin of microseisms. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, Mathematical and Physical Sciences. Vol. 243, no. 857, pp 1–35.

Perdana, Y. H. (2016). Skripsi Perancangan Filter Butterworth Infinite Impulse Response Untuk Gelombang Gempabumi Filter Design Of Butterworth Infinite Impulse Response For Earthquake Waves, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.

Gutenberg, B. (1945). Amplitudes of P and S waves from earthquakes. Bulletin of the Seismological Society of America, 35(1), 33-41.

Stein, S. dan Wysession, M., (2009), An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (Google eBook).

Rabiner, L. R., & Gold, B. (1975). Theory and application of digital signal processing. Proceedings of the IEEE, 63(4), 477-514.

Downloads

Published

2024-03-01

How to Cite

Rahman, A. S., Makhdafa, E. ., Habibah, N. F. ., & Widjayanti, R. Y. . (2024). ANALISIS TINGKAT KEBISINGAN SEISMOGRAM AKIBAT VARIASI MUSIMAN MENGGUNAKAN POWER SPECTRAL DENSITY: ANALISIS TINGKAT KEBISINGAN SEISMOGRAM AKIBAT VARIASI MUSIMAN MENGGUNAKAN POWER SPECTRAL DENSITY. Buletin Meteorologi, Klimatologi Dan Geofisika, 4(1), 1–10. Retrieved from https://balai2bmkg.id/index.php/buletin_mkg/article/view/97

Most read articles by the same author(s)