Aplikasi Pendekatan Copula Berbasis Bayesian Untuk Penilaian Parameter Risiko Gempa Bumi Di Pulau Jawa

Salma, Marsanda Aura (2024) Aplikasi Pendekatan Copula Berbasis Bayesian Untuk Penilaian Parameter Risiko Gempa Bumi Di Pulau Jawa. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5006201001-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI) sebagai negara kepulauan menghadapi risiko bencana gempa bumi yang signifikan karena letak geologisnya yang strategis. Indonesia berada di pertemuan tiga lempeng tektonik utama, sehingga termasuk dalam ring of fire atau cincin api Pasifik, yang seringkali menyebabkan gempa bumi dan tsunami. Pada tahun 2023 saja, tercatat 10.789 kejadian gempa bumi di Indonesia. Wilayah rawan gempa di Indonesia, termasuk Pulau Jawa yang memiliki probabilitas tinggi terjadinya gempa bumi, menjadi fokus utama dalam mitigasi risiko. Pulau Jawa, dengan populasi lebih dari 164 juta jiwa (60,4% dari total penduduk Indonesia), menjadi perhatian serius. Penelitian ini berfokus pada penerapan metode Gutenberg-Richter dan Copula berbasis Bayesian untuk mengidentifikasi hubungan antara kekuatan dan frekuensi gempa serta mengestimasi parameter risiko gempa di Pulau Jawa. Data historis gempa yang digunakan dalam penelitian ini mencakup periode 15 tahun terakhir, dari November 2008 hingga Desember 2023, yang diperoleh dari situs web Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah perbandingan antara model Gutenberg-Richter berbasis Bayesian dan model Copula berbasis Bayesian. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Copula berbasis Bayesian lebih unggul dibandingkan Gutenberg-Richter berbasis Bayesian berdasarkan nilai Bayesian Information Criterion yang lebih rendah. Model terbaik dalam menggambarkan hubungan magnitudo frekuensi gempa bumi di Pulau Jawa adalah model Copula berbasis Bayesian, khususnya Student’s t Copula dengan parameter korelasi sebesar −0,99 dengan derajat bebas 0,5. Hal ini menunjukkan bahwa magnitudo memiliki pengaruh negatif yang sangat kuat terhadap frekuensi gempa bumi, yaitu semakin tinggi magnitudo, semakin kecil frekuensinya. Data gempa bumi di Pulau Jawa juga mengindikasikan adanya kejadian ekstrem yang ditandai dengan nilai derajat bebas yang kecil (< 1), menunjukkan ketergantungan yang kuat di bagian ekor distribusi (ekor tebal). Risiko kejadian gempa bumi di Pulau Jawa cukup tinggi untuk kategori gempa sedang, merusak, dan besar dalam rentang waktu 1, 5, 10, dan 15 tahun. Gempa dengan magnitudo 7,2 di Pulau Jawa memiliki kemungkinan risiko terjadinya gempa bumi yang tinggi, yaitu sekitar 1 dalam 15 tahun. Selain itu, magnitudo 7,2 di Pulau Jawa diestimasi memiliki periode pengulangan sekitar 14,114 tahun sejak gempa bumi berkekuatan 7,2 SR terakhir terjadi di Pulau Jawa.
==========================================================================================================================
The Unitary State of the Republic of Indonesia (NKRI) as an archipelago faces a significant risk of earthquake disasters due to its strategic geological location. Indonesia is located at the confluence of three major tectonic plates, making it part of the Pacific Ring of Fire, which often
causes earthquakes and tsunamis. In 2023 alone, 10,789 earthquakes were recorded in Indonesia. Earthquake-prone areas in Indonesia, including Java Island, which has a high probability of earthquakes, are the main focus of risk mitigation. Java Island, with a population of more than
164 million (60.4% of Indonesia's total population), is of serious concern. This research focuses on applying the Bayesian-based Gutenberg-Richter and Copula methods to identify the relationship between earthquake strength and frequency and estimate earthquake risk parameters in Java. The historical earthquake data used in this study covers the last 15-year period, from November 2008 to December 2023, obtained from the website of the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG). The method used in this study is a comparison between the Bayesian-based Gutenberg-Richter model and the Bayesian-based Copula model. The analysis shows that the Bayesian-based Copula method is superior to the Bayesian-based Gutenberg-Richter based on the lower Bayesian Information Criterion value. The best model in describing the magnitude-frequency relationship of earthquakes on Java Island is the Bayesian-based Copula model, specifically the student's t Copula with correlation parameters −0,99 and degree of freedom 0,5. This suggests that magnitude has a very strong negative influence on earthquake frequency, i.e. the higher the magnitude, the smaller the frequency. Earthquake data on Java Island also indicates the presence of extreme events characterized by small values degrees of freedom (<1), indicating a strong dependence in the tail of the distribution (thick tail). The risk of earthquake occurrence on Java Island is high for moderate, destructive, and large earthquake categories within 1, 5, 10 and 15 years. A magnitude 7,2 earthquake on Java Island has a high probability of earthquake occurrence risk, which is about 1 in 15 years. In addition, a magnitude 7,2 earthquake on Java Island is estimated to have a recurrence period of about 14,114 years since the last magnitude 7,2 earthquake occurred on Java Island.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Bayesian Information Criterion, Bayesian, Copula, Gutenberg-Richter, Parameter Risiko, Risk Parameter.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA275 Theory of errors. Least squares. Including statistical inference. Error analysis (Mathematics) Q Science > QA Mathematics > QA279.5 Bayesian statistical decision theory.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Marsanda Aura Salma
Date Deposited:	25 Jul 2024 07:10
Last Modified:	25 Jul 2024 07:10
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/109038

Actions (login required)

View Item