Pemodelan Magnitude Gempa Bumi Di Indonesia Menggunakan Generalized Extreme Value (Gev) Berbasis Simulasi Markov Chain Monte Carlo (Mcmc)

Rahmadani, Fadhela Anindya (2022) Pemodelan Magnitude Gempa Bumi Di Indonesia Menggunakan Generalized Extreme Value (Gev) Berbasis Simulasi Markov Chain Monte Carlo (Mcmc). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06311840000024_Undergraduate_Thesis.pdf Download (2MB)

Abstract

Gempa bumi merupakan peristiwa getaran yang disebabkan dari terjadinya pelepasan akumulasi energi dari lempeng tektonik di dalam bumi. Indonesia merupakan negara yang terletak pada pertemuan antara lempeng tektonik, yang menyebabkan Indonesia rawan terjadi gempa bumi. Di Indonesia gempa bumi sebesar 9.1 magnitude pernah terjadi dan menyebabkan tsunami yang memakan korban jiwa lebih dari 160 orang dan 63.977 keluarga kehilangan tempat tinggal. Terjadinya gempa bumi terutama gempa berkekuatan besar dapat menyebabkan besarnya dampak yang ditimbulkan. Risiko kerugian dapat diminimalisir dengan adanya mitigasi bencana sebelum terjadinya peristiwa bencana. Kerugian yang ditimbulkan dari bencana alam dapat diminimalisir dengan mengalihkan risiko kepada perusahaan asuransi. Sebagai lembaga pengalih risiko serta yang mengumpulkan dana premi, perusahaan asuransi harus memperhitungkan risiko yang tidak dapat dimitigasi. Persiapan mengenai manajemen risiko bencana juga perlu dilakukan pemerintah dalam melakukan perencanaan jangka panjang. Untuk mengoptimalkan manajemen risiko bencana dapat dilakukan analisis mengenai kejadian bencana. Salah satunya dapat menggunakan extreme value theory pada data bencana. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data gempa bumi di Indonesia tahun 1990-2021 dari katalog gempa bumi National Earthquake Information Center-USGS. Pada penelitian
ini digunakan variabel magnitude gempa bumi di Indonesia. Magnitude gempa bumi merupakan kejadian ekstrim. Data kejadian ekstrem dipilih menggunakan metode block maxima dengan periode data maksimum 12 bulan, 6 bulan, dan 3 bulan. Dalam penelitian ini parameter nilai ekstrim di estimasi mengikuti distribusi GEV dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Setelah diperoleh parameter dari distribusi GEV akan dilanjutkan estimasi dengan Markov Chain Monte Carlo. Selanjutnya, dilakukan pemilihan model terbaik menggunak DIC, yang diperoleh model terbaik yakni pada data ekstrem maksimum periode 12 bulan. Penelitian dilanjutkan dengan melakukan perhitungan return level. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digun
==============================================================================================================================
An earthquake is a vibration event caused by the release of accumulated energy from tectonic plates in the earth. Indonesia is a country located at the confluence of tectonic plates, which makes Indonesia prone to earthquakes. In Indonesia, an earthquake of 9.1 magnitude caused a tsunami that killed more than 160 people and left 63,977 families homeless. The occurrence of earthquakes, especially large earthquakes can cause a large impact. The risk of loss can be minimized with disaster mitigation before the occurrence of a disaster event. Losses caused by natural disasters can be minimized by transferring risk to insurance companies. As a risk transfer agency and collecting premium funds, insurance companies must take into account the risks that cannot be mitigated. Preparations regarding disaster risk management also need to be carried out by the government in carrying out long-term planning. To optimize disaster risk management, an analysis of disaster events can be carried out. One of them can use extreme value theory on disaster data. The source of data used in this study is earthquake data in Indonesia from 1990-2021 from the earthquake catalog of the National Earthquake Information Center-USGS. In this study, the variable magnitude of the earthquake in Indonesia was used. The magnitude of an earthquake is an extreme event. The extreme event selected using the block maxima method with a maximum data period of 12 months, 6 months, and 3 months. In this study, the extreme value parameters were estimated following the GEV distribution using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method. After obtaining the
parameters of the GEV distribution, the estimation will be continued with Markov Chain Monte Carlo. Next, the best model was selected using DIC, the best model was obtained, namely the extreme data for a maximum period of 12 months. The research was continued by calculating the return level. The results of this study are expected to be used as a reference in earthquake risk management planning.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSAk 519.24 Rah p-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Gempa Bumi, Generalized Extreme Value, Magnitude, Markov Chain Monte Carlo, Return Level, Earthquake, Generalized Extreme Value
Subjects:	T Technology > TH Building construction > TH1095 Earthquakes and building
Divisions:	Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	22 Nov 2024 06:16
Last Modified:	22 Nov 2024 06:16
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/115824

Actions (login required)

View Item