Estimasi model terbaik banyaknya gempa bumi menggunakan poisson hidden markov models dan algoritma EM: studi kasus banyaknya gempa bumi di wilayah Sumatra Barat sampai Nusa Tenggara Timur
| Main Author: | Rosyid Suryandaru |
|---|---|
| Format: | Bachelors |
| Terbitan: |
Fakultas Sains dan Teknologi
|
| Subjects: |
Daftar Isi:
- Penelitian dilakukan dengan dilatarbelakangi oleh wilayah Indonesia yang merupakan salah satu wilayah yang rawan akan gempa bumi. Secara umum, banyaknya peristiwa gempa bumi memiliki karakteristik distribusi Poisson. Akan tetapi terjadi overdispersi relatif terhadap distribusi poisson. Salah satu cara dalam mengatasi overdispersi khususnya pada distribusi poisson adalah dengan menggunakan Poisson Hidden Markov Models (PHMMs), yang kemudian mengaplikasikan algoritma EM (Expectation Maximisation Algorithm) pada masing-masing model untuk memdapatkan parameter estimasinya. Dari modelmodel yang diperoleh, selanjutnya dipilih model terbaik berdasarkan nilai AIC (Akaike Information Criterion) terkecil. Data yang digunakan adalah data sekunder, yaitu data banyaknya gempa bumi di wilayah Sumatra Barat sampai Nusa Tenggara Timur tahun 2008-2013 dengan magnitudo ?5 Skala Richter yang terjadi pada kedalaman gempa bumi dangkal yaitu ?60 Km. Dari penelitia yang dilakukan didapat 3 model PHMM, yaitu model dengan keadaan tersembunyi, yaitu ?? = (2,3,4). Berdasarkan nilai AIC, model dengan 3 keadaan tersembunyi merupakan model estimasi banyaknya gempa bumi terbaik dengan nilai AIC sebesar 537,429. Hasil estimasi parameter dari model terbaik PHMM, yaitu model dengan 3 keadaan tersembunyi, nilai estimasi parameter ratarata banyaknya gempa bumi yang terjadi sebanyak 2,8446121 ? 3 peristiwa dalam kurun waktu 15 hari.