Pendekatan Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) Untuk Pemodelan Data Gempa

Abstract

ndonesia merupakan negara kepulauan yang terletak di daerah tektonik yang sangat kompleks dan
aktif. Kondisi ini menyebabkan Indonesia masuk dalam wilayah yang mempunyai potensi
kegempaan tertinggi di dunia. Salah satu wilayah Indonesia yang sering dilanda gempa bumi adalah
wilayah Laut Banda. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi kekuatan gempa dengan menggunakan
model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) dengan asumsi bahwa lokasi-lokasi
penelitian bersifat heterogen. Besar kebergantungan dan pengaruh lokasi yang satu dengan lokasi
yang lainnya diwakili oleh matriks bobot. Berdasarkan Pendekatan Invers Matriks Autokovariansi
(IMAk), diperoleh bahwa Data Set 1 dan Data Set 2 tidak stasioner, sehingga tidak cocok dimodelkan
dengan GSTAR. Model yang tepat untuk memprediksi Data Set 3 adalah GSTAR (1;3) dengan
menggunakan matriks bobot biner, dan model yang tepat untuk memprediksi Data Set 4 adalah
GSTAR (1;2) dengan menggunakan matriks bobot biner