Profesor Unib Kembangkan Model Riset Matematika Terintegrasi untuk Mitigasi Gempa Megathrust Sumatera

Kompleksitas Gempa Megathrust dan Keterbatasan Pendekatan Konvensional

Gempa megathrust di Indonesia merupakan fenomena yang sangat kompleks. Indonesia berada di pertemuan lempeng Indo-Australia, Eurasia, dan Pasifik, menjadikan zona subduksi Sumatera sangat aktif. Potensi gempa dengan magnitudo besar di wilayah ini sangat tinggi.

Data gempa dari tahun 1902 hingga 2018 menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah Indonesia telah mengalami gempa besar. Kejadian ini seringkali menimbulkan kerusakan signifikan pada aspek sosial dan ekonomi. Oleh karena itu, pemahaman yang mendalam tentang risiko gempa sangat krusial.

Pendekatan konvensional dalam analisis risiko gempa seringkali memiliki keterbatasan. Metode lama cenderung mengasumsikan kejadian gempa bersifat stabil dan saling independen. Padahal, gempa adalah fenomena dinamis dengan frekuensi dan magnitudo yang berubah.

Interaksi antar segmen sumber gempa juga menambah kompleksitas. Profesor Jose Rizal menekankan perlunya pendekatan yang mampu menangkap heterogenitas wilayah. Model baru ini juga harus mempertimbangkan dinamika waktu dan ketergantungan spasial antar segmen.

Tiga Pendekatan Utama dalam Model Matematika Terintegrasi

Penelitian Profesor Jose Rizal menghadirkan kerangka pemodelan stokastik terintegrasi. Model ini dirancang khusus untuk menjawab kompleksitas potensi dan kejadian gempa. Ada tiga pendekatan utama yang digunakan dalam model inovatif ini.

Pertama, Model Campuran Gaussian digunakan untuk merepresentasikan heterogenitas magnitudo maksimum gempa. Model ini memahami bahwa data gempa tidak berasal dari satu distribusi tunggal. Sebaliknya, data tersebut berasal dari beberapa rezim yang berbeda, dengan estimasi menggunakan algoritma Expectation-Maximization (EM).

Kedua, Hidden Markov Models (HMM) diterapkan untuk menangkap dinamika temporal laten. Proses bawah permukaan yang tidak terlihat secara langsung ini sangat penting dalam analisis gempa. Aktivitas gempa dipandang sebagai transisi antara keadaan aktif dan tenang, diestimasi dengan algoritma Forward-Backward.

Ketiga, Model Copula digunakan untuk menggambarkan ketergantungan spasial antar segmen megathrust. Karena data gempa bersifat diskret, teknik Continuous Extension Technique (CET) digunakan. Teknik ini memungkinkan data dianalisis dalam kerangka copula seperti Clayton, Gumbel, atau Gaussian, mengukur hubungan antar segmen dan potensi transfer tegangan.

Implikasi dan Manfaat Model untuk Mitigasi Bencana

Dengan menggunakan data gempa periode 1970 hingga 2022, model ini menganalisis segmen Aceh Andaman, Nias Simeulue, dan Mentawai. Hasilnya menunjukkan heterogenitas signifikan, dengan magnitudo maksimum tercatat hingga 9,1. Perbandingan model menunjukkan keunggulan Gaussian Hidden Markov Models.

Model ini dengan dua keadaan lebih unggul dalam menangkap perubahan rezim seismik dibandingkan model sederhana lainnya. Secara teoretis, Profesor Jose Rizal merumuskan teorema penting tentang batas peluang pada Model Poisson-Hidden Markov. Teorema ini menunjukkan peluang gempa ekstrem selalu positif dan berada dalam batas nilai harapan frekuensi.

Visualisasi model juga memperlihatkan risiko tinggi pada segmen utara seperti Aceh. Selain itu, model ini mengidentifikasi variasi periode masa tenang, seperti 35 hingga 170 tahun di Mentawai. Temuan ini sejalan dengan studi paleoseismik mengenai potensi gempa besar dan tsunami di kawasan tersebut.

Model terintegrasi ini sangat berpotensi menjadi alat analisis risiko gempa yang lebih akurat. Hal ini dapat mendukung penyusunan peta bahaya nasional yang lebih presisi. Selain itu, model ini membantu perencanaan infrastruktur tahan gempa, sehingga risiko bencana dapat dimodelkan dan dikelola secara efektif untuk kepentingan mitigasi.

Sumber: AntaraNews