ANALISIS CENTROID MOMENT TENSOR (CMT)

MENGGUNAKAN TIME DOMAIN MOMENT TENSOR (TDMT)

UNTUK GEMPA BUMI DI WILAYAH BANTEN DAN SEKITARNYA

CENTROID MOMENT TENSOR (CMT) ANALYSIS 

USING TIME DOMAIN MOMENT TENSOR (TDMT) 

FOR EARTHQUAKES IN BANTEN AND SURROUNDING AREAS

Wilayah Banten merupakan salah satu wilayah diindonesia yang memiliki kerentanan gempa bumi yang cukup tinggi karena adanya berbagai sesar aktif. Selain itu keberadaan sunda megatrust yang merupakan penujaman lempeng Indo-Australia terhadap lempeng Eurasia yang dapat menyebabkan gempa bumi disertai tsunami. Oleh karena itu, pemahaman tentang aktivitas gempa bumi untuk mitigasi sangat penting, salah satunya menggunakan metode Centroid Moment Tensor (CMT) dengan memanfaatkan inversi waveform untuk menentukan permodelan dari suatu peristiwa gempa bumi menggunakan domain waktu atau yang dikenal dengan Time Domain Moment Tensor (TDMT). TDMT dipilih karena prosesnya lebih cepat dibanding domain frekuensi yang dimana sangat dibutuhkan untuk menganalisis suatu peristiwa gempa bumi mendekati waktu realtime.  Kemudian dikembangkan menggunakan bahasa Python dengan menggunakan Obspy untuk pengambilan data otomatis pada perangkat MTtime dan data akan difilter pada rentang 0.02 sampai 0.03 Hz untuk mendapat kualitas data yang lebih baik. Dari proses tersebut hasil analisis peristiwa gempa bumi kuat (Strong Earthquake) pada tanggal 14 Januari 2022 dengan 6.6 dan pada gempa bumi sedang (Moderate Earthquake) tanggal 25 Februari 2024 dengan 5.6, dihasilkan persentase DC yang lebih dominan dari CLVD, yang menunjukkan kedua gempa bumi tersebut disebabkan aktivitas tektonik. Kemudian nilai VR masing-masing sebesar 85.64% dan 72.05%, yang dapat dikatakan reliable karena di atas 50%, dan juga peta stasiun seismik yang merekam peristiwa gempa bumi. Selain itu didapatkan pula nilai mekanisme fokus (strike, dip, rake) yang direpresentasikan oleh gambar beachball  dan dihasilkan jenis patahan naik (reverse fault), sesuai dengan tipe patahan di sekitar wilayah Banten. Hasil yang didapat kemudian dijustifikasi kebenarannya secara kuantitatif dengan data teleseismik Global CMT, dimana selisih perbedaan keduanya dihitung menggunakan sudut Kagan sebesar 5.65° dan 7.99° yang dapat dikatakan akurat karena kurang dari 60°. 

Banten is one of the regions in Indonesia that has a high earthquake vulnerability due to the presence of various active faults. In addition, the existence of the Sunda Megatrust, which is the subduction of the Indo-Australian plate against the Eurasian plate, can cause earthquakes accompanied by tsunamis. Therefore, understanding earthquake activity for mitigation is very important, one of which uses the Centroid Moment Tensor (CMT) method by utilizing waveform inversion to determine the modeling of an earthquake event using the time domain or known as the Time Domain Moment Tensor (TDMT). TDMT was chosen because the process is faster than the frequency domain, which is needed to analyze an earthquake event in near real time.  Then developed using the Python language using Obspy for automatic data capture on the MTtime device and the data will be filtered in the range of 0.02 to 0.03 Hz to get better data quality. From this process, the results of the analysis of the Strong Earthquake event on January 14, 2022 with M_w6.6 and the Moderate Earthquake on February 25, 2024 with M_w 5.6, resulted in a percentage of DC that was more dominant than CLVD, indicating that both earthquakes were caused by tectonic activity. Then the VR value is 85.64% and 72.05% respectively, which can be said to be reliable because it is above 50%, and also a map of seismic stations that record earthquake events. In addition, the value of the focal mechanism (strike, dip, rake) is also obtained which is represented by a beachball image and the resulting type of reverse fault, in accordance with the type of fault around the Banten area. The results obtained are then quantitatively justified with Global CMT teleseismic data, where the difference between the two is calculated using Kagan angles of 5.65° and 7.99° which can be said to be accurate because it is less than 60°.