Model Inhomogeneous Spatial Cox Processes Untuk Pemetaan Risiko Gempabumi di Pulau Jawa - Finola Trisnisa; Rahma Metrikasari; Rifqi Rabbanie; Khalimatus Sakdiyah; Achmad Choiruddin (Inferensi, 2019)
Pulau Jawa menjadi salah satu wilayah dengan risiko gempabumi yang tinggi karena terdapat zona subduksi di sepanjang selatan wilayah pulau Jawa. Metode Statistika untuk pemodelan kejadian gempabumi berdasarkan spatial point processes menjadi metode popular untuk memodelkan persebaran gempabumi, diantaranya adalah model Gibbs dan Hawkes point processes (conditional intensity-based modeling) dan Cox point processes (intensity-based modeling). Pemodelan gempabumi menggunakan Hawkes dan Gibbs point processes dengan memperhatikan faktor geologi seperti sesar aktif, gunung berapi, dan subduksi telah dikembangkan. Namun demikian, Pemodelan berdasarkan conditional intensity dinilai kurang sesuai untuk pemodelan kejadian gempabumi di Jawa. Sementara itu, belum ada penelitian yang menggunakan Cox processes untuk memodelkan distribusi dari gempabumi dengan mempertimbangkan faktor geologi. Pada model Cox processes, estimasi parameter sangat sulit dilakukan karena fungsi likelihoodnya bergantung pada fungsi intensitas yang merupakan proses stokastik. Pada penelitian ini, kami mengembangkan salah satu model Cox point processes yakni Neyman-Scott Cox Process untuk analisis data lokasi gempabumi di pulau Jawa dengan memperhatikan faktor geologi seperti gunung berapi dan subduksi. Estimasi parameter dilakukan dengan membangun composite likelihood sehingga estimasi parameter lebih mudah dilakukan. Hasil analisis menunjukkan bahwa kejadian gempabumi di pulau Jawa membentuk pola kluster. Selain itu, jarak menuju gunung berapi dan subduksi terdekat dianggap signifikan berpengaruh terhadap distribusi gempabumi di pulau Jawa.