Deteksi Anomali Aktivitas Kegempaan Gunung Marapi Menggunakan Algoritma Local Outlier Factor - Nopita Sari Murtafiah; Nusar Hajarisman (Bandung Conference Series: Statistics, 2024)
Abstract. Anomalies in volcano monitoring can occur due to sudden changes in seismic data, ground deformation, gas emissions, or other activities that indicate a potential eruption. Mount Marapi is routinely monitored using seismic, deformation, visual, and geochemical methods, with seismic monitoring being the most commonly used method because seismic activity increases before an eruption. Detecting anomalies in volcanoes is crucial for identifying early signs of volcanic activity that may lead to an eruption. Early detection allows for mitigation measures and evacuation to be carried out, minimizing the impact and loss of life caused by an eruption. One algorithm that can be used to detect anomalies is the Local Outlier Factor (LOF). LOF calculates the density of each data point, where data with significantly lower density is considered an anomaly. This study aims to determine the number and characteristics of data detected as anomalies. In this study, the Local Outlier Factor algorithm will be used to detect anomalies in seismic activity data from Mount Marapi between October 2023 and January 2024. The results of the study show that the LOF algorithm successfully detected 43 anomaly events, or 34.96% of the total data. Data identified as anomalies generally have characteristics such as higher frequency, S-P, amplitude, and duration values than the average. The LOF algorithm successfully detected anomalies on November 29, 2023, approximately four days before the eruption that occurred on December 3, 2023. Additionally, the data detected as anomalies generally have closely related or even consecutive dates or times of occurrence. Abstrak. Anomali dalam pemantauan gunung api dapat terjadi akibat perubahan mendadak dalam data seismik, deformasi tanah, emisi gas, atau aktivitas lain yang menandakan potensi erupsi. Gunung Marapi dipantau rutin dengan metode seismik, deformasi, visual, dan geokimia, dengan seismik sebagai metode yang paling dominan digunakan karena aktivitas kegempaan meningkat sebelum terjadinya erupsi. Deteksi anomali pada gunung berapi penting dilakukan untuk mengidentifikasi tanda-tanda awal aktivitas vulkanik yang dapat mengarah pada erupsi. Dengan deteksi dini, langkah mitigasi dan evakuasi dapat dilakukan untuk meminimalisir dampak dan korban jiwa yang diakibatkan oleh erupsi. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mendeteksi anomali adalah Local Outlier Factor (LOF). LOF menghitung kerapatan setiap titik data, di mana data dengan kerapatan jauh lebih rendah dianggap anomali. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah dan karakteristik data yang terdeteksi anomali. Pada penelitian ini, akan digunakan algoritma Local Outlier Factor untuk mendeteksi anomali pada data aktivitas kegempaan Gunung Marapi periode Oktober 2023 hingga Januari 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma LOF berhasil mendeteksi 43 kejadian anomali, atau 34,96% dari keseluruhan data. Data yang terdeteksi sebagai anomali umumnya memiliki karakteristik berupa nilai frekuensi, S-P, amplitudo, dan durasi yang lebih tinggi daripada rata-rata. Algoritma LOF berhasil mendeteksi anomali pada 29 November 2023, sekitar empat hari sebelum erupsi yang terjadi pada tanggal 3 Desember 2023. Selain itu, data yang terdeteksi sebagai anomali umumnya juga memiliki tanggal atau waktu kejadian yang berdekatan atau bahkan berurutan.