Hasil Awal Penentuan Waktu Tiba Gelombang-P Gempa Menggunakan Machine Learning - Gaol, Yosua H Lumban; Suhardja, Sandy K (Himpunan Ahli Geofisika Indonesia (HAGI), 2022)
Seiring dengan bertambahnya data seismik, dibutuhkan pula inovasi untuk mempercepat proses penentuan waktu tiba gelombang seismik. Pada penelitian ini digunakan metode artificial neural network untuk menentukan waktu tiba gelombang P dari data teleseismik secara otomatis, dengan hasil yang mirip dan mendekati saat picking gelombang secara manual. Atribut yang digunakan adalah STA/LTA dan amplitudo sesaat (envelope) yang digunakan sebagai parameter input. STA/LTA digunakan untuk memperjelas kontras antara sinyal gempa dan noise, dengan menghitung rata-rata dari rasio amplitudo dari dua jendela window yang bergerak. Envelope menggunakan transformasi Hilbert untuk menghasilkan complex seismic trace untuk menghitung atribut envelope. Untuk melihat performa dari model yang dibuat dilakukan perhitungan deviasi, dengan melakukan prediksi pada data sintetik, kemudian dilakukan prediksi pada data real. Deviasi rata-rata yang dihasilkan adalah 0.355 detik, kemungkinan angka yang didapatkan ini diakibatkan oleh pola-pola kompleks dari atribut yang digunakan. Hasil studi ini menunjukkan bahwa input signal teleseismic event pada STA/LTA dan envelope pada algoritma ANN memiliki kinerja yang mendekati dengan observer dalam membedakan waktu tiba gelombang P.