METODE PHASENET DALAM INOVASI PREDIKSI GEMPA BUMI: MENUJU SISTEM PERINGATAN DINI YANG EFEKTIF

Abstract

 Indonesia menghadapi ancaman gempa bumi yang signifikan, memerlukan sistem peringatan dini (EEWS) yang akurat dan efisien. Tantangan utama EEWS saat ini adalah akurasi prediksi, yang dapat menyebabkan peringatan palsu atau terlewat. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan prediksi gempa bumi menggunakan metode PhaseNet demi efektivitas sistem peringatan dini. Metode ini melibatkan analisis data seismik dari Geofon, dengan langkah-langkah seperti denoising menggunakan DeepDenoiser, normalisasi, resampling, dan penerapan model PhaseNet untuk mendeteksi fase gelombang P dan S. Inovasi utama adalah integrasi Conformal Prediction (CP) untuk mengukur tingkat kepercayaan hasil prediksi. Evaluasi awal tanpa CP menunjukkan akurasi 68.7% untuk fase P dan hanya 1.3% untuk fase S, dengan kesalahan kalibrasi tinggi (ECE 88.79%) untuk fase P yang mengindikasikan overconfidence model. Namun, setelah menerapkan CP, keandalan prediksi meningkat drastis. Pada tingkat kepercayaan 90% (alpha=0.1), cakupan CP untuk fase P naik menjadi 87.7% dari 68.7%, dan untuk fase S melonjak ke 78.7% dari hanya 1.3%. Peningkatan serupa juga terlihat pada tingkat kepercayaan 80%. Hasil ini membuktikan bahwa CP secara optimal memperbaiki keandalan prediksi, terutama pada fase yang awalnya memiliki kinerja lemah, menjadikan output PhaseNet lebih terpercaya. Integrasi CP dengan PhaseNet menawarkan kerangka kerja yang lebih andal dan krusial bagi mitigasi bencana di wilayah rawan gempa seperti Indonesia.