title: “Laporan Pratikum 1 Pengantar Statistika Spasial” author: “Resi Popita” date: “2025-11-08” output: pdf_document: default html_document: default

BAB 1 PENDAHULUAN

Latar Belakang

Kepulauan Indonesia terletak pada pertemuan tiga lempeng tektonik utama, yaitu Lempeng Indo-Australia di bagian Selatan, Lempeng Eurasia di bagian Utara, dan Lempeng Pasifik di bagian Timur (Ibrahim. Kondisi tatanan tektonik yang begitu kompleks menyebabkan wilayah Indonesia menjadi kawasan seismik aktif dengan frekuensi kegempaan yang sangat tinggi. Berdasarkan kondisi tersebut, perlu adanya pemahaman mengenai karakteristik gempa bumi di suatu daerah, khususnya untuk daerah kegempaan aktif. Pemahaman mengenai karakteristik gempa bumi di suatu daerah dapat dipelajari melalui analisis sebaran episenter gempa bumi di daerah tersebut (Andrean, 2017).

Sumatra termasuk salah satu pulau yang sering mengalami gempa bumi dikarenakan letaknya berada berada di depan Lempeng Indo-Australia. Secara regional Sumatra selatan terbentuk akibat adanya interaksi antara lempeng Lempeng Samudera Hindia yang tersubduksi ke bawah Lempeng Eurasia. Gempa Bumi dengan magnitude besar yang terjadi di Sumatra Selatan Sebagian besar diakibatkan adanya penyusupan lempeng yang berada di dasar laut perairan sebelah Selatan. Sumatra Selatan dan aktivitas lempeng di zona subduksi. Terdapat beberapa sesar aktif di Sumatra selatan seperti sesar semangko dan sesar mentawai termasuk sesar aktif yang terletak di laut sekitan kepulauan Mentawai(Dina, 2020).

Analisis spasial menjadi pendekatan yang efektif untuk menggambarkan persebaran dan pola kejadian gempa bumi, data spasial umumnya terbagi menjadi dua jenis utama, yaitu vektor (titik, garis, dan poligon) dan raster, di mana data titik digunakan untuk merepresentasikan lokasi peristiwa seperti titik pusat gempa (Modul Statistika Spasial, Pertemuan 1, 2025). Dengan perangkat lunak R dengan paket seperti sf, ggplot2, dan rnaturalearth, data koordinat gempa dapat diolah menjadi objek spasial dan divisualisasikan ke dalam peta informatif. Visualisasi ini membantu memahami hubungan antara lokasi epicenter, jalur sesar, serta kondisi geologi regional, sehingga menjadi dasar dalam perencanaan mitigasi bencana. Praktikum ini bertujuan melatih mahasiswa dalam pengolahan data spasial dan pembuatan peta sebaran gempa bumi di Aceh, sekaligus memperkuat pemahaman tentang penerapan sistem informasi geografis (SIG) dalam studi geofisika dan kebencanaan(Bivand dkk, 2013).

Tujuan

1.Mahasiswa dapat membuat peta dengan paket pemrograman R

2.Mahasiswa dapat membuat peta dengan data titik spasial pada R

Rumusan Masalah

1.Bagaimana membuat peta dengan paket pemrograman R

2.Bagaiman membuat peta dengan data titik spasial pada R

Batasan Masalah

1.Buatlah peta epicenter gempa bumi di Indonesia pada tahun 2024 (gunakan packages R yang dianggap gampang, setiap praktikan menggambarkan peta provinsi yang berbeda).

2.Buatlah peta semua provinsi di Indonesia dengan memberikan warna yang berbeda pada setiap kab/kota (setiap praktikan membuat peta provinsi yang berbeda).

BAB 2 PEMBAHASAN

2.1 Peta tanpa file SHP 1.Download package

library(sf)
## Linking to GEOS 3.13.1, GDAL 3.10.2, PROJ 9.5.1; sf_use_s2() is TRUE
library(ggplot2)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)
## 
## Attaching package: 'rnaturalearthdata'
## The following object is masked from 'package:rnaturalearth':
## 
##     countries110
library(viridis)
## Loading required package: viridisLite
  1. .Input data gempa
setwd("D:/Spasialr")
data <- read.csv("D:/spasialr/Dataplg.csv")

3.Konversi menjadi data spasial (sf)

gempa_sf <- st_as_sf(data, coords = c("longitude", "latitude"), crs = 4326)

4.Filter peta shp menjadi provinsi Sumatra Selatan

indo_shp <- st_read("D:/spasialr/gadm41_IDN_2.shp")
## Reading layer `gadm41_IDN_2' from data source `D:\spasialr\gadm41_IDN_2.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 502 features and 13 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 95.00971 ymin: -11.00761 xmax: 141.0194 ymax: 6.076941
## Geodetic CRS:  WGS 84
plg_shp <- indo_shp %>% filter(NAME_1 == "Sumatera Selatan")
  1. buat plot peta sebaran gempa tanpa shp hanya packages dari sf
ggplot() +
  geom_sf(data = plg_shp, fill = "gray", color = "black") +
  geom_sf(data = gempa_sf, aes(size = mag, color = depth), alpha = 0.7) +
  scale_color_viridis(option = "plasma", name = "Kedalaman (km)") +
  scale_size_continuous(name = "Magnitudo", range = c(2, 6)) +
  labs(
    title = "Sebaran Gempa di Sumatera Selatan Tahun 2024",
    subtitle = "Sumber: USGS",
    x = "Longitude", y = "Latitude",
    caption = "Visualisasi: ggplot2 + sf"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 14),
    legend.position = "right"
  )

##2.2 Peta Sebaran Gempa dengan SHP

  1. Input data
setwd("D:/Spasialr")
indo_shp<-st_read("gadm41_IDN_2.shp")
## Reading layer `gadm41_IDN_2' from data source `D:\spasialr\gadm41_IDN_2.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 502 features and 13 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 95.00971 ymin: -11.00761 xmax: 141.0194 ymax: 6.076941
## Geodetic CRS:  WGS 84
  1. Filter peta shp menjadi provinsi Sumatra Selatan
plg_shp<-indo_shp %>% filter(NAME_1 == "Sumatera Selatan")
plg_shp
## Simple feature collection with 15 features and 13 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 102.0675 ymin: -4.960124 xmax: 106.1894 ymax: -1.625441
## Geodetic CRS:  WGS 84
## First 10 features:
##          GID_2 GID_0   COUNTRY    GID_1           NAME_1 NL_NAME_1
## 1   IDN.31.1_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 2   IDN.31.2_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 3   IDN.31.3_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 4   IDN.31.4_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 5   IDN.31.5_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 6   IDN.31.6_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 7   IDN.31.7_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 8   IDN.31.8_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 9   IDN.31.9_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
## 10 IDN.31.12_1   IDN Indonesia IDN.31_1 Sumatera Selatan        NA
##                NAME_2 VARNAME_2 NL_NAME_2    TYPE_2 ENGTYPE_2 CC_2   HASC_2
## 1          Banyu Asin        NA        NA Kabupaten   Regency 1607 ID.SL.BA
## 2        Empat Lawang        NA        NA Kabupaten   Regency 1611 ID.SL.EL
## 3               Lahat        NA        NA Kabupaten   Regency 1604 ID.SL.LT
## 4        Lubuklinggau        NA        NA      Kota      City 1674 ID.SL.LL
## 5          Muara Enim        NA        NA Kabupaten   Regency 1603 ID.SL.ME
## 6      Musi Banyuasin        NA        NA Kabupaten   Regency 1606 ID.SL.MB
## 7          Musi Rawas        NA        NA Kabupaten   Regency 1605 ID.SL.MR
## 8           Ogan Ilir        NA        NA Kabupaten   Regency 1610 ID.SL.OI
## 9  Ogan Komering Ilir        NA        NA Kabupaten   Regency 1602 ID.SL.OH
## 10  Ogan Komering Ulu        NA        NA Kabupaten   Regency 1601 ID.SL.OU
##                          geometry
## 1  MULTIPOLYGON (((104.9199 -3...
## 2  MULTIPOLYGON (((102.9704 -4...
## 3  MULTIPOLYGON (((103.5583 -4...
## 4  MULTIPOLYGON (((102.8872 -3...
## 5  MULTIPOLYGON (((103.5491 -4...
## 6  MULTIPOLYGON (((103.7052 -3...
## 7  MULTIPOLYGON (((103.3839 -3...
## 8  MULTIPOLYGON (((104.5516 -3...
## 9  MULTIPOLYGON (((104.905 -4....
## 10 MULTIPOLYGON (((104.0631 -4...
  1. Plot hasil sebaran gempa dengan SHP
ggplot(plg_shp) +
  geom_sf(aes(fill = NAME_2), color = "black", size = 0.3) +
  geom_sf(data = gempa_sf, aes(size = mag, color = depth), alpha = 0.7) +
  guides(fill = "none") +
  scale_color_viridis(option = "plasma", name = "Kedalaman (km)") +
  scale_size_continuous(name = "Magnitudo", range = c(2, 6)) +
  labs(title = "Sebaran Gempa di Sumatera Selatan Tahun 2024",
       subtitle = "Sumber: USGS",
       x = "Longitude", y = "Latitude",
       caption = "Visualisasi: ggplot2 + sf") +
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 14),
        legend.position = "right")

2.3 Pembahasan

Berdasarkan hasil visualisasi peta sebaran gempa dari USGS, terlihat bahwa aktivitas gempa di Provinsi Sumatera Selatan tahun 2024 tergolong rendah hingga sedang, dengan magnitudo antara 4,1 hingga 4,4. Peta pertama menunjukkan sebaran titik gempa dengan ukuran yang menggambarkan kekuatan gempa dan warna yang menunjukkan kedalaman. Dari peta tersebut tampak bahwa gempa tersebar di beberapa wilayah, dengan konsentrasi kejadian lebih banyak di bagian tengah hingga selatan provinsi. Gempa dengan magnitudo kecil hingga sedang seperti ini biasanya tidak menimbulkan kerusakan berarti, namun tetap menjadi indikasi adanya aktivitas tektonik di bawah permukaan bumi yang perlu diperhatikan.

Pada peta kedua, setiap wilayah kabupaten/kota di Sumatera Selatan diberi warna berbeda sehingga memperjelas distribusi spasial gempa. Titik-titik gempa pada peta ini tetap menunjukkan pola persebaran yang sama, dengan kedalaman yang bervariasi. Warna ungu hingga kuning pada legenda menggambarkan bahwa kedalaman gempa berkisar antara 50 km hingga lebih dari 250 km. Gempa yang lebih dalam umumnya berasal dari zona subduksi lempeng yang berada jauh di bawah permukaan, sedangkan gempa yang lebih dangkal bisa terjadi akibat aktivitas sesar lokal. Hal ini menunjukkan bahwa sumber gempa di Sumatera Selatan tidak hanya berasal dari satu mekanisme, tetapi merupakan kombinasi dari aktivitas sesar lokal dan pergerakan lempeng tektonik utama.

Secara keseluruhan, hasil visualisasi ini menggambarkan bahwa Sumatera Selatan merupakan wilayah yang aktif secara tektonik meskipun tidak mengalami gempa besar selama tahun 2024. Kondisi ini menunjukkan pentingnya pemantauan gempa secara berkelanjutan untuk mendeteksi perubahan pola aktivitas seismik di masa depan. Peta ini juga dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam mitigasi bencana dan perencanaan pembangunan wilayah agar lebih tangguh terhadap risiko gempa bumi. Dengan memahami pola sebaran dan karakteristik kedalaman gempa, pemerintah daerah dan masyarakat dapat meningkatkan kesiapsiagaan serta mengurangi potensi dampak yang ditimbulkan oleh aktivitas seismik di masa mendatang.

BAB 3 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pemetaan data gempa bumi dari USGS, dapat disimpulkan bahwa aktivitas seismik di Provinsi Sumatera Selatan selama tahun 2024 tergolong rendah hingga sedang, dengan magnitudo gempa berkisar antara 4,1 hingga 4,4. Sebaran titik gempa menunjukkan bahwa kejadian gempa tidak terpusat di satu wilayah, melainkan tersebar di beberapa kabupaten, terutama di bagian tengah hingga selatan provinsi. Variasi kedalaman gempa yang terlihat dari perbedaan warna pada peta menunjukkan adanya aktivitas tektonik pada kedalaman menengah hingga dalam, yang kemungkinan besar dipengaruhi oleh pergerakan lempeng Indo-Australia terhadap lempeng Eurasia di wilayah barat Sumatera.

Secara umum, gempa-gempa yang terjadi tidak menimbulkan dampak kerusakan besar, namun tetap menunjukkan bahwa Sumatera Selatan merupakan wilayah dengan potensi aktivitas tektonik yang aktif dan perlu diwaspadai. Peta sebaran ini dapat dijadikan dasar penting dalam upaya mitigasi bencana dan perencanaan pembangunan daerah yang tangguh terhadap gempa bumi, serta menjadi bahan evaluasi bagi pemerintah dan masyarakat dalam meningkatkan kesiapsiagaan terhadap potensi gempa di masa mendatang.

DAFTAR PUSTAKA

  1. Modul Statistika Spasial Pertemuan 1. (2025). Visualisasi data spasial dengan R. Program Studi Statistik. 2.A. V. H. Simanjuntak dan Olymphia, “Perbandingan Energi Gempa Bumi Utama dan Susulan (Studi Kasus: Gempa Subduksi Pulau Sumatera dan Jawa),” Jurnal Fisika FLUX, vol. 14, no. 1
  2. D. A. Estria dan Supardiyono, “Analisis CMT Gempa Bumi 06 Februari 2013 dan 03 Maret 2015 yang Terjadi di Sumatera Selatan,” Jurnal Inovasi Fisika Indonesia (IFI), vol. 9, no. 2, pp. 173–177, 2020.