BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Indonesia dikenal sebagai negara yang sering dilanda gempa bumi karena letaknya berada di pertemuan tiga lempeng besar dunia: Indo-Australia, Eurasia, dan Pasifik. Pergerakan antar lempeng ini membuat wilayah Indonesia memiliki tingkat aktivitas seismik yang tinggi, mulai dari gempa kecil yang nyaris tidak terasa hingga gempa besar yang dapat merusak (BMKG, 2023). Kondisi geografis yang kompleks ini menjadikan Indonesia sebagai laboratorium alam untuk mempelajari dinamika bumi dan potensi bencana geologi yang bisa terjadi kapan saja.

Beberapa penelitian menunjukkan bahwa gempa bukan hal baru bagi Indonesia. Misalnya, Metrikasari & Choiruddin (2020) menyebutkan bahwa wilayah Pulau Sumatera termasuk daerah dengan risiko gempa paling tinggi, karena posisinya yang berdekatan dengan zona subduksi aktif di sepanjang pantai barat. Hal ini berarti banyak provinsi di Sumatera memiliki potensi gempa besar, terutama yang dekat dengan laut dan sesar aktif.

Salah satu provinsi yang sering tercatat mengalami aktivitas gempa adalah Sumatera Utara. Lokasinya yang berdekatan dengan zona subduksi serta adanya beberapa sesar aktif di daratan membuat wilayah ini cukup rawan. Untuk memahami pola sebaran gempa, analisis spasial sangat penting, yaitu memetakan lokasi gempa, kedalaman, dan kekuatannya menggunakan data geospasial. Di sinilah R berperan sebagai alat yang efektif untuk memproses dan memvisualisasikan data gempa secara spasial, sehingga kita dapat mengetahui daerah yang paling rawan dan memperkirakan potensi risiko di masa depan (Pebrianti, S. & Widodo, A, 2021).

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang rumusan masalah dalam praktikum ini adalah sebagai berikut:

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

1.3 Tujuan

Berdasarkan tujuan rumusan masalah yang dapat disimpulkan adalah sebagai berikut:

  1. Bagaimana cara membuat peta dengan paket pemrograman R?
  2. Bagaimana cara membuat peta dengan data titik spasial pada R?

1.4 Batasan Masalah

Batasan masalah dalam praktikum ini yaitu:

  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 II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Data Spasial

Data spasial adalah data mengenai objek atau unsur geografis yang dapat diidentifikasikan dan mempunyai acuan lokasi berdasarkan koordinat tertentu. Data spasial meliputi data grafis dan data atribut. Salah satu terwujudnya SIG adalah adanya data spasial. Data ini memiliki sistem koordinat tertentu sebagai dasar referensinya dan mempunyai dua bagian penting yang berbeda dari data yang lain, yaitu informasi lokasi (spasial) dan informasi deskriptif (atribut). Data spasial menunjukkan posisi geografi dimana setiap karakteristik memiliki satulokasi yang harus ditentukan dengan cara yang unik . Data spasial merupakan salah satu aspekdari GIS. Data spasial memuat beberapa parameter termasuk posisi latitude dan longitude.MySQL juga memiliki tipe data Spasial untuk menyimpan parameter-parameter data spasial (Hajar dkk, 2021)

2.2 Tipe Data Spasial

Tipe data spasial terbagi atas data vektor dan data raster. Data titik memberikan informasi tentang lokasi objek/peristiwa yang terjadi pada wilayah studi atau wilayah pengamatan. Data titik dapat menggambarkan pohon, titik pusat gempa,tempat tinggal pasien Corona dan lain sebagainya. Data garis menghubungkan paling sedikit dua data titik yang biasanya digunakan untuk menggambarkan jalan, sungai, jaringan listrik, jaringan komunikasi, aliran pipa air, dll. Data garis menghubungkan paling sedikit dua data titik yang biasanya digunakan untuk menggambarkan jalan, sungai, jaringan listrik, jaringan komunikasi, aliran pipa air, dll. Data Raster biasanya disebut juga dengan data sel grid yang diperoleh dari hasil penginderaan jauh, data ini sangat bergantung pada ukuran pixelnya (Novianti, 2025)

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data kuantitatif. Data kuantitatif adalah jenis data yang dapat diukur atau dihitung secara langsung. Dalam penelitian ini bersumber dari website USGS, yaitu data gempa di provinsi Sumatera Utara tahun 2024.

3.2 Variabel Penelitian

Penelitian ini menggunakan lima variabel utama yang menggambarkan karakteristik kejadian gempa bumi di wilayah Sumatera Utara. Variabel pertama adalah waktu kejadian (time), yaitu informasi mengenai tanggal dan jam terjadinya gempa, yang dalam dataset tercatat antara 04 Februari 2024 hingga 22 Desember 2024. Variabel kedua adalah lintang (latitude), yang menunjukkan posisi pusat gempa pada arah utara–selatan, sesuai wilayah geografis Sumatera Utara dan zona subduksi di selatan. Variabel ketiga adalah bujur (longitude), yaitu posisi pusat gempa pada arah timur. Selanjutnya, variabel kedalaman (depth) digunakan untuk menggambarkan seberapa dalam sumber gempa berada di bawah permukaan bumi. Terakhir, variabel magnitudo (mag) menunjukkan kekuatan gempa yang terjadi. Kelima variabel ini menjadi dasar analisis dengan total 32 observasi kejadian gempa.

3.3 Langkah-langkah Analisis

Algoritma yang digunakan berdasarkan batasan masalah ini adalah sebagai berikut:

  1. Mulai
  2. Input Data
  3. Memanggil Library Pendukung
  4. Statistika Deskriptif
  5. Mengonversi Data ke Format Spasial
  6. Mengambil Batas Wilayah Jawa Timur dari Natural Earth
  7. Membuat Peta Sebaran Gempa dengan Tanpa SPHP
  8. Membuat Shapefile Jawa Timur dengan SPHP
  9. Hasil
  10. Interpertasi hasil
  11. Selesai

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Statistik Deskriptif

#impor library
library(sf)
## Linking to GEOS 3.13.1, GDAL 3.11.4, PROJ 9.7.0; 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
library(readr)
library(rnaturalearthhires)
data_gempa <- read_csv("data gempa sumut.csv")
## Rows: 32 Columns: 22
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr   (8): magType, net, id, place, type, status, locationSource, magSource
## dbl  (12): latitude, longitude, depth, mag, nst, gap, dmin, rms, horizontalE...
## dttm  (2): time, updated
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
summary(data_gempa)
##       time                        latitude        longitude    
##  Min.   :2024-02-04 16:32:25   Min.   :0.8498   Min.   :97.00  
##  1st Qu.:2024-03-09 19:59:37   1st Qu.:1.1455   1st Qu.:97.58  
##  Median :2024-05-15 04:49:02   Median :1.7947   Median :98.84  
##  Mean   :2024-06-09 02:05:04   Mean   :1.8473   Mean   :98.39  
##  3rd Qu.:2024-08-27 23:25:00   3rd Qu.:2.2523   3rd Qu.:99.05  
##  Max.   :2024-12-22 16:51:32   Max.   :3.7118   Max.   :99.56  
##      depth             mag          magType               nst        
##  Min.   : 10.00   Min.   :4.000   Length:32          Min.   : 10.00  
##  1st Qu.: 50.95   1st Qu.:4.300   Class :character   1st Qu.: 26.75  
##  Median : 98.01   Median :4.400   Mode  :character   Median : 38.50  
##  Mean   : 97.62   Mean   :4.431                      Mean   : 49.03  
##  3rd Qu.:134.14   3rd Qu.:4.525                      3rd Qu.: 57.25  
##  Max.   :189.32   Max.   :5.000                      Max.   :149.00  
##       gap              dmin             rms             net           
##  Min.   : 37.00   Min.   :0.1450   Min.   :0.1600   Length:32         
##  1st Qu.: 65.25   1st Qu.:0.6325   1st Qu.:0.5425   Class :character  
##  Median : 91.00   Median :0.8380   Median :0.5900   Mode  :character  
##  Mean   : 99.84   Mean   :1.0028   Mean   :0.6591                     
##  3rd Qu.:124.50   3rd Qu.:1.2997   3rd Qu.:0.8050                     
##  Max.   :206.00   Max.   :4.1530   Max.   :1.1600                     
##       id               updated                       place          
##  Length:32          Min.   :2024-04-13 19:37:46   Length:32         
##  Class :character   1st Qu.:2024-05-16 21:23:52   Class :character  
##  Mode  :character   Median :2024-07-26 12:15:52   Mode  :character  
##                     Mean   :2024-08-18 19:28:51                     
##                     3rd Qu.:2024-11-07 15:51:15                     
##                     Max.   :2025-02-27 17:30:49                     
##      type           horizontalError    depthError       magError     
##  Length:32          Min.   : 2.700   Min.   :1.841   Min.   :0.0510  
##  Class :character   1st Qu.: 6.520   1st Qu.:4.138   1st Qu.:0.0905  
##  Mode  :character   Median : 6.995   Median :5.840   Median :0.1075  
##                     Mean   : 7.119   Mean   :5.480   Mean   :0.1229  
##                     3rd Qu.: 7.755   3rd Qu.:6.581   3rd Qu.:0.1420  
##                     Max.   :12.670   Max.   :9.419   Max.   :0.2990  
##      magNst          status          locationSource      magSource        
##  Min.   :  3.00   Length:32          Length:32          Length:32         
##  1st Qu.: 13.75   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median : 24.00   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   : 30.06                                                           
##  3rd Qu.: 34.00                                                           
##  Max.   :118.00

Dari hasil summary data, dapat dilihat bahwa data gempa Sumatera Utara yang diambil dari website USGS menunjukkan bahwa magnitudenya berkisar antara 4.0 hingga 4.525 SR dengan rata-rata sekitar 4.43 SR, sehingga tergolong gempa sedang. Kedalamannya bervariasi dari 10 km hingga 134 km, dengan rata-rata kedalaman hampir 98 km, menandakan sebagian besar gempa terjadi pada kedalaman menengah hingga dalam. Nilai median dan kuartil menunjukkan bahwa separuh gempa berada di sekitar magnitude 4.4 SR dan kedalaman 98 km, sehingga distribusi data relatif merata tanpa adanya gempa ekstrem yang sangat besar atau sangat dangkal.

4.2 Visualisasi Data Spasial tanpa SHP

# Ubah data ke format sf
gempa_sf <- sf::st_as_sf(
  data_gempa,
  coords = c("longitude", "latitude"),
  crs = 4326
)
# Ambil batas administrasi Indonesia dan filter Bengkulu 
indo <- ne_states(country = "indonesia", returnclass = "sf")
Sumut <- indo %>% filter(name == "Sumatera Utara")
# Plot peta sebaran gempa TANPA SHP HANYA PACKAGES DARI sf
peta_gempa <- ggplot() +
  geom_sf(data = Sumut, fill = "green", color = "black") +
  geom_sf(data = gempa_sf, aes(size = mag, color = depth), alpha = 0.7) +
  scale_color_viridis_c(option = "plasma", name = "Kedalaman (km)") +
  scale_size_continuous(name = "Magnitudo", range = c(2, 6)) +
  labs(title = "Sebaran Gempa di Provinsi Sumatera Utara",
       subtitle = "Sumber: USGS",
       x = "longitude", y = "latitude") +
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 14),
        legend.position = "right")
peta_gempa

Peta gempa Sumatera Utara menunjukkan provinsi sebagai dasar abu-abu dengan titik-titik gempa di sekelilingnya, di mana ukuran titik proporsional terhadap magnitudo (~4–5 SR) dan warnanya menunjukkan kedalaman (ungu = dangkal, kuning = dalam), dengan sebaran geografis antara longitude 97°–100,5°E dan latitude 0°–4°N. Titik-titik terkonsentrasi di lepas pantai barat Sumatera Utara, konsisten dengan aktivitas seismik jalur subduksi/megathrust, sementara beberapa cluster dekat pantai dan pulau kecil menunjukkan gempa dangkal yang berpotensi berdampak langsung pada daratan. Gempa dangkal (ungu) cenderung menyebabkan guncangan lebih kuat di permukaan, sedangkan gempa dalam (kuning, >100 km) memiliki getaran tersebar luas tapi intensitas relatif lebih kecil; magnitudo berkisar 4–5 SR tanpa kejadian sangat besar, sehingga analisis numerik diperlukan untuk menilai korelasi kedalaman–magnitudo. Secara geologi, pola ini sesuai dengan aktivitas lempeng Eurasia–Indo-Australia, termasuk subduksi lempeng, sesar lokal, dan gempa intraplate, meskipun mekanisme pasti tidak dapat ditentukan tanpa focal mechanism. Dari sisi risiko, gempa dangkal dekat pantai berpotensi menimbulkan guncangan kuat, kerusakan lokal, atau longsor, sehingga pemangku kepentingan sebaiknya memperhatikan cluster gempa untuk evaluasi kerentanan infrastruktur, pemetaan evakuasi pantai, dan edukasi kesiapsiagaan masyarakat.

4.3 Visualisasi Data Spasial menggunakan SHP

Selanjutnya adalah melihat sebaran gempa di setiap kabupaten atau kota yang ada di Sumatera Utara, tujuannya untuk memahami distribusi spasial gempa secara lebih detail di tingkat administratif, yaitu per kabupaten atau kota, sehingga bisa mengidentifikasi wilayah paling rawan atau untuk mendukung perencanaan mitigasi bencana.

#import shp sumut 
Sumut_shp<-st_read("sumut.shp")
## Reading layer `sumut' from data source 
##   `C:\Users\acer\OneDrive\Documents\SEMESTER 7\Spasial\sumut.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 34 features and 26 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 97.05747 ymin: -0.6387974 xmax: 100.4345 ymax: 4.302547
## Geodetic CRS:  WGS 84
# Plot peta sebaran gempa di sumut
sumut = ggplot(data = Sumut_shp) + 
  geom_sf(aes(fill = WADMKK), 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 = "Magnitude", range = c(2, 6)) + 
  labs(title = "Sebaran Gempa setiap Kab/Kota di Sumatera Utara", 
       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"
  )

sumut

Peta sebaran gempa di kabupaten/kota Sumatera Utara diatas menyajikan informasi seismik dengan titik-titik yang menunjukkan lokasi gempa, di mana ukuran titik mencerminkan magnitudo (4–5 SR) dan warna menggambarkan kedalaman (ungu untuk dangkal, kuning untuk dalam). Berbeda dengan peta sebelumnya, peta ini memberikan fokus lebih pada distribusi gempa di tingkat kabupaten/kota, menyoroti variasi aktivitas seismik di berbagai wilayah. Titik-titik banyak terkonsentrasi di area pesisir, menunjukkan potensi dampak langsung pada populasi daratan, terutama untuk gempa dangkal. Dengan kedalaman dan magnitudo yang bervariasi, analisis ini penting untuk merencanakan langkah-langkah mitigasi risiko dan kesiapsiagaan masyarakat dalam menghadapi kemungkinan guncangan yang lebih kuat.

BAB V KESIMPULAN

5.1 Kesimpulan

Pembuatan peta di R dapat dilakukan dengan memanfaatkan paket-paket pemetaan seperti ggplot2, sf, dan rnaturalearth. Paket-paket ini memungkinkan pengguna menampilkan data spasial dalam berbagai bentuk, baik batas wilayah administratif, garis, maupun poligon. Dengan fungsi seperti geom_sf(), peta dapat divisualisasikan secara informatif dan estetis, sementara sistem koordinat geografis (crs) memastikan hasil peta sesuai dengan posisi sebenarnya di bumi.

Untuk membuat peta dengan data titik spasial, data terlebih dahulu perlu dikonversi ke format spasial menggunakan fungsi st_as_sf() dari paket sf. Kolom koordinat seperti longitude dan latitude digunakan sebagai acuan posisi titik. Selanjutnya, titik-titik tersebut dapat ditampilkan di atas peta dasar menggunakan geom_sf() pada ggplot2, dengan opsi penyesuaian warna, ukuran, dan transparansi agar informasi seperti magnitudo, kedalaman, atau kategori lainnya dapat divisualisasikan dengan

Berdasarkan analisis, data gempa Sumatera Utara menunjukkan bahwa magnitudo gempa berkisar 4–5 SR dengan kedalaman bervariasi dari dangkal (~10 km) hingga dalam (>130 km), dan sebagian besar gempa terjadi di lepas pantai barat pulau utama serta beberapa cluster dekat pantai dan pulau kecil. Peta sebaran umum menyoroti konsentrasi gempa di jalur subduksi/megathrust, sedangkan peta per kabupaten/kota memberikan fokus lebih detail pada distribusi lokal, menunjukkan variasi aktivitas seismik antar wilayah administratif dan potensi dampak langsung pada populasi pesisir. Gempa dangkal cenderung menimbulkan guncangan kuat di permukaan, sementara gempa dalam menyebarkan getaran lebih luas dengan intensitas relatif lebih rendah. Secara geologi, pola ini konsisten dengan aktivitas lempeng Eurasia–Indo-Australia, termasuk subduksi lempeng, sesar aktif, dan gempa intraplate. Implikasi risiko mencakup potensi kerusakan lokal, terutama di wilayah pesisir, sehingga informasi ini penting bagi pemerintah daerah, BPBD, dan masyarakat untuk perencanaan mitigasi, pemetaan evakuasi, penguatan infrastruktur, dan edukasi kesiapsiagaan menghadapi gempa.

DAFTAR PUSTAKA

BMKG. “Gempa Bumi di Indonesia.” Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, 2023.

Hajar, A., Nabawi, I., Kartikawati, L., Yudana, F. R., Budi, S., & Prasetiyantara, N. (2021). Pengolahan data spasial-geolocation untuk menghitung jarak 2 titik. Creative Information Technology Journal, 8(1), 32-42.

Metrikasari, A. & Choiruddin, R. (2020). Analisis Risiko Gempa di Pulau Sumatera. Jurnal Sains dan Teknologi Mitigasi Bencana, 12(1), 45-58.

Novianti, P. (2025).Modul Pratikum Pengantar Statistika Spasial. Bengkulu: Universitas Bengkulu.

Pebrianti, S. & Widodo, A. (2021). Visualisasi Data Seismik Menggunakan R untuk Analisis Spasial Gempa Bumi. Jurnal Ilmu Kebumian, 8(2), 101-112.