Identifikasi Tingkat Aktivitas Gunung Guntur Periode Oktober -November 2015 Berdasarkan Analisis Spektral Dan Sebaran Hiposenter - Episenter Gempa Vulkanik
Bibliographic record
Abstract
Kompleks Gunung Guntur (G.Guntur) merupakan salah satu gunung api aktif yang terletak di Kabupaten Garut, Jawa Barat. Kompleks ini terdiri atas beberapa kerucut, salah satunya yaitu Gunung Masigit (2249m) yang merupakan kerucut tertinggi. Sampai pada tahun ini masih terekam aktivitas kegempaan dibawah G.Guntur, sehingga dilakukan pemantauan secara kontinyu di pos PGA untuk mengetahui aktivitas G.Guntur. Metode pemantauan seismik saat ini merupakan metode pemantauan yang dominan digunakan dalam pemantauan gunung api. Maka dari itu dilakukan penelitian terhadap kegempaan pada G.Guntur periode Oktober sampai November 2015, berdasarkan analisis spektral dan analisis sebaran hiposenter-episenter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tipe gempa, sebaran hiposenter-episenter dan tingkat aktivitas kegempaan G.Guntur. Sinyal gempa diperoleh dari 5 stasiun yaitu stasiun Citiis, Masigit, Sodong, Legokpulus, dan stasiun Kabuyutan. Melalui parameter hiposenter-episenter serta kandungan frekuensi dan jumlah event gempa yang digunakan dalam upaya memonitoring gunungapi untuk mengetahui aktivitas gunungapi. Analisis spektral didapatkan nilai frekuensi cut off dari gempa vulkanik untuk mengidentifikasi penyebab aktivitas gempa tersebut. Analisis hiposenter serta episenter dilakukan untuk mengetahui tipe gempa dan juga sebaran hiposenter-episenternya. Berdasarkan penelitian yang dilakukan terhadap analisis tingkat aktivitas kegempaan G.Guntur hasil yang diperoleh yaitu seismisitas kegempaan pada G.Guntur masih di dominasi oleh gempa Vulkanik Dangkal dan Vulkanik Dalam. Tingkat aktivitas G.Guntur yang teridentifikasi ditandai dengan terjadinya peningkatan jumlah event dibawah 4 kali dalam sehari yang diakibatkan oleh migrasi magma, dan pendangkalan gempa vulkanik dari periode Oktober ke November, secara umum aktivitas gempa vulkanik G.Guntur ini tidak memicu perubahan signifikan dan tergolong aktivitas yang normal. Sehingga untuk status level bahaya G.Guntur masih berada pada level 1 (normal).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".