data mikrotremor dan pemanfaatannya untuk pengkajian bahaya gempabumi.pdf

8/21/2019 DATA MIKROTREMOR DAN PEMANFAATANNYA UNTUK PENGKAJIAN BAHAYA GEMPABUMI.pdf

1/19

1

DATA MIKROTREMOR DAN PEMANFAATANNYA UNTUK PENGKAJIAN

BAHAYA GEMPABUMI

Dr. Daryono, S.Si., M.Si. dan Bambang Setio Prayitno, S.Si., M.Si.

Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

E-mail: [email protected], [email protected]

ABSTRAKMIKROTREMOR merupakan vibrasi lemah di permukaan bumi yang berlangsung

terus menerus akibat adanya sumber getar seperti aktivitas manusia, industri dan lalulintas.

Sumber-sumber lain yang bersifat alami seperti interaksi angin-bangunan, arus laut, dan

gelombang laut periode panjang juga merupakan sumber mikrotremor. Tujuan dari analisis

data mikrotremor adalah untuk mengetahui karaktristik dinamis lapisan tanah permukaan,

seperti frekuensi resonansi ( fo) dan faktor amplifikasi (A). Pengukuran mikrotremor dapat

dilakukan dengan menggunakan 1 buah seismometer short period tipe TDS-303 (3

komponen) dengan frekuensi sampling 100 Hz. Data mikrotremor dianalisis menggunakan

Metoda Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) atau Metoda Nakamura. Untukmengolah data mikrotremor dapat digunakan perangkat lunak GEOPSY. Data mikrotremor

sangat bermanfaat untuk: (1) menprediksi ketebalan lapisan sedimen secara kualitatif, (2)

menyusun peta periode dominan, (3) menyusun peta faktor amplifikasi, dan (4) menyusun

peta indeks kerentanan seismik. Indeks kerentanan seismik merupakan parameter penting

untuk mengestimasi kawasan yang berpotensi terjadi kerusakan saat terjadi gempabumi.

Pemetaan indeks kerentanan seismik menggunakan survey mikrotremor sangat ekonomis

namun sangat efektif untuk mitigasi bencana gempabumi.

Kata kunci: mikrotremor, HVSR, frekuensi resonansi, faktor amplifikasi, indeks

kerentanan seismik

1. PENDAHULUANTingkat kerusakan akibat gempabumi tidak hanya tergantung kepada besarnya

magnitudo dan jaraknya dari pusat gempabumi. Pada beberapa kasus kejadian gempabumi

merusak di dunia, ternyata kondisi geologi lokal sangat berperanan dalam menciptakan

kerusakan bangunan rumah saat terjadi gempabumi. Fenomena semacam ini dikenal

sebagai local site effects (Sun et al., 2005; Mirzaoglu & Dykmen, 2003; Nguyen et al.,

2004). Untuk menggambarkan adanya respon lapisan tanah permukaan terhadap

gelombang gempabumi yang mengenainya, Singh (2003) mengamati beberapa rekaman

accelerogram yang dicatat pada beberapa kondisi geologi yang berbeda, ternyata pola

accelerogram berubah mengikuti variasi kondisi geologi (Gambar 1).Accelerogram yang dicatat di daerah bekas rawa (warna putih) memiliki pola

amplitudo lebih tinggi dengan durasi getaran yang lebih panjang, sementara seismogram di

daerah perbukitan yang banyak ditemukan singkapan permukaan (warna hitam)

amplitudonya lebih rendah dengan durasi getaran yang pendek. Perbedaan respon getaran

pada kondisi geologi yang berbeda ini merupakan bukti bahwa kondisi geologi ternyata

memiliki respon yang berbeda-beda terhadap gelombang seismik. Kondisi ini tentunya

akan berpengaruh terhadap respon getaran antara lokasi satu dengan lokasi lainnya (Singh

et al., 2003). Berdasarkan fakta empiris ini, kita dapat mengetahui bahwa antara satu

tempat dengan tempat yang lain memiliki karakteristik dinamik tanah yang berbeda-beda.

Adanya variasi karakteristik dinamik pada lapisan tanah permukaan dapat diidentifikasi

melakukan survey dan analisis data mikrotremor (Nakamura, 1989).

mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]


2/19

2

Gambar 1. Beberapa pola seismogram yang direkam pada kondisi geologi yang berbeda di

Mexico saat Gempabumi Capola 1995 (Singh et al., 2003)

Mikrotremor adalah vibrasi tanah yang disebabkan oleh aktivitas lalulintas,

industri, dan aktivitas manusia lain di permukaan Bumi. Sumber-sumber vibrasi tanah

yang disebabkan oleh faktor alam dapat berupa interaksi angin dan struktur bangunan, arus

dan gelombang laut periode panjang juga mempengaruhi vibrasi mikrotremor (Motamed et

al., 2007; Petermans et al., 2006). Contoh tampilan data mikrotremor dapat dilihat pada

Gambar 2.

Gambar 2. Tampilan mikrotremor pada perangkat lunak (Mirzaoglu & Dykmen, 2003)

Metode analisis HVSR yang dikembangkan oleh Nakamura (1989) menghitung

rasio spektrum fourier dari sinyal mikrotremor komponen horizontal terhadap komponen

vertikalnya. Hasil analisis HVSR akan menunjukkan suatu puncak spektrum pada

frekuensi predominan (Nakamura, 1989). Frekuensi resonansi ( fo) dan faktor amplifikasi

(A) yang menggambarkan karakteristik dinamis tanah dihasilkan dari analisis HVSR

(Nakamura et al., 2000).

Metode analisis HVSR diakui secara luas sangat handal dalam mengestimasifrekuensi resonansi lapisan tanah permukaan lokal (Molnar et al., 2007; Jensen, 2000).


3/19

3

Panou et al. (2004) mengkaji hubungan antara spektrum HVSR dengan data kerusakan

gempabumi, hasilnya menunjukkan adanya korelasi antara data kerusakan dengan pola

spektrum HVSR tertentu. Nilai intensitas kerusakan yang tinggi terjadi pada zona

frekuensi resonansi rendah dengan faktor amplifikasi yang tinggi, sebaliknya tingkat

kerusakan rendah terjadi pada zona frekuensi resonansi yang tinggi dengan faktor

amplifikasi rendah.Penelitian Qaryouti & Tarazi (2007) menunjukkan bahwa faktor amplifikasi

spektrum HVSR meningkat pada formasi ketebalan sedimen yang lebih tebal dan halus.

Hasil penelitian HVSR yang dilakukan Singh et al. (2003) di kawasan bekas rawa Mexico

juga menginformasikan hal yang serupa, dimana faktor amplifikasi meningkat pada daerah

yang tersusun oleh lapisan sedimen halus bekas rawa. Mucciarelli et al. (1996)

menyatakan bahwa Metode HVSR mampu memprediksi persebaran kerusakan gempabumi

masa lampau dan masa yang akan datang.

2. HORIZONTAL TO VERTICAL SPECTRUM RATIO (HVSR) Nakamura (1989) menyatakan bahwa efek sumber dapat dihilangkan dari data

mikrotremor dengan membandingkan spektrum horisontal terhadap spektrum vertikal daridata rekaman mikrotremor pada satu stasiun pengukuran seismometer tiga komponen.

Nakamura (1989) mengasumsikan bahwa hanya data mikrotremor horisontal saja yang

terpengaruh oleh tanah, sementara karakteristik spektrum sumber tetap terdapat di

komponen vertikal.

Site effect (TSITE) pada lapisan sedimen permukaan, biasanya digambarkan dengan

cara membandingkan spektrum (TH) antara komponen horisontal rekaman seismogram

pada dataran aluvial (SHS) dengan komponen horisontal rekaman seismogram pada

singkapan batuan keras (SHB).

SHS

TH = -------- (1)

SHB

Beberapa asumsi yang digunakan dalam Metode Nakamura disajikan pada Gambar

3 sebagai berikut.

Gambar 3. Model cekungan yang berisi material sedimen halus (Slob, 2007)


4/19

4

1. Data Mikrotremor tersusun atas beberapa jenis gelombang, tetapi utamanya adalah

gelombang Rayleigh yang merambat pada lapisan sedimen di atas batuan dasar.

2. Efek gelombang Rayleigh (TV) pada noise terdapat pada spektrum komponen vertikal di

dataran aluvial (SVS), tetapi tidak terdapat pada spektrum komponen vertikal di batuan

dasar (SVB).

SVS TV = -------- (2)

SVB

3. Komponen vertikal mikrotremor tidak teramplifikasi oleh lapisan sedimen di dataran

aluvial.

4. Efek gelombang Rayleigh pada rekaman mikrotremor adalah ekivalen untuk komponen

vertikal dan horisontal. Untuk rentang frekuensi lebar (0,2-20,0 Hz), rasio spekrum

antara komponen horisontal dan vertikal di batuan dasar mendekati nilai satu.

SVB

------- = 1 (3)SHB

5.

Pada kondisi tersebut (Rumus 1.3), rasio spektrum antara komponen horisontal dan

vertikal dari mikrotremor yang terrekam di permukaan memungkinkan efek

Gelombang Rayleigh (ERW) untuk dieliminasi, menyisakan hanya efek yang

disebabkan oleh kondisi geologi lokal. Inilah konsep dasar Metode Horizontal to

Vertical Spectrum Ratio atau yang populer disebut sebagai Metode HVSR:

TH SHS · SVBTSITE = ------- = ---------------

TV SHB · SVS

maka site effect yang terjadi adalah:

SHSTSITE = ------- (4)

SVS

Rumusan ini menjadi dasar perhitungan rasio spektrum mikrotremor komponen

horizontal terhadap komponen vertikalnya, atau dapat dirumuskan sebagai berikut:

SHS √[(SUtara-Selatan)2

+ (SBarat-Timur )

2

] = (5)

SVS SVertikal

Ket: HS (komponen horizontal), VS (komponen vertikal), dan S (sinyal).

Metode HVSR sangat bermanfaat untuk mengidentifikasi respon resonansi pada

cekungan yang berisi material sedimen. Fenomena resonansi dalam lapisan sedimen yakni

terjebaknya gelombang seismik di lapisan permukaan karena adanya kontras impedansi

antara lapisan sedimen dengan lapisan batuan keras yang lebih dalam. Interferensi antar

gelombang seismik yang terjebak pada lapisan sedimen berkembang menuju pola

resonansi yang berkenaan dengan karakteristik lapisan sedimen.


5/19

5

3. SURVEI MIKROTREMORSurvei data primer berupa pengukuran mikrotremor secara langsung di lapangan,

sebanyak lokasi yang diinginkan. Setiap lokasi dilakukan pengukuran mikrotremor

minimal selama 30 menit dengan frekuensi sampling 100 Hz. Contoh peralatan dan

pengambilan data mikrotremor di lapangan disajikan pada Gambar 4 s/d Gambar 7. Survei

mikrotremor yang dilakukan mengacu kepada aturan-aturan yang ditetapkan olehSESAME European Research Project (2004) (Tabel 1).

Gambar 4. Seismometer periode pendek (sensitive velocity sensor) tipe TDS-303

(3komponen), frekuensi sampling 100 Hz

Gambar 5. Digitizer TDS-303


6/19

6

Gambar 6. Seperangkat peralatan penunjang survei mikrotremor: solar panel, kompas,

GPS, dan kabel data

Gambar 7. Pencatatan mikrotremor di lapangan

Digitizer

Laptop akuisisi

Solar cell panel

Antena GPS

Kabel data

Sensor seismograf


7/19

7

Tabel 1. Beberapa persyaratan teknis survei mikrotremor di lapangan

Saran yang dianjurkan

fo minimum yang diharapkan

(Hz)

Durasi pencatatan minimum

Durasi pencatatan 0,2 300,5 20

1 10

2 5

5 3

10 2

Parameter

pencatatan Atur level sensor seismograf (leveling) seperti yang telah

disarankan.

Tetapkan level gain semaksimal mungkin tanpa saturasi (jenuh)

sinyal.

Coupling soil-

sensor alami(insitu)

Atur sensor langsung pada permukaan tanah.

Hindari menempatkan sensor seismograf pada permukaan tanahlunak (lumpur, semak-semak) atau tanah lunak setelah hujan.

Coupling soil-

sensor

buatan/artifisial

Hindari lempengan yang terbuat dari material lunak seperti karet

atau busa.

Pada kemiringan yang curam dimana sulit mendapatkan level

sensor yang baik, pasang sensor dalam timbunan pasir atau

wadah yang diisi pasir.

Keberadaan

bangunan/pohon

Hindari pengukuran dekat dengan bangunan, gedung bertingkat,

dan pohon yang tinggi, jika tiupan angin di atas ± 5 m/detik.

Kondisi ini sangat mempengaruhi hasil analisis HVSR yang

ditunjukkan dengan suatu kemunculan frekuensi rendah pada

kurva.

Hindari pengukuran di lokasi tempat parkir, pipa air, dan

gorong-gorong.

Kondisi cuaca Angin: lindungi sensor jika kecepatan angin di atas ± 5 m/detik).

Hujan: hindari pengukuran mikrotremor di bawah terpaan hujan

lebat, jika hujan ringan tidak akan terlalu berpengaruh.

Temperatur: periksa sensor seismograf dan catat instruksi

pabrik.

Gangguan Sumber monokromatik: hindari pengukuran mikrotremor dekat

dengan mesin, industri, pompa air, generator yang sedang

beroperasi. Sumber sementara: jika terdapat sumber getar transient (jejak

langkah kaki, mobil lewat) tingkatkan durasi pengukuran untuk

memberikan jendela yang cukup untuk analisis setelah gangguan

tersebut hilang.


8/19

8

Contoh form survei mikrotremor menurut SESAME European Research Project

TANGGAL JAM LOKASI

OPERATOR TIPE GPS #

LINTANG BUJUR KETINGGIAN

TIPE STASIUN TIPE SENSOR

STASIUN # SENSOR # DISK #

NAMA FILE POINT #

PERBESARAN (GAIN) FREQ SAMPLE Hz DURASI REKAM Menit

Detik

KONDISI

CUACA

ANGIN Tak ada Lemah (5m/s) Sedang Kuat Pengukuran (Jika ada) ___________________

HUJAN Tak ada Lemah Sedang Kuat Pengukuran (Jika ada) ___________________

Suhu ( ± ) ___________ Keterangan __________________________________________________________

TIPE

PERMUKAAN

Tanah( Keras

Lunak

)Kerikil Pasir Batu Semak =

( PendekTinggi

)

AspalSemen Beton Paving Lainnya

Tanah Basah Tanah Kering Keterangan _______________________________________________

COUPLING SENS0R BUATANTidak Ya, Jenis ______________________________________________

KERAPATAN BANGUNAN Tidak Tersebar Rapat Lainnya, jenis __________________________

SUMBER NOISE MONOKROMATIK (Pabrik, Pompa, Sungai, ….. )

Ya Tidak, Jenis _____________________________

T i d a k a d a

S e d i k i t

B a n y a k

S a n g a t P a d a t

Jarak

BANGUNAN TERDEKAT

(deskripsi, tinggi, jarak)

(Pohon, Gedung, Jembatan, Struktur

bawah tanah, ……… )

Mobil

Truk

LangkahLainnya __________

OBSERVASIFREKUENSI Hz(Perhitungan Lapangan)


9/19

9

Hasil pengukuran mikrotremor di lapangan mendapatkan data getaran tanah fungsi

waktu. Data ini tercatat dalam 3 komponen, yaitu komponen vertikal, utara-selatan, dan

barat-timur. Data mentah ini tidak dapat langsung diolah karena dalam format

hexadecimal . Data ini harus diubah ke format ASCII menggunakan perangkat lunak

DATAPRO dan menghasilkan empat file, yaitu file komponen vertikal, utara-selatan, barat-timur, dan file header . Agar keempat file data ini dapat diolah perangkat lunak

GEOPSY, harus dalam format SAF.

Proses selanjutnya adalah mengolah data mikrotremor menggunakan perangkat

lunak GEOPSY. Saat pengolahan dalam perangkat lunak GEOPSY, data dibagi dalam

beberapa window. Untuk data yang cukup besar dapat dilakukan pemilahan window secara

otomatis, yaitu pemilahan antara sinyal tremor atau event transient (sumber spesifik).

Fungsi pemilahan ini untuk menghindari pengolahan transient dalam analisis. Cara untuk

mendeteksi transient dengan membandingkan short term average (STA) dan long term

average (LTA). STA merupakan rata-rata amplitude jangka pendek (0,5-2,0 detik),

sedangkan LTA merupakan nilai rata-rata amplitudo jangka panjang (>10 detik). Ketika

perbandingan STA/LTA melebihi ambang batas, maka dapat disebut sebagai ”event” (Koller et al ., 2004). Setelah transient terdeteksi maka data selain transient dibagi dalam

beberapa window (20-50 detik). Berdasarkan SESAME European Research Project (2004),

disarankan pada penentuan panjang window memiliki minimal persyaratan lw=10/ fo, dalam

hal ini lw adalah panjang window dan fo adalah frekuensi resonansi, sehingga memiliki

minimal 10 cycle signifikan pada masing-masing window.

Masing-masing window dikenai transformasi fourier sehingga diperoleh spektrum

fourier untuk masing-masing komponen. Spektrum fourier komponen horizontal (barat-

timur dan utara selatan) dirata-ratakan menggunakan akar rata-rata kuadrat, selanjutnya

dibagi dengan spektrum fourier komponen vertikal dalam kawasan frekuensi hingga

diperoleh rata-rata spektrum H/V.

Prosedur pengolahan data mikrotremor menggunakan metode analisis HVSR

hingga diperoleh indeks kerentanan seismik (K g) digambarkan pada Gambar 9. Hasil

keluaran perangkat lunak GEOPSY berupa rara-rata spektrum mikrotremor. Dari spektrum

ini dapat diketahui nilai frekuensi resonansi ( fo) dan faktor amplifikasi (A) di lokasi

pengukuran. Indeks kerentanan seismik (K g) diperoleh dengan membagi kuadrat faktor

amplifikasi (A) dengan frekuensi resonansi ( fo),

Setelah survei pencatatan mikrotremor di lapangan dilakukan sesuai dengan

prosedur yang telah ditetapkan, selanjutnya data mikrotremor dipersiapkan untuk

dilakukan pengolahan dengan metoda analisis HVSR menggunakan perangkat lunak

GEOPSY yang diawali dengan tahapan kerja dalam urutan di bawah ini.


10/19

10

1. Data mentah mikrotremor dibuka menggunakan software DATAPRO (paket program

bawaan dari TDS portable digital seismograph).

2. Menampilkan data mentah (raw data) mikrotremor dalam software DATAPRO. Hasil

pengukuran mikrotremor berupa data getaran tanah fungsi waktu. Data ini tercatat

dalam 3 komponen, yaitu komponen vertikal, horizontal (utara-selatan), dan horizontal

(barat-timur).


11/19

11

3. Beberapa hal yang perlu dipahami bahwa:

• data mentah dalam tampilan software DATAPRO tidak dapat langsung diolah karenamasih dalam format hexadecimal, data ini harus diubah lebih dulu ke format ASCII

menggunakan perangkat lunak DATAPRO.

•

perubahan dalam format ASCII menghasilkan empat file, yaitu file komponenvertikal, horizontal (utara-selatan), dan horizontal (barat-timur). Agar ketiga file data

ini dapat diolah menggunakan perangkat lunak GEOPSY, maka harus dirubah lebih

dulu dalam format SAF (Sesame ASCII Format).

4. Ketiga file data (untuk masing-masing komponen) dari DATAPRO dibuka untuk

selanjutnya di sesuaikan dengan format kanal 3 komponen pada GEOPSY.


12/19

12

5. Ketiga file data (untuk masing-masing komponen) diubah ke dalam format Sesame

ASCII Format (SAF) dengan terlebih dahulu menyesuaikan dengan format kanal 3

komponen pada GEOPSY.

6. Proses selanjutnya adalah mengolah data mikrotremor menggunakan metode analisis

HVSR menggunakan perangkat lunak GEOPSY. Data SAF yang sudah disiapkan di

masukkan pada Inport Signals


13/19

13

7. Tampilkan data mikrotremor pada pada perangkat lunak GEOPSY. Bandingkan apakah

wave form pada pada perangkat lunak GEOPSY sama dengan yang ditampilkan raw

data pada perangkat lunak DATAPRO (perangkat lunak TDS) di depan. Jika kedua

wave form sama maka proses dalam mengubah format data ke dalam format SAF telah

berhasil.

8. Untuk menjalankan analisis HVSR dapat klik H/V, selanjutnya klik Stable window


14/19

14

9. Saat pengolahan dalam GEOPSY, data dibagi dalam beberapa window. Untuk data yang

cukup besar dapat dilakukan pemilahan window secara otomatis, yaitu pemilahan

antara sinyal tremor atau event transient . Fungsi pemilahan ini untuk menghindari

pengolahan transient dalam analisis. Selanjutnya klik Start untuk hasil HVSR.

10. Diagram yang menggambarkan prosedur pengolahan data mikrotremor menggunakan

metode analisis HVSR hingga diperoleh frekuensi resonansi ( fo), faktor amplifikasi

(A), dan indeks kerentanan seismik (K g) digambarkan pada Gambar 8. Proses ini

seluruhnya dikerjakan dalam perangkat lunak GEOPSY.

Gambar 8. Diagram analisis horizontal to vertical spectrum ratio (HVSR)


15/19

15

11. Hasil analisis HVSR menggunakan perangkat lunak GEOPSY menghasilkan satu buah

spektrum HVSR yang didalamnya terdapat parameter frekuensi resonansi ( fo), faktor

amplifikasi (A), dan indeks kerentanan seismik (Kg) di lokasi pengukuran.

Berdasarkan hasil analisis HVSR diketahui:

Frekuensi resonansi ( fo) = 1,55 Hz

Faktor amplifikasi (A) = 2,42

Maka indeks kerentanan seismik Kg = A2 / fo = 3,78

Frekuensi resonansi ( fo) = 1,55 Hz

Faktor amplifikasi (A)= 2,42


16/19

16

4. MANFAAT DATA MIKROTREMORData mikrotremor sangat bermanfaat untuk: (1) menyusun peta periode dominan,

(2) menyusun peta faktor amplifikasi, dan (3) menyusun peta indeks kerentanan seismik,

dan (4) menprediksi ketebalan lapisan sedimen secara kualitatif.

4.1. Pemetaan Frekuensi Resonansi (fo )Untuk keperluan mitigasi bencana alam gempabumi, analisis data mikrotremor

dapat memberi informasi nilai fo suatu tempat untuk perencanaan bangunan tahan

gempabumi (Tuladhar et al., 2004). Struktur bangunan yang memiliki nilai fo sama dengan

nilai fo site akan mengalami resonansi jika terjadi gempabumi. Efek resonansi akan

memperkuat getaran gempabumi sehingga menyebabkan bangunan roboh saat terjadi

getaran gempabumi kuat. Sehingga informasi data mikrotremor member petunjuk agar

dalam membangunan bangunan tidak sama dengan frekuensi resonansi site guna

menghindari terjadinya efek resonansi saat gempabumi terjadi (Daryono et al., 2009a;

Daryono et al., 2009b). Selain bahaya resonansi getaran gempabumi, karekteristik dinamik

tanah dengan fo sangat rendah sangat rentan terhadap bahaya vibrasi periode panjang yang

dapat mengancam gedung-gedung bertingkat tinggi (Tuladhar, 202). Dengan mengetahui persebaran frekuensi resonansi dan memanfaatkannya dalam merencanakan bagunan,

diharapkan akan dapat mengurangi risiko bahaya gempabumi yang mungkin terjadi pada

masa yang akan datang.

4.2. Pemetaan Faktor Amplifikasi (A)Penggunaan faktor amplifikasi untuk pengkajian bahaya gempabumi hingga saat

ini masih dalam pro dan kontra. Menurut Bard (1999), puncak spektrum HVSR

memberikan estimasi amplifikasi dalam batas “tingkat rendah”, namun demikian beberapa peneliti lain seperti Mucciarelli et al. (1998), Nakamura et al. (2000) dan Cara et al. (2006)

menyatakan adanya korelasi yang jelas antara faktor amplifikasi dengan persebaran

kerusakan gempabumi. Panou et al. (2004) membandingkan nilai frekuensi resonansi dan

faktor amplifikasi dengan data kerusakan gempabumi. Hasil pengamatan menyeluruh

menunjukkan adanya korelasi, dimana pada intensitas kerusakan tinggi terjadi pada zona

frekuensi resonansi rendah dengan nilai faktor amplifikasi yang tinggi.

4.3. Pemetaan Indeks Kerentanan Seismik (Kg)Menurut Nakamura (2008), indeks kerentanan seismik merupakan indeks yang

menggambarkan tingkat kerentanan lapisan tanah permukaan terhadap deformasi saat

terjadi gempabumi. Indeks kerentanan seismik bermanfaat untuk memprediksi zona lemah

saat terjadi gempabumi (Saita et al., 2004; Gurler et al., 2000). Indeks kerentanan seismik

berdasarkan mikrotremor juga bermanfaat untuk memprediksi zona rawan likuefaksi(Huang dan Tseng, 2002), dan rekahan tanah akibat gempabumi (Daryono, 2011). Indeks

kerentanan seismik diperoleh dengan mengkuadratkan faktor amplifikasi dibagi dengan

frekuensi resonansinya (Nakamura et al., 2000). Indeks kerentanan seismik bersama-sama

dengan percepatan basemen berguna untuk menghitung nilai regang-geser lapisan tanah

permukaan (Nakamura, 2000). Gempabumi merusak terjadi bilamana batas regangan geser

terlampaui sehingga terjadi deformasi lapisan tanah permukaan (Nakamura, 2008).

4.4. Memprediksi Ketebalan Lapisan SedimenMenurut Wenzel dan Achs (2007), Fah et al. (2001), Yasui dan Noguchi (2004),

dan Ai-Lan et al . (2006) Metode Nakamura dinilai sangat ekonomis dan efektif untuk

mengkaji karakteristik dinamik lapisan tanah permukaan penyebab terjadinya local siteeffect saat gempabumi. Penelitian Roberta dan Asten (2004), Arai dan Tokimatsu (2008),


17/19

17

Arai dan Tokimatsu (1998), dan Nguyen et al . (2004) yang menggunakan metode HVSR

mampu memetakan ketebalan material sedimen secara kualitatif.

5. KESIMPULAN

Berdasarkan uraian tersebut di atas maka ada beberapa kesimpulan terkait dengandata mikrotremor.

a.

Karakteristik spektrum mikrotremor berubah mengikuti karakteristik kondisi

geologis/geomorfologis.

b.

Data persebaran frekuensi resonansi hasil pengukuran mikrotremor dapat

menggambarkan profil kedalaman batuan dasar graben/cekungan secara kualitatif.

c.

Hasil analisis data mikrotremor bermanfaat untuk menyusun peta frekuensi

resonansi, peta faktor amplifikasi, dan peta indeks kerentanan seismik.

d. Persebaran spasial indeks kerentanan seismik berdasarkan mikrotremor bermanfaat

untuk memprediksi zona lemah yaitu kawasan yang berpotensi mengalami

kerusakan rumah, likuefaksi , dan rekahan tanah akibat gempabumi.

DAFTAR KEPUSTAKAAN Ai-Lan C., Takahiro, I., Yoshiya, O., Xiu-Run, and G. 2006. Study on the applicability of

frequency spectrum of microtremor of surface ground in Asia area. Journal of

Zhe Jiang University.

Arai, H. and Tokimatsu, K. 2008. Three-dimensional Vs profiling using microtremor in

Kushiro, Japan. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 37:845-859.

Asten, MW, and Dhu, T. 2004. Site response in the Botany area, Sydney, using

microtremor array methods and equivalent linear site response modeling.

Australian Earthquake Engineering in the New Millennium, Proceedings of a

Conference of the Australian Earthquake Engineering Society. Mt Gambier South

Australia, Paper 33.

Bard , P.Y.,1999, Microtremor measurement: a tool for site estimates?. States of the art

paper, second International Symposium on the Effect of Surface Geology on

Seismic Motion, Yokohama, December 1-3, 1998, pp. 1252-1279.

Cara F., Cultrera, G., Azzara, M., Rubeis, V.D., Giudio, G.D., Giammarinaro, M.S., Tosi,

P., Vallone, P. and Rovelli,A., 2006, Microtremor Measurement in the City of

Palermo, Italy: Analysis of the Correlation with Local Geology and Damage,

BSSA, Instituto di Geofisica Volcanologia, Via di Vigna Murata, Rome, Italy.

Daryono, Sutikno, Junun S., Dulbahri (a), 2009, Local Site Effect of Bantul Graben Basedon Microtremor Measurement for Seismic Hazard Assessment, 2nd International

Conference on Geoinformation Technology for Natural Disaster Management and

Rehabilitation, Bangkok, Thailand.

Daryono, Sutikno, Junun S., Dulbahri, K.S. Brotopuspito (b). 2009. Local site effect at

Bantul Graben based on Microtremor measurements. International Conference

Earth Science and Technology. Phonix Hotel, Yogyakarta.

Daryono, 2011, Indeks Kerentanan Seismik Berdasarkan Mikrotremor pada Setiap Satuan

Bentuklahan di Zona Graben Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta, Disertasi,

Program Pascasarjana Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Fah, D., Kind, F., and Giardini, D. 2001. A teoritical investigation of average H/V ratio.

Geophysical Journal International , 145: 535-549.


18/19

18

Gurler, E.D., Nakamura, Y., Saita, J.,Sato, T. 2000. Local site effect of Mexico City based

on microtremor measurement. 6 th International Conference on Seismic Zonation,

Palm Spring Riviera Resort, California, USA, pp.65.

Huang, H. and Tseng, Y. 2002. Characteristics of soil liquefaction using H/V of

microtremor in Yuan-Lin area, Taiwan. TAO, Vol. 13, No. 3, 325-338.

Ishihara, K., 1978, Introduction to Dynamic Soil Mechanism.Jensen, V. H., 2000, Seismic Microzonation in Australia, Journal of Asian Earth Science.

Vol. 18.

Mirzaoglu, M. & Dykmen, U., 2003, Application of Microtremor to Seismic Microzoning

Procedure, Journal of The Balkan Geophysical Society, Vol. 6 No.3.

Molnar, S., Cassidy, J.F. and Dosso, S.E., 2004, Site Response Studies in Victoria, B.C.,

Analysis of M 6.8 Nisqually Earthquake Recording and SHAKE Modelling, Paper

No. 2121, 13th Proceeding of World Conference on Earthquake Engineering,

Vancouver, B.C., Canada.

Motamed, R., Ghalandarzadeh, A., Tawhata, I. and Tabatabei, S.H., 2007, Seismic

Microzonation and Damage Assessment of Bam City, Southern Iran, Journal of

Earthquake Engineering, 11:110-132.Mucciarelli, M., Valensise, G., Gallipoli, M.R. and Caputo, R., 1999, Reappraisal of A

XVI Century Earthquake Combining Historical, Geological and Instrumental

Information, Proceedings of Workshop of E.S.C. Sub-Commision on Historical

Seismology, Macerata, Italy.

Mukhopadhyay, S., Pandey, Y., Dharmaraju, R., Chauhan, P.K.S., Singh, P. and Dev, A.,

2002, Seismic Microzonation of Delhi for Ground Shaking Site Effect, Journal

Current Science, Vol. 82 No. 7.

Nakamura, Y. 1989. A method for dynamic characteristic estimatimation of subsurface

using microtremor on the ground surface. Q.R. of R.T.I. 30-1, p. 25-33.

Nakamura, Y. 2000. Clear Identification of Fundamental Idea of Nakamura’s Techniqueand Its Application. World Conference of Earthquake Engineering.

Nakamura, Y., Sato, T., and Nishinaga, M. 2000. Local Site Effect of Kobe Based on

Microtremor Measurement. Proceeding of the Sixth International Conference on

Seismic Zonation EERI , Palm Springs California.Nakamura, Y. 2007.

Development of vulnerability assessment for ground and structures using

Microtremor . System and Data Research Co., Ltd.

Nakamura, Y. 2008. On The H/V Spectrum. The 14th World Conference on Earthquake

Engineering, Beijing, China.

Nguyen, F., Teerlynck, H., Van Rompaey, G., Van Camp, M., Jongmans, D. and

Camelbeeck, T., 2004, Use of microtremor measurement for assessing site effectsin Northern Belgium-interpretation of the observed intensity during the Ms5.0,

June 11, 1938 Earthquake. Journal of Seismology, 8(1) 41-56, 20.

Panou, A.A., Theodulidis, N., Hatzidimitriou, P.M., Papazachos, C.B. and Stylianidis, K.,

2004, Ambient Noise Horizontal-to-Vertical Spectral Ratio for Assessing Site

Effect in Urban Environtments: The Case of Thessaloniki City (Northern Greece),

Bulletin of Geological Society, Greece vol. XXXVI.

Petermans, T., Devleeschouwer, X., Pouriel, F. & Rosset, P., 2006, Mapping the local

seismic hazard in urban area of Brussel, Belgium. IAEG Paper number 424.

Qaryouti, M.Y. and Tarazi, E., 2007, Local Site Effect Estimated from Ambient Vibration

Measurement at Aqaba City, Jordan, Journal of Earthquake Engineering, 11:1-12.

Saita, J., Bautista, M.L.P. and Nakamura, Y., 2004, On Relationship Between TheEstimated Strong Motion Characteristic of Surface Layer and The Earthquake


19/19

19

Damage -Case Study at Intramuros, Metro Manila-, Paper No. 905, 13th World

Conference on Earthquake Engineering, Vancouver, B.C., Canada.

SESAME, 2004, Guidelines for the Implementation of the H/V Spectral Ratio Technique

on Ambient Vibrations Measurements, Processing and Interpretation, European

Commission – Research General Directorate.

Singh, S.K., Ordaz, M. and Pacheco, J.F., 2003, Advances in Seismology with Impact onEarthquake, International Handbook of Earthq. and Engineering Seismology,

Volume 81.

Slob, S., 2007, Micro Seismic Hazard Analysis, Earthquake Vulnerability and Multi-

Hazard Risk Assessment: Geospatial Tools for Rehabilitation and Reconstruction

Efforts, ITC The Netherlands.

Sun, C.G., Kim, D.S and Chung, C.K., 2005, Geologic Site Condition and Site

Coefficients for Estimating Earthquake Ground Motion in The Inland Areas of

Korea. Engineering Geology, 81, 446-469.

Tuladhar, R. 2002. Seismic microzonation of greather Bangkok using microtremor. Thesis.

Asian Institute of Technology, School of Civil Engineering, Thailand.

Tuladhar, R., Cuong, N.N.H. and Yamasaki, F., 2004, Seismic Microzonation of Hanoi,Vietnam Using Microtremor Observations, Paper No. 2539, 13th World

Conference on Earthquake Engineering, Vancouver, B.C., Canada.

Wenzel, H. and Achs, G. 2007. Seismic microzonation in Vienna Basin. 4th International

Conference of Geotechnical Enggineering , Pp No. 1718.

Yasui, Y. and Noguchi, T. 2004. Soil profile confirmation through microtremor

observation. Proceeding Third UJNR Workshop on Soil-Structure Interaction,

March 29-30, 2004, Menlo Park, California, USA.

data mikrotremor dan pemanfaatannya untuk pengkajian bahaya gempabumi.pdf

Documents