Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas mengenai penggunaan metode Nakamura Technique dalam pemetaan risiko kerusakan akibat gempa. Penelitian dilakukan dengan melakukan pengambilan data mikrotremor pada wilayah Universitas Indonesia dan melakukan pengolahan dengan metode Nakamura Technique untuk mendapat nilai frekuensi dominan dan amplifikasi lapisan tanah. Kedua nilai tersebut selanjutnya digunakan untuk menghitung nilai indeks kerentanan seismik lapisan tanah.. Semakin besar nilai indeks kerentanan seismik suatu wilayah maka risiko kerusakan akibat gempa wilayah tersebut semakin besar. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa rentang nilai untuk frekuensi dominan, amplifikasi lapisan, dan indeks kerentanan tanah secara runtut adalah 2.36 - 17.69 Hz, 2.03 - 20.59, 1.16 - 42.5. Selain itu penelitian memperlihatkan daerah selatan Universitas Indonesia memiliki risiko kerusakan rendah sedangkan wilayah yang rentan rusak akibat gempa adalah wilayah hutan Universitas Indonesia.

---

This thesis discusses the use of the Nakamura Technique method in mapping the risk of damage due to earthquakes. The research was conducted by collecting microtremor data in the University of Indonesia area and processing it using the Nakamura Technique method to obtain dominant frequency values and amplification of the soil layer. These two values are then used to calculate the value of the seismic vulnerability index of the soil layer. The greater the value of the seismic vulnerability index of an area, the greater the risk of damage due to earthquakes in the area. The results showed that the range of values for the dominant frequency, layer amplification, and soil susceptibility index is 2.36 - 17.69 Hz, 2.03 - 20.59, 1.16 - 42.5. In addition, research shows that the southern area of the University of Indonesia has a low risk of damage, while the area that is prone to damage due to earthquakes is the forest area of the University of Indonesia."

"Sulawesi Selatan tercatat mengalami gempa signifikan dan merusak sebanyak dua kali pada tahun 2018. Peristiwa dua gempa bumi tersebut mengakibatkan kerusakan infrastruktur antara lain dua masjid, satu gedung sekolah, satu rumah dan satu jembatan mengalami kerusakan ringan. Hal ini disebabkan minimnya penelitian mengenai karakteristik dinamika tanah sebagai langkah awal dalam perencanaan pembangunan infrastruktur. Dalam penelitian ini dilakukan analisis data mikrotremor di Sulawesi Selatan untuk mengetahui karakteristik dinamika tanah berdasarkan parameter frekuensi natural (fo) dan amplifikasi tanah (Ao) yang diperoleh dari metode HVSR. Parameter tersebut digunakan sebagai parameter dasar dalam perhitungan estimasi kedalaman batuan dasar (h), indeks kerentanan seismik (Kg), peak ground acceleration (PGA), intensitas gempa bumi maksimum dan ground shear strain (GSS). Berdasarkan hasil penelitian, karakteristik dinamika tanah menunjukkan sifat dinamis elastis sampai elastoplastis dengan rentang nilai GSS sebesar 1.41×10-6 sampai 3.36×10-4, sehingga fenomena terburuk akibat pergerakan tanah yang dapat terjadi adalah keretakan tanah dan terjadinya penurunan tanah. Berdasarkan hasil analisis indeks kerentanan seismik (Kg), peak ground acceleration (PGA), intensitas gempa bumi maksimum, kecepatan rata-rata gelombang geser Vs30 dan ground shear strain (GSS), area penelitian termasuk dalam wilayah dengan kerentanan bencana gempa bumi yang relatif rendah. Namun, pada bagian timur area penelitian tingkat kerentanan terhadap bencana gempa bumi relatif tinggi.

---

South Sulawesi experienced two significant and destructive earthquakes in 2018. The two earthquakes caused damage to infrastructure, including two mosques, one school building, one house and one bridge, which suffered minor damage. This is due to the lack of research on the characteristics of soil dynamics as the first step in planning infrastructure development. In this study, microtremor data analysis was conducted in South Sulawesi to determine the dynamics characteristics of the soil based on natural frequency parameters (fo) and soil amplification (Ao) obtained from the HVSR method. These parameters are used as basic parameters in calculating the estimated bedrock depth (h), seismic vulnerability index (Kg), peak ground acceleration (PGA), maximum earthquake intensity and ground shear strain (GSS). Based on the results of the study, the dynamics characteristics of the soil show elastic to elastoplastic dynamic properties with a GSS value range of 1.41×10-6 to 3.36×10-4, so that the worst phenomenon due to soil movement that can occur is soil cracking and subsidence. Based on the analysis of seismic vulnerability index (Kg), peak ground acceleration (PGA), maximum earthquake intensity, average shear wave velocity Vs30 and ground shear strain (GSS), the research area is included in an area with relatively low earthquake vulnerability. However, in the eastern part of the research area the level of vulnerability to earthquakes is relatively high."

"Penelitian dilakukan di Kota Palu, Sulawesi Tengah, dimana pada wilayah ini telah terjadi gempa bumi yang berkekuatan 7.5 Mw pada 28 September 2018 yang mengakibatkan terjadinya pergerakan tanah di banyak titik sehingga perlu dilakukan pemetaan kerentanan pergerakan tanah untuk mengetahui lokasi-lokasi yang rentan akan terjadinya pergerakan tanah. Penelitian menggunakan dua metode yaitu metode Frequency Ratio dan Random Forest. Metode Frequency Ratio dapat mengidentifikasi kejadian tanah longsor di masa depan dengan menggunakan kondisi yang sama dengan kejadian tanah longsor di masa lalu sedangkan metode Random Forest merupakan algoritma pembelajaran mesin yang digunakan dalam penginderaan jauh serta bersifat non-parametrik. Penelitian menghasilkan dua jenis peta kerentanan dengan hasil yang hampir sama dimana wilayah Kinovaro, dan Banawa Selatan. Jika dikaitkan dengan titik-titik kejadian longsor dan parameter hal telah bersesuaian dimana wilayah dengan tingkat kerentanan paling tinggi banyak terjadi kejadian longsor dan juga wilayah ini memiliki tingkat kemiringan dan elevasi yang tinggi.

---

The research was conducted in Palu City, Central Sulawesi, where in this area there was an earthquake measuring 7.5 Mw on 28 September 2018 which resulted in ground movement at many points so it is necessary to map the vulnerability of ground movement to find out locations that are vulnerable to movement. soil. The study used two methods, namely the Frequency Ratio and Random Forest methods. The Frequency Ratio method can identify future landslide events using the same conditions as past landslides, while the Random Forest method is a machine learning algorithm used in remote sensing and is non-parametric. The study produced two types of vulnerability maps with almost the same results in the areas of Kinovaro and South Banawa. If it is associated with the points of landslide occurrence and the parameters of the event, it is appropriate where the area with the highest level of vulnerability has the most occurrences of landslides and also this area has a high level of slope and elevation."

"Gerakan tanah yang terjadi secara berulang dapat memicu terjadinya tanah longsor. Gempabumi yang kuat juga dapat memicu adanya tanah longsor (Meunier dkk., 2013). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa potensi gerakan tanah dan longsoran akibat gempa di wilayah Lombok Timur. Tingkat kerentanan gerakan tanah diperoleh dari hasil skoring menggunakan pendekatan model Puslittanak (2004), sedangkan sebaran longsor akibat gempa menggunakan nilai PGA (Peak Ground Acceleration) untuk analisis. Kemudian dilakukan overlay dengan peta-peta lainnya seperti stratigrafi, curah hujan, tataguna lahan, jenis tanah, dan kemiringan lereng. Dari penelitian ini dapat diketahui bahwa Kabupaten Lombok Timur termasuk dalam kawasan berpotensi tinggi terjadinya gerakan tanah. Longsoran yang terjadi akibat gempa tersebar di wilayah nilai PGA 167-379,2 gal.

---

Continuous land movement can trigger landslides. In addition, landslides can also occur due to a strong earthquake (Meunier et.al, 2013). This study aims to analyse potential of land movement and landslides caused by an earthquake in the East Lombok region. The level of vulnerability to land movement is obtained from the scoring results using the Puslittanak (2004) model approach, while the distribution of coseismic landslides uses the PGA (Peak Ground Acceleration) value for analysis. Then it is overlaid with other maps such as rock type, rainfall, land use, soil type, and slope. From this research East Lombok Regency is included in an area with a high potential for land movement. Landslides that occurred as a result of the earthquake spread across the PGA value area of ​​167-379.2 gal."

"Kota Surabaya memiliki potensi bahaya amplifikasi yang disebabkan dari aktifitas tektonik akibat adanya dua segmen Sesar Kendeng yaitu Segmen Surabaya dan Segmen Waru. Penelitian ini dilakukan di bagian barat Kota Surabaya dengan menerapkan metode mikrotremor array yaitu Autokorelasi Spasial (SPAC), dengan delapan titik tengah (base) yang telah ditentukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggambarkan kondisi struktur batuan bawah permukaan di bagian barat Kota Surabaya yang berpotensi menyebabkan amplifikasi menggunakan metode mikrotremor array. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer hasil akuisisi lapangan dengan metode mikrotremor array konfigurasi equilateral triangle yang dikumpulkan oleh BMKG pada tahun 2020 dan 2023. Metode SPAC memanfaatkan korelasi spasial antara kecepatan gelombang mikrotremor pada berbagai titik pengamatan untuk mengidentifikasi struktur bawah permukaan. Metode SPAC mampu menunjukkan variasi nilai kecepatan gelombang geser (Vs) dan kedalaman bedrock engineering di setiap titik pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode mikrotremor array dengan konfigurasi equilateral triangle efektif digunakan untuk mengestimasikan struktur bawah permukaan di bagian barat Surabaya, yaitu struktur perlipatan antiklin sinklin, serta identifikasi awal adanya sesar naik yang merupakan mekanisme dari Sesar Kendeng Segmen Surabaya.

---

Surabaya city faces potential amplification hazards due to tectonic activities resulting from the presence of two Kendeng Fault segments, namely the Surabaya Segment and the Waru Segment. This study was conducted in the western part of Surabaya city, employing the microtremor array method, specifically Spatial Autocorrelation (SPAC), with eight predetermined base points. The objective of this research is to depict the subsurface rock structure conditions in the western part of Surabaya that may lead to amplification using the microtremor array method. The data utilized in this study are primary field acquisition results with the equilateral triangle configuration of the microtremor array, collected by BMKG in 2020 and 2023. The SPAC method leverages spatial correlation between microtremor wave velocities at various observation points to identify subsurface structures. The SPAC method is capable of indicating variations in shear wave velocity (Vs) values and bedrock engineering depth at each observation point. Research findings reveal that the microtremor array method with an equilateral triangle configuration is effective in estimating subsurface structures in the western part of Surabaya, specifically, anticline syncline folding structures, and provides an initial identification of an reverse fault, which is a mechanism of the Surabaya Segment of the Kendeng Fault.

"

"Gempa bumi merupakan peristiwa alam yang kapan saja bisa terjadi dan dapat membahayakanorang-orang yang berada dekat dengan pusat gempa. Akan sangat baik jikakita dapat melakukan persiapan sebelum gempa bumi terjadi, tetapi permasalahannya kitatidak tahu kapan gempa bumi akan terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisishubungan antara kejadian gempa bumi di masa lalu dan di masa mendatang denganmencoba memprediksi jumlah gempa tahunan pada suatu tahun dilihat dari jumlah kejadiangempa bumi di tahun-tahun sebelumnya. Penelitian ini membagi data kejadiangempa bumi berdasarkan dua kategori lokasi: zona waktu GMT dan lempengan bumi.Hasil dari penelitian ini berupa model-model machine learning yang dapat memprediksijumlah gempa tahunan berdasarkan masing-masing lokasi. Penelitian ini menggunakanteknik-teknik machine learning yaitu linear regression, LSTM, dan Prophet pada datasetgempa bumi dengan menggunakan pendekatan time series analysis. Penelitian ini jugamencoba beberapa pengaturan window size, dan penggunaan jenis data stationary untuktraining. Hal ini dilakukan untuk menemukan pengaturan terbaik yang dapat digunakanuntuk melakukan prediksi. Performa model yang dihasilkan akan dievaluasi menggunakanmetrik RMSE dan R2. Teknik machine learning yang dianggap memiliki performarata-rata terbaik (rata-rata dari penggunaan window size 3, 4, dan 5) untuk dua kategorilokasi tersebut adalah linear regression dengan penggunaan data stationary yang manamendapatkan rata-rata RMSE 11.26 dan R2 0.19 untuk kategori zona waktu, sedangkanuntuk kategori lempengan bumi mendapatkan rata-rata RMSE 6.87 dan R2 0.13.

---

An earthquake is a natural event that can occur anytime and endanger many lives. It is a

good thing if we can make a preparation to overcome the after-effect, but the problem is

we do not know when an earthquake will take place. The purpose of this research is to analyze

the correlation between the past and future earthquakes by predicting the number of

earthquakes in a certain year based on the number of earthquakes in previous years. This

research groups the earthquakes based on their location categorization: GMT time zone

and earth plate. The results of this research are machine learning models that can predict

the number of annual earthquakes for each location. We employ various machine learning

techniques in this research, such as linear regression, LSTM, and Prophet on earthquake

datasets with a time series analysis approach. This research also measures the effect of

window sizes and the usage of stationary data for training. This is done to find the best

settings that can be used in prediction. The models are evaluated using the RMSE and R2

metrics. The evaluation results suggest that the highest average performance (average on

the window size of 3, 4, and 5) is obtained by using the linear regression model, achieving

an RMSE score of 11.26 and an R2 score of 0.19 for the time zone categorization, and an

RMSE score of 6.87 and an R2 score of 0.13 for the earth plate categorization."

"Akibat tatanan tektonik Pulau Sulawesi yang terletak pada pertemuan tiga lempeng besar dunia (triple junction) serta keberadaan sesar-sesar yang masih aktif menyebabkan Kota Gorontalo berpotensi mengalami bencana kegempaan. Sebagai upaya mitigasi guna meminimalisir kerusakan pada tanah dan bangunan jika terjadi gempa bumi, dilakukan identifikasi karakteristik dinamis tanah dan analisis profil kecepatan gelombang geser di wilayah Kota Gorontalo. Penelitian ini penting untuk mengidentifikasi wilayah-wilayah yang memiliki tingkat kerentanan tinggi terhadap bahaya gempa bumi serta berguna untuk perencanaan dan pengembangan infrastruktur bangunan tahan gempa. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan data mikrotremor yang diukur di 20 titik pengukuran yang tersebar di Kota Gorontalo. Data mikrotremor kemudian diolah menggunakan metode Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) untuk mengestimasi nilai frekuensi natural, amplifikasi tanah, dan indeks kerentanan seismik serta metode inversi eliptisitas gelombang Rayleigh untuk pemodelan kecepatan gelombang geser. Hasil analisis HVSR menunjukkan bahwa secara umum nilai frekuensi natural tanah di Kota Gorontalo lebih rendah di bagian tengah hingga utara dan semakin meningkat ke arah selatan. Sedangkan, sebaran nilai amplifikasi tanah lebih tinggi di bagian tengah hingga utara dan semakin rendah ke arah selatan. Sebanding dengan pola sebaran amplifikasi tanah, indeks kerentanan seismik lebih tinggi di bagian tengah hingga utara dan semakin rendah ke arah selatan. Inversi eliptisitas gelombang Rayleigh menghasilkan profil kecepatan gelombang geser pada lapisan tanah hingga kedalaman 30 meter. Kecepatan gelombang geser rata-rata hingga kedalaman 30 meter (Vs30) digunakan untuk menentukan kelas situs yang mengacu pada SNI 1726 – 2019. Hasil analisis nilai Vs30 menunjukkan bahwa tanah di Kota Gorontalo termasuk ke dalam kelas tanah lunak (SE), tanah sedang (SD), tanah sangat padat dan batuan lunak (SC), dan batuan (SB).

---

As a result of the tectonic setting of Sulawesi Island which is in the clash zone of three major plates (a triple junction) and the presence of active faults, which make Gorontalo City vulnerable to earthquakes. For mitigation purposes to minimize the damage level of soils and buildings infrastructure when the earthquake occur, identification of the dynamic properties of the soil and an analysis of shear-wave velocity structures in Gorontalo City are carried out. This is essential study to investigate areas that are vulnerable to earthquake and can be useful for planning and developing earthquake-resistant structures. This study was conducted by utilizing microtremor data collected from 20 sites, scattered in Gorontalo City. The microtremor data was then processed using the Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) method to determine natural frequency values, soil amplification, and seismic vulnerability index as well as the Rayleigh wave ellipticity inversion method for modeling shear-wave velocity structures. Generally, the results of the HVSR analysis show that the middle to the northern part of the study area has lower natural frequency value than the southern part. In contrast, the amplification factor shows higher value in the middle to the northern part and decreases in the middle to the southern part of the study area. The seismic vulnerability index tends to be higher in the middle to the northern part and decreases in the middle to the southern part of the study area. Rayleigh wave ellipticity inversion generates the shear-wave velocity structure of the upper 30 meters soil layer. The average shear wave velocity of the upper 30 meters soil layer (Vs30) is used to classify the site class at the measurement points, referring to SNI 1726 – 2019. The Vs30 values show that the soils in Gorontalo City categorized as soil with soft clay, stiff soil, very dense soil and soft rock, and rock."

"Dalam studi ini dilakukan pengolahan data mikrotremor sebanyak 11 titik lokasipengukuran di sebagian Kabupaten Gunung Kidul. Data kedalaman batuan diperolehdengan mengolah data mikrotremor dengan inversi terhadap kurva HVRS melaluistandar yang ditetapkan oleh proyek SESAME. Penentuan profil kedalaman batuan didasarkan atas nilai misfit < 1, dengan nilai kecepatan gelombang geser (Vs) > 750 m/syang kemudian analisanya di dasarkan atas studi literatur kondisi geologi. Hasil daristudi ini berupa peta kedalaman batuan dasar dan peta klasifikasi tanah.In this study the processing of microtremor data was carried out in 11 measurementlocations in parts of Gunung Kidul Regency. Rock depth data is obtained by processingmicrotremor data with inversion to the HVRS curve through the standards set by theSESAME project. Determination of rock depth profile is based on <1 misfit value, withshear wave velocity values (Vs) > 750 m/s which the analysis is based on literaturestudies of geological conditions. The results of this study are bedrock depth maps andsoil classification maps."

"Sejak peluncuran satelit LAPAN-TUBSAT pada tahun 2007, Indonesia telah dan terus mengembangkan misi pemantauan bumi untuk berbagai keperluan. Misi pemantauan terbaru yaitu LAPAN-ORARI Satellite(LOSAT) saat ini sedang dalam taraf pengembangan dan diharapkan dapat diluncurkan pada tahun 2011. Untuk memfasilitasi pemanfaatan misi tersebut, berbagai percobaan terhadap spesifikasi sensor perlu dilakukan. Makalah ini menyajikan hasil percobaan dengan memanfaatkan data simulasi untuk aplikasi pemantauan dan pemetaan kawasan pesawahan dipadu dengan algoritma pohon keputusan QUEST. Hasil percobaan menunjukkan bahwa tiga kanal data simulasi LOSAT menghasilkan informasi dengan akurasi yang cukup tinggi.

---

Since the launch of LAPAN-TUBSAT satellite in 2007, Indonesia has been developing mission on earth observation missions for various applications. The next generation mission, called LAPAN-ORARI Satellite (LOSAT), is currently under development and expected to be launched in 2011. In order to facilitate the applications, a thorough assessment of the sensor should be made. This paper presents an examination of simulated LOSAT data for rice monitoring and mapping purposes coupled with QUEST statistical tree. We found that three-band simulated LOSAT data were suitable for the task with reasonably high

accuracy."

"Kabupaten Majalengka, Jawa Barat, Indonesia, sebuah wilayah yang rentan akan bencana gempa bumi akibat letaknya di antara tiga lempeng tektonik. Sejarah mencatat aktivitas gempa di daerah ini, seperti pada tahun 1990 dan 2001, yang memiliki dampak signifikan terutama di Kabupaten Majalengka. Metode Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) digunakan dengan data mikrotremor untuk mengidentifikasi potensi kerusakan. Pendekatan Nakamura (1989) membandingkan rasio kerusakan dengan indeks kerentanan seismik. Tujuan studi ini adalah menganalisis indeks kerentanan seismik Kabupaten Majalengka berdasarkan frekuensi natural (f0), amplifikasi tanah (A0), dan indeks kerentanan seismik (Kg). Penelitian menggunakan data mikrotremor yang diukur oleh BMKG pada tahun 2014 di 30 stasiun pengukuran di Kabupaten Majalengka. Indeks kerentanan seismik dihitung berdasarkan rumus yang melibatkan frekuensi natural dan amplifikasi tanah. Analisis indeks kerentanan seismik menggambarkan tingkat kerentanan tanah dan infrastruktur terhadap gempa bumi, dengan nilai indeks yang bervariasi dari 0.301811783 hingga 76.63016638. Pemetaan risiko bencana gempa bumi memperlihatkan daerah dengan tingkat kerentanan rendah hingga tinggi, membaginya menjadi tiga kategori: aman, rentan, dan sangat rentan. Daerah dengan kerentanan aman berada di bagian barat dan Selatan daerah penelitian, sedangkan yang sangat rentan berada di bagian timur daerah penelitian.

---

Majalengka Regency, West Java, Indonesia, is a region vulnerable to earthquake disasters due to its location between three tectonic plates. History records earthquake activities in this area, such as in 1990 and 2001, which had significant impacts, especially in Majalengka Regency. The Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) method is employed with microtremor data to identify potential damage. Nakamura's approach (1989) compares the damage ratio with the seismic vulnerability index. The aim of this study is to analyze the seismic vulnerability index of Majalengka Regency based on natural frequency (f0), soil amplification (A0), and seismic vulnerability index (Kg). The research utilizes microtremor data measured by BMKG in 2014 at 30 measurement stations in Majalengka Regency. The seismic vulnerability index is calculated based on formulas involving natural frequency and soil amplification. The analysis of the seismic vulnerability index describes the level of vulnerability of the soil and infrastructure to earthquakes, with index values ranging from 0.301811783 to 76.63016638. The mapping of earthquake disaster risks shows areas with low to high vulnerability, categorizing them into three levels: safe, vulnerable, and highly vulnerable. Areas with safe vulnerability are located in the western and southern parts of the research area, while highly vulnerable areas are in the eastern part."