Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Salah satu solusi kemacetan lalu lintas di Jakarta adalah dengan membangun sistem transportasi massal berupa Mass Rapid Transit (MRT), khususnya penerapan struktur terowongan bawah tanah. Penelitian ini mengkaji tentang pemodelan perilaku terowongan terhadap pengaruh beban gempa. Studi ini menghitung perilaku terowongan melingkar dalam kondisi statis dan dinamis akibat efek gempa. Analisis kondisi statis menggunakan teori Muir Wood dan kondisi dinamis menggunakan teori Wang (1993) dan Panzien (2000) serta didukung dengan perhitungan empiris dan numerik. Kedalaman terowongan MRT di area Fase 1 berada pada kedalaman 11 meter dan di modelkan di fase 2 dengan kedalaman yang sama. Dengan didominasi oleh tanah lempung dengan kekerasan 3 - 20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada jalur fase-1 kondisi statik terdapat deformasi terowongan yang bekerja pada 17.17 mm secara empiris. Dan kondisi dinamik pada empiris menunjukkan deformasi 15.50 mm dan 4.06 mm secara numerik yang diberikan beban gempa lebih dari 0.4 g. Pada fase-2 pada kondisi statik  menunjukkan nilai deformasi 23.5 mm secara empirik. Pada kondisi dinamik dengan percepatan gempa 0.3 – 0.4 g menghasilkan deformasi 17.28 mm secara empiric dan 5.22 mm pada beban gempa yang melebih kapasitas. Syarat terowongan memenuhi persyaratan deformasi berbanding lurus dengan kondisi material tanah dan batuan yang terkandung dan kondisi beban gempa yang tidak melebihi 0.4 g sebagai standar pembangunan infrastruktur bawah tanah di Jakarta. ......One solution to traffic congestion in Jakarta is to build a mass transportation system in the form of Mass Rapid Transit (MRT), especially the application of underground structures. This study examines the behavioral modeling of the effects of the earthquake. This study generates dynamic services from the results in static conditions and earthquake effects. Analysis of statistical conditions using Muir Wood theory and dynamic conditions using the theory of Wang (1993) and Panzien (2000) and supported by empirical and numerical calculations. The depth of the MRT in the Phase 1 area is at a depth of 11 meters and is modeled in Phase 2 with the same depth. It is dominated by clay with a hardness of 3 - 20. The results show that in the phase-1 path under static conditions there is a deformation that works at 17.17 mm empirically. And the dynamic conditions empirically show deformation of 15.50 mm and 4.06 mm numerically given an earthquake load of more than 0.4 g. In phase-2 under static conditions, it shows a deformation value of 23.5 mm empirically. In dynamic conditions with an earthquake acceleration of 0.3 – 0.4 g, it produces 17.28 mm deformation empirically and 5.22 mm at an earthquake load that exceeds capacity. Deformation requirements that are straight with the conditions of the soil and rock materials contained and the conditions of earthquake loads that do not exceed 0.4 g as a standard for Jakarta's underground infrastructure.

Abstrak :
Mengembangkan onsite-EEW (Earthquake Early Warning) merupakan masalah yang menantang karena keterbatasan waktu dan jumlah informasi yang dapat dikumpulkan sebelum peringatan dikeluarkan. Pendekatan yang dapat dilakukan untuk mencegah bencana akibat gempabumi adalah dengan memprediksi tingkat percepatan tanah di suatu lokasi menggunakan sinyal gelombang-P awal dan memberikan peringatan sebelum puncak percepatan tanah yang besar terjadi. Dalam kondisi sebenarnya, keakuratan prediksi merupakan masalah yang paling penting untuk sistem peringatan dini gempabumi. Pada penelitian ini mengimplementasi metode berbasis kecerdasan buatan untuk memprediksi tingkat getaran gempabumi secara dini, ketika gelombang P tiba di stasiun seismik. Sebuah model CNN dibangun untuk membuat prediksi dengan menggunakan small window 3 detik awal gelombang P dari rekaman accelerometer. Model ini dibangun dengan dataset dengan input gelombang seismik dengan variasi 3,2 dan 1 detik data gempabumi di wilayah Jawa Barat 2017 hingga 2023 dengan pembagian 80% data latih,, 10% data validasi dan 10% data uji . Dari evaluasi model terbaik, skema yang diusulkan mendapatkan akurasi 99.30%±0.63% dengan data uji. ......Developing onsite-EEW (Earthquake Early Warning) is a challenging problem due to the limited time and amount of information that can be gathered before a warning is issued. A possible approach to preventing earthquake-induced disasters is to predict the level of ground acceleration at a site using early P-wave signals and provide warnings before large ground acceleration peaks occur. In actual conditions, the accuracy of prediction is the most important issue for earthquake early warning systems. This study implements an artificial intelligence-based method to predict the level of earthquake tremors early, when P-waves arrive at seismic stations. A CNN model is built to make predictions using a small window of the first 3 seconds of P-waves from accelerometer recordings. The model was built with a dataset with seismic wave input with 3,2 and 1 second variations of earthquake data in the West Java region from 2017 to 2023 with a division of 80% training data, 10% validation data and 10% test data. From the evaluation of the best model, the proposed scheme obtained an accuracy of 99.30%±0.63% with test data.

Abstrak :
Terjadi peningkatan intensitas gempabumi Jawa Barat. Daryono (2022) mengungkapkan Jawa Barat merupakan daerah dengan seismik aktif dan kompleks. Guncangan aktif yang terjadi akibat banyaknya sumber gempa di Jawa Barat, di antaranya bersumber dari megathrust dan sesar aktif. Dengan mempertimbangkan kondisi tektonik Jawa Barat yang rentan terhadap bencana gempabumi maka dilakukanlah penelitian yang bertujuan untuk menganalisis probabilitas bahaya gempabumi berdasarkan nilai Peak Ground Acceleration (PGA) di Jawa Barat. Metode yang digunakan untuk mencari nilai PGA adalah metode Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA). Metode PSHA memperhitungkan berbagai macam skenario selain parameter gempabumi, yaitu faktorfaktor ketidakpastian seperti lokasi, ukuran, dan frekuensi gempabumi (Kramer, 1996). Penelitian ini menggunakan sumber data berupa riwayat gempabumi, informasi karakteristik sesar aktif, zona megathrust, dan zona background di sekitar Jawa Barat, serta fungsi atenuasi sesuai dengan sumber gempabuminya. Seluruh data diproses melalui konversi magnitudo, pemisahan gempa utama, identifikasi dan karakterisasi sumber gempa, memasukkan fungsi atenuasi, pembobotan dengan logic tree, perhitungan total PSHA hingga menghasilkan tiga peta persebaran nilai PGA batuan dasar dengan probabilitas terlampaui (PoE) 10%, 5%, dan 2% dalam masa guna bangunan 50 tahun. Peta pertama dengan PoE 10% nilai PGA di Jawa Barat berkisar antara 0.2 g - 0.8g. Peta kedua dengan PoE 5% nilai PGA berkisar antara 0.3 g - 1 g. Peta ketiga dengan PoE 2% nilai PGA berkisar antara 0.3 g - 1.3 g. Jika dikonversikan dalam skala MMI, maka nilai ini termasuk intensitas VIII (getaran terasa hebat dan potensi kerusakan sedang) hingga intensitas X (getaran terasa ekstrem dan potensi kerusakan sangat parah). Nilai PGA dipengaruhi oleh jarak lokasi penelitian terhadap sumber gempabumi berupa megathrust dan patahan. Pada penelitian ini juga dihasilkan peta percepatan spektral (SA) saat periode 0.2 detik dan 1 detik. Ketika periode 0.2 detik nilai SA berkisar antara 2 g - 2.8 g dan ketika periode 1 detik nilai SA berkisar antara 0.3 g - 1.3 g. ......There has been an increase in the intensity of the West Java earthquake. Daryono (2022) revealed that West Java is a seismically active and complex area. The active shaking that occurs due to West Java has many earthquake sources, including megathrust and active faults. By considering the tectonic conditions of West Java that are vulnerable to earthquake disasters, this study aims to analyze the probability of earthquake hazard based on Peak Ground Acceleration (PGA) values in West Java. The method used to find the PGA value is the Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA). The PSHA method takes into various scenarios besides earthquake parameters, such as location, size, and frequency of earthquakes (Kramer, 1996). This study uses earthquake history data, information on the characteristics of active faults, megathrust zones, and background zones around West Java, as well as attenuation functions according to the earthquake source. All data has been processed through magnitude conversion, declustering of main earthquakes, identification and characterization of earthquake sources, insertion of attenuation functions, logic tree, calculation of total PSHA, resulting three distribution maps of bedrock PGA with a probability of exceedance (PoE) of 10%, 5%, and 2% within a 50-year building life. The first map with a PoE of 10% PGA values in West Java range 0.2 g - 0.8g. The second map with a PoE of 5% PGA range 0.3g - 1g. The third map with a PoE of 2% PGA range 0.3g - 1.3g. If converted to the MMI scale, these values are included in intensity VIII (severe vibration and moderate damage potential) to intensity X (extreme vibration and severe damage potential). The PGA value is influenced by the distance of the research location to the earthquake source (megathrust and fault). This study also produced spectral acceleration (SA) maps for periods of 0.2 seconds and 1 second. During the 0.2-second period, the SA values 2 g - 2.8 g and during the 1-second period, the SA value ranges 0.3 g - 1.3 g. The PGA value is influenced by the distance of the study location.