Implementasi Matrix Laboratory Dalam Pengolahan Data Mikrotremor Menggunakan Metode Hvsr: Studi Kasus Di Daerah Pesisir Kecamatan Moramo
DOI:
https://doi.org/10.56099/jrgi.v6i02.48Kata Kunci:
Mikrotremor, HVSR, MATLAB, Mapping ToolboxAbstrak
Karakteristik getaran di suatu wilayah bumi sangat dipengaruhi oleh parameter fisik dan geologi yang unik, sehingga memberikan respons yang beragam terhadap gangguan alam dan antropogenik. Penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi terhadap pemahaman geologi dan respons getaran, tetapi juga memaparkan metodologi yang dapat diterapkan secara luas dalam penelitian seismik pasif. Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman MATLAB untuk pengolahan sinyal mikrotremor. Algoritma penelitian ini mampu menghasilkan model yang mengungkap karakteristik frekuensi dan statistik dari sinyal mikrotremor, outputnya cukup serupa dengan perangkat lunak open-source GEOPSY dalam pengolahan HVSR. Terdapat 15 data penelitian dengan tipe .msd sebagai representasi 15 titik pengukuran yang tersebar di kecamatan moramo. Statistik yang diperoleh menunjukan frekuensi dominan tanah (F0), faktor amplifikasi (A0), dan indeks kerentanan seismik (Kg) di Daratan Pesisir Kecamatan Moramo berturut – turut berkisar antara 0,519792 - 14,692654 Hz, 2,250096 - 6,370357 kali penguatan, dan 0,500194 - 50,516144 s²/cm. Hasil ini cukup serupa dengan penelitian terdahulu oleh RIVAL (2023) yang menggunkaan perangkat lunak GEOPSY sebagai alat analisisnya. Sebaran statistik yang berupa frekuensi dominan (F0), amplifikasi (A0) dan indeks kerentanan seismik (Kg) kemudian diinterpolasi dan di overlaydengan geodata daerah penelitian menggunakan Mapping Toolbox yang juga dalam lingkungan MATLAB.
Referensi
Akbar, R., Darman, R., Marizka., Namora, J., & Ardewati, N. (2018). Implementasi Business Intelligence Menentukan Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia dengan Fitur Geolokasi. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, 4(1), 30.
Arintalofa, V., Yulianto, G., & Harmoko, U. (2020). Analisa Mikrotremor Menggunakan Metode HVSR untuk Mengetahui Karakteristik Bawah Permukaan Manifestasi Panas Bumi Diwak dan Derekan Berdasarkan Nilai Vp. Jurnal Energi Baru dan Terbarukan, 1(2), 54-61. https://doi.org/10.14710/jebt.2020.9276
BNPB. (2021). Kajian Risiko Bencana Nasional Provinsi Sulawesi Tenggara 2022-2026. Direktorat Pemetaan danEvaluasi Risiko Bencana.
Farida, F. (2017). Optimasi Lowpass Filter Mikrostrip Frekuensi 10,6 GHz dengan Metode Step-Impedansi. Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan, Vol. 06, No.02, hal. 89- 95.
François Beauducel. (2023). RDMSEED and MKMSEED: Read and write miniSEED files (https://github.com/IPGP/mseed-lib), GitHub
Hartati, Lidia. (2014). Pemetaan Tingkat Resiko Gempabumi Daerah Liwa dan Sekitarnya Berdasarkan Pengukuran Mikrotremor. Thesis. Yogyakarta : UGM.
Konno, K & Ohmachi, T. (1998). Ground Motion Characteristics Estimated from Spectral Ratio beetwen Horizontal and Vertical Components of Microtremor. Bull. Seism. Soc. Am. 88, 228–241. https://doi.org/10.1785/BSSA0880010228
Kusuma, DT. (2021). Fast Fourier Transform (FFT) Dalam Transformasi Sinyal Frekuensi Suara Sebagai Upaya Perolehan Average Energy (AE) Musik. Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika. Vol. 14, No.1. https://doi.org/10.33322/petir.v14i1.1022
Marjiyono. (2010). Estimasi Karakteristik Dinamika Tanah Dari Data Mikrotremor Wilayah Bandung. Thesis ITB. Bandung.
Nakamura, Y. (1989). A Method for Dynamic Characteristics Estimation of Subsurface using Microtremor on the Ground Surface. Japan: Quarterly Report of Railway Technical Research Institute (RTRI), Vol. 30, No.1.
Nakamura, Y. (2000). Clear Identification of Fundamental Idea of Nakamura’s Technique and Its Application. Japan: Tokyo University.
Ngadmanto, D., Susilanto, P., Nurdiyan, B., Pakpahan, S., & Masturyono. (2013). Efek Tapak Lokal Daerah Kerusakan Akibat Gempa Bumi. https://doi.org/10.31172/jmg.v14i3.162
Rahmaningtyas, Aindya Putri. (2017). Identifikasi Percepatan Tanah Maksimum (PGA) dan Kerentanan Seismik Menggunakan Metode Mikrotremor di Jalur Sesar Kendeng. Skripsi Surabaya: Departemen Teknik Geofisika Institut Teknologi Sepuluh Nopember. http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v3i2.2966
Rival. (2023). Mikrozinasi Indeks Kerentanan Seismik Berdasarkan analisis HVSR Data Mikrotremor di Daratan Pesisir Kecamatan Moramo Kabupaten Konawe Selatan. Kendari: Universitas Halu Oleo
Shi, Jian. (2013). A Python Library That Performs Konno-Ohmachi Filtering Very Fast. https://pypi.org/project/fast-konno-ohmachi/
Siregar, I.S., Madlazim. (2017). Analisis Mikrotremor dengan Metode HVSR untuk Mengetahui Zona Penguatan Gempa Bumi di Wilayah Stasiun Seismik Jawa Timur. Jurnal Inovasi Fisika Indonesia (IFI), Vol. 06 No. 03.
Syafril. (2019). Statistik Pendidikan. Jakarta: Kencana (Prenadamedia Group).
Tokimatsu, K. (2004). S-wave velocity profiling by inversion of microtremor H/V spectrum. Bulletin of the Seismological Society of America No.94(1).
Wang, P. (2020). Predictability and repeatability of non-ergodic site response for diverse geological conditions, PhD The- sis, UCLA, Dept. Civil Engineering, 210 p
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Jurnal Rekayasa Geofisika Indonesia
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
