## PENENTUAN RUMUS PERCEPATAN TANAH AKIBAT GEMPA BUMI DI KOTA MATARAM MENGGUNAKAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE
Rian Mahendra Taruna 1 , Tio Azhar Prakoso Setiadi 2
1,2 Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Kemayoran, Jakarta Pusat, Indonesia
e-mail: reemyan@gmail.com, tio.prakoso08@gmail.com

## Abstrak
Wilayah  Lombok  khususnya  Kota  Mataram  dikategorikan  sebagai  kawasan  dengan kerentanan tinggi terhadap gempabumi. Kota Mataram dikelilingi oleh beberapa zona sumber  gempa  termasuk  subduksi  dan back  arc  thrust . Peak  Ground  Acceleration (PGA)  merupakan  suatu  parameter  yang  bisa  menggambarkan  dampak  dari gempabumi.  Pada  penelitian  ini  kami  menentukan  persamaan  terbaik  untuk memperkirakan  PGA  di  antara  beberapa  model  yang  ada.  Metode  yang  digunakan untuk memilih persamaan adalah analisa residual dan Euclidean Disteance Ranking . Data  yang  digunakan  terdiri  atas  nilai  PGA  dari  accelerograph  di  Stasiun  Geofisika Mataram (MAKE), katalog gempabumi di sekitar Mataram pada periode 2016 hingga 2018,  dan  kondisi  situs  di  MAKE.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  beberapa persamaan  memiliki  hubungan  yang  baik  dengan  PGA  hasil  observasi  di  Kota Mataram yang penting untuk mitigasi gempabumi.
Kata kunci: Gempa bumi, PGA, Euclidean Distance

## Abstract
Lombok region especially Mataram City is categorized as a high  vulnerability area to the  earthquake.  Mataram  city  is  surrounded  by  several  earthquake  source  zones including  subduction  and  back  arch  thrust.  active  seismic  zone.  Peak  Ground Acceleration (PGA) is a parameter that can describe the impact of the earthquake. In this  research,  we  determined  the  best  equation  to  estimate  PGA  among  several models.  The  method  used  to  select  equations  was  Residual  Analysis  and  Euclidean Distance Ranking. Data set consisted of PGA from accelerograph in Stasiun Geofisika Mataram (MAKE), earthquake catalog around Mataram from 2016 until 2018, and site condition  of  MAKE.  Results  of  this  research  show  that  some  equation  has  good relation  with  observed  PGA  in  Mataram  city  which  is  important  for  earthquake mitigation.
Keywords : Earthquake, PGA, Euclidean Distance

## PENDAHULUAN
Indonesia
merupakan Negara kepulauan  yang  terletak  pada  pertemuan tiga  lempeng  tektonik  aktif  dunia  yaitu Lempeng Eurasia, Lempeng Indo- Australia  dan  Lempeng  Pasifik  yang bergerak  satu  sama  lainnya.  Kondisi  ini menjadikan  Indonesia  sebagai  daerah tektonik  aktif  dengan  tingkat  seismisitas atau  kegempaan  yang  tinggi.  Lokasi tektonik aktif di Indonesia secara sepintas sudah dapat dipastikan berada diperbatasan  lempeng  tektonik.  Namun efeknya bisa dirasakan pada jarak tertentu
tergantung  pada  peluruhan  energi  dan geologi setempat. Gempa bumi merupakan  peristiwa  pelepasan  sejumlah energi  pada  batuan  kerak  bumi.  Salah satu  energi  tersebut  adalah  energi gelombang yang disebut dengan gelombang seismik. Gelombang ini dipancarkan dari sumbernya dan menjalar kesegala  arah,  sehingga  dapat  dideteksi oleh  sensor  seismik.  (Gunawan,  2005; Sari R, 2012).
Wilayah Lombok berada pada daerah  seismik  aktif  yang  dikelilingi beberapa sumber gempa. Di bagian utara
Lombok terdapat sumber gempa back arc thrust (Taruna,  Banyunegoro,  2018).  Di selatan  dan  sekitar  wilayah  Lombok  juga terdapat  zona  subduksi  dan  beberapa sesar  aktif  (Pusat  Studi  Gempa  Nasional, 2017).  Salah  satu  contoh  gempabumi siginifikan  di  wilayah  Lombok  adalah gempabumi 5 Agustus 2019 yang memiliki dampak  hingga  V  MMI  atau  relatif merusak di beberapa bagian Kota Mataram (Yudi, dkk., 2018).
Kondisi kegempaan ini menunjukkan pentingnya upaya mitigasi sebagai langkah  pengurangan  risiko  bencana. Salah  satu  upaya  untuk  mitigasi  adalah dengan mengetahui estimasi Peak
Ground  Acceleration (PGA)  dari  suatu kejadian gempabumi.
Parameter percepatan tanah (PGA) sering digunakan untuk menggambarkan daya rusak (damage  potential)  suatu  gempa,  karena parameter percepatan ini cukup sederhana  dan  berhubungan  langsung dengan gaya gempa efektif (Pawirodikromo,  2012).  Dengan  kata  lain, semakin  besar  nilai  PGA  maka  dampak akibat  gempabumi  semakin  besar.  Selain itu perhitungan parameter Peak Acceleration sangat  diperlukan  dalam pembuatan  spectrum  design  di  suatu kawasan (Taruna, dkk., 2018).
Studi mengenai database dan perkiraan  percepatan  tanah  maksimum sudah  sering  dilakukan  di  wilayah  lain, terutama pada daerah rawan bencana. Di Indonesia  sendiri  pengetahuan  mengenai percepatan  tanah  maksimum  diperlukan dalam  pembuatan  rumah  tahan  gempa sesuai  dengan  SNI  1726:2012  (Badan Standardisasi Nasional, 2012).
Ground  Motion  Prediction  Equation (GMPE) atau persamaan atenuasi percepatan tanah merupakan suatu rumusan  fisis  yang  digunakan  untuk memperkirakan  nilai  PGA  berdasarkan parameter  sumber  gempa.  GMPE  secara umum  mempertimbangkan  faktor  jarak hiposenter, magnitudo gempa, dan kondisi situs  tanah.  GMPE  biasanya  dibuat secara  empiris  melalui  regresi  data pengukuran percepatan tanah yang ada.
Terdapat  ratusan  jenis  persamaan atenuasi di seluruh dunia dengan berbagai  jenis  sumber  gempa  dengan kompleksivitas  masing-masing  (Douglas,
2011).  Setiap  persamaan  juga  memiliki model  dan  input  yang  berbeda.  Namun sebagian  besar  GMPE  dibuat  untuk wilayah di luar Indonesia, sehingga GMPE khusus  untuk  wilayah  Indonesia  belum tersedia, termasuk untuk Kota Mataram.
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu prosedur  untuk  memilih  GMPE  dari wilayah  lain  yang  paling  tepat  dalam memperkirakan nilai PGA di Kota
Mataram.  Hal  utama  yang  diperlukan dalam pemilihan GMPE adalah kesesuaian  kondisi  tektonik,  sehingga GMPE  yang  akan  digunakan  harus memiliki  jenis  sumber  gempa  yang  sama. Prosedur dalam pemilihan dan perbandingan GMPE telah banyak dilakukan  baik  secara  kualitatif  maupun kuantitatif.  Salah  satu  metode  yang  bisa digunakan dalam pemilihan GMPE adalah menggunakan aplikasi Euclidean Distance (Kale,  Akkar,  2013).  Kelebihan  dari metode Euclidean  Distance  (EDR) yaitu mampu menggambarkan kesesuaian antara  hasil  perhitungan  dan  observasi dalam  bentuk  angka,  sehingga  lebih mudah  untuk  diperbandingkan.  Selain  itu metode EDR telah  mempertimbangkan standar deviasi dari GMPE serta bias dari model.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  membandingkan  nilai  PGA  hasil perhitungan  GMPE  dengan  rekaman accelerograph  di  Kota  Mataram  baik menggunakan metode Euclidean Distance atau  analisa  residual,  sehingga  diperoleh persamaan percepatan yang paling sesuai untuk wilayah Mataram.

## METODE PENELITIAN
Penelitian mengenai rumus percepatan  tanah  di  Kota  Mataram dilakukan  pada  Januari  2020.  Penelitian ini  diawali  dengan  pengumpulan  data percepatan tanah maksimum akibat gempabumi  di  Kota  Mataram.  Data percepatan tanah yang digunakan diperoleh dari sensor accelerograph MAKE di Stasiun Geofisika Mataram pada periode  2016-2018  yang  berjumlah  38 rekaman,  dengan  30  rekaman  digunakan dalam  proses  pemilihan,  dan  8  data terakhir dalam periode pengamatan digunakan sebagai validasi.
Selain  itu  digunakan  parameter gempabumi yang diambil dari data BMKG (BMKG, 2019) seperti koordinat episenter, kedalaman, dan magnitudo. Data gempabumi dan lokasi sensor MAKE yang digunakan  dalam  penelitian  ditampilkan pada  Gambar  1.  Dalam  perhitungan  juga diperlukan informasi kondisi situs tanah di Kota Mataram berdasarkan nilai kecepatan gelombang geser yang diperoleh dari penelitian Marjiyono (2016).
Parameter gempabumi digunakan sebagai input untuk menghitung nilai PGA menggunakan
persamaan atenuasi
(GMPE) yang telah ada. Dalam penelitian
ini digunakan 4 persamaan atenuasi yang dianggap sesuai dengan kondisi kegempaan  di  wilayah  Mataram,  dan selanjutnya  akan  dibandingkan  untuk mencari  persamaan  yang  paling  akurat. Persamaan  Youngs,  dkk.  (1997),  Kanno, dkk.  (2006),  Lin  &  Lee,  (2008)  dipilih karena  memiliki  kesesuaian  relatif  baik dengan  data  strong  motion  di  Indonesia (Rudyanto, 2013). Selain itu juga digunakan  juga  persamaan  Youngs,  dkk.
(1997)  yang  telah  dimodifikasi  oleh  (Rini, 2015).  Model  GMPE  tersebut  disajikan pada Tabel 1.
Gambar 1. Plot Data Gempabumi yang Digunakan dalam Penelitian
Tabel 1. Model GMPE yang digunakan dalam penelitian (Y=PGA, Mw=magnitudo momen, Zt=parameter jenis gempa, D=kedalaman, R=jarak episenter, Rr =jarak rupture, dan
a,b,c,d,f,g,h= konstanta GMPE) GMPE Model Youngs 97 Ln Y = a + b M w + c *ln (𝑅 + 𝑒 ln⁡(𝑑)−𝑓𝑀 𝑤 ) + 𝑔𝑍 𝑡 + h D
Kanno 06 Ln⁡Y = 𝑎𝑀𝑤 − 𝑏𝑅𝑟𝑢𝑝 − 𝑙𝑜𝑔(𝑅𝑟 + 𝑐 ∗ 10 𝑑𝑀𝑤 ) + 𝑓 Lin 08 Ln⁡Y = 𝑎 + 𝑏𝑀𝑤 − 𝑐 ln(𝑅 + 𝑑𝑒 𝑓𝑀 ) + 𝑔𝐷 + ℎ𝑍 𝑡 Youngs Modified 15 Ln Y = a + b M w - c *ln (𝑅 + 𝑒 ln⁡(𝑓𝑀 𝑤 ) + 𝑔𝑍 𝑡 + h D
Metode  perbandingan  antara  nilai PGA  hasil  perhitungan  (PGAcal)  dengan pengukuran accelerograph (PGAobs) dilakukan  secara  kualitatif  dan  kuantitatif. Analisa  kualitatif  dilakukan  menggunakan grafik  residual  dan  histogram  residual. Nilai  residual  (res)  dihitung  menggunakan persamaan (1).
𝑟𝑒𝑠 = log( 𝑃𝐺𝐴𝑜𝑏𝑠) − log⁡(𝑃𝐺𝐴𝑐𝑎𝑙) (1)
Analisa  kuantitatif  dilakukan  dengan menggunakan metode Euclidean Distance Ranking (EDR)  (Kale  &  Akkar,  2013). Metode  EDR  dikembangkan  oleh  Kale dan  Akkar  (2013)  dalam  membandingkan GMPE  yang  paling  sesuai  dengan  data observasi.  Metode  ini  dikembangkan  dari konsep jarak  Euclidean (DE) yang merupakan modifikasi dari konsep analisis residual. Perumusan DE ditunjukkan pada persamaan (2).
𝐷𝐸 = ∑ (𝑝 𝑖 − 𝑞 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 (2)
dengan  N  adalam  jumlah  pasangan  data (p_i, q_i).
Metode EDR
mengasumsikan bahwa  logaritma  natural  dari  model prediksi, khususnya DE terdistribusi normal.  D  dinotasikan  sebagai  selisih antara logaritma natural dari data observasi (a) dan data prediksi (Y) seperti rumus (3). 𝐷 = 𝑎 − 𝑌 (3)
Nilai  diskrit  dari  D  dinotasikan sebagai d_j. Jumlah kemungkinan terjadinya  d_j  disebut Modified  Euclidean Distance (MDE).  MDE  pada  data  diskrit dirumuskan pada persamaan (4).
𝑀𝐷𝐸 𝑑 = ∑ |𝑑 𝑗 |Pr⁡(|𝐷| < |𝑑 𝑗 |) 𝑛 𝑗=1 (4)
Dalam  metode  ini  juga  dikenalkan parameter  k  untuk  mengukur  tingkat penyimpangan  antara  data  observasi dengan data prediksi.  Parameter k adalah perbandingan antara DEoriginal  dan DEcorrected yang dirumuskan pada persamaan (5), (6), dan (7).
𝑘 = 𝐷𝐸 𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 𝐷𝐸 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑
(5)
𝐷𝐸 𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 2 = ∑ (𝑎 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 (6)
𝐷𝐸 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 2 = ∑ (𝑎 𝑖 − 𝑌 𝑐,𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 (7)
Dengan a_i dan Y_i adalah logaritma  natural  dari  data  iobservasi  dan prediksi  ke-i.  N  adalah  jumlah  data  pada database ground  motion yang  digunakan. Parameter  Y_(c,i)  adalah  data  estimasi ke-  i  yang  telah  dikoreksi  dengan  garis regresi antara logaritma data prediksi dan observasi  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan (8).
𝑌 𝑐,𝑖 = 𝑌 𝑖 − (𝑌 𝑓𝑖𝑡,𝑖 − 𝑎 𝑖 ) (8)
Nilai  optimum  dari  EDR  adalah  1.0 yang  terjadi  ketika  nilai  estimasi  sama dengan  nilai  observasi  yang  bersesuaian. Untuk menghilangkan ketergantungan hasil  EDR  terhadap  ukuran  data  maka parameter k dan MDE harus dinormalisasikan  dengan  jumlah  data  N. Perhitungan EDR secara matematis disajikan dalam persamaan (9).
𝐸𝐷𝑅 2 = 𝑘 × 1 𝑁 × ∑ 𝑀𝐷𝐸 𝑖 2 𝑁 𝑖=1 (9)
Semakin  kecil  nilai  EDR  maka  data prediksi  merepresentasikan  dengan  baik data  observasi.  GMPE  dengan  nilai  EDR terkecil  dianggap  sebagai  persamaan yang paling sesuai untuk estimasi PGA di Kota Mataram.
Sebagai validasi dilakukan perbandingan  nilai  PGA  observasi  dari  8 kejadian  gempa  terakhir  pada  periode data  dengan  nilai  PGA  hasil  perhitungan persamaan terpilih. Perbandingan dilakukan dengan membuat kurva
atenuasi  persamaan  terpilih  dengan  data yang divalidasi.bagaimana data dikumpulkan,  sumber  data  dan  cara analisis data

## HASIL DAN PEMBAHASAN Database Ground Motion
Dalam  pembuatan  database ground motion ,  selain  parameter  jarak  episenter, kedalaman,  dan  magnitudo,  diperlukan juga  informasi  jenis  gempabumi.  Sebaran data  gempa  menurut  magnitudo  dan kedalaman  ditunjukkan  pada  Gambar  2. Berdasarkan  Gambar  2  terlihat  bahwa sebagian  besar  kejadian  gempa  yang digunakan  memiliki  magnitudo  3,0-5,5
serta  berjarak  antara  25-200  km,  hanya sebagian  data  yang  memiliki  magnitudo
M>5,5 dan jarak>200 km.
Gambar 2. Plot Magnitudo Terhadap Jarak Episenter Dari Gempabumi Yang Digunakan Dalam Penelitian
Selain  itu,  analisa  Persebaran  data nilai PGA terhadap  jarak  juga  dilakukan untuk mengetahui kualitas data PGA hasil observasi.  Plot  nilai PGA observasi terhadap  jarak  ditampilkan  pada  Gambar 3.  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  nilai PGA memiliki  tren  menurun  seiring dengan  bertambahnya  jarak  episenter. Nilai PGA observasi berada pada rentang sekitar  0,1-95  gal.  Selain  itu  dapat  dilihat terdapat  beberapa  data  yang  relatif  jauh dari tren atenuasi, terutama pada rentang magnitudo  3-3,9  dan  5-5,9,  hal  ini menunjukkan  bahwa  kualitas  data  pada rentang magnitudo tersebut kurang baik.
Dalam penelitian ini jenis gempabumi ditentukan berdasarkan lokasi titik  gempabumi  terhadap  zona  subduksi, back  arc  thrust, dan  patahan.  Jenis gempabumi terbagi atas interface, intraslab, dan crustal. Analisa  terhadap posisi  hiposenter  dan  kedalaman  gempa terhadap  zona  subduksi, back  arc  thrust , serta  patahan  menunjukkan  bahwa  23 kejadian  gempa  termasuk  dalam  gempa interface atau berada di zona megathrust , dan 7 kejadian gempa merupakan gempa crustal yang  berada  di  sekitar  daerah patahan,  sedangkan  8  lainya  berada  di dalam zona intraslab .
Gambar 3. Plot PGA Observasi Terhadap Jarak Episenter Per Rentang Magnitudo Dari Gempabumi Yang Digunakan Dalam Penelitian
Perhitungan PGA dengan Rumus Empiris (GMPE)
GMPE digunakan untuk menghitung nilai PGA secara  empiris  berdasarkan input  parameter  gempa.  Dalam  penelitian ini  dilakukan  perhitungan  nilai PGA berdasarkan  persamaan  Youngs  97, Kanno  06,  Lin  08,  dan  Youngs Modified 15. Gambar 4 menunjukkan kurva atenuasi  dari  setiap  persamaan  yang
digunakan  untuk  Mw=5,0  dan  kedalaman 30  Km  pada  zona interface .  Kurva atenuasi  Youngs  97  memiliki  nilai  relatif lebih besar dibandingkan persamaan lain, terutama pada jarak <100 km. Persamaan Lin 08 memiliki nilai PGA cenderung lebih besar  pada  jarak  >100  km  dibandingkan persamaan  lainya.  Sedangkan  Kanno  06 memiliki  kurva  atenuasi  paling  rendah dibanding GMPE lain.
Gambar 4. Plot PGA terhadap Jarak dari Hasil Perhitungan GMPE

## Residual  PGA  Empiris  dengan  PGA Observasi
Hasil  perhitungan  PGA  dari  GMPE selanjutnya  akan  dibandingkan  dengan data  PGA  observasi  dari  30  rekaman accelerograph  di  sensor  MAKE.  Grafik
perbandingan residual dari masing- masing  GMPE  ditampilkan  pada  Gambar 5. Secara kualitatif grafik residual menunjukkan  bahwa  GMPE  Kanno  06 memiliki  sebaran  residual  relatif  kecil dibandingkan persamaan lainya.
Gambar 5. Plot Residual PGA dari Hasil Perhitungan GMPE dan PGA Observasi
Gambar  5  menggambarkan  bahwa pada  beberapa  titik  nilai  residual  relatif besar.  Hal  ini  bisa  saja  diakibatkan  oleh kualitas  rekaman  yang  kurang  baik  pada data tersebut seperti yang telah dijelaskan
dalam pembahasan sebelumnya. Penyimpangan semacam ini biasa disebut dengan outlier yang perlu
dipertimbangkan  dalam  proses  regresi (Grandis, 2009) .
Kualitas GMPE juga  bisa  diketahui melalui histogram distribusi residual masing-masing  persamaan. GMPE yang baik  memiliki  distribusi  residual  yang didominasi residual dengan nilai mendekati  nol.  Selain  itu,  histogram  yang baik  akan  mengikuti bell  shaped  curve . Histogram  resiudal  dari  masing-masing persamaan ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar  6  menunjukkan  bahwa
histogram semua GMPE
memiliki
distribusi  residual  yang  cukup  baik,  yaitu frekuensi terbanyak terdapat pada residual  mendekati  nol.  Namun,  secara umum distribusi residual belum mendekati bentuk bell  shaped  curve, sehingga  nilai residual  lebih  dari  ±0,5  relatif  banyak. Secara  kualitatif  juga  terlihat  bahwa persamaan  Kanno  06  memiliki  histogram relatif  baik  dibanding  persamaan  lainya, terutama pada nilai residual <-0,5.
(a)
(b)
(c) (d)
Gambar 6. Histogram Residual Persamaan a) Youngs 97, b) Kanno 06, c) Lin 08, dan d)
Youngs Modified 15
Pemilihan  GMPE  Berdasarkan  Metode EDR
Metode  kuantitatif  yang  digunakan dalam  pemilihan GMPE yang  sesuai adalah  dengan  menggunakan  metode Euclidean Distance Ranking . Hasil perhitungan  metode EDR untuk  masing- masing GMPE ditampilkan  pada  Tabel  2. Semakin kecil nilai EDR maka kesesuaian
antara nilai observasi dan empiris semakin baik. Pada Tabel 2 terlihat bahwa persamaan Youngs 97 memiliki nilai EDR paling  besar,  karena  persamaan  Youngs 97  dibuat  menggunakan  data  gempa subduksi  di  seluruh  dunia.  Hasil  dari metode EDR juga  didukung  dengan analisa  kualitatif  melalui  grafik  dan histogram residual PGA .
Tabel 2 . Hasil Perhitungan Metode EDR Model GMPE MDE k EDR Youngs 97 64,63 1,22 78,99 Kanno 06 13,19 1,05 13,89 Lin 08 18,85 1,12 21,07 Youngs Mod. 15 25,51 1,09 27,73
Berdasarkan  Tabel  2  nilai EDR terkecil  terdapat  pada  persamaan  Kanno 06, yaitu 13,89. Hasil tersebut juga sesuai dengan  grafik  dan  histogram  residual yang  menunjukkan  bahwa  tren  residual Kanno  06  memiliki  nilai  paling  kecil dibandingkan  persamaan  lain.  Hal  ini disebabkan  oleh  faktor  kemiripan  kondisi tektonik  antara  data  yang  digunakan dalam  pembuatan  persamaan  Kanno  06 dengan Pulau Lombok. Persamaan Kanno 06  dikembangkan  untuk  wilayah  Jepang
yang  memiliki  sumber  gempa  subduksi dan fault .
Namun, hasil perhitungan EDR juga menunjukkan  bahwa  kualitas  dari  semua persamaan  belum  terlalu  baik.  Hal  ini terlihat dari nilai EDR setiap persamaan  >10,  sementara  nilai  optimal EDR adalah 1. Hasil tersebut menunjukkan bahwa masih ada beberapa pasangan data yang memiliki nilai residual relatif besar. (a) (b)
Gambar 7. Kurva Atenuasi Kanno 06 dan PGA Observasi untuk a) M=5 dan b) M=4
Kondisi  tersebut  juga  terlihat  pada hasil  validasi  persamaan  Kanno  06 dengan data rekaman 8 kejadian gempabumi  terakhir  di  periode  data seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar  7. Kurva  atenuasi  pada  Gambar  7  telah dinormalisasikan  ke  dalam  2  kelompok magnitudo, yaitu M=5 dan M=4. Gambar 7 menunjukkan bahwa kurva atenuasi Kanno  06  mampu  memprediksi  beberapa data  observasi  dengan  baik,  namun  juga terdapat  beberapa  data  observasi  yang berada  di  luar  garis  deviasi.  Hal  ini menunjukkan bahwa secara umum persamaan Kanno 06
memiliki kemampuan
relatif baik dalam mengestimasi nilai PGA dibanding persamaan  lainya,  namun  masih  memiliki
deviasi  cukup  besar  dan  akurasi  kurang baik untuk memprediksi nilai PGA .

## SIMPULAN DAN SARAN
Aplikasi  metode Euclidean  Distance dalam  menentukan  Rumus  Percepatan Tanah akibat Gempabumi di Kota
Mataram menunjukkan bahwa persamaan (Kanno,  dkk.,  (2006)  memiliki  tingkat realibilitas terbaik dibandingkan
persamaan lain.
Metode EDR mampu  menentukan dengan baik kesesuaian antara data hasil perhitungan  dengan  data  observasi.  Hal ini  dapat  terlihat  dari  hasil  metode EDR yang  relatif  sama  dengan  hasil  plot residual serta histogram distribusi residual dari setiap persamaan. persamaan
Namun, metode
EDR juga menunjukkan  bahwa  persamaan  terpilih masih  memiliki  penyimpangan  relatif besar.  Hal  itu  dapat  disebabkan  oleh beberapa  faktor,  antara  lain  basis  data atau  wilayah  persamaan  atenuasi,  jenis jarak  gempa  yang  digunakan  serta perlunya proses relokasi gempabumi.
Oleh  karena  itu  disarankan  dalam penelitian  selanjutnya  diawali  oleh  proses relokasi  posisi  gempa  dan  memiliki  data parameter  gempa  yang  lebih  lengkap. Selain  itu  diharapkan  agar  dapat  dibuat suatu  persamaan  atenuasi  khusus  untuk wilayah  Indonesia,  khususnya  wilayah Mataram.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami sampaikan kepada  Badan  Meteorologi,  Klimatologi, dan Geofisika, khususnya
Stasiun
Geofisika
Mataram yang telah memberikan  banyak  dukungan  dalam penelitian  ini  serta  penyediaan  data  dan perangkat lunak dalam proses pengolahan.

## REFERENSI
Badan  Standardisasi  Nasional.  2012. SNI 1726:2012  Tata  Cara  Perencanaan
Ketahanan  Gempa  Untuk  Struktur Bangunan Gedung dan Non Gedung . Jakarta: Departemen Pekerjaan Umum, diambil dari www.bsn.go.id BMKG.  2019. BMKG  Data  Repository . Diambil dari http://repogempa.bmkg.go.id/query.p hp, diakses 10 Agustus 2019 Douglas, J. 2011. Ground-motion Prediction Equations 1964 –2010 PEER  Report  2011/102 .  Berkeley: Pacific Earthquake Engineering Research Center College of Engineering University of California.
Grandis, H. (2009). Pengantar Pemodelan Inversi  Geofisika .  Jakarta:  Badan Meteorologi Klimatologi dan
Geofisika
Kale,  Ö.,  &  Akkar,  S.  2013.  A  new procedure  for  selecting  and  ranking ground-motion  prediction  equations (GMPEs):  The  Euclidean  distance- based ranking (EDR) method.
Bulletin  of  the  Seismological  Society of America , 103 (2 A), 1069 –1084.
Kanno,  T.  2006.  A  New  Attenuation Relation for Strong Ground Motion in Japan  Based  on  Recorded  Data. Bulletin  of  the  Seismological  Society of America , 96 (3), 879 –897.
Lin,  P.-S.,  &  Lee,  C.T.  2008.  Ground- Motion  Attenuation  Relationships  for Subduction-Zone Earthquakes in Northeastern  Taiwan. Bulletin  of  the Seismological  Society  of  America ,
98 (1), 220 –240. Mahendra Taruna, R., Haris Banyunegoro,  V.,  &  Daniarsyad,  G. 2018.  Peak  ground  acceleration  at surface for Mataram city with a return period of 2500 years using probabilistic method. MATEC Web of
Conferences , 195 .
Marjiyono.  2016.  Potensi  Penguatan
Gelombang Gempabumi oleh Sedimen  Permukaan  Kota  Mataram, Nusa Tenggara Barat. Jurnal Lingkungan  dan  Bencana  Geologi , 7 (3), 135 –144.
Pawirodikromo,  W.  2012. Seismologi
Teknik & Rekayasa Kegempaan . Pusat  Studi  Gempa  Nasional.  2017. Peta sumber dan bahaya gempa Indonesia tahun 2017 . Rini,  V.  S.  2015. Kajian  Awal  Persamaan
Prediksi  Percepatan  Tanah  di  Zona Subduksi Wilayah Bali dan Sekitarnya . Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika. Rudyanto,  A.  2013. Development  of
Strong-motion  Database  For  The Sumatra-Java Region . Australian National University.
Sari R, A. Wirma. 2013. Analisis Rekahan Gempa  Bumi  Dan  Gempa  Bumi Susulan Dengan Menggunakan
Metode  Omori  .  Jurnal  Sains  dan Pendidikan  Fisika.  Jilid  8,  Nomor  3, Desember 2012.
Taruna,  R.  M.,  &  Banyunegoro,  V.  H.
2018.  Earthquake  Relocation  Using Double  Difference  Method  for  2D Modelling  of  Subducting  Slab  and Back  Arc  Thrust  in  West  Nusa Tenggara. Jurnal  Penelitian  Fisika dan  Aplikasinya  (JPFA) , 8 (2),  132- 143
Youngs, R. R., Chiou, S. J., Silva, W. J., & Humphrey,  J.  R.  1997.  Strong Ground Motion Attenuation Relationships  for  Subduction  Zone Earthquakes. Seismological Research Letters , 68 (1), 58 –73.
Yudi, A., Santoso, E., Kaluku, A., & Artadi Pria Sakti, Sigit Pramono, D. P. 2018. Ulasan  Guncangan  Tanah  Akibat Gempa  Lombok  Timur  05  Agustus 2018. In Badan Metalurgi, Klimatologi dan Geofisika . Diambil
dari https://prosesweb.bmkg.go.id/wp- content/uploads/Ulasan-Guncangan- Gempa-Lombok-Timur-29072018.pdf