Jurnal Geocelebes Vol. 5 No. 2, Oktober 2021, 159 – 168

## PEMANFAATAN FREKUENSI ALAMIAH TANAH MENGGUNAKAN PENGUKURAN MIKROTREMOR TIGA KOMPONEN DALAM MENDETEKSI KEDALAMAN BATUAN DASAR
Erfan Syamsuddin 1 * , Aulia Puji Astuti 1 , Sofian 2 , Dede Muhaimin Aziz 1 , Muhammad Habibullah 1 , Sindy Yustin Linggi 1
1 Departemen Geofisika, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin, Makassar, Indonesia
2 Stasiun Geofisika Kelas I Palu, Indonesia *Corresponding author. Email: erfan.syamsuddin@unhas.ac.id
Manuscript received: 11 August 2021; Received in revised form: 24 September 2021; Accepted: 15 October 2021

## Abstrak
Suatu  wilayah  yang  memiliki  kondisi  geologi  yang  sama  dapat  memberikan  respon  yang  berbeda terhadap  efek  getaran  tanah,  bergantung  pada  karakteristik  batuan  penyusun  formasi  di  wilayah  itu. Fenomena ini disebut site effect . Spektra ambient noise yang diperoleh dari pengukuran mikrotremor dapat digunakan untuk menentukan respon suatu site khususnya frekuensi dominan lapisan sedimen. Respon frekuensi ini berhubungan dengan ketebalan lapisan sedimen. Berdasarkan formasi geologinya, Kota  Palu  tersusun  atas  endapan  aluvium  berumur  holosen  yang  menjadi  sedimen  penyusun  paling muda  di  wilayah  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  estimasi  ketebalan  lapisan sedimen  di tiga titik pengukuran mikrotremor  dari  nilai  spektrum horizontal to vertical ( 𝐻/𝑉 )  yang merempresentasi frekuensi dominan (f 0 ) serta kecepatan gelombang geser (Vs) lapisan sedimen. Hasil yang diperoleh memperlihatkan nilai frekuensi dominan tanah f 0 <2.5 Hz, hasil inversi kurva HVSR memperlihatkan variasi ketebalan sedimen (Vs < 750 m/s) antara 152 – 186 m yang mengindikasikan lapisan sedimen penyusunnya masuk dalam kategori tebal, sedangkan variasi nilai Vs30 berada antara rentang 291 – 381 m/s. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar acuan untuk tujuan geoteknik, seperti desain bangunan tahan gempabumi berdasarkan respon frekuensi dominan tanah serta kecepatan gelombang gesernya.
Kata Kunci : HVSR; mikrotremor; site effect .

## Abstract
An  area  that  has  the  same  geological  conditions  can  respond  differently  to  the  effects  of  ground vibrations, depending on the characteristics of the rock formations in that region. This phenomenon is called the site effect. Ambient noise spectra obtained from microtremor measurements can be used to determine  the  response  of  a  site,  especially  the  dominant  frequency  of  the  sediment  layer.  This frequency response is related to the thickness of the sediment layer. Based on its geological formation, Palu  City  is  composed  of  alluvium  deposits  of  Holocene  age  which  are  the  youngest  sedimentary constituents in the region. This study aims to obtain an estimate of the thickness of the sediment layer at  three  microtremor  measurement  locations  from  the  horizontal  to  vertical  ( 𝐻/𝑉 )  spectrum  that represents  the  dominant  frequency  (f 0 )  and  the  shear  wave  velocity  (Vs)  of  the  sediment  layer.  The results obtained show the dominant frequency of sediment f 0 < 2.5 Hz, the results of the inversion of the HVSR curve show variations in sediment thickness (Vs < 750 m/s) between 152 – 186 m which
indicates that the sedimentary layers that make up the composition are in the thick category, while the variation in the value of Vs30 is between range 291 – 381 m/s. The results of this study can be used as a reference basis for geotechnical purposes, such as the design of earthquake-resistant buildings based on the dominant frequency response of the sediment and the shear wave velocity.
Keywords : HVSR; microtremor; site effect.

## Pendahuluan
Survei  mikrotremor,  banyak  memberikan sumbangsih untuk tujuan mitigasi bencana, keperluan geoteknik, dan perencanaan tata kota  (Syahruddin  et  al.,  2014).  Menurut Wibowo  et  al.  (2018),  suatu  wilayah dengan  kondisi  geologi  yang  sama  dapat memiliki  respon  yang  berbeda  terhadap efek getaran tanah. Hal ini bergantung pada sifat  serta  karakteristik  batuan  penyusun formasi  di  wilayah  itu.  Fenomena  ini disebut site  effect .  Salah  satu  faktor  yang menyebabkan  terjadinya local  site  effect ketika suatu wilayah mengalami goncangan gempabumi  adalah  ketebalan  lapisan sedimen pada daerah tersebut.
Spektra ambient noise yang diperoleh dari pengukuran  mikrotremor  dapat  digunakan untuk  menentukan  respon  suatu site khususnya  frekuensi  resonansi  lapisan sedimen. Respon
frekuensi
ini berhubungan  dengan  ketebalan  lapisan sedimen  dan  kecepatan  gelombang  geser (Vs)  (Syahruddin  et  al.,  2014).  Hubungan tersebut  dituangkan  dalam  formulasi  yang dikembangkan  oleh  (Nakamura,  2000), yaitu:
𝑓 0 = 𝑉 𝑠 4ℎ (1)
dengan  f 0 adalah  frekuensi  dominan  yang diperoleh  dari  puncak  spektrum 𝐻/𝑉 ,  Vs adalah  kecepatan  gelombang  geser  pada lapisan  sedimen  dan 𝐻 adalah  ketebalan dari  lapisan  sediemen.  Oleh  karena  itu, respon  frekuensi  dominan  yang  diperoleh dapat  digunakan  untuk  tujuan  geoteknik, dalam  hal  ini  estimasi  ketebalan  sedimen suatu wilayah.
Gempabumi  M  7.4  yang  diakibatkan  oleh Sesar  Palu-Koro  (BMKG,  2018)  pada
September  2018  di  Kota  Palu  banyak membawa  pengaruh  signifikan  terhadap kerusakan infrastruktur di wilayah ini. Hal tersebut  tidak  lepas  dari  kondisi  geologi lokal  Kota  Palu,  yakni  batuan  penyusun yang  mendominasi  wilayah  tersebut. Dikutip  dari  (Badan  Geologi,  2018) material  penyusun  utama  wilayah  Kota Palu terdiri atas aluvial dan endapan pantai berumur  holosen  yang  terdiri  atas  pasir, lanau,  kerikil  dan  kerakal  yang  memiliki ukuran  material  yang  tidak  seragam, dengan  lingkungan  pengendapan  delta, sungai  dan  laut  dangkal,  dan  dianggap sebagai sedimen termuda pada wilayah ini. Sebaran  endapan  aluvial  ini  dapat  dilihat pada peta geologi berikut (Gambar 1).
Gambar 1 Peta geologi yang memperlihatkan sebaran batuan penyusun wilayah Lembah Palu (Thein et al., 2014).

## Pemanfaatan Frekuensi Alamiah Tanah Menggunakan Pengukuran Mikrotremor …
Gelombang  geser  (Vs)  terkait  erat  dengan modulus  geser  dan  densitas  batuan, sebagaimana direpresentasikan oleh persamaan berikut:
𝑉 𝑠 = √ 𝜇 𝜌 (2)
dengan 𝜇 adalah  modulus  geser  medium dan 𝜌 adalah  densitas  batuan.  Persamaan tersebut  mengindikasikan  bahwa  semakin besar  nilai  kecepatan  gelombang  geser, maka  semakin  besar  pula  nilai  kekakuan tanahnya, yang mengidentifikasikan semakin  keras  dan  padat  lapisannya (Valeria et al., 2019).
Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi  ketebalan  lapisan  sedimen  di  tiga titik  pengukuran  mikrotremor  dari  nilai spektrum horizontal to vertical ( 𝐻/𝑉 ) yang merepresentasikan frekuensi dominan lapisan sedimen serta kecepatan gelombang geser  (Vs)  dari  hasil  inversi  kurva  HVSR yang  dapat  digunakan  untuk  tujuan geoteknik kedepannya.

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan data mikrotremor  pada  tiga  titik  pengukuran  di wilayah  Palu  Barat  (Gambar  2).  Akuisisi mikrotremor dilakukan menggunakan perangkat Portable  Digital  Seismograph
TDS-303  dengan  tipe  sensor short-period
DS-4A. Pengukuran mikrotremor dilakukan dengan durasi 45-60 menit sesuai standar  operasional  pengukuran  oleh SESAME European  Research  Project (2004) dengan frekuensi sampling 100 Hz.
Data  mikrotremor  yang  diperoleh  dalam domain time terdiri atas 3 komponen yakni vertikal  ( Up-Down )  dan  horizontal  ( East- West dan North-South ).  Data  rekaman dalam  domain time tersebut  diolah  pada software  Geopsy dengan  menggunakan metode  HVSR  ( Horizontal  to  Vertical Spectral  Ratio )  dengan  terlebih  dahulu dilakukan windowing dengan window length 10-50 s untuk menghilangkan sinyal yang bersumber dari efek transient selama pengukuran,  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3 Proses windowing sinyal untuk menghilangkan efek transient selama pengukuran. Setiap warna dalam window tersebut memiliki rentang antara 10-50 s dan mewakili 1 frekuensi sinyal saat dilakukan FFT nantinya. Selanjutnya dilakukan Fast Fourier Transform (FFT)  pada  setiap  komponen untuk  memperolah  spektrum  sinyal  dalam domain  frekuensi.  Proses  transformasi  ini dirumuskan sebagai berikut:
𝑋(𝑓) = ∫ 𝑥(𝑡)𝑒 −𝑗2𝜋𝑓𝑡 𝑑𝑡 ~ −~ (3)
𝑋(𝑓) =   ∫ 𝑥(𝑡) cos(2𝜋𝑓𝑡) 𝑑𝑡 − ~ −~ 𝑗 ∫ 𝑥(𝑡) sin(2𝜋𝑓𝑡) 𝑑𝑡 ~ −~ (4)
X(f)  adalah  fungsi  sinyal  dalam  domain frekuensi, x (t) adalah fungsi sinyal dalam
domain  waktu −𝑗2𝜋𝑓𝑡 adalah  fungsi kernel, dan f adalah frekuensi (Riantana et al., 2019).
Dua  sinyal  komponen  horizontal  ( North- South dan East-West )  dalam  domain frekuensi  digabungkan  dengan  kuadrat metode mean ,  seperti  yang  ditunjukkan pada  persamaan  berikut  (Harsuko  et  al., 2020):
𝐴 𝐻 (𝑓) = √ 𝐴 𝑁𝑆 2 (𝑓)+𝐴 𝐸𝑊 2 (𝑓) 2 (5)
dengan A NS (f) dan A EW (f) adalah spektrum amplitudo  komponen  horizontal North- South dan East-West ,  masing  –  masing. Setelah dua komponen horizontal digabungkan, perhitungan rasio komponen horizontal  dan  komponen  vertikal  ( 𝐻/𝑉 ) dapat  dihitung  menggunakan  persamaan (Harsuko et al., 2020):
𝐻𝑉𝑆𝑅(𝑓) = 𝐴 𝐻 (𝑓) 𝐴 𝑉 (𝑓) (6)
Selanjutnya  dilakukan smoothing data menggunakan  fungsi  Konno  &  Ohmachi dengan  besar  koefisien bandwidth 40  dan lebar  5%,  yang  ditentukan  oleh  fungsi berikut:
𝑊𝑏 (𝑓,𝑓 𝑐 ) = ( sin (𝑏 log 10 ( 𝑓 𝑓𝑐 ) 𝑏 log 10 ( 𝑓 𝑓𝑐 ) ) 4 (7)
dengan  f  adalah  frekuensi,  fc  adalah frekuensi sentral tempat smoothing dilakukan,  b  adalah  koefisien bandwidth (Konno & Ohmachi, 1998).
Setelah diperoleh kurva HVSR, selanjutnya dilakukan inversi untuk memperoleh profil kecepatan  gelombang  geser  (Vs)  pada setiap  titik  pengukuran.  Proses  inversi  ini menggunakan sofware  max2curve dan dinver . Digunakan teknik HVTFA ( Horizontal  to  Vertical  Time-Frequency Analysis) yang  menggunakan Continuous Wavelet Transform untuk mengidentifikasi gelombang  P-SV  dan  meminimalkan  efek dari  gelombang love dan  gelombang body yang  dinyatakan  dalam  persamaan  berikut (Atashband & Esfanizadeh, 2012):
𝐶𝑊𝑇 {𝑥}(𝑎,𝑏) = 1 √|𝑎| ∫ 𝑥(𝑡)𝛹 ∗ ( 𝑡−𝑏 𝑎 ) ∙ 𝑑𝑡 ~ −~ (8)
dengan  parameter  a  adalah  parameter dilatasi dan b adalah parameter translasi.
Selain dibutuhkan nilai dari spektrum 𝐻/𝑉 dalam inversi kurva HVSR, juga dibutuhkan  beberapa  parameter  fisis  lain seperti  Vp,  Vs, poisson’s  ratio ,  dan rock density (Sunardi  et  al.,  2018).  Menurut Hakim  et  al.  (2019),  parameter input (Vp, Vs, poisson’s  ratio ,  dan rock  density ) tersebut  berpengaruh  dalam  proses  iterasi pencocokan  kurva  atau  pendekatan  model dengan kondisi aktual.
Inversi didasarkan pada algoritma Neighborhood (Sambridge,  1999)  untuk mencari misfit minimum. Dari model awal ini,  perhitungan misfit yang  bersesuaian dilakukan menggunakan persamaan (Sunardi et al., 2018):
𝑚𝑖𝑠𝑓𝑖𝑡 = √ 1 𝑁 . ∑ ( 𝐷 𝑖 −𝑀 𝑖 𝜎 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 (9)
dengan N adalah  jumlah  titik  data, Di adalah data hasil inversi, Mi adalah model struktur  tanah,  dan  σ i merupakan  standar deviasi  dari  data  hasil  inversi  dengan 1≤ i≤N .  Jika  nilai misfit yang  dihasilkan masih  tinggi  (>1)  maka  perlu  dilakukan perubahan  pada  parameter  model  awal. Pada akhirnya, misfit dengan nilai terendah (0  ≤ misfit <1)  akan  digunakan  sebagai model terbaik (Sunardi et al., 2018).
Nilai dari kecepatan gelombang geser (Vs) hasil inversi di atas, dapat digunakan untuk perhitungan  nilai  Vs30  pada  masing  - masing titik pengukuran, dengan menggunakan  persamaan  (Rusydi  et  al., 2018):
𝑉𝑠 30 = 30 ∑ ( ℎ𝑖 𝑣𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 (10)
dengan, ℎ 𝑖 adalah  ketebalan  lapisan sedimen (m), 𝑣 𝑖 adalah kecepatan gelombang  geser  (m/s)  dan  N  adalah jumlah  lapisan  di  atas  kedalaman  30  m. Nilai  Vs30  dari  pengukuran  mikrotremor
tersebut  digunakan  untuk  menentukan karakteristik jenis tanah di masing – masing titik  pengukuran  hingga  kedalaman  30 meter.
Setelah  diperoleh  nilai  Vs  dan  f 0 ,  maka estimasi  ketebalan sedimen dapat  dihitung berdasarkan  rumusan  yang  dikemukakan oleh (Nakamura, 2000), yakni:
ℎ = 𝑉 𝑠 4𝑓 0 (11)
dengan  h  adalah  kedalaman  lapisan sedimen,  Vs  adalah  kecepatan  gelombang
geser  dalam  m/s  dan  f 0 adalah  frekuensi dominan dari lapisan sedimen.

## Hasil dan Pembahasan
Pengolahan data mikrotremor menggunakan metode HVSR menghasilkan
parameter frekuensi dominan  tanah  (f 0 )  pada  komponen horizontal  kurva  dan  faktor  amplifikasi tanah  (A)  pada  komponen  vertikal  di masing-masing site pengukuran.
Gambar 4 Kurva HVSR pada ketiga site pengukuran, komponen horizontak merepresentasikan nilai frekuensi dominan (f 0 ) dan komponen vertikal merepresentasikan faktor amplifikasi tanah (A).
Hasil  pengolahan  data  mikrotremor  dalam penelitian  ini  menghasilkan  kurva  HVSR (Gambar  4)  yang  memperlihatkan  adanya dua  puncak  frekuensi.  Puncak  pertama merepresentasikan  frekuensi  dominan  (f 0 ) dari  lapisan  sedimen  bawah  permukaan ( soil  fundamental  frequency ),  frekuensi dominan  (f 0 )  yang  lebih  rendah  ini mengindikasikan  adanya  kontras  impedasi antar  lapisan  sedimen  dengan  lapisan batuan di bawahnya pada kedalaman yang besar.  Sedangkan  puncak  kedua  (f 1 ) ( second  peak )  merepresentasikan  adanya kontras  impedansi  antar  lapisan  sedimen pada  kedalaman  yang  lebih  dangkal.  Nilai frekuensi  dominan  pada  masing-masing site pengukuran dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan  tabel  tersebut,  nilai  frekuensi dominan  (f 0 )  lapisan  sedimen  pada  semua titik  pengukuran  menunjukkan  nilai  yang rendah  yaitu  <  2,5  Hz.  Berdasarkan
klasifikasi  oleh  Kanai  (1983),  nilai frekuensi dominan tersebut merepresentasikan  lapisan  sedimen  yang tersusun atas batuan aluvial, yang terbentuk dari  proses  sedimentasi  delta  dan  top  soil, dengan kedalaman 30 m atau lebih.
Tabel 1 nilai frekuensi dominan pada masing- masing site dari hasil analisa kurva HVSR.
Kode Site f 0 (Hz) f 1 (Hz) SITE_1 0,745826 4,19563 SITE_2 0,778735 6,08027 SITE_3 0,580065 2,94072
Sedangkan  pada  puncak  kedua  (f 1 )  yang merepresentasikan kontras impedansi pada lapisan  sedimen  yang  lebih  dangkal, memiliki rentang nilai 2,94 – 4,19 Hz yang mengindikasikan ketebalan sedimen permukannya masuk dalam kategori tebal, sekitar  10  –  30  meter,  dan  6,08  Hz  yang merepresentasikan  ketebalan  sedimennya
f 0 f 1 SITE_1 SITE_2 SITE_3
masuk kedalam kategori menengah antara 5 – 10 m.
Berdasarkan klasifikasi oleh Kanai (1983), karakteristik batuan pada rentang frekuensi
tersebut  berupa  endapan  alluvial.  Hal  ini sesuai  dengan  kondisi  geologi  wilayah Kota  Palu  (Gambar  1)  yang  didominasi oleh endapan aluvial.
Gambar 5 Kurva eliptisitas hasil inversi menggunakan software dinver . Garis berwarna hitam merupakan kurva dari data obvervasi sedangkan garis berwarna lainnya merupakan model kalkukasi. Garis berwarna merah menunjukkan nilai misfit terkecil dan paling mendekati data observasi.
Gambar 6 Profil kecepatan gelombang primer (Vp), gelombang  geser (Vs) dan densitas batuan hasil inversi menggunakan software dinver .
Gelombang  permukaan  mendominasi  data mikrotremor  dan  bentuk  kurva 𝐻/𝑉 sebagian  besar  didominasi  oleh  eliptisitas gelombang Rayleigh (P-SV) (Sunardi et al.,
2018).  Gelombang  permukaan  banyak dimanfaatkan  untuk  karakterisasi site dalam geoteknik karena dapat mencitrakan struktur bawah permukaan dengan memanfaatkan  sifat  dispersi  gelombang
Rayleigh  setiap  kali  merambat  melewati batas lapisan bawah permukaan (Valeria et al.,  2019).  Oleh  karena  itu,  dilakukan inversi kurva HVSR
untuk mengidentifikasi  gelombang  Rayleigh  (P- SV).  Hasil  yang  diperoleh  dari  inversi kurva  HVSR  ini  adalah  profil  kecepatan gelombang geser (Vs) terhadap kedalaman yang dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.
Hasil inversi kurva eliptisitas menghasilkan parameter ground profile berupa Vp (m/s), Vs  (m/s),  dan rock  density terhadap kedalaman.  Pada  penelitian  ini,  hanya digunakan kecepatan gelombang geser (Vs) untuk karakterisasi site dengan mengekstraksi  10  nilai  profil  kedalaman dengan misfit terkecil, kemudian dimodelkan menggunakan ms.excel.
Garis berwarna coklat dari grafik dibawah menunjukkan  10  profil  Vs  dengan misfit terkecil,  sedangkan  garis  berwarna  hitam merupakan  Vs  rata-ratanya.  Perhitungan nilai  Vs30  pada  Gambar  7  yang  didasari pada Persamaan 10.
Berdasarkan  profil  kecepatan  gelombang geser  (Vs)  terhadap  kedalaman  pada Gambar  7,  diperoleh  ketebalan  lapisan sedimen  dengan  Vs  <  750  m/s  yang disajikan  pada  Tabel  2,  hal  ini  didasarkan pada aturan SNI 1726:2012 yang mengasumsikan batuan  dasar memiliki Vs ≥ 750 m/s.
Rentang  nilai  Vs30  yang  diperoleh  pada setiap site dalam  penelitian  ini  berkisar antara  381  –  389  m/s,  berdasarkan  SNI (1726:2012),  rentang  nilai  tersebut  masuk kedalam  kelas  situs  C  yaitu hard  soil , sedangkan  Vs30  dengan  nilai  291  m/s termasuk dalam kelas situs D yakni medium soil . Nilai tersebut dipengaruhi oleh kondisi lapisan sedimen di wilayah penelitian yang
sebagian  besar  tersusun  atas  endapan aluvium.
Tabel 2 Ketebalan lapisan sedimen berdasarkan nilai kecepatan gelombang geser (Vs <750 m/s) hasil inversi di masing-masing site pengukuran. Kode Site Ketebalan Sedimen (m) SITE_1 186 SITE_2 153 SITE_3 152
Sedangkan  nilai  Vs30  dari  hasil  inversi adalah sebagai berikut:
Tabel 3 Nilai Vs30 hasil inversi kurva HVSR Kode Site Vs30 (m/s) SITE_1 381 SITE_2 389 SITE_3 291
Pramono et al (2017) menyebutkan bahwa wilayah Palu memiliki sebaran Vs30 yang relatif  lebih  rendah  dibandingkan  wilayah lainnya  dengan  rata-rata  Vs30  lebih  dari 200  m/s.  Sedangkan  Rusydi  et  al  (2018) menyebutkan  wilayah  Palu  khususnya  di bagian  barat  yang  mencakup  wilayah penelitian  ini,  memiliki  nilai  Vs30 berdasarkan pengukuran mikrotremor berkisar 200 – 600 m/s.
Berdasarkan  nilai  Vs30  tersebut,  dapat dihitung  kedalaman  lapisan  sedimen  yang memiliki  kontras  impedansi  yang  besar terhadap lapisan sedimen di bawahnya pada kedalaman yang lebih dangkal yaitu di atas 30  m.  Dalam  hal  ini  tanah  keras,  untuk tujuan  geoteknik  seperti  desain  standar bangunan  tahan  gempabumi,  hal  ini ditandai dengan second peak pada Gambar 3.  Kedalaman  tanah  keras  tersebut diperoleh berdasarkan Persamaan 1, yaitu:
ℎ 𝑆𝐼𝑇𝐸 1 = 𝑉 𝑠30 4𝑓 1 = 381 4 𝑥 4,19563 = 22,72 m
Tabel 4 Estimasi kedalaman tanah keras pada kontras impedansi di frekuensi tinggi (f 1 ).
Kode Site Kedalaman Tanah Keras (m) SITE_1 22,72 SITE_2 15,98 SITE_3 24,72
Gambar 7 Profil kecepatan gelombang geser (Vs) terhadap kedalaman dari hasil inversi kurva HVSR di masing-masing site pengukuran.

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai
frekuensi  dominan  tanah  (f 0 )  di  wilayah penelitian memiliki nilai yang rendah. Hal tersebut mengindikasikan bahwa ketebalan lapisan  sedimen  bawah  permukaan  di
SITE_1
SITE_3
SITE_2
wilayah ini memiliki ketebalan yang besar. Dibuktikan dari hasil inversi  kurva HVSR pada  ketiga site pengukuran,  diperoleh ketebalan  lapisan  sedimen  masing-masing 186 m, 153 m, dan 152 m.  Nilai frekuensi dominan (f 0 ) yang rendah mengindikasikan bahwa  wilayah  penelitian  merupakan wilayah yang rentan terhadap gempabumi, karena f 0 yang rendah ini merepresentasikan  lapisan  batuan  yang lunak. Tanah atau batuan yang lunak akan memiliki  periode  dominan  getaran  yang panjang dengan frekuensi rendah, begitupula  sebaliknya.  Hal  ini  akan mempengaruhi  nilai  amplifikasi  tanah menjadi  besar  sehingga  akan  memiliki potensi  kerusakan  bangunan  yang  lebih tinggi  di  daerah  tersebut  ketika  terjadi gempabumi.
Selain  itu,  nilai  Vs30  yang  diperoleh  dari hasil  inversi  kurva  HVSR  menunjukkan klasifikasi  tanah  yang  termasuk  kedalam kategori tipe C ( hard soil ) dan D ( medium soil )  dengan  estimasi  kedalaman  tanah keras  di  atas  30  m  untuk  keperluan geoteknik pada masing-masing site berkisar antara  22.72  m,  15.98  m,  dan  24.72  m. Estimasi  ketebalan  sedimen  untuk  tujuan geoteknik di wilayah Kota Palu menjadi hal yang  penting  dikarenakan  wilayah  ini dilalui  oleh  Sesar  Palu-Koro  sehingga rancangan bangunan harus memperhatikan kondisi geologi bawah permukaan.
Investigasi  geoteknik  melalui  analisa mikrotremor  dapat  menjadi  survei  awal dalam  menentukan  zona  yang  rawan terhadap  gempabumi  berdasarkan  respon frekuensi dominan tanah.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada LP2M  Universitas  Hasanuddin yang  telah membantu  penyelenggaraan  penelitian  ini. Juga  kepada  segenap  pihak  dari  Stasiun Geofisika  Kelas  I  Palu  yang  berperan banyak  dalam  proses  akuisisi  serta pengolahan  data,  kepada  Departemen Geofisika Unhas, serta seluruh pihak yang
telah memberikan saran  yang membangun dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Atashband,  S.,  and  Esfanizadeh,  M.  2012. Effects Evaluation of Ambient Vibration  Recording  Conditions  on HVTFA Results . In Proceedings of the 15th World Conference on Earthquake Engineering.
Badan  Geologi.  2018. Di  Balik  Pesona Palu. Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral.
BMKG.  2018. Ulasan  Guncangan  Tanah Akibat  Gempabumi  Donggala  28 September 2018 .
Hakim, A.C., Pramono, S., Warnana, D.D., Rochman, J.P.G.N., and Rahmatullah,
F.S.  2019. Determination  of  Ground Profile and Peak Surface Acceleration (PSA) using single station microtremor  Inversion  method  for earthquake hazard zonation of Lombok  Island .  IOP  Conf.  Series: Earth  and  Environmental  Science. 389. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/389/1/012045
Harsuko,  M.R.C.,  Zulfakriza,  Nugraha, A.D., Sarjan, A.F.N., Widiyantoro, S., Rosalia, S., Puspito, N.T., and Sahara, D.P.  2020. Investigation  of  Hilbert  – Huang Transform and Fourier Transform for Investigation of Hilbert –  Huang  Transform  and  Fourier
Transform  for  Horizontal-to-Vertical Spectral Ratio Analysis: Understanding  the  Shallow  Structure in  Mataram  City,  Lombok,  Indon .
Frontiers  in  Earth  Science.  8(334). https://doi.org/10.3389/feart.2020.003
34 .
Kanai,  K.  1983.  Engineering  Seismology.
Tokyo: University of Tokyo Press.
Konno, K., and Ohmachi, T. 1998. Ground-
Motion Characteristics Estimated from Spectral Ratio between Horizontal  and  V ertical  Components of  Microtremor. Bulletin  of  the Seismological  Society  of  America.
88(1), pp.228 – 241. https://doi.org/10.1785/BSSA088001
0228
Nakamura, Y. 2000. Clear identification of fundamental  idea  of  Nakamura’s technique  and  its  applications .  In:
Proceedings  of  the  12th  World Conference on Earthquake Engineering, 2656. http://www.sdr.co.jp/papers/n_tech_a nd_application.pdf
Pramono, S., Prakoso, W.A., Cummins, P.,
Rahayu, A., Rudyanto, A., Syukur, F., and  Sofian.  2017. Investigation  of subsurface  characteristics  by  using  a Vs30 parameter and a combination of the  HVSR  and  SPAC  methods  for microtremor  arrays .  International Journal of Technology. 8(6), 983–992. https://doi.org/10.14716/ijtech.v8i6.6 82
Riantana,  R.,  Darsono.,  and  Triyono,  A.
2019. Design of Microtremor Monitoring Tools Using Accelerometer  Sensor  on  Android Mobile  to  Determine  the  Natural Building  Frequency  in  UNS  Library .
Journal of Physics: Conf. Series. 1204.
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1204/1/012103
Rusydi,  M.,  Efendi,  R.,  Sandra.,  and
Rahmawati. 2018. Earthquake Hazard Analysis  Use  Vs30  Data  in  Palu . Journal of Physics: Conference Series. 979. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/979/1/012054
Sambridge, M. 1999. Geophysical inversion  with  a  neighbourhood algorithm — I . Searching a parameter space . Geophys. J. Int. 138, pp. 479 – 494. https://doi.org/10.1046/j.1365- 246X.1999.00876.x
SESAME.  2004. Guidelines  For  the Implementation  of  the  H/V  Spectral Ratio Technique on Ambient
Vibrations Measurements, Processing and Interpretation . SESAME European research project.
Sunardi,  B.,  Naimah,  S.,  Haryoko,  U.,
Rohadi,  S.,  Sulastri.,  and  Rasmid.
2018. Vs30  Mapping  and  Soil Classification in the Southern Part of Kulon  Progo  Using  Rayleigh  Wave Ellipticity Inversion . Journal of Geospatial  Information  Science  and Engineering. 1(2), 58–64. https://doi.org/10.22146/jgise.39780
Syahruddin, M. H., Aswad, S., Palullungan,
E.F.,  Maria,  &  Syamsuddin.  2014.
Penentuan  Profil  Ketebalan  Sedimen Lintas Kota Makassar Dengan
Mikrotremor .  Jurnal  Fisika.  4(1),
pp.17–25. https://journal.unnes.ac.id/nju/index.p hp/jf/article/view/3861 Thein, P.S., Pramumijoyo, S., Brotopuspito, K.S., Kiyono, J., Wilopo,  W.,  Furukawa,  A.,  and Setianto,  A.  2014. Estimation  of seismic  ground  motion  and  shaking parameters  based  on  microtremor measurements  at  Palu  city,  Central
Sulawesi province, Indonesia . International  Journal  of  Geological and Environmental Engineering. 8(5), pp.308–319. https://doi.org/10.5281/zenodo.10929 38
Valeria,  R.,  Rustadi,  Zaenudin,  A.,  and Sulaeman,  C.  2019. Karakteristik Tanah di Daerah Cekungan Bandung Berdasarkan  Kecepatan  Gelombang Geser  (Vs30)  dengan  Metode  MASW ( Multichannel  Analysis  of  Surface Wave ) .  Jurnal  Geofisika  Eksplorasi. 3(1), pp.57-70.
http://journal.eng.unila.ac.id/index.ph
p/geo/article/view/1031
Wibowo,  N.B.,  Sembri,  J.N.,  Darmawan,
D.,  Sumardi,  Y.,  Afriliani,  F.,  and Mahmudah,  S.  2018. Intepretasi Lapisan Sedimen berdasarkan Ground Profile Vs dengan Pengukuran Mikrotremor di Kecamatan Pacitan . Indonesian
Journal  of  Applied  Physics.  8(1), pp.32-42.
https://doi.org/10.13057/ijap.v8i1.149 86