pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000
Volume 1, Issue 2, September 2020, pages 23-30

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development http://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra
Penerapan Teorema Probabilitas Total dalam Analisis Resiko Gempa
M. Wahyono a * , S. Nurdin b , A. Bedu b , W.N. Eko a dan R.N. Sari c *
a Sekolah Tinggi Teknologi Sapta Taruna, Jl. D I. Panjaitan Kav. 12, Jakarta Timur 13340, Jakarta, Indonesia
b Universitas Tadulako, Jl. Soekarno Hatta Km 9, Palu 92972, Indonesia
c Institut Teknologi dan Kesehatan Jakarta, Jl. Jatiwaringin Raya No. 278 Pondok Gede 17411, Jakarta, Indonesia
* Corresponding author ’s e -mail: mohamadwahyono8@gmail.com
Received: 3 August 2020 ; revised: 28 August 2020 ; accepted: 29 August 2020
Abstract: Total  probabilistic  theorem  was  applied  to  analyze  seismic  risk  by  mean  Probabilistic  Seismic  Hazard  Analysis  (PSHA). Earthquake as natural earthquakes as a random natural event was approached by the concept of uncertainty. The PSHA method is described in 5 (five) stages of work, called identificating the source of the earthquake,  characterizing the earthquake source, characterizing  the seismicity, determinating the movement of soil surface occurring at a location due to the earthquake, the combining the uncertainty of the location of the earthquake, magnitude of the earthquake and prediction of soil surface movement parameters. Ez-Frisk computer Program was used to perform earthquake risk calculation. Earthquake risk analysis for the city of Bontang, East Kalimantan taken as a case study. Peak Ground Acceleration (PGA) in Bontang base rocks for some periodic of time presented in chart form as result of earthquake risk analysis.
Keywords: probability theorem, earthquake risk, PSHA, PGA, bedrock.
Abstrak: Teorema Probabilitas Total telah diterapkan untuk analisis resiko gempa dengan metoda Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA).  Gempa  bumi  sebagai  peristiwa  alam  yang  bersifat  acak  telah  didekati  dengan  konsep  ketidakpastian.  Metoda  PSHA dideskripsikan  dalam  5  (lima)  tahapan  pekerjaan  yaitu  identifikasi  sumber  gempa,  karakterisasi  sumber  gempa,  karakterisasi  dari seismisitas, menentukan gerakan tanah yang terjadi di suatu lokasi akibat adanya gempa, mengkombinasikan ketidakpastian dari lokasi gempa, besarnya gempa dan prediksi parameter gerakan tanah untuk mendapatkan probabilitas dimana parameter gerakan tanah akan terlampaui  selama  perioda  waktu  tertentu.  Program  computer  Ez-Frisk  telah  digunakan  untuk  membantu  perhitungan  resiko  gempa. Analisis resiko gempa di kota Bontang, Kalimantan Timur diambil sebagai studi kasus. Peak Ground Accelation (PGA) di batuan dasar Bontang untuk beberapa perioda waktu disajikan dalam bentuk grafik sebagai hasil analisis resiko gempa.
Kata kunci: teorema probabilitas, resiko gempa, PSHA, PGA, batuan dasar .

## 1. Pendahuluan
Gempa bumi sebagai peristiwa alam yang terjadi secara tiba-tiba  dan  sulit  untuk  diperkirakan  dapat  menyebabkan kerusakan.  Resiko  gempa  yang mungkin  terjadi  dianalisis untuk  keperluan  perencanaan  struktur.  Peta  percepatan puncak di batuan dasar untuk probabiltas terlampui dalam kurun  tertentu  telah  disajikan  dalam  Peta  Sumber  Gempa dan Bahaya Gempa Indonesia Tahun 2017.
Kota  administratif  Bontang  yang  terletak  di  Propinsi Kalimantan  Timur  adalah  kawasan  industri  penting  di Indonesia. Pembangunan pabrik dan fasilitas yang penting di  kota  ini  harus  mempertimbangkan  aspek-aspek kegempaan  secara  utuh  yang  dikenal  dengan  site  specific seismic  charachteristic,  untuk  menghindari  kerugian  yang besar  di  kemudian  hari.  Percepatan  gempa  adalah  satu parameter yang sering digunakan dalam mendesain struktur tahan gempa.

## 1.1. Teorema Probabilitas Total
Ditinjau sebuah kejadian A dan sebuah himpunan yang saling bebas dengan kejadian secara kolektif dari E1, E2 ... En. Teorema Probabilitas total menyatakan bahwa:
(𝐴) = ∑ 𝑃(𝐴|𝐸 𝑗 )𝑃(𝐸 𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Dalam kata-kata, persamaan di atas menyatakan bahwa probabilitas  dari  A  dapat  dihitung  jika  probabilitas  Ej
diketahui  dan  jika  peluang  dari  A  diketahui,  dengan mempertimbangkan masing-masing peluang Ej. Gambar 1 dapat membantu memahami masalah yang sedang dihitung. Kegunaan  perhitungan  ini  untuk  perhitungan  rekayasa dengan  peluang  A  yang  sulit  ditentukan  secara  langsung, tetapi permasalahan dapat dipecah menjadi beberapa bagian yang probabilitasnya dapat dihitung.
Analisis  seismic  hazard  adalah  aplikasi  langsung  dari teorema probabilitas total yang menggunakan variabel acak. Distribusi besaran gempa dan jarak yang tidak bergantung dari  distribusi  bersyarat  intensitas  gerakan  tanah, memungkinkan  untuk  menggabungkan  beberapa  bagian kejadian dengan teliti.
Gambar 1 . Skema lustrasi Teorema Probabilitas Total [1]
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020

## 1.2. Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA)
Metoda  PSHA  dideskripsikan  dalam  5  (lima)  tahapan pekerjaan sebagai berikut:
1) Tahap pertama adalah identifikasi sumber gempa.
2) Tahap  kedua  adalah  karakterisasi  sumber  gempa, termasuk  didalamnya  adalah  karakterisasi  distribusi probabilitas dari lokasi rupture yang berpontensi dalam sumber gempa.
3) Langkah berikutnya adalah karakterisasi dari seismisitas atau  distribusi  sementara  dari  perulangan  kejadian gempa.
4) Gerakan tanah yang terjadi di suatu lokasi akibat adanya gempa  dengan  besar  gempa  berapapun  dan  lokasi kejadian dimanapun dalam masing-masing zona sumber gempa,  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan predictive relationships .
5) Langkah terakhir adalah mengkombinasikan ketidakpastian dari lokasi gempa, besarnya gempa dan prediksi  parameter  gerakan  tanah  untuk  mendapatkan probabilitas  dimana  parameter  gerakan  tanah  akan terlampaui selama perioda waktu tertentu.
Gambar 2. Lima tahapan analisa resiko gempa dengan metoda Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA)
[2] .
Metodologi  analisis  resiko  gempa  dengan  metoda Probabilistic  Seismic  Hazard  Analysis (PSHA)  ini  dapat dilihat pada Gambar 2 .

## 1.3. Model Matematika Probabilitas Resiko Gempa
Teorema  ini  mempunyai  bentuk  persamaan  sebagai berikut:
   =  r m R M dr dm f . f . r] m, i P[I i] P[I (2)
dimana:
f M = probabilitas density function dari kekuatan gempa f R
= probabilitas  density  function dari  jarak hiposenter
P [I > i |m,r]   =  probabilitas  berkondisi  dari  intensitas  I yang sama atau lebih besar dari intensitas i di suatu lokasi, dengan kekuatan gempa m dan jarak hiposenter r.
Dengan menggunakan standar deviasi intensitas  1 dan distribusi  normal,  maka  intensitas  probabilitas  berkondisi dengan intensitas I sama atau lebih besar dari i untuk suatu lokasi  dengan  kekuatan  gempa  m  dan  jarak  hiposenter  r, dapat dituliskan sebagai berikut:
       +  =  1 o 3 2 1 ) r ln(r C - m C - C - i * r] m, i P[I (3)
dimana:
 *
=   kumulatif komplementer
( complementary cumulative ) dari distribusi normal standar. m =   ukuran kekuatan gempa r =   jarak hiposenter (km) C1, C2, C3 dan r o =   konstanta
Tingkat  kejadian  rata-rata  tahunan  (sering  disebut sebagai  resiko  tahunan  rata-rata)  dari  gempa  yang mempunyai  besaran  (magnituda)  sama  dengan  atau  lebih besar dari m pada suatu daerah sumber gempa, mempunyai hubungan sebagai berikut [3] :
log 10 n(m) = a – bm (4)
dimana: n(m) =  tingkat  kejadian  tahunan  rata-rata  (mean  annual rate of exceedance)
10 a =  tingkat  kejadian  tahunan  untuk  gempa  dengan magnituda lebih besar dari 0
b =  konstanta yang menunjukkan kemungkinan relatif tentang  besar  kecilnya  (magnituda)  gempa  yang terjadi.
Gambar 3. Grafik hubungan Gutenberg-Richter [2].
Secara  spesifik  parameter  b  merupakan  parameter seismisitas  yang  menggambarkan  karakteristik  tektonik atau  kegempaan  suatu  daerah.  Sedangkan  parameter  a
Log n(m) = a - bm Log n(m) 10 a b 1 m
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
adalah  parameter  seismisitas  yang  lebih  merupakan parameter yang menerangkan karakteristik data pengamatan.  Konstanta  a  ini  bergantung  dari  lamanya pengamatan  dan  tingkat  seismisitas  dari  daerah  sumber gempa.
Dengan  mengasumsikan  besaran  gempa  dari  sejumlah kejadian  gempa  tidak  tergantung  satu  sama  lain (independent), maka dapat  ditentukan distribusi  kumulatif dari tiap-tiap kejadian gempa. Jika magnituda gempa yang diperhitungkan  dibatasi  oleh  harga  minimum  m0  dan maksimum mmax, maka distribusi kumulatif adalah:
F M (m) = k(1 - exp (-  (m – m o )) m o <m<m max (5)
dimana:
 =   b ln (10)
k =   [1- exp (- b (m max - m o ))] -1 m o =   batas minimum besaran gempa dari area sumber gempa
m max =   batas  maksimum  besaran  gempa  dari  area sumber gempa max o o M M m m m )), m - (m β exp(- k ) m ( F m d d (m) f    = = (6)
Dari  persamaan (5) dapat  diperoleh persamaan density function untuk  besaran  gempa,  dengan  menurunkan persamaan tersebut terhadap m.
(r)dmdr ))f m - (m β exp(- k . ) r ln(r C - m C - C - 1 * i] P[I R o o 3 2 1 m m r max o         +  =    (7)
Dengan  mensubstitusikan  persamaan  (3)  dan  (6)  ke dalam  persamaan  (2),  dapat  ditentukan  probabilitas  untuk intensitas I sama atau lebih besar dari intensitas i di suatu lokasi seperti yang disajikan pada persamaan (7). Integrasi persamaan  (7)  dapat  ditulis  secara  analitis    sebagai  hasil manipulasi  aljabar  oleh Cornell  (1968) dan McGuire (1976), sebagai berikut [4-5] : dr (r) f C b - z' * - C b - z * 2C m C C C i exp ) r k(r z' * k z * ) k 1 ( i] P[I R I 2 2 I I 2 2 I 2 2 2 I 2 o 2 1 2 C C o I I r 2 3                                                                  +  +  +  − + +             +         − =   
(8)
dengan: z  = i - C 1 - C 2 m max - C 3 ln (r + r 0 ) z' = i - C 1 - C 2 m 0 - C 3 ln (r + r 0 )
Jika  tingkat  kejadian  rata-rata  tahunan  gempa  dengan magnituda  lebih  besar  atau  sama  dengan  magnituda minimum  untuk  tiap  daerah  sumber  diketahui  (N 1 (M ≥ m 0 )), maka probabilitas total tahunan dari kejadian dengan intensitas I sama atau lebih besar dari  i  pada suatu  lokasi adalah dengan menjumlahkan angka kemungkinan seluruh area sumber gempa. Dalam bentuk matematis:
 =   = n 1 i 1 o 1 A i] P[I ) m (M N N (9)
dimana: N A
=   tingkat  kejadian  tahunan  total  dari kejadian-kejadian  dengan  I ≥ i  pada suatu lokasi
P [I ≥ i] =   resiko kejadian tunggal untuk intensitas I  yang  sama  atau  lebih  besar  dari intensitas  i  di  lokasi  untuk  satu  daerah sumber gempa
N l (M ≥ m o )    =   tingkat  kejadian  tahunan  dari  gempa yang  mempunyai  M ≥ m o untuk  satu daerah sumber gempa.
Besarnya  nilai  resiko  tahunan  untuk  kejadian  gempa tersebut diasumsikan terdistribusi dalam Distribusi Poisson sebagai berikut:
R A = 1 – e (-N A ) (10)

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Perhitungan Resiko Gempa
Perhitungan  resiko  gempa  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  bantuan  program  Ez-Frisk [6] dengan menggunakan  metoda  Probabilistic  Seismic  Hazard Analysis  (PSHA)  dan  teori  total-probabilistic.  Persamaan yang digunakan adalah persamaan (11).
     = i i r m a A P v a H . , | ) ( drdm m r f m f Mi Ri Mi ) , ( ) ( | ) (11)
dimana:
H(a) =   frekuensi tahunan dari kejadian gempa yang mengakibatkan amplitudo ground motion A yang lebih besar dari a. A dapat me-wakili percepatan  gempa  maksi-mum,  kecepatan atau  perpindahan.  A  dapat  juga  mewakili spectral psedoacceleration untuk frekuensi tertentu.
f M i(m) = probabilitas density function dari kekuatan gempa f R i|Mi(r,m)  = probabilitas  density  function dari  jarak hipocenter
P[A>a|m,r]  =  probabilitas  suatu  kejadian  gempa  dengan kekuatan gempa m pada jarak hipocenter r yang  mengaki-batkan  amplitudo  ground motion A pada site yang lebih besar dari a.
Model  sumber  gempa  dalam  program  Ez-Frisk dibedakan dalam fault source dan area source. Kedua model tersebut masing-masing memiliki spesifikasi geometri dan probabilitas  density  function  dari  jarak  hipocenter  yang tertentu.
1) Fault Source
Perhitungan  resiko  gempa  untuk  fault  source menggunakan persamaan berikut:
       = i l r L m M i r m a A P l f m f v a H R i . , | ) ( ) ( ) ( (12)
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
Fault source dimodelkan seperti pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Model fault source: (a) Tampak atas jejak fault di permukaan tanah, (b) Penampang melintang fault (A-A), (c) model 3-D [6].
dimana:
νi =  tingkat  kejadian  gempa  tahunan rata-rata. f M i(m) = probabilitas  density  function dari kekuatan gempa
f L R(l) = probabilitas  density  function dari
panjang rupture P[A>a|m,r] =  probabilitas  suatu  kejadian  gempa dengan  kekuatan  gempa  m  pada jarak hipocenter r yang mengakibatkan  amplitudo  ground motion A pada site yang lebih besar dari a. fRi|Mi(r,m,l)  = probabilitas  density  function dari jarak hipocenter dengan  jarak hipocenter r, kekuatan gempa m dan panjang rupture l.
2) Area Source
Area  source  dimodelkan  seperti  pada Gambar  5 . Perhitungan  resiko  gempa  untuk  area  source menggunakan persamaan berikut:
    
            =
 i m i M i i i d dm ) m ( f ) ( r , m | a A P Area ) ( arc v ) a ( H (13)
dimana: ρ =   jarak horisontal dari site.
arci(ρ) =  panjang  perpotongan  antara  poligon  sumber gempa  dan  lingkaran  dengan pusat  pada  site dan jari- jari ρ.
  =   = d ) ( arc Area i i luas dari area source Gambar 5 .   Model area source [6].

## 2.2. Logic Tree
Pemilihan parameter yang terbaik dalam analisis resiko gempa, tidak dapat ditentukan dengan mudah. Penggunaan logic tree [7] memberikan suatu kerangka yang sangat baik untuk  memperlakukan  ketidak  pastian  tersebut  secara explisit.  Model  logic  tree  ini  terdiri  dari  rangkaian  nodal yang  menyatakan  titik  model  yang  akan  ditentukan  dan percabangan  yang  menyatakan  variasi  model  yang  akan digunakan  dalam  analisis.  Hasil  penjumlahan  probabilitas untuk semua cabang harus sama dengan satu.
Gambar 6 . Model logic tree yang digunakan dalam analisis
Logic  tree  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat  pada Gambar  6 .  Persamaan  atenuasi,  distribusi magtidua,  magnitude  maksimum  dijadikan  kriteria pembobotan.  Sedangkan  masing-masing  kriteria  disajikan dengan  rincian  pembobotan. Sadigh  (1997) ditetapkan sebagai  rincian  dari  kriteria  persamaan  attenuansi  dengan bobot masing-masing 0,5 [8] . Metoda Kijko-Sellevoll dan metoda  Weichert  ditetapkan  sebagai  rincian  dari  kriteria distribusi  magnitude  dengan  masing-masing  berbobot  0,5 [9-10] .  Sedangkan  kriteria  magntuda  maksimum  ditinjau kedalam  tiga  rincian,  yaitu  M MAX -  0.25,  M MAX ,  M MAX + 0.25 dengan bobot  masing-masing  0,3, 0,6 dan 0,1 secara berurutan.
SADIGH (1997) BOORE (1997) 0.5 0.5 METODA KIJKO- SELLEVOLL METODA WEICHERT 0.5 0.5 M MAX - 0.25 M MAX + 0.25 0.3 0.1 M MAX 0.6 PERSAMAAN ATENUASI DISTRIBUSI MAGNITUDA MAGNITUDA MAKSIMUM
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
2.3. Lokasi Penelitian
Kota Bontang sebagai lokasi dari penelitian ini terletak pada  koordinat  117 o 28’  Bujur  Timur  dan  0 o 07’  Lintang Utara, sekitar 175 km arah Utara kota Balikpapan. Secara umum wilayah ini merupakan daerah yang berbukit-bukit, dengan  ketinggian  mulai  dari  permukaan  laut  sampai dengan sekitar 30 meter di atas permukaan laut. Gambar 7 menyajikan letak geografis dari kota Bontang.
Gambar 7 . Letak geografis Kota Bontang.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Model Sumber Gempa
Zona  sumber  gempa  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  seperti  yang  disajikan  pada Gambar  8 . Berdasarkan Gambar  8 ,  zona  sumber  gempa  yang mempengaruhi kegempaan wilayah Bontang adalah sebagai seperti disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Zona sumber gempa
No. Zona Klasifikasi (1) Sulawesi Utara Subduksi (2) Palu-koro Transformasi (3) Walanae Transformasi (4) Lasem Transformasi (5) Batui Diffuse seismicity (6) Poso Diffuse seismicity (7) Mamuju Diffuse seismicity (8) Sulu Diffuse seismicity
Berdasarkan  distribusi hipocenter pada  Gambar  9, sumber  gempa  subduksi  Sulawesi  Utara  dimodelkan sebagai  sumber  gempa  interface  dengan  dip  12 o sampai kedalaman 50 km dan sumber gempa intraslab dengan dip 55 o sampai  kedalaman  100  km,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 10.
Gempa-gempa  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dibatasi  sampai  kedalaman  100  km.  Gempa-gempa  pada kedalaman  lebih  besar  dari  100  km  memiliki  faktor ketidakpastian  kedalaman  yang  cukup  besar  dan  jaraknya cukup  jauh  dari  lokasi  untuk  menimbulkan  efek  yang merusak di permukaan [11].
Secara umum zona subduksi dibagi menjadi dua bagian, yaitu zona subduksi interface dan intraslab . Gempa-gempa pada zona subduksi interface memiliki kedalaman fokus 0- 50 km  sedangkan gempa-gempa dengan kedalaman fokus
50-100  km  termasuk  ke  dalam  zona intraslab .  Untuk gempa-gempa  shallow  crustal  (transformasi  dan diffuse seismicity ) digunakan kedalaman fokus rata-rata 50 km.
Gambar 8. Pemodelan zona sumber gempa
Gambar 10. Model sumber gempa subduksi Sulawesi Utara Zona sumber gempa subduksi Sulawesi Utara memiliki distribusi hipocenter seperti dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar  9. Distribusi hipocenter untuk  zona Sulawesi Utara

## 3.2. Parameter Resiko Gempa
Frekuensi  kejadian  gempa  tahunan  sebagai  fungsi  dari magnituda  yang  dibatasi  oleh  magnituda  maksimum  tiap
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
zona sumber gempa dapat dilihat pada Gambar 11 sampai dengan Gambar  13 .  Frekuensi  kejadian  gempa  dihitung dengan Bounded Guternberg-Richter law [12] .
Gambar 11 . Grafik recurrence relationship untuk zona
Sulawesi Utara
Gambar 12 . Grafik recurrence relationship untuk zona Palu-Koro [14-17]
Analisis resiko gempa dilakukan dengan menggunakan Metoda Kijko  & Sellevol (1989) [9] dan Weichert  (1980)
[10] . Data epicenter gempa dari sumber gempa yang tidak mencukupi  secara  statistik  akan  digabungkan  dengan sumber  gempa  lain  untuk  mendapatkan  parameter  resiko gempa  gabungan.  Kemudian  dilakukan  pendistribusian parameter  untuk  setiap  sumber  gempa  yang  telah memberikan  kontribusi  terhadap  gabungan  zona  gempa tersebut.
3.3. PGA di Batuan Dasar
Hasil analisis resiko gempa dengan menggunakan bantuan program Ez-Frisk dengan memasukkan faktor logic tree dapat dilihat pada Gambar 14 .
Gambar 13 . Grafik recurrence relationship untuk zona diffuse seismicity
Gambar 14 . Hubungan PGA dengan perioda ulang untuk batuan dasar di Bontang

## 3.3. Pembahasan
Sumber-sumber  gempa  yang  memberikan  kontribusi terhadap  resiko  gempa  di  Bontang  dapat  dilihat  pada Gambar 15 yang dinyatakan dengan hubungan antara PGA dan perioda ulang.
Gambar 15. Kontribusi sumber-sumber gempa terhadap resiko gempa di Bontang Hasil  analisis  di  atas  kemudian  dilanjutkan  dengan melakukan  deaggregasi  untuk  menentukan  magnituda  dan jarak yang berpengaruh terhadap resiko gempa tersebut [ 18- 22] .  Perioda  ulang  yang  ditinjau  adalah  500  tahun.  Hasil deaggregasi, yang dinyatakan dengan skala kontribusi dari
0.00001 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 Magnitude N (M> m o) Data Least Square Weichert Kijko-Sellevoll 0.00001 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 Magnitude N (M> m o) Data Least Square Weichert Kijko-Sellevoll 0.00001 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 Magnitude N (M> m o) Data Least Square Weichert Kijko-Sellevoll 0 10 20 30 40 50 60 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Perioda ulang (tahun) P e a k g ro n d a cc e le ra ti o n ( g a l) 0 10 20 30 40 50 60 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Perioda ulang (tahun) P e a k g ro n d a cc e le ra ti o n ( g a l) TOTAL SUBDUKSI SHALLOW CRUSTAL BACKGROUND
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
suatu  sumber  gempa  terhadap  resiko  gempa  total,  dapat dilihat pada Gambar 16 .
Hasil  deaggregasi  mengindikasikan  tiga  zona  sumber gempa, yaitu Mw = 7.75 dan d = 175 km untuk zona shallow crustal, Mw = 7.75 dan d = 275 km untuk zona interface, dan Mw = 7.25 dan d = 275 km untuk zona intraslab. Terlihat bahwa  zona  shallow  crustal  memiliki  kontribusi  terbesar dibandingkan dengan dua zona yang lain. Dengan demikian, wilayah Bontang dianggap didominasi oleh gempa shallow crustal dengan Mw = 7.75 dan d = 175 km.
Gambar 16. Deaggregasi dari zona sumber-sumber gempa di Bontang
4. Kesimpulan
Perhitungan resiko gempa dilakukan dengan menggunakan bantuan program Ez-Frisk, berdasarkan teori probabilitas  total  ( Total  Probability  Theory )  yang dikembangkan oleh Cornel (1968) [4] dan McGuire (1976) [5] . Untuk memasukkan faktor-faktor ketidakpastian seperti parameter resiko gempa, alternatif model dan metoda dalam analisis  resiko  gempa  digunakan  metoda  logic  tree.  Pada penelitian  ini  faktor-faktor  ketidakpastian  yang  dianalisis meliputi persamaan atenuasi untuk shallow crustal, metoda distribusi  magnituda  dan  magnituda  maksimum  yang digunakan.
Berdasarkan  hasil  analisis  resiko  gempa  di  Bontang didapat  percepatan  gempa  di  batuan  dasar  (PGA)  untuk berbagai  perioda  ulang.  Untuk  keperluan  mikrozonasi Bontang  digunakan  PGA  untuk  perioda  ulang  500  tahun, yaitu  sebesar  51.5  gal.  Hasil  analisis  juga  menunjukkan bahwa kontribusi terbesar terhadap nilai percepatan tersebut diberikan oleh sumber gempa shallow crustal, dengan Mw = 7.75 dan d = 175 km.

## Daftar Pustaka
[1] J.  Pitman, Probability ,  New  York:  Springer-Verlag Inc., 1993.
[2] Kramer, Geotechnical Engineering Earthquake , New Jersey: Prentice-Hall Inc. Upper Suddle River, 1996.
[3] B.  Gutenberg,  and  C.F.  Richter, Seismicity  of  the Earth , New Jersey: Princeton University Press, 1954.
[4] C.A. Cornell, “ Engineering Seismic Risk Analysis ” , Bulletin of the Seismological Society of America , vol. 58, no. 5, p. 1583, 1968.
[5] R.K.  McGuire, Fortran  Computer  Program  For Seismic  Risk  Analysis ,  New  York:  US  Geological Survey, 1976.
[6] Risk  Engineering, Inc.  EZ-FRISK.  Version  6.1. Golden , Colorado:  Fugro USA Land, Inc., 2003.
[7] R.B.  Kulkarni,  R.R.  Youngs,  and  K.J.  Coppersmith, “ Assessment  of  Confidence  Intervals  for  Results  of Seismic Hazard Analysis ” , Proceedings of 8th World Conference  on  Earthquake  Engineering , San
Francisco, CA , vol. 1, p. 263, 1984.
[8] K.  Sadigh,  C.Y.  Chang,  J.A.  Egan,  F.  Makdisi,  and R.R.  Youngs, “ Attenuation Relationship for Shallow Crustal  Earthquakes  Based  on  California  Strong Motion  Data ” , Seismological  Research  Letters ,  vol. 68, no. 1, p. 180, 1997.
[9] A.  Kijko,  and  M.A.  Sellevoll, “ Estimation  of  the Earthquake Hazard Parameters from Incomplete Data Files.  Part  1:  Utilization  of  Extreme  and  Complete Catalogs  with  Different  Threshold  Magnitudes, “ , Bulletin of the Seismological Society of America , vol. 79, no. 3, p. 645, 1989.
[10] D.H.  Weichert, “ Estimation  of  The  Earthquake Recurrence  Param  Eters  For  Unequal  Observation Periods  For  Different  Magnitudes, Bulletin  of  the Seismological  Society  of  America ,  vol.  70,  no.  4,  p. 1337, 1980.
[11] E.P. Arnold, Series on Seismology: Indonesia , Jakarta: Southeast  Asia  Association  of  Seismology  and Earthquake Engineering, 1985.
[12] W.J. Arabasz, and R. Robinson, “ Microseismicity and Geologic Structure in the Northern South Island, New Zealand ” , New  Zealand  Journal  of  Geology  and Geophysics , vol. 19, no. 2, 1976, p. 561, 1976.
[13] W.  Hamilton, “ Tectonics  of  the  Indonesia  Region ” , US Geological Survey Professional Paper, no. 1078, p. -, 1979.
[14] M.  Wahyono, Mikrozonasi  Gempa  Kota  Bontang ( Tesis  Magister ),  Bandung:  Institut  Teknologi Bandung, 2003.
[15] T.O.  Simandjuntak,  and  A.J.  Barber, “ Contrasting Tectonic  Styles  in  the  Neogene  Orogenic  Belt  of Indonesia ” , Geological  Society  Special  Publication, no. 106, p. 185, 1996.
[16] Firmansjah,  Jodi,  and  M.  Irsyam, “ Development  of Seismic  Hazard  Map  for  Indonesia ” , Konferensi Nasional Rekayasa Kegempaan di Indonesia (Institut Teknologi Bandung) , p. -, 1999.
[17] C.B.  Crouse, “ Ground  Motion  Attenuation  Equation for  Earthquake  on  the  Cascadia  Subduction  Zone ” , Earthquake Spectra , vol. 7 no. 2, 1991.
[18] R.  Hall, “ Reconstructing  Cenozoic  SE  Asia ” , Geological  Society  Special  Publication ,  no.  106,  p. 153, 1996.
0-50 50-100 100-150 150-200 200-250 250-300 300-350 350-400 400-450 450-500 5. 0- 5. 5 5. 5- 6. 0 6. 0- 6. 5 6. 5- 7. 0 7. 0- 7. 5 7. 5- 8. 0 8. 0- 8. 5 0.00 0.03 0.06 0.09 0.12 0.15 K O N T R IB U S I T ER H A D A P H A Z A R D
JA RA K ( km ) MAGN ITUDA
[19] B.  Joyner,  and  D.M.  Boore, “ Peak  Horizontal Acceleration  and  Velocity  from  Strong  Motion Records  Including  Records  from  the  1979  Imperial Valley, California Earthquake ” , Bulletin of Seismological Society of America , vol. 7, no. 6, 1981.
[20] J.F.  Pacheco,  and  L.R.  Sykes, “ Seismic  Moment Catalog of Large Shallow Earthquakes, 1900 to 1989 ” , Bulletin of the Seismological Society of America , vol. 82, no. 3, p. 1306, 1992.
[21] P.C.  Thenhaus, “ Pilot  Study  of  Seismic  Hazard  and Risk  in  North  Sulawesi  Province,  Indonesia ” , Earthquake Spectra , vol. 9, no. 1, p. -, 1993.
[22] R.R.  Youngs,  S.J.  Chiou,    W.J.  Silva,  and  J.R. Humphrey, “ Strong  Ground  Motion  Attenuation Relationships  for  Subduction  Zone  Earthquake ” , Seismological Research Letters , vol. 68, no. 1, p. 58, 1997.