pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000 eISSN: 2746 -1033
Volume 4, Issue 2, September 2023, pages 129-136

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development https://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra
Pemodelan Estimasi Kecepatan Rambat Gelombang Geser Tanah ( V S30 )
Berbasis Topografi, Geomorfologi dan Geologi
A. Rahayu a *, W.A. Prakoso b dan I.A. Sadisun c
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Tadulako, Palu, Indonesia, 94112
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Indonesia, Depok, Indonesia.
c Jurusan Teknik Geologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia
* Corresponding author’s e -mail: astri2018.1440@gmail.com
Received: 29 August 2023 ; revised: 31 August 2023 ; accepted: 3 September 2023
Abstract: The 30 m top layer of soil as the medium of propagation of the earthquake wave is the closest to the structure of the building, and could have different effects depending on the type of soil and topography. The Indonesian earthquake code for building and non building structures known as SNI 1726-2012 using the directly measured V S30 as the primary parameter to identify the stiffness effect of sediment.  The  V S30 can be  measured  using  non invasive  methods, such  as  multi-channel  analysis of  surface waves  (MASW).  Direct, invasive measurements of V S30 around Indonesia would be difficult to implement due to the vastness of the country and the high cost nature of the testing. To provide an alternative to the direct measurement,  V S30 estimation models have been developed. V S30 estimates using topography in the form of slopes are commonly used in North America, while geomorphological units are used in Japan. This research was carried out by correlating V S30 direct measurements with topographical, geomorphological and geological attributes. The V S30 obtained from series of MASW tests, the topographic slope and elevation from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 30 arcsec data, the geomorphology units data which are Structural, Karst, Vulkanik, Fluvial and Marine from landsystem map and the geologic age data from Geological Survey Centre (PSG). Data were analyzed by linear regression and spatial analysis. V S30 estimation modeling produces models with four variables, namely elevation, slope, geomorphological unit and geological age in the regions of  Palu.  Four proxy based estimates provide values that are slightly higher or lower but in a range not so far from direct measurements. The results of data processing analysis shows that local conditions greatly affect V S30 estimates in Palu. The V S30 estimation model in the form of a logarithmic equation is as follows, Log V S30 = -3.925 + 0.062 log(s) + 0.069 log(Ev) + 0.665 log(G) + 1.824 log(A) gives a slightly higher or lower value but in a range not far from direct measurement. This V S30 estimation model is suitable for soil classification on a regional scale and can be adopted for  microzonation maps or real-time shake map.
Keywords : V S30 , topography slope, elevation, unit geomorphology, geologic age
Abstrak: Lapisan tanah 30 meter dari permukaan sebagai media penjalaran gelombang gempa yang paling dekat ke struktur bangunan memberikan  pengaruh  yang  berbeda-beda  terhadap  struktur  sesuai  dengan  jenis  tanahnya.  SNI  1726  :  2012,  Tata  Cara  Perencanaan Ketahanan Gempa untuk Struktur Bangunan Gedung dan Non Gedung menggunakan nilai V S30 pengukuran langsung, sebagai parameter untuk melihat pengaruh kekakuan sedimen. Pengukuran langsung V S30 dapat dilaksanakan dengan metode invasif atau metode non invasif antara  lain  dengan Multi-Chanel  Analysis  of  Surface  Waves (MASW),  dimana  pelaksanaannya  membutuhkan  biaya  tinggi.  Sehingga diperlukan metode yang dapat memudahkan bagi perencana yaitu dengan nilai estimasi V S30 yang merupakan pendekatan nilai V S30 . Riset Pemodelan estimasi kecepatan rambat gelombang geser tanah (V S30 ) berbasis topografi dan geologi untuk perencanaan struktur tahan gempa diperlukan untuk menjembatani keperluan persamaan percepatan pergerakan tanah untuk pembangunan infrastruktur di wilayah Indonesia yang luas secara cepat. Estimasi V S30 menggunakan  topografi berupa lereng telah umum dipakai pada wilayah Amerika Utara, sedangkan unit geomorfologi  dipergunakan di Jepang. Riset ini membuat korelasi pengukuran langsung V S30 dengan atribut topografi, geomorfologi dan geologi. V S30 diperoleh dari rangkaian pengujian MASW, atribut topografi berupa lereng dan elevasi dari data Shuttle Radar Topography Mission ( SRTM) 30 arcsec, satuan geomorfologi yaitu struktural, gunungapi (volkanik), laut (marine), sungai (fluvial) serta karst (gamping) dari peta sistim lahan dan data umur geologi dari Pusat Survei Geologi (PSG) berupa peta geologi Indonesia digital dan manual.  Data dianalisa dengan regresi linier dan analisa spasial. Pemodelan estimasi V S30 menghasilkan model dengan empat variabel yaitu elevasi, lereng, unit geomorfologi dan umur geologi pada wilayah  Palu. Model estimasi V S30 dalam bentuk persamaan logaritma sebagai berikut, Log V S30 = -3,925 + 0,062 log (s) + 0,069 log (Ev) + 0,665 log(G) + 1,824 log(A) memberikan nilai yang sedikit lebih tinggi atau lebih rendah tetapi dalam kisaran yang tidak jauh dari pengukuran langsung. Model estimasi V S30 ini sesuai untuk klasifikasi tanah pada skala regional dan dapat diadopsi untuk peta mikrozonasi kelas I atau real-time shake .
Kata kunci :  V S30 , lereng, elevasi, umur geologi, satuan geomofologi

## 1. Pendahuluan
Indonesia  adalah  wilayah  dengan  aktivitas  kegempaan yang  tinggi.    Pengetahuan  tentang  pengurangan  resiko kerusakan  struktur  akibat  gempa  sangat  diperlukan. Penjalaran  gempa  dari  pusat  gempa  ke  permukaan  tanah dimana  terdapat  infrastruktur,  mengalami  proses
amplifikasi  atau  deamplifikasi  tergantung  pada  besaran gempa dan kondisi tanah.
Perencanaan  struktur  dengan  pertimbangan  pengaruh seismik  menggunakan  persamaan  prediksi  atenuasi (mengecilnya  intensitas  gempa  akibat  jarak)  didasarkan antara lain pada kelas situs. Kelas situs terbagi atas batuan
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(2), September 2023
keras,  batuan,  tanah  keras,  tanah  sedang,  tanah  lunak  dan tanah  khusus.  Kelas  situs  dapat  ditentukan  dari  nilai kecepatan  rambat  gelombang  geser  30  meter  dari permukaan tanah (V S30 ).
Tabel 1 . Klasifikasi tanah permukaan) [1] Kelas Situs 𝒗 𝒔 𝑵 atau 𝑵 𝒄𝒉 𝒔 𝒖 (kPa) SA (batuan keras) > 1500 N/A N/A SB (batuan) 750 - 1500 N/A N/A SC (tanah keras, sangat padat dan batuan lunak) 350 - 750 >50 ≥ 100 SD (tanah sedang) 175 - 350 15 - 50 50 -100 SE (tanah lunak) < 175 < 15 < 50 Atau setiap profil tanah yang mengandung lebih dari 3 m tanah dengan karakteristik sebagai berikut: 1. Indeks plastisitas, PI > 20, 2. Kadar air, w ≥ 40 %,
3. Kuat geser niralir 𝑠 𝑢 < 25
Penentuan kelas situs harus melalui penyelidikan tanah di lapangan dan di laboratorium. Salah satu parameter yang digunakan  untuk  penentuan  kelas  situs  adalah  kecepatan
rambat gelombang geser rata-rata (𝑣 𝑠 ) disamping tahanan penetrasi  standar  rata-rata  ( 𝑁 )  dan  kuat  geser  niralir  rata- rata ( 𝑠 𝑢 ) ( Tabel 1 ).
Penelitian  pemodelan  estimasi  kecepatan  rambat gelombang geser tanah V S30 dengan topografi dan geologi diperlukan  untuk  menjembatani  keperluan  persamaan percepatan  pergerakan  tanah  untuk  pembangunan infrastruktur  di  wilayah  Indonesia  yang  luas  secara  cepat dan  dapat  digunakan  sebagai  data  base  geoteknik [2] . Atribut topografi berupa lereng telah umum dipakai untuk estimasi  V S30 untuk  wilayah  Amerika  Utara [3,4,5,6,7] . Sedangkan  unit  geomorfologi  sebagai  prediksi  V S30 dipergunakan  di  Jepang  [8].  Berdasarkan  penelitian terdahulu  diberbagai  wilayah  dunia,  dapat  disimpulkan sangat  diperlukan  penelitian  korelasi  V S30 untuk  wilayah Indonesia  yang  memiliki  sejarah  geologi    serta  keadaan geomorfologi yang beragam [9, 10,16].

## 2. Metode Penelitian
2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kota  Palu  dan  wilayah sekitarnya.
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 4(2), September 2023

## 2.2. Metode dan Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menganalisis  data  dengan  pendekatan statistik melalui analisa regresi berganda, sehingga didapat pemodelan  estimasi  nilai  V S30 .  Variabel  dependen  (Y) adalah  pengukuran  langsung  V S30 dengan  alat Multi- channel  Analysis  of  Surface  Wave (MASW)  dari  Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Variabel independen  (X)  terdiri  dari  X₁  yaitu  topografi  lereng,  X₂ yaitu  elevasi  dimana X₁  dan  X₂  diperoleh  melalui  data SRTM  30  serta  disupervisi  dengan  peta  Rupa  Bumi Indonesia  (RBI)  dari  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG) menggunakan Sistim Informasi Geografi (SIG). Variabel X₃ yaitu  umur  geologi  diperoleh  dari  peta  geologi  Indonesia digital  dan  manual.  Variabel X 4 yaitu  bentanglahan  asal atau  satuan  geomorfologi  genesis  dari  (BIG).  Pemodelan Estimasi  V S30 menggunakan  software  SPSS  dan  ArcGIS 10.1. Alur penelitian secara ringkas diuraikan pada Gambar 1 .

## 2.3. Data
Data meliputi data pengukuran V S30 dengan MASW dan data elevasi dan slope . Pengukuran V S30 dilapangan diawali dengan  pemilihan  rencana  lokasi  pengambilan  data. Rencana  lokasi  ditentukan  berdasarkan  penyebaran  data, jenis  tanah  berdasarkan  geomorfologi  genesis  dan  umur geologi,  adanya  akses  jalan  menuju  lokasi  serta  adanya ruang  yang  tersedia  untuk  pengambilan  data  berupa hamparan sepanjang 50 m.
Pengambilan data dengan Alat MASW spesifikasi OYO 24 Channel McSeis-SXW yang bekerja berdasarkan prinsip refraksi seismik. Data kemudian diolah dengan SeisImager. Prosesing data melalui beberapa tahap yaitu :
1) Sumber aktif dari pukulan palu pada plat besi saat akan menghasilkan gelombang permukaan Rayleigh. Variasi kecepatan  arrival  time  direkam  pada  ke  24  sensor geophon bentang 50 m, jarak 2m ( Gambar 2 , Gambar 3 dan Gambar 4 ) .

## Gambar 2 . Pengambilan data MASW
Gambar 4 . Grafik Arrival Time vs Kedalaman
2) Transformasi  dari  domain  waktu  ke  domain  frekuensi pada kurva dispersi ( Gambar 5 ).
Gambar 5 . Grafik Phase vs Frekuensi
3) Inversi  initial  model,  inversi  dengan  menghilangkan higher mode dan low quality data.
4) Dari  beberapa  kali  pukulan  pada  satu  titik  dipilih  data V S30 yang hasilnya paling baik ( Gambar 6 ).
Gambar 6 . Hasil Vs30
Pengambilan  data  elevasi  dan  slope  dari Suttle  Radar Topography  Missile (SRTM  30).  Data  SRTM  30, merupakan  data open  source yang  bisa  diunduh  dari earthexplorer.usgs.gov [11] ,  melalui  tahapan  registrasi, setelah diunduh sesuai lokasi yang diinginkan diambil data yang ber extension *. TIF.
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(2), September 2023
Data  SRTM  30  diolah  dengan  ArcGIS  10.1  sehingga didapat  parameter elevasi  dan lereng. Data ini disupervisi dengan  Rupa  Bumi  Indonesia  (RBI)  dan ground kontrol data lapangan dengan alat Global Possition System (GPS). Pengambilan data geomorfologi genesis dari peta Sistim lahan  dari  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG) [12] .  Data umur  geologi  didapatkan  dari  peta  geologi  digital  dan manual Indonesia [13] .
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Gambaran Umum Geomorfologi Wilayah Palu
Lembah  Palu  adalah  wilayah  yang  dikelilingi  oleh pegunungan  disebelah  kiri  dan  kanannya.  Satuan geomorfologi yang mendominasi adalah Fluvial disepanjang daerah aliran sungai Palu hingga bermuara ke Teluk  Palu.  Lembah  yang  relatif  datar  dengan  ketinggian yang  rendah  memiliki  kecenderungan  V S30 rendah.  Sesar Palu  Koro  yang memanjang  dari  utara  Teluk  Palu  kearah tenggara  terlihat  jelas  kenampakannya  pada  foto  udara. Sesar  ini  merupakan  sesar  utama  di  Pulau  Sulawesi  dan tergolong  sesar  aktif  [ 14 ].  Pegunungan  disebelah  kiri  dan kanan Lembah Palu merupakan pegunungan dengan satuan geomorfologi Vulkanik. Disisi  barat-utara terdapat  daerah Karst dengan umur geologi muda, termasuk dalam wilayah ibukota  Kabupaten  Donggala.  Sedangkan  dibalik pegunungan  barat  dan  sisi  timur-utara  pegunungan  terdiri dari satuan geomorfologi struktural.

## 3.2. Bivariate Elevasi terhadap V S30
Pengolahan dengan GIS menghasilkan elevasi pada titik yang  telah  diambil  data  V S30 sehingga  didapat  grafik hubungan Bivariate seperti Gambar 7 .
Gambar 7 . Hubungan V S30 dengan Elevasi
3.3. Bivariate Lereng  terhadap V S30
Pengolahan  dengan  GIS  lainnya  menghasilkan  Lereng pada  titik  yang  telah  diambil  data  V S30 sehingga  didapat grafik hubungan Bivariate seperti Gambar 8 .
Gambar 8 . Hubungan V S30 dengan Lereng
3.4. Bivariate Unit Geomorfologi terhadap V S30
Pengolahan  peta  Unit  Geomorfologi  yang  terdiri  dari unit  geomorfologi  Strutural,  Karst,  Volkanik,  Fluvial  dan Organik  pada  titik  yang  telah  diambil  data  V S30 sehingga didapat grafik hubungan Bivariate seperti Gambar 9 .
Gambar 9 . Hubungan V S30 dengan Unit Geomorfologi
3.5. Bivariate Umur Geologi terhadap V S30
Peta  umur  geologi  yang  terdiri  dari  Quaternary  atau yang lebih muda dan Tertiary atau yang lebih tua titik yang telah diambil data V S30 di plot terhadap nilai V S30 sehingga didapat grafik hubungan Bivariate seperti Gambar 10 . Data  SRTM  30  atau  1  arcsec  sebagai  Data  Topografi berupa  data  raster.  Download  SRTM  30  wilayah  yang menjadi objek penelitian pertile, olah dengan ArcGiS, untuk menggabung  data  raster  gunakan tools  mosaik .  Ambil wilayah  administrasi  Palu  dan  sekitarnya  (data  poligon) digabung  dengan tools  Merge .  Layar  merge  Palu  dipakai
100 1000 1 10 100 1000 Vs 30 (m /s ) Elevasi (m) Palu 100 1000 0.001 0.01 0.1 Vs 30 (m /s ) Lereng (m/m) Palu 100 1000 Struktural Karst Volkanik Fluvial Marine/ Organik V s30 (m /s ) Unit Geomorfologi Palu
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 4(2), September 2023
memotong data raster SRTM menggunakan tools Exctact by Mask . Layar Elevasi diatur dalam UTM 50S. Dari titik - titik lokasi ril yang telah diketahui nilai V S30 , menggunakan tools Extract multi value to point pada layer Elevasi maka akan diperoleh nilai elevasi pada titik tersebut seperti Gambar 11. Penentuan  Lereng  dipilih Raster  surface kemudian slope pilihan persen rise . Pastikan  layar dan semua data berada pada koordinat geografi yang sama, kemudian start editing , jika  proses  berhasil  keluar  tanda complete atau  tanda centang (√). Maka didapat  data lereng pada titik tersebut. Untuk  penampakan  sesuai  kenyataan  ditambahkan  layar hillshade  dibawah  layar  lereng  kemudian  ditransparankan 35%  ( Gambar  11 ).  Data  elevasi  dan  data  lereng  yang dihasilkan adalah data continum dalam bentuk raster.
Gambar 10. Sebaran data penelitian pada peta Umur Geologi
Penentuan Satuan Geomorfologi di Wilayah Palu. Dari peta sistim lahan BIG, pada table of content klik kanan pilih properties pilih symbology pilih unique values pilih add all values maka  akan  keluar  satuan  geomorfologinya  yang terdiri dari Marine, Organik, Fluvial, Vulkanik, Karst  dan Struktural. Konversi  data Poligon  ke Raster, dengan tools Conversion pilih to  Raster .  Pada  data  yang  sudah  dalam bentuk raster kemudian gunakan tools Extract multi value to point maka pada masing-masing titik akan diketahui jenis satuan  geomorfologinya,  kemudian  dikelompokkan berdasarkan satuan geomorfologi. Nilai average atau mean dari  tiap-tiap  satuan  geomorfologi  dikalkulasi.  Nilai mean dapat  diisikan  pada shapefile data  poligon  dengan menambah field pada atributte table sesuai  dengan  jenis satuan  geomorfologinya.  Kemudian  konversi Poligon  to Raster dengan field , mean satuan  geomorfologi  ( Gambar 12 ). Layar raster ini siap untuk diolah lebih lanjut ke Map Algebra. Data Umur Geologi di Wilayah Palu Peta Geologi dalam bentuk shapefile skala 1:100.000. Dari peta Geologi shapefile bentuk  poligon  dikonversi  ke  raster  pada field umur  geologi  akan  muncul  Kuarterner  dan  Tertier.  Titik titik  penelitian  ditentukan  apakah  termasuk  umur Kuarterner atau Tertier dengan tools Extract multi value to point ,  kemudian  dikelompokkan  berdasar  umur  Geologi. Nilai  mean  dapat  diisikan  pada shapefile data  poligon dengan menambah field pada atributte table sesuai dengan umur  geologinya.  Kemudian  konversi Poligon  to  Raster dengan field, mean umur geologi. Layar raster ini siap untuk diolah  lebih  lanjut  ke  Map  Algebra  ( Gambar  12 ).  Data diskrit ditransformasi menjadi continum.

## 3.5. Pemodelan Palu dengan SPSS
Dengan  program  SPSS  dianalisa  Regresi  Linier berganda  dimana,  Variabel  terikat  adalah  Y  yang merupakan pengukuran langsung V S30 dengan alat MASW. Variabel  bebas    adalah  X  terdiri  dari  elevasi,  lereng,  unit geomorfologi  dan  umur  geologi.  Analisa  regresi  yang digunakan  dalam  nilai  logaritma.  Simulasi  variabel  bebas dibuat untuk mendapatkan  model estimasi yang paling baik dan reliabel disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Simulasi pemodelan variabel Wilayah Palu Mode C Log Lereng S Log Elevasi Ev Log Satuan Geomorfologi G Log Umur Geologi Log StD 1 -3.925 0.062 0.069 0.665 1.824 0,097 2 0.533 0.053 0.065 0.717 0 0.100 3 -8.462 0.117 0.094 0 0.764 0.109 4 -1.231 0.087 0 0.816 0.642 0.105 5 -2.354 0 0.077 0.764 1.113 0.094 6 2.242 0.106 0.089 0 0 0.105 7 0.343 0.083 0 0.831 0 0.100 8 -5.995 0.173 0 0 3.329 0.120 9 0.381 0 0.074 0.789 0 0.095 10 -6.496 0 0.119 0 3.497 0.110 11 1.518 0 0 0.986 -0.595 0.106 12 2.361 0.161 0 0 0 0.113 13 2.283 0 0.112 0 0 0.109 14 0.046 0 0 0.977 0 0.102 15 -1.596 0 0 0
1.630 0.125
100 1000 Quaternary Tertiary VS30 (m /s ) Umur Geologi
. Gambar 11. Sebaran data penelitian pada peta Elevasi dan Lereng .
. Gambar 12. Sebaran data penelitian Palu pada peta satuan geomorfologi  dan peta umur geologi.
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 4(2), September 2023

## 3.5. Pemodelan dengan Map Algebra
Pemodelan  yang  berasal  dari    analisa  SPSS  dengan simulasi  variabel-variabel  bebas  di run /dianalisa  dengan program ArcGIS tools Map Algebra. Layar elevasi, lereng, satuan  geomorfologi  dan  umur  geologi  ( Gambar  11 dan Gambar  12 )  diolah  berdasarkan  persamaan  regresi.  Layar model estimasi divalidasi  pada titik-titik pengambilan data serta titik-titik untuk validasi.
Gambar 13. Model 1 Palu dan Model Wald & Allen
Evaluasi dilakukan dengan menguji kelima belas Model pada  110  titik  pengukuran  langsung  V S30 dibandingkan dengan estimasi. Gambar 13 dan Gambar 14 menunjukkan Model 1 Palu sebagai model terbaik dengan log med = 0,018 dan  log  std  =  0,097.  Layar  Model  1  Palu  kemudian dibandingkan  dengan  layar  model  USGS  berbasis-lereng dari  Wald  &  Allen.  Histogram Gambar  15 menunjukkan rasio (pengukuran/est. Wald & Allen) [15]. Dari histogram Palu  dapat  dilihat  bahwa  meskipun  penyebaran  kurva Model  1  lebih  luas  dibandingkan  dengan  est.  Wald  dan Allen  tetapi  standar  deviasi  log  dari  est.  Wald  dan  Allen adalah 0,113 sedangkan Model 1 adalah 0,097.
Gambar 14. Histogram Ratio (Pengukuran/ Model 1 Palu dari Variabel Lereng, Elevasi, Satuan Geomofologi, Umur Geologi)
Model  dengan  empat  variabel  memberikan  nilai  yang sedikit  lebih tinggi  atau lebih rendah tetapi  dalam  kisaran yang  tidak  jauh  dari  pengukuran  langsung.  Perbandingan Model  4  variabel  lebih  mendekati  pengukuran  langsung
dibanding dengan Model  1, 2 dan 3 variabel  dapat  dilihat pada Gambar 16.
Gambar 15. Histogram ratio (pengukuran V S30 /estimasi Wald & Allen)
Gambar 16. Model dengan Variabel 1, 2, 3 dan 4

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1) Penelitian pemodelan estimasi V S30 menghasilkan model dengan  empat  variabel  yaitu  lereng,  elevasi,  unit geomorfologi dan umur geologi pada wilayah Palu.
2) Model estimasi V S30 dalam bentuk persamaan logaritma sebagai berikut, Log V S30 = a + b log (s) + c log (Ev) + d log(G) + e log(A). Koefisien untuk kota Palu a, b, c, d, e berturut-turut  -3,925,  0,062,  0,069,  0,665  dan  1,824. Model  dengan  empat  variabel  memberikan  nilai  yang sedikit lebih tinggi atau lebih rendah tetapi dalam kisaran yang tidak jauh dari pengukuran langsung.
2 12 31 59 5 1 0 10 20 30 40 50 60 70 -1 -0.5 -0.25-0.12 0 0.12 0.25 0.5 1 F re ku en si Log (Pengukuran Vs30/Model 1)
33 72 5 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 More F re ku en si Log (PengukuranVs30/Wald & Allen est.)
Palu area
300 350 400 450 500 550 0 1 2 3 4 5 Vs30(m/s) Variabel PMASW 22 max min Vs30 200 250 300 350 0 1 2 3 4 5 Vs30(m/s) Variabel PL 10 max min Vs30 log std   = 0,113 log med =-0,193 N =110
log std   = 0,097 log med = 0,018
N =110
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(2), September 2023
3) Hasil  analisis  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa kondisi lokal sangat mempengaruhi estimasi V S30 di kota Palu.  Kota  Palu  didominasi  oleh  satuan  geomorfologi Fluvial.  Efek  satuan  geomorfologis  dan  umur  geologis perlu dipertimbangkan dalam memperkirakan nilai V S30 .
4) Sebagai  kesimpulan  umum,  metode  ini  memungkinkan untuk  mendefinisikan  daerah-daerah  dengan  perilaku serupa.  Keandalannya  tergantung  pada  kualitas investigasi  yang  tersedia  dan  efektivitas  pengaturan satuan  geomorfologi  dan  peta  umur  geologi.  Model estimasi V S30 ini sesuai untuk klasifikasi tanah pada skala regional dan dapat diadopsi untuk peta mikrozonasi kelas I atau real-time shake.

## Daftar Pustaka
[1] SNI  1726-2012.  SNI  1726, Tata  Cara  Perencanaan Ketahanan Gempa Untuk Struktur Bangunan Gedung dan Non Gedung . Jakarta: BSN, 2012.
[2] J.W. Scott, V. Lacrosse, M. Stannard, J. Russell, and S.V. Ballegooy, The Benefits and Opportunities of  a Shared  Geotechnical  Database ,  Christchurch: International  Society  for  Soil  Mechanics  and Geotechnical Engineering, 2015.
[3] D.J.  Wald  and  T.I.  Allen, “ Topographic  Slope  as  A
Proxy for Seismic Site Conditions and Amplification ” ,
Bulletin of the Seismological Society of America , vol. 97, no. 5, p. 1379, 2007.
[4] D.J.  Wald,  L.  McWhirter,  E.  Thompson,  and  A.S. Hering, A New Strategy for Developing VS30 Maps , Santa Barbara: University of California Santa Barbara , 2011.
[5] D.J.  Wald  and  T.I.  Allen, “ On  the  Useof  High- Resolution Topographic Data as a Proxy for Seismic Site Condition (VS 30) ” , Bulletin of the Seismological Society of America, vol. 99, p. 935, 2009.
[6] E.M.  Thompson,  D.J.  Wald, and  C.B.  Worden,  “A
VS30  Map  for  California  with  Geologic  and
Topographic Constraints”, Bulletin of the
Seismological Society of America, vol. 104, no. 5, p.
2313, 2014
[7] E.M.  Thompson  and  D.J.  Wald,  “Developing  Vs30 Site-Condition Maps by Combining Observations with Geologicand Topographic Constraints”, Proc. the 15th World Conference on Earthquake Engineering , vol. 3, p. 1, 2012.
[8] M.  Matsuoka,  K.  Wakamatsu,  K.  Fujimoto,  and  S.
Midorikawa, “Average Shear -Wave Velocity Mapping  using  Japan  Engineering  Geomorphologic Classification  Map”, Journal  Structural  Engineering
& Earthquake Engineering , vol. 23, p. 1, 2006.
[9] W.A.  Prakoso,  “Strong -Motion  Instrument  Spatial Distributionmodel  for  Indonesia”, ASCE  Natural Hazards Review , vol. 15, no. 2, p. 104, 2014.
[10] W.A.  Prakoso,  I.N.  Sukanta,  E.  Santoso,  and  D. Damoerin,  “Comparison  of  Vs,30  Based  on  Seismic Down  Hole  and  MASW  Methods”, Proc.  ISGE Annual Conference , vol. 5, p. 1, 2013.
[11] https://earthexplorer.usgs.gov ,  SRTM  3  /1Arcsec , accessed on July 18, 2023
[12] Badan  Informasi  Geospasial, Peta  Sistim  Lahan , Jakarta: BIG, 2023.
[13] Badan Informasi Geospasial, Peta Geologi  Indonesia ,
Jakarta: BIG, 2023.
[14] P.S. Thien, “ Estimation of S-wave Velocity Structure for  Sedimentary  Layered  Media  Using  Microtremor Array  Measurements  in  Palu  City,  Indonesia ”, Procedia Environmental Sciences, vol. 28, p. 1, 2015.
[15] United States Geological Survey (USGS), CustomVS,30 Mapping , New York: USGS, 2014.
[16] A.  Rahayu,  W.A.  Prakoso,  I.A.  Sadisun,  A.S. Muntohar, M. Muzli, and A. Rudyanto, “ Comparing Shear-Wave  Velocity  from  MASW  with  Borehole Measurementat  Merapi  Sediment  in  Yogyakarta ” , IJTech , vol.  6, p. 993, 2017.