Abstrak —Bencana  gerakan  tanah  merupakan  bencana  yang sering terjadi di kabupaten Blitar. Salah satu daerah yang sering terkena  dampak  peristiwa  tersebut  adalah  desa  Olak-Alen,  yang ditandai  dengan  adanya  longsor.  Hal  ini  dikarenakan  pada daerah  tersebut  terletak  pada  kondisi  geologi  yang  tersusun tuff dan  pasiran  yang  mempunyai  potensi  lebih  besar  terhadap  efek intensitas gerakan tanah. Pada penelitian ini parameter fisis yang digunakan untuk mikrozonasi yaitu kurva HVSR dan sebaran Vs hasil  inversi  kurva  HVSR.  Berdasarkan  hasil  penelitian didapatkan  nilai  frekuensi  natural  antara  1.7-3.7  Hz,  Puncak HVSR antara 2-9 dan Indeks Kerentanan antara 1.5-44.7. daerah yang  diduga  sebagai  bidang  gelincir  memiliki  nilai  kecepatan geser  200-300  m/s  yang  diklasifikasikan  sebagai  tanah  tipe  D berdasarkan  SNI  1726-2012  dan  tipe  C  menurut Eurocode  8. Sedangkan bedrock pada  penelitian  ini  memiliki  nilai  kecepatan geser 750-1200 m/s yang tersebar pada kedalaman 50-60 meter.
Kata  Kunci —Desa  Olak-Alen,  Longsor,  HVSR,  Kecepatan Gelombang Geser (Vs).

## I. PENDAHULUAN
ENCANA gerakan tanah merupakan bencana yang sering terjadi  di  kabupaten  Blitar.  Berdasarkan  laporan  Pusat Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana  Geologi  tahun  2016 diketahui bahwa kabupaten Blitar mempunyai potensi gerakan tanah pada zona menengah-tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa pada  zona  ini  dapat  terjadi  gerakan  tanah  jika  curah  hujan diatas  normal.  Desa  Olak  Alen  merupakan  salah  satu  desa  di kabupaten  Blitar  yang  setiap  tahunnya  terkena  dampak  dari pereistiwa  tersebut.  Peristiwa  gerakan  tanah  terakhir  terjadi pada hari jumat tanggal 2 Desember 2016. Akibatnya 2 rumah hancur,  7  rumah  dalam  area  berbahaya  dan  2  titik  jalan terputus, yaitu di jalan desa Olak Alen dan di jalur bawah jalan Blitar-Malang  [1].  Secara  umum  topografi  di  sekitar  gerakan tanah  berupa  perbukitan  bergelombang  dengan  ketinggian lebih  dari  390  mdpl.  Berdasarkan  peta  geologi  teknik  lembar kabupaten  Blitar,  desa  Olak  Alen  merupakan  daerah  yang hamper seluruh bagiannya terbentuk oleh endapan gunung api Butak yang terdiri atas lava, breksi gunung api, tuf breksi dan
tuf  pasiran  dan  sisanya  berupa  endapan  tuf  [2].  Selain  itu menurut  Nakamura  kondisi  geologi  seperti  endapan  alluvial, tuff dan batu pasir mempunyai potensi bahaya yang lebih besar terhadap  efek  intensitas  gerakan  tanah  terhadap  gangguan karena gempa bumi [3]. Oleh karena itu, pengetahuan kondisi tanah  secara  lokal  menjadi  bagia  yang  sangat  penting  dalam memerkirakan  bahaya  gerakan  tanah  secara  spesifik.  Salah satu  parameter  penting  yang  harus  diketahui  adalah  deleniasi kecepatan  gelombang  geser  (Vs)  pada  lapisan  bawah permukaan  tanah  yang  dapat  menjadi  pengontrol  faktor amplifikasi  dari  gelombang  seismik  selama  gempa  bumi. Dengan  diketahuinya  parameter  tersebut  dapat  digunakan untuk  mengklasifikasi  dan  mengkarakterisasi  tanah  penyebab terjadinya gerakan tanah pada desa Olak Alen. Kemudian dari parameter  tersebut  dapat  ditentukan  area  rawan  pada  lokasi penelitian.
Selain  itu  berdasarkan  Sutrisno  (2014)  Vs  juga  digunakan sebagai  nilai  referensi  awal  dalam  masalah  strain  terhadap pembebanan  seismik  [4].  Di  indonesia,  umumnya  Vs  diukur dengan menggunakan uji downhole . Namun peralatan ini tidak tersedia secara luas, akibatnya uji menjadi terlalu mahal dalam melakukan  sebagian  proyek  kontruksi.  Di  sisi  lain,  uji laboratorium  dari  hasil boring dapat  dieksplorasi  lebih  lanjut untuk  mendapatkan  nilai  Vs.  Gardner  dan  Gregory  (1974) melakukan  serangkaian  studi  empiris  untuk  menentukan hubungan keterikatan antara Vp, Vs dan densitas [5].
(1)
Dengan ρ dalam g/cm 3 , α adalah koefisien dengan nilai 0.31 ketika  V  dalam  m/s  dan  digunakan  0.23  ketika  V  dalam  ft/s. Setalah  parameter  Vp  didapatkan,  maka  parameter  Vs  dapat ditentukan.
Selanjutnya  nilai  kecepatan  geser  (Vs)  hasil  uji downhole digunakan  sebagai  parameter  model  untuk  mendapatkan sebaran kecepatan geser dari proses inversi kurva HVSR hasil observasi  mikrotemor  dilapangan.  Analisis  mikrotremor

## Estimasi Kecepatan Gelombang Geser (Vs)
Berdasarkan Inversi Mikrotremor Spectrum Horizontal to Vertikal Spectral Ratio (HVSR)
Studi Kasus : Tanah Longsor Desa Olak-Alen,

## Blitar
Imam Gazali, M. Singgih Purwanto, Dwa Desa Warnana Departemen Teknik Geofisika, FTSP, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dwa_desa@geofisika.its.ac.id
B
dengan  menggunakan  metode  HVSR  (Horizontal  to  Vetical Spectrum Ratio) merupakan salah satu cara yang paling mudah dan  paling  murah  untuk  memahami  sifat  struktur  lapisan bawah permukaan tanpa menyebabkan gangguan pada struktur tersebut.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Pengukuran Data Lapangan
Pengambilan  data  eksperimen  metode  mikrotremor  HVSR dilakukan di dusun Sumberejo desa Olak Alen, Blitar. Desain pengukuran  dilakukan  dengan  memotong  area  gerakan  tanah dan  membentuk  grid  dengan  luasan  400  x  200  meter. Dilakukan  dengan  desain  seperti  itu  agar  didapatkan perbandingan  respon  hasil  pengukuran  mikrotremor  di  daerah yang  telah  terjadi  gerakan  tanah  terhadap  daerah  sekitarnya dan  untuk  melihat  arah  kemenerusan  gerakan  tanah  yang mungkin  akan  terjadi.  Proses  pengambilan  data  dilakukan dengan  meletakkan  seismometer  Sara  SL-07  mengarah  ke Utara  dengan  posisi  bull  eye  tepat  ditengah.  Untuk menghindari  gangguan  noise  seismometer  di  tutup  dengan payung  dan  menghindari  pengukuran  yang  dekat  dengan pepohonan  sehingga  proses  perekaman  noise  dari  permukaan tanah lebih baik. Lama perakaman yang dilakukan adalah 1800 detik dengan frekuensi sampling 100 Hz. Perekaman dilakukan dengan  menggunakan  software  HyperTerminal  dengan  format data yang dihasilkan adalah berbentuk EV0, EV1 dan EV2.

## B. Tahap Pengolahan Data HVSR
Pengolahan  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  rasio spectrum  horizontal  terhadap  vertikal  (H/V)  dari  semua  jenis sinyal  getaran  (ambient  noise  gempa  bumi,  cuaca,  maupun aktifitas  manusia).  Untuk  pemprosesan  H/V,data  yang digunakan  harus  memiliki  3  komponen  sinyal  yaitu North- South, East-West dan vertical, serta sampel yang cukup (dalam waktu)  untuk  bisa  diolah.  Sebelumnya  dilakukan  proses  FFT ( Fast Fourier Transform ) dan smoothing kemudian dilakukan penggabungan  komponen  horizontal  dan  vertikal  kedalam analisis  HVSR  berupa spectral rasio  amplitude  spektrum Fourier dari persamaan berikut :
(2)
Dengan  R(T)  adalah  spektrum  rasio  vertikal  terhadap horizontal, F NS adalah spektrum fourier di NS dan F EW adalah spektrum fourier di EW serta F Z adalah spektrum fourier di Z (vertikal).  Selanjutnya  rata-rata  spektrum  HVSR  diplot  untuk setiap  titik  pengukuran  setelah  diperoleh  sepektrum  HVSR masing-masing window.

## C. Tahap Inversi dengan OpenHVSR
OpenHVSR merupakan software untuk menghasilkan model struktur  bawah  permukaan  dari  kurva  HVSR  dengan menggunakan  metode  propagasi  Monte  Carlo.  Software  ini dituliskan  dalam  software  Matlab  basis  GUI.  Dalam
penggunaan  OpenHVSR  dalam  proses  inversi  ada  beberapa data yang harus dipersiapkan.
Berikut langkah pengolahan inversi dengan OpenHVSR : 1. Perhitungan data konstrain :
 Analisis densitas dari data sekunder ( soil boring ),
 Perhitungan  nilai  Vp,  Vs,  Qp,  dan  Qs  dari  data densitas dengan persamaan 1.
2. Proses Inversi OpenHVSR
Sebelum  melakukan  inversi  kita  harus  menyiapkan  data subsurface hasil perhitungan parameter model yang didapatkan dari  data  geologi  dan  kurva  HVSR  (puncak  HVSR  dan frekuensi). Kurva HVSR dan data subsurface diletakkan dalam satu  folder  yang  kemudian  akan  dipanggil  dalam  proses pembuatan file project untuk inversi.

## Ukuran Gambar dan Tabel
Selanjutnya  proses  pengaturan  forward  modelling  dan
inversi (Gambar 1) dapat dijelaskan sebagai berikut. (1) Berisi parameter  pengontrol  selama  proses  pemodelan  kedepan (FWD), yang juga digunakan dalam proses inversi. Pada kasus ini,  faktor  atenuasi  (Qp,  Qs)  sangat  bergantung  terhadap  nilai frekuensi dan dapat dirumuskan :
(3)
Dengan Q0 adalah faktor atenuasi pada frekuensi 1 Hz dan untuk nilai k  dianggap konstan yang diasumsikan sama untuk semua  lokasi  pengukuran.  Sedangkan  range  frekuensi disesuaikan dengan input kurva HVSR yang diambil pada saat pengolahan  di  geopsy  (pada  penelitian  ini  0.5  Hz-15  Hz). Setelah parameter pemodelan kedepan diatur selanjutnya yaitu parameter pengontrol inversi. Pada gambar 1 pada pengaturan (2)  menunjukkan  bahwa  fungsi  pembobotan  yaitu  yang menjadi  fokusan  selama  proses  inversi  sesuai  dengan  hasil pengolahan  kurva  HVSR.  Hal  ini  dpat  dilakukan  dengan mengklik  kanan  pada  jendela  tersebut  lalu  lakukan  “modify weighrhing function”  hal  tersebut juga  dilkukan pada  tab (3), namun  pada  tab  (3)  merupakan  fungsi  pembobotan  terhadap kedalaman.  Sedangkan  untuk  statistik  distribusi  sebarannya dapat  dipilih  distribusi  uniform  atau  gaussian  (4).  Pada penelitian digunakan distribusi probabilitas Gaussian (distribusi  normal)  karena  distribusi  ini  paling  sering digunakan dalam analisis statistik.
Sedangkan  pada  tab  (5)  digunakan  untuk  mengatur
Gambar 1. Proses pengaturan inversi dengan OpenHVSR
persentase  perubahan  maksimum  pada  setiap  parameter terhadapa  parameter  lainnya.  Untuk  memulai  inveri  dapat dilakukan  pada  pengaturan  (6).  Pada  pengaturan  nomor  (1) samapai  (6)  sangat  berpengaruh  terhadap  semua  tabs  (model 1D dan 2D) termasuk sensitivitasnya.

## III. PEMBAHASAN

## A. Analisis Frekuensi Dominan Kurva HVSR

## Gambar 2. Peta persebaran frekuensi natural
Hasil  analis  dari  kurva  HVSR  adalah  frekuensi  natural  dan puncak  HVSR  yang  mencerminkan  karakteristik  dinamik  di daerah  setempat.  Pada  penelitian  ini  rentang  nilai  frekuensi natural  yang  di  dapatkan  bervariasi  yaitu  berkisar  1.77  Hz  - 3.63  Hz.  Pada  gambar  2  merupakan  kontur  dari  persebaran nilai  frekuensi  natural  pada  daerah  penelitian dimana nilainya relatif  seragam,  namun  pada  daerah  yang  telah  mengalami longsor memiliki respon perbedaan yang sangat signifikan dari daerah sekitarnya. Hal ini disebakan karena lapisan lunak yang tebal  sudah  tergerus  sehingga  menyebabkan  lapisan  bedrock lebih  dekat  dengan  permukaan.  Berdasarkan  observasi dilapangan  lapisan  tanah  yang  tergerus  memiliki  ketebalan lebih dari 20 meter. Berdasarkan gambar tersebut garis kontur yang  berwarna  hitam  putus-putus  merupakan  area  yang  telah mengalami  longsor  dan  lapisan  tanahnya  telah  tergerus  habis oleh hujan. Yaitu terletak pada titik pengukuran P-01, P-02, P- 03,  P-04,  P-05,  P-09,  P-10,  P-17,  dan  P-18  dengan  respon frekuensi  2.9-3.7  Hz.  Pada  titik  pengukuran  P-08  dan  P-16 juga  memiliki  respon  frekuensi  yang  cukup  tinggi  yaitu  sama dengan  daerah  yang  telah  mengalami  amblesan  atau  gerusan. Hal ini sesuai dengan kondisi geologi setempat yang memiliki elevasi yang rendah sehingga asosiasi dengan lapisan bedrock lebih  dangkal  dengan  asumsi  deliniasi  batas  geologi  bawah permukaan  datar  (flat).  Dimana  frekuensi  natural  erat hubungannya  dengan  kedalaman  bedrock,  keduanya  memiliki hubungan  berbanding  terbalik,  artinya  nilai  frekuensi  yang rendah berasosiasi dengan kedalaman bedrock yang dalam [4]. Jadi  berdasarkan  analisis  frekuensi  natural  dapat  diprediksi bahwa  lapisan  sedimen  lunak  semakin  tebal  kearah  barat. Namun,  berdasarkan  penelitian  Sungkono  (2011)  frekuensi natural  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  kedalaman  bedrock (ketebalan  sedimen)  tapi  juga  dikontrol  oleh  kecepatan gelombang geser [5].
Sedangkan  garis  kontur  putus-putus  yang  berwarna  merah pada  gambar  2  diatas  merupakan  batas  area  yang  mengalami
landslide  yaitu  pada  titik  pengukuran  P-25,  P-19,  P-11,  P-06 dan P-07. Pada titik tersebut berdasarkan observasi dilapangan dan  data  topografi  terletak  pada  slope  yang  miring,  sehingga area ini diprediksi merupakan titik yang paling rawan terhadap longsor  (landslide)  susulan  jika  terjadi  hujan  terus-menerus. Meskipun  berdasarkan  nilai  frekuensi  pada  titik  tersebut memiliki  nilai  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  titik pengukuran  pada  kontur  yang  berwarna  biru  (1.7-2.4  Hz). Namun pada titik pengukuran pada kontur yang berwarna biru memiliki efek kerusakan terhadap bangunan yang paling parah apabila terjadi getaran atau gempa bumi.

## B. Analisis Puncak HVSR

## Gambar 3. Peta persebaran puncak HVSR
Nilai  Puncak  HVSR  berhubungan  dengan  perbandingan antara  kontras  impedansi  lapisan  permukaan  dengan  lapisan dibawahnya.  Perubahan  nilai  puncak  HVSR  suatu  daerah disebabkan  karena  perubahan  sifat  fisik  batuan  seperti terjadinya pelapukan. “Ref. [6]” menyatakan pada batuan yang sama,  nilai  puncak  HVSR  dapat  bervariasi  sesuai  dengan tingkat  deformasi  dan  pelapukan  pada  tubuh  batuan  tersebut. Sedangkan  menurut  “Ref.  [5]”  puncak  kurva  HVSR dipengaruhi  oleh  Vs,  densitas,  Vp,  dan  Qs  sehingga  dapat diketahui  bahwa  daerah  yang  rawan  kerusakan  bangunan akibat getaran tanah ialah daerah yang permukaannya tersusun atas  sedimen  lunak  (gambut,  pasir,  pasir  lanauan)  dengan bedrock  yang  keras.  Karena  pada  geologi  yang  seperti  ini, kontras  impedansinya  besar.  Pada  penelitian  ini  didapatkan nilai puncak HVSR berkisar dari 2 sampai 9 (Gambar 3).
Deareah  penelitian  berdasarkan  peta  geologi  tersusun  pasir dan  pasir  lanauan.  Serta  berdasarkan  observasi  dilapangan menunjukkan  bahwa  area  penelitian  pada  lapisan  sedimen permukaan  sudah  mengalami  pelapukan.  Sehingga  hal  ini menyebabkan  pada  daerah  penelitian  didominasi  oleh  nilai puncak  HVSR  yang  tinggi.  Menurut  Nakamura  (2000) parameter puncak HVSR yang dapat merusak bangunan adalah berkisar  antara  >  3  dan  berasosiasi  dengan  frekuensi  rendah [4].  Berdasarkan  pernyataan  tersebut  maka dapat disimpulkan bahwa di daerah penelitian dapat dikategorikan sebagai daerah yang  rawan  apabila ada getaran gempa bumi karena dominasi nilai  frekuensi  dan  puncak  HVSR-nya.  Namun,  kerusakan yang  paling  besar  apabila  terjadi  gempa  bumi  yaitu  terletak pada titik pengukuran P-28, P-29, P-36, P-37, P-38 dan P-42. Nilai puncak HVSR diatas 3 tersebar di seluruh area penelitian kecuali  titik  pengukuran  P-01  dan  P-44  yang  memiliki  nilai
puncak  HVSR  dibawah  3.  Berdasarkan  sebaran  nilai  puncak HVSR tersebut perbedaan topografi bukanlah salah satu faktor yang mempengaruhi nilai dari puncak HVSR.

## C. Analisis Indeks Kerentanan Tanah
Gambar 4. Peta persebaran indeks kerentanan tanah
Pada  gambar  4  merupakan  peta  persebaran  indeks kerentanan  tanah  pada  daerah  penelitian.  Nilai  indeks kerentanan  tanah  pada  daerah  penelitian  yaitu  berada  pada rentang  1.5  –  44.7.  Apabila  dikorelasikan  dengan  indeks kerentanan  di  daerah  Graben Bantul. Daerah yang mengalami kerusakan parah akibat gempa bumi Bantul 2006 yaitu terjadi pada  daerah  yang  memiliki  nilai  indeks  kerentanan  tanah diatas  10  [7].  Daerah  penelitian  mayoritas  memiliki  nilai indeks kerentanan tanah diatas 10 yang tersebar diseluruh area titik  pengukuran  mikrotremor.  Hanya  dibeberapa  titik pengukuran  saja  yang  memiliki  nilai  indeks  kerentanan  tanah di  bawah  10,  terutama  pada  daerah  yang  sudah  tergerus  oleh hujan  hingga  ketebalan  lebih  dari  20  meter.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pada  titik  ini  lebih  dekat  dengan  lapisan bedrock  dan  menjadi  titik  yang  paling  aman  dari  bahaya seismisitas apabila didirikan suatu bangunan.
Apabila  ditinjau  dari  sebaran  nilai  indeks  kerentanan tersebut daerah penelitian menunjukkan sangat rentan terhadap efek  lokal  yang  diakibatkan  oleh  gempa  bumi.  Hal  ini disebabkan  karena  secara  umum  sebaran  nilai  indeks kerentanan tanahnya sangat tinggi. Terutama pada daerah yang memiliki  lereng  yang  miring  seperti  pada  titik  pengukuran  P- 25,  P-26,  P-19,  dan  P-11  berdasarkan  nilai  kerentanan  dan kelerengannya  diprediksi  akan  terjadi  longsor  susulan  jika tidak  dilakukan  mitigasi.  Berdasarkan  analisa  tersebut  juga ditemukan  titik  potensi  longsor  baru  yang  mungkin  akan terjadi. Yaitu terletak pada titik pengukuran P-06, P-07 dan P- 08.  Karena  berdasarkan  observasi  dilapangan  pada  titik pengukuran  tersebut  berada  pada  kelerengan  yang  curam  dan berdasarkan  analisis  mikrotremor  mimilki  nilai  indeks kerentanan tanah lebih dari 10.  Namun, Pada P-37, P-38 dan P-40 memiliki kerusakan paling parah jika didirikan bangunan akibat  gempa  bumi.  Hal  tersebut  sesuai  berdasarkan  analisis frekuensi dan amplifikasi HVSR diatas.

## D. Persebaran Kecepatan Gelombang Geser (Vs)
Estimasi  persebaran  kecepatan    gelombang  geser  dari  46 kurva  HVSR  (reliable)  telah  dilakukan  dengan  software OpenHVSR  pada  penelitian  ini.  Seperti  yang  telah  dijelaskan
sebelumnya  bahwa  hasil  kurva  HVSR  dari  pengukuran mikrotremor  dipengaruhi  oleh  kondisi  geologi  setempat. Sedangkan  kondisi  geologi  pada  daerah  penelitian  beragam, terutama  dilihat  dari  kenampakan  permukan  yang  memiliki perbedaan elevasi yang signifikan. Seluruh kurva HVSR hasil pengolahan  mikrotremor  yang  telah  diinversikan  dengan  data geologi  kemudian  dilakukan  profiling  persebaran  kecepatan gelombang geser (Vs) seperti yang disajikan dalam gambar 5. Dilakukannya  profiling  ini  adalah  untuk  memudahkan  dalam proses  interpretasi.  Profil  sayatan  ini  mengarah  sesuai  desain akuisisi yaitu dari selatan ke utara sebanyak 7 sayatan.

## Gambar 5.  Profil sebaran kecepatan gelombang geser di daerah penelitian
Berdasarkan profil tersebut didapatkan nilai kecepatan geser 750-1200  m/s  mayoritas  pada  kedalaman  50-60  meter  yang tersebar pada daerah penelitian di setiap sayatan. Kecuali pada sayatan  7  (paling  ujung  barat)  kedalaman  bedrock  (750-1200 m/s) di dapatkan pada kedalaman 37-40 meter. Menurut “Ref. [8]” klasifikasi tanah permukaan berdasarkan pada SNI 1726- 2012  yang  sesuai  dengan  rentang  nilai  kecepatan  geser  yang dihasilkan pada penelitian ini, tergolong pada klasifikasi B, C, D  dan  E.  Dengan  klasifikasi  B  sudah  termasuk  batuan  (750 m/s  <Vs≤  1500  m/s),    C  merupakan  tanah  sangat  padat  dan batuan  lunak  (350  m/s  <Vs≤  750  m/s),  klasifikasi  D merupakan  tanah  sedang  (175  m/s  <Vs≤  350  m/s),  dan klasifikasi  E  tanah lunak dengan nilai kecepatan geser kurang dari 175 m/s. Berdasarkan klasifikasi SNI tersebut tanah lunak tersebar  pada  seluruh  area  penelitian  dengan  kedalaman  8-15 meter  yang  ditandai  dengan  warna  ungu.  Tanah lunak dengan ketebalan  8-15  meter  ini  menjadi  pemicu  terjadinya longsororan  apabila  terletak  pada  lereng  yang  curam  dan dibidangi oleh tanah yang lebih padat.
Tiga  sayatan  dari  timur  pada  gambar  4.15  merupakan daerah  yang  telah  terjadi  longsor  lebih  jelasnya  dapat  dilihat pada gambar 4.16, dengan arah longsoran keselatan. Sehingga pada ujung selatan dari sayatan tersebut lapisan lunaknya lebih sedikit/bahkan tidak kelihatan lapisan lunak bila dibandingkan dengan  sayatan  lainnya.  Hal  ini  dikarenakan  lapisan  lunak tersebut  sudah  hilang  tererosi  oleh  hujan.  Sedangkan  garis putus-putus  berwarna  merah  di  duga  sebagai  bidang  gelincir dari longsor tersebut dengan nilai kecepatan geser 200-300 m/s yang  diklasifikasikan  sebagai  tanah  tipe  D  berdasarkan  SNI 1726-2012.  Berdasarkan  penampang  tersebut  longsor  susulan kemungkinan  akan  terjadi  lagi  bila  terjadi  hujan  secara  terus
menerus. Hal tersebut dikarenakan masih tebalnya tanah lunak yang  terletak  pada  bidang  miring.  Berdasarkan  gambar  6 lapisan lunak yang berada pada lereng longsor/batas longsoran memiliki  ketebalan  8  meter.  Jadi  tanah  yang  hilang  tergerus hujan memiliki ketebalan sekitar 25 meter. Hal ini sesuai pada saat  observasi  dilapangan,  bahwa  tanah  yang  hilang diperkirakan  sekitar  lebih  dari  20  meter.  Hasil  ini  juga membuktikan  bahwa  metode  mikrotremor  mampu  untuk mengkarakterisasi  longsoran  dalam  mendeliniasi  batas-batas bidang longsoran tersebut.
Gambar 6.  Profil sebaran kecepatan gelombang geser di daerah penelitian.

## IV. KESIMPULAN
Pengukuran mikrotremor dengan metode HVSR dan analisis kecepatan  gelombang  geser  dari  hasil  kurva  HVSR mikrotremor  di  desa  Olak  Alen  Blitar  telah  menghasilkan karakteristik  dinamik  tanah  daerah  setempat  serta  dari  hasil profil  kecepatan  gelomabng  geser  lapisan  keras  di  daerah penelitian  ( bedrock )  berada  pada  kedalaman  50-60  m  dengan Vs 750-1200 m/s.
Selanjutnya  setelah  diketahui  karakteristik  dinamik  dan profil  tanah  di  daerah  penelitian,  pendirian  bangunan  dilokasi penelitian  disarankan  mengikuti international  building  code
untuk mengurangi resiko akibat gempa bumi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Direktorat Pendidikan  Tinggi,  Departemen  Pendidikan  dan  Kebudayaan Republik Indonesia yang telah memberikan dukungan finansial melalui  Beasiswa  Bidik  Misi  tahun  2013-2017”.  Penulis  juga di  menyampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada.  Novritza, Dwipa, Alif, Jubel dan Nomensen yang telah membantu dalam pengambilan data penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “tanggapan-bencana-gerakan-tanah-kecamatan-selorejo-kabupaten- blitar-provinsi-jawa-timur,” Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana Geologi , 2016. [Online]. Available: http://pvmbg.geologi.esdm.go.id/index.php/gerakan-tanah/kejadian- gerakan-tanah/1379-tanggapan-bencana-gerakan-tanah-kecamatan- selorejo-kabupaten-blitar-provinsi-jawa-timur.
[2] M.  Sjarifudin  and  S.  Hamidi, Peta  geologi  lembar  Blitar,  Jawa . Bandung: Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi, 1992.
[3] A.  R.  and  S.  D.  Y.  Nakamura,  Gurler,  E.  Dilek,  J.  Saita, “Vunerability  Investigation  of  Roman  Colosseum  Using Microtremor,” 12WCEE , 2000.
[4] W.  T.  Sutrisno,  “Profilling  persebaran  kecepatan  gelombang  geser (Vs)  menggunakan  inversi  mikrotremor  spectrum  Horizontal  -to- Vertical  Spectral  Ratio  (HVSR),”  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2014.
[5] L.  G.  and  A.  G.  G.  Gardner,  “Formation  velocity  and density  -the diagnostic basic for stratigraphic traps,” Geophys. 39 , pp. 770–780, 1974.
[6] S. B.J. Santosa, “KARAKTERISASI KURVA HORIZONTAL-TO- VERTICAL  SPECTRAL  RATIO:  KAJIAN  LITERATUR  DAN PERMODELAN,” J. NEUTRINO , Mar. 2012.
[7] M. and R. S. B. S. Mulyatno, Penentuan Zona Rawan Guncangan Bencana  Gempa  Bumi  Berdasarkan  Analisis  Amplifikasi  HVSR Mikrotremor  dan  Analisis  Periode  Dominan  Daerah  Liwa  dan Sekitarnya . Geofisika Eksplorasi, 2013.