JGISE Vol. 2 No. 1 (2019). 121-131   |   https://doi.org/10.22146/jgise.40763

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Minimum Isoseismal Distribution Based On Macroseismic Interpolation For Earthquake Disaster Mitigation in Palu City
Telly Kurniawan, Yusuf Hadi Perdana, Tio Azhar Prakoso Setiadi, Supriyanto Rohadi, Bambang Sunardi Puslitbang BMKG, Jl. Angkasa 1 No. 2, Kemayoran, Jakarta, Indonesia
Article History:
Received 10 November 2018
Received in revised form 28 May 2019 Accepted 28 May 2019
Available online 28 June 2019 ABSTRACT. Palu is the most damaged and many casualties as a result of the
Palu-Donggala earthquake on September 28, 2018. This earthquake triggered a tsunami, liquifaction, and landslides which caused difficulties in determining a closest safe location for the temporary evacuation site in a location affected disaster.  The  aftershocks  caused  unrest  of  refugees  and  village  government officials,  because  it  was  feared  that  the  location  to  be  used  as  a  temporary evacuation  site  would  run  into  the  impact  of  an  earthquake  similar  to  other severe  locations.  To  determine  a  safe  location  around  the  impact  area, information  about  the  map  of  the  minimum  isoseismal  distribution  is  very important. This study aim is to map the minimum isoseismal distribution as the smallest  disaster  risk  place  in  areas  affected  by  the  earthquake,  tsunami, liquefaction, and landslides. In this study, we used geographical boundary and fault  data,  macroseismic  data,  satellite  imagery  and  post-earthquake documentation  data.  We  plotting  and  interpolate  data  from  macroseismic surveys  then  were  verified  using  satellite  imagery  and  post-earthquake documentation  of  the  survey.  The  results showed  that  a  minimum  isoseismal distribution  was  found  in  8  areas,  located  in  the  village  Kabonena,  Lere, Kamonji,  Siranindi,  between  Boyaoge  and  Nunu,  Tawanjuka,  Palupi,  and Tinggede. Keywords: Isoseismal, interpolasi, makroseismik

## Corresponding Author:
Telly Kurniawan Email: tellykurniawan46@gmail.com
© Author(s) 2019.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Bencana  gempabumi  Palu-Donggala  pada  tanggal  28 September  2018  telah  memicu  bencana  lainnya  yaitu longsoran, tsunami dan liquifaksi di Sulawesi Tengah. Ada 4 kabupaten/kota yang terdampak langsung oleh bencana tersebut yaitu Kota Palu, Kabupaten Donggala, Kabupaten Sigi dan Kabupaten Parigi Moutong.
Dampak  gempabumi  dan  bencana  ikutannya  hingga Minggu 21 Oktober 2018 pukul 13.00 WIB, tercatat 2.256 orang meninggal dunia dengan sebaran di Kota Palu 1.703 orang, Donggala 171 orang, Sigi 366 orang, Parigi Moutong 15 orang dan Pasangkayu 1 orang.  Selain itu 1.309 orang hilang,  4.612  orang  luka-luka  dan  223.751  orang mengungsi  di  122  titik.  Data  kerusakan  bangunan  dan infrastruktur yang hancur akibat bencana meliputi 68.451 unit  rumah  tinggal,  327  unit  rumah  ibadah,  265  unit sekolah, 78 unit perkantoran, 362 unit toko, 168 titik jalan retak, 7 unit jembatan rusak dan masih banyak kerusakan kecil lainnya (Sutopo, 2018).
Kerugian dan kerusakan di sektor permukiman adalah paling  besar  karena  luas  dan  masifnya  dampak  bencana. Hampir sepanjang pantai di Teluk Palu bangunan menjadi rata  dengan  tanah.  Kerusakan  ini  diakibatkan  terjangan
tsunami  dengan  ketinggian  antara  2,2  hingga  11,3  meter yang  menghancurkan  permukiman  di  wilayah  tersebut. Begitu  juga  adanya  subsidence  (amblesan)  dan pengangkatan  permukiman  di  Balaroa.  Likuifaksi  yang menenggelamkan  permukiman  di  Petobo,  Jono  Oge  dan Sibalaya  juga  menyebabkan  ribuan  rumah  hilang.  Hasil pendataan  Tim  Rehabilitasi  dan  Rekonstruksi  BNPB terhadap  kerugian  dan  kerusakan  akibat  bencana berdasarkan sebaran wilayah menunjukkan nilai kerugian dan  kerusakan  yang  terbesar  adalah  di  Kota  Palu  yaitu mencapai 7,63 trilyun rupiah, Kabupaten Sigi 4,29 trilyun, Donggala 1,61 trilyun dan Parigi Moutong 393 milyar.
Bencana  ini  juga  menyebabkan  pengeluaran  anggaran pembangunan Kota Palu menjadi sangat besar karena Kota Palu yang sudah lama dibangun menjadi hancur kemudian harus  dilakukan  periode  rehabilitasi  dan  rekonstruksi pembangunan kembali Kota Palu dengan waktu yang cukup lama.  Dengan  kondisi  ini,  maka  pemerintah  pusat  dan pemda harus bersinergi untuk pembangunan kembali kota Palu yang lebih baik dan aman sesuai prinsip  “Build Back Better and Safer” (Sutopo, 2018).
Jumlah kerusakan dan korban jiwa yang paling besar di Kota  Palu  akibat  gempabumi  dan  tsunami  28  September 2018, menunjukkan bahwa mitigasi bencana di Kota Palu,
merupakan hal yang perlu serius untuk dikaji, karena Kota Palu merupakan ibukota Propinsi Sulawesi Tengah dengan jumlah  penduduk  dan  pembangunan  paling  besar dibanding kota/kabupaten lainnya.
Secara  geografis,  Kota  Palu  terletak  antara  0 0 ,36”  – 0 0 ,56” Lintang Selatan dan 119 0 ,45”- 121 0 ,1” Bujur Timur, tepat berada di bawah garis khatulistiwa dengan ketinggian 0 - 700 meter dari permukaan laut. Kota Palu terdiri dari 8 Kecamatan, yaitu:
a. Kecamatan  Palu  Barat:  Kelurahan  Ujuna,  Baru, Siranindi, Kamonji, Balaroa dan Lere.
b. Kecamatan  Tatanga:  Kelurahan  Duyu,  Pengawu, Palupi, Tawanjuka, Boyaoge dan Nunu.
c. Kecamatan  Ulujadi:  Kelurahan  Donggala  Kodi, Kabonena, Silae, Tipo, Buluri dan Watusampu.
d. Kecamatan Palu Selatan: Kelurahan Birobuli Selatan, Petobo,  Birobuli  Utara,  Tatura  utara,  dan  Tatura Selatan.
e. Kecamatan  Palu  Timur:  Besusu  Barat,  Besusu Tengah, Besusu Timur, Lolu Utara dan Lolu Selatan.
f. Kecamatan Mantikulore: Kelurahan Talise, Tanamodindi,  Lasoani,  Kawatuna,  Poboya,  Tondo, Layana Indah dan Talise Valangguni.
g. Kecamatan Palu Utara: Kelurahan Mamboro, Taipa, Kayumaleo Pajeko, Kayumaleo Ngapa, dan Mamboro Barat.
h. Kecamatan  Tawaeli:  Kelurahan  Panau,  Lambara, Baiya, Pantoloan dan Pantoloan Boya (BPS, 2017).
Salah satu mitigasi yang dapat dilakukan dalam rangka pembangunan  kembali  Kota  Palu  adalah  menentukan lokasi yang mempunyai sebaran intensitas minimum yang sama  berdasarkan  peta  isoseismal.  Tujuan  penelitian  ini adalah  memetakan  kontur  isoseismal  untuk  melihat sebaran isoseismal minimum. Peta Isoseismal merupakan peta yang menggambarkan daerah dengan nilai intensitas gempa yang sama di daerah seputar gempa (Nugraha, et al., 2014).  Berdasarkan  peta  isoseismal  tersebut  dapat ditentukan wilayah yang memiliki resiko bencana terkecil, jika bencana gempabumi kembali terjadi di Kota Palu. Peta isoseismal dibuat dengan menggunakan data makroseismik.  Data  makroseismik  adalah  data  yang diperoleh  dari  hasil  survey  terhadap  titik  kerusakan  di lapangan paska gempabumi. Data makroseismik ini berupa data  tingkat  kerusakan  bangunan,  jalan,  dan  fasilitas- fasilitas  lainnya  yang  disesuaikan  dengan  standar internasional Modified Mercali Intensity (BMKG, 2018).
Manfaat  dari  hasil  penelitian  Sebaran  Isoseismal Minimum ini dapat digunakan sebagai informasi baik saat tanggap  darurat  untuk  penentuan  lokasi  evakuasi,  juga dapat digunakan sebagai informasi untuk detail tata ruang pembangunan Kota Palu selanjutnya.
2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data batas  geografi  desa  dan  data  sesar  di  Kota  Palu  dalam format  shp,  kemudian  input  data  survey  makroseismik serta data hasil interpolasi intensitas dengan satuan MMI, yang  ditunjukkan  dalam  Lampiran  pada  Tabel  1.  Lokasi penelitian  difokuskan  didalam  Kota  Palu  sesuai
ketersediaan data makroseismik dan data citra satelit Kota Palu.
2.2. Metodologi
Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  plotting  dan interpolasi  data  makroseismik  melalui  spatial  analyst. Interpolasi  spasial  adalah  proses  estimasi  nilai  pada wilayah  yang  tidak  disampel  atau  diukur,  sehingga  ter- buatlah  peta  atau  sebaran  nilai  pada  seluruh  wilayah (Pramono,  2008),  (Qulin  et.  al,  2014).  Metoda  interpolasi paling sederhana adalah interpolasi linier (Atmika, 2016). Pada interpolasi linier jika ada 2 (dua) titik data, maka akan dihasilkan satu garis lurus, tetapi jika data lebih banyak dan ter-grid dengan baik, maka hasil interpolasi akan semakin baik. Contoh hasil interpolasi menggunakan 2, 3 dan 4 titik data ditunjukkan pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Contoh hasil interpolasi.
Dalam  proses  pengolahan  data  metoda  interpolasi secara rumusan matematik ditunjukkan pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Interpolasi linier.
Pada Gambar 2.2 terlihat ada nilai suatu fungsi di titik x 0 dan  x 1 ,  yaitu  f  (x 0 )  dan  f  (x 1 ).  Dengan  metode  interpolasi linier akan dicari nilai fungsi di titik x, yaitu f 1 (x). Indeks 1 pada  f 1 (x)  menunjukkan  bahwa  interpolasi  dilakukan dengan interpolasi polinomial orde satu. Dari dua segitiga sebangun ABC dan ADE seperti tampak dalam Gambar 2.2, terdapat hubungan berikut:
𝐵𝐶 𝐴𝐵 = 𝐷𝐸 𝐴𝐷 (1)
𝑓 1 (𝑥)−𝑓(𝑥 0 ) 𝑥−𝑥 0 = 𝑓(𝑥 1 )−𝑓(𝑥 0 ) 𝑥 1 −𝑥 0 (2)
𝑓 1 (𝑥) = 𝑓(𝑥 0 ) + 𝑓(𝑥1)−𝑓(𝑥0) 𝑥1−𝑥0 (𝑥 − 𝑥 0 ) (3)
Persamaan (1) sampai (3) merupakan bentuk interpolasi polinomial  orde  satu.  Suku  [f(x 1 )-f(x 0 )]/(x 1  x 0 )  adalah kemiringan garis yang menghubungkan dua titik data dan merupakan perkiraan  beda  hingga  dari  turunan  pertama. Semakin  kecil  interval  antara  titik  data,  hasil  perkiraan akan semakin baik.
Untuk  lingkup  spasial  yang  komplek,  dalam  penelitian digunakan Inverse Distance Weighted (IDW), Metode IDW dikelompokkan dalam estimasi deterministik berdasarkan perhitungan matematik (Pramono, 2008). IDW mengasumsikan bahwa nilai pada lokasi yang tidak terukur adalah  nilai  rata-rata  antara  2  (dua)  titik  terdekat  dalam bidang  sekitar.  Dalam  hal  ini,  IDW  mempertimbangkan poin-poin itu lebih dekat ke lokasi prediksi yang memiliki lebih  banyak  pengaruh  pada  nilai  prediksi.  (Qulin  et.  al, 2014). Asumsi dari metode ini adalah nilai interpolasi akan lebih  mirip  pada  data  sampel  yang  dekat  daripada  yang lebih  jauh.  Bobot  (weight)  akan  berubah  secara  linear sesuai  dengan  jaraknya  dengan  data  sampel.  (Pramono, 2008), Perumusan Metoda IDW sebagai berikut:
(4) dimana Z 0 = nilai yang diprediksi pada unsampled lokasi, Z i . =  nilai  yang  diamati,  d i =  jarak  lokasi  prediksi  dan  lokasi terukur, dan s = jumlah sampel yang diukur, K= kekuatan parameter tingkat pengurangan bobot seiring meningkatnya jarak.
Hasil  IDW  ini,  kemudian  diverifikasi  dengan  data  citra satelit Pleiades dan data dokumentasi foto survey. Diagram alir penelitian secara lengkap ditunjukkan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3 Diagram alir penelitian.
3. Hasil dan Pembahasan
Hasil interpolasi menggunakan spatial analyst terhadap data  makroseismik  memperlihatkan  sebaran  isoseismal mulai intensitas minimal IV MMI sampai dengan intensitas maksimal X MMI sebagimana ditunjukkan pada Gambar 3.1. Intensitas maksimal X MMI ditandai kontur warna merah dan  untuk  intensitas  minimal  IV  MMI  ditandai  kontur warna  abu-abu  yang  dikelilingi  kontur  warna  orange. Kontur lokasi yang berwarna abu-abu tersebut merupakan sebaran isoseismal paling minimum.
Untuk  memvalidasi  hasil  interpolasi  tersebut  maka diperlukan  verifikasi  dengan  menggunakan  data  citra satelit. Data citra satelit yang digunakan adalah data citra satelite Pleiades resolusi tinggi tanggal 30 September 2018, 2 hari setelah kejadian bencana.
Agar  validasi  hasil  interpolasi  menunjukkan  validitas yang  baik,  maka  verifikasi  dilakukan  terhadap  hasil interpolasi  spatial  analyst  data  makroseismik  yang mengalami  kerusakan  terparah.  Ada  2  (dua)  lokasi terparah  yang ditandai  oleh kontur dengan warna merah pada Gambar 3.1.
Berdasarkan  letak  koordinat  lintang  dan  bujur  bumi dari data survey makroseismik, 2 (dua) titik lokasi terparah tersebut adalah titik lokasi yang menunjukkan keberadaan Jembatan Ponulele yang roboh dan terjadinya liquifaksi di Desa Balaroa. Hasil foto real dilapangan terhadap 2 (dua) lokasi tersebut ditunjukkan pada Gambar 3.2 dan Gambar 3.3. Dalam Gambar 3.2 dan Gambar 3.3, dapat dilihat situasi dan  kondisi  sebenarnya  skala  intensitas  kerusakan maksimum yang merupakan kategori nilai X MMI.
Hasil  interpolasi  spatial  analyst  data  makroseismik  2 (dua) lokasi terparah tersebut kemudian difokuskan untuk dilakukan verifikasi dengan data citra satelit Pleiades yang ditunjukkan pada Gambar 3.4.
Data  citra  satelit  yang  akan  dijadikan  verifikasi  yaitu menggunakan data citra satelit Pleiades sebelum dan 2 (dua) hari setelah kejadian bencana. Dua data citra ini digunakan agar dapat menunjukkan validitas kebenaran adanya lokasi yang  mengalami  kerusakan  sesudah  terjadinya  bencana. Data citra satelit sebelum dan sesudah terjadinya bencana ditunjukkan pada Gambar 3.4.
Pada  Gambar  3.4  point  A  adalah  data  satelit  yang menunjukkan  sebelum  adanya  bencana  yang  merusak  di sepanjang Teluk Palu dan Jembatan Ponulele, dan point B menunjukkan  adanya  bencana  yang  menyebabkan kerusakan  terhadap  Teluk  Palu  dan  robohnya  Jembatan Ponulele. Kemudian pada Gambar 3.4 point C adalah letak Desa Balaroa sebelum terjadi Liquifaksi dan point D adalah kondisi adanya liquifaksi di Desa Balaroa.
Berdasarkan Gambar 3.4, hasil verifikasi menggunakan data citra satelit Pleiades 2 hari sesudah gempabumi utama, menunjukkan  adanya  kecocokan  antara  2  (dua)  lokasi intensitas maksimal yang ditandai kontur berwarna merah dalam kotak garis luar warna hitam yaitu Point E dan Point F,  dengan lokasi kerusakan  terdampak paling  parah  yang ditunjukkan point B dan point D.
Gambar 3.2 Jembatan Ponulele yang roboh di Teluk Palu (Foto diambil dari arah timur menghadap ke barat).
Gambar 3.3 Liquifaksi di pemukiman Perumnas di Matonda Balaroa (koordinat lokasi 0.909 LS, 119.839 BT).
Gambar 3.4  Verifikasi data makroseismik yang mempunyai intensitas tinggi menggunakan data citra satelit.
Dengan  kecocokan  hasil  verifikasi  menggunakan  data citra  satelit  pada  Gambar  3.4,  maka  pengolahan  data makroseismik  mempunyai  nilai  validasi  yang  cukup  baik untuk  dapat  menggambarkan  kontur  sebaran  isoseismal minimum yang ingin diketahui.
Dari  hasil  data  makroseismik  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3.1  sebelumnya,  terlihat  nilai  skala  minimal kerusakan yang terjadi yaitu IV MMI. Kontur nilai skala IV MMI  yang  dikelilingi oleh  kontur nilai skala kerusakan V MMI  tersebut  berada  di  8  (delapan)  area  yaitu  Desa Kabonena, Desa Lere, Desa Kamonji, Desa  Siranindi, antara
Desa  Boyaoge  dan  Desa  Nunu,  Desa  Tawanjuka,  Desa Palupi dan Desa Tinggede.
Pada 8 (delapan) area yang memiliki Intensitas minimal IV MMI tersebut, kemudian akan ditunjukkan kondisinya berdasarkan  data  citra  satelit  dua  hari  sesudah  kejadian bencana  dari  mulai  Gambar  3.5  sampai  dengan  Gambar 3.15.  Selain  data  satelit  juga  ditunjukkan  data  foto dokumentasi  saat  pengukuran  8  (delapan)  titik makroseismik  yang  mewakili masing-masing 8 (delapan) area  tersebut  dari  mulai  Gambar  3.6  sampai  dengan Gambar 3.18.
Gambar 3.5 Verifikasi data citra satelit 2 hari sesudah kejadian bencana terhadap Data Makroseismik IV MII yang berada di Desa Kabonena.
D A B C E F
Gambar 3.6 Foto dokumentasi pengukuran makroseismik di salah satu titik di Desa Kabonena (PG30).
Gambar 3.6 adalah foto dokumentasi titik survey PG30 di Desa Kabonena dengan keterangan kondisi bangunan Retak Rambut yang merupakan kategori Intensitas IV MMI dengan koordinat lokasi 0.89003 LS; 119.84058 BT, (depan masjid Nurut Taubah) yang diukur pada tanggal 4 Oktober 2018 jam 04.37 UTC.
Gambar 3.7 Verifikasi data citra satelit 2 hari sesudah kejadian bencana terhadap data makroseismik IV MII yang berada di Desa Lere.
Gambar 3.8 Foto dokumentasi pengukuran makroseismik di salah satu titik di Desa Lere (PG24).
Gambar  3.8  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG24  di  Desa  Lere  dengan  kondisi  bangunan  utuh, sebagian pagar roboh yang merupakan kategori Intensitas IV  MMI  dengan  koordinat  lokasi  0.88919  LS;  119.84772 (SMAN 4 Palu) yang diukur pada tanggal 4 Oktober 2018 jam 06.37 UTC.
Gambar  3.9  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG29 di Desa Lere dengan kondisi bangunan Retak Rambut yang  merupakan  kategori  Intensitas  IV  MMI  dengan koordinat  lokasi  0.88928  LS;  119.85293  BT  (Jalan Diponegoro) yang diukur pada tanggal 4 Oktober 2018 jam 03.40 UTC.
Gambar 3.9 Foto dokumentasi saat pengukuran di salah
satu titik di Desa Lere (PG29).
Gambar 3.10 Verifikasi data citra satelit 2 hari sesudah kejadian bencana terhadap Data Makroseismik IV MII yang berada di Desa Kamonji dan Desa Siranindi.
Gambar 3.11 Foto dokumentasi saat pengukuran di salah satu titik di Desa Kamonji (PG25).
Gambar 3.12 Foto dokumentasi saat pengukuran di salah satu titik di Desa Siranindi (PG56).
Gambar  3.11  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG25  di  Desa  Kamonji  dengan  kondisi  bangunan  bagus, hanya  dinding  bagian  samping  retak  yang  merupakan kategori  Intensitas  IV  MMI  dengan  koordinat  lokasi 0.89665  LS;  119.85291  BT,  yang  diukur  pada  tanggal  5 Oktober 2018 jam 17.05 WITA.
Gambar  3.12  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG56  di  Desa  Siranindi  dengan  kondisi  bangunan  tidak mengalami  kerusakan,  kecuali  pada  lantai  tertinggi  ruko yang  merupakan  kategori  Intensitas  IV  MMI  dengan koordinat lokasi 0.89963 LS ; 119.85913 BT, yang diukur pada tanggal 5 Oktober 2018 jam 16.10 WITA.
Gambar 3.13 Verifikasi data citra satelit 2 hari sesudah kejadian bencana terhadap Data Makroseismik IV MII yang berada diantara Desa Boyaoge dan Desa Nunu.
Gambar 3.14 Foto dokumentasi saat pengukuran di salah satu titik di diantara Desa Boyaoge dan Desa Nunu (PG32).
Gambar  3.14  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG32 yang terletak diantara Desa Boyaoge dan Desa Nunu dengan  kondisi  bangunan  lantai  retak  yang  merupakan kategori  Intensitas  IV  MMI  dengan  koordinat  lokasi
0.90862  LS  ;  119.86028  BT,  yang  diukur  pada  tanggal  4 Oktober 2018 jam 05.50 UTC.
Gambar 3.15 Verifikasi data citra satelit 2 hari sesudah kejadian bencana terhadap Data Makroseismik IV MII yang berada di Desa Tawanjuka, Desa Tinggede dan Desa Palupi
Gambar 3.16 Foto dokumentasi saat pengukuran di salah satu titik di Desa Palupi (PG39).
Gambar 3.17 Foto dokumentasi saat pengukuran di salah satu titik di Desa Tawanjuka (PG62).
Gambar 3.18 Foto dokumentasi saat pengukuran di salah satu titik di Desa Tinggede (PG64).
Gambar  3.16  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG39 di Desa Palupi dengan kondisi bangunan tidak terlalu mengalami kerusakan yang merupakan kategori Intensitas IV MMI dengan koordinat lokasi 0.92837 LS ; 119.85954 BT, yang diukur pada tanggal 6 Oktober 2018 jam 11.51 WITA.
Gambar  3.17  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG62  di  Desa  Tawanjuka  dengan  kondisi  bangunan  tidak mengalami kerusakan yang merupakan kategori Intensitas IV MMI dengan koordinat lokasi 0.92097 LS; 119.87187 BT, yang diukur pada tanggal 6 Oktober 2018 jam 13.53 WITA.
Gambar  3.18  adalah  data  dokumentasi  titik  survey PG64  di  Desa  Tinggede  dengan  kondisi  bangunan  tidak mengalami kerusakan yang merupakan kategori Intensitas IV MMI dengan koordinat lokasi 0.93033 LS ; 119. 87492 BT,  yang  diukur  pada  tanggal  6  Oktober  2018  jam  12.53 WITA.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  lokasi  dengan kategori rawan rendah yang ditunjukkan dengan distribusi isoseismal minimum ditemukan di 8 area, yaitu terletak di desa  Kabonena,  Lere,  Kamonji,  Siranindi,  antara  Boyaoge dan Nunu, Tawanjuka, Palupi, dan Tinggede.
Sebaran  isoseismal  minimum  di  Kota  Palu  dengan intensitas  IV  MMI,  merupakan  lokasi  yang  lokal,  yang mempunyai  keterbatasan  minimum  dalam  menampung penduduk. Lokasi ini bukan berarti aman dari gempabumi, karena sesar-sesar di lokasi ini tetap aktif yang merupakan sumber gempabumi yang harus diwaspadai.
Langkah  mitigasi  tetap  menjadi  prioritas  pada  seluruh area yang berada  pada jalur-jalur sesar termasuk  di Kota Palu.  Oleh  karena  itu,  tata  ruang  yang  baik  untuk pengembangan Kota Palu adalah melakukan pembangunan kota  yang  tangguh  menghadapi  bencana  dengan memperhatikan  aspek  geologi  kebencanaan  setempat. Salah satu penerapannya berupa membangun kota sesuai dengan  standar  bangunan  tahan  gempa  dan  mendesign juga tataruang untuk kesiapsiagaan menghadapi tsunami.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  (The  authors  declare  no  competing interest).

## 6.  Referensi
Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika,  2018. https://www.bmkg.go.id/gempabumi/skala- mmi.bmkg.
BPS (2017). KOTA PALU DALAM ANGKA. ISSN : 2502-2830 No.  Publikasi/Publication  Number  :  72710.1702 Katalog/Catalog  :  1102001.7271  BPS  Kota  Palu BPS-Statistics Of Palu Municipality).
Data Citra Satelit Pleiades, (2018), Lembaga Antariksa dan Penerbangan, Jakarta.
I  Ketut  Adi  Atmika.  (2016).  Diktat  Mata  Kuliah  Metode Numerik  Bab  IV.Interpolasi.  Fakultas  Teknik Universitas Udayana
Nugraha,  J.,  Pasau,  G.,  Sunardi,  B.,  Widiyantoro,  S.  Seismic Hazard Analysis And Isoseismal For Java-Bali-NTB. Jurnal  Meteorologi  Dan  Geofisika  Vol.  15  No.1 Tahun 2014 : 1-11
Pramono,  G.  H.  (2008).  Akurasi  Metode  IDW  dan  Kriging Untuk  Interpolasi  Sebaran  sedimen  Tersuspensi. Forum geografi, Vol.22, No.1, Juli 2008: 97-110. Pusat  Studi  Gempa  Nasional,  (2017),  Peta  Sumber  dan Bahaya  Gempabumi  Indonesia  Tahun  2017, Puslitbang PUPR.
Qulin Tan, Xiao Xu. (2014). Comparative Analysis of Spatial Interpolation  Methods:  an  Experimental  Study Journal  Sensors  &  Transducers,  Vol.  165,  Issue  2, February 2014, pp. 155-163
Sutopo,  P.N.  (2018)  Data  BNPB:  kerugian-dan-kerusakan- dampak-bencana-di-sulawesi-tengah. https://www.bnpb.go.id/kerugian-dan- kerusakan-dampak-bencana-di-sulawesi-tengah- mencapai-1382-trilyun-rupiah  (di  akses  29 Oktober 2018).
Tim  Survey  Gempabumi  dan  Tsunami  Palu-Donggala (2018).  Laporan  Survey  Gempabumi  Merusak Donggala 28 September 2018, BMKG

## Lampiran

## Tabel 1. Data Survey dan Hasil Interpolasi Makroseismik
Latitude Longitude Intensitas (MMI) -0.94068 119.83702 6 -0.94068 119.87492 7 -0.94068 119.88455 7 -0.9365 119.86353 6 -0.93441 119.857835 6 -0.93305 119.84209 5 -0.93232 119.85214 5 -0.93138 119.88455 7 -0.93076 119.8359 6 -0.93033 119.87492 4 -0.92837 119.85954 4 -0.92565 119.873395 5 -0.92374 119.84602 6 -0.92291 119.85201 6 -0.92208 119.858 6 -0.92097 119.87187 4 -0.91886 119.88 6 -0.91753 119.85611 6 -0.91699 119.8341 6 -0.9167 119.83993 6 -0.91628 119.84724 6 -0.9160925 119.8456 6 -0.91407 119.86867 6 -0.91387 119.87791 6 -0.91382 119.84198 8 -0.913155 119.862335 5 -0.9126975 119.8591675 5 -0.91259 119.85348 6 -0.91224 119.856 6 -0.910105 119.8332 7 -0.90945 119.83914 10 -0.90888 119.87582 6 -0.90862 119.86028 4 -0.9083 119.84232 10 -0.905565 119.872675 6 -0.90524 119.84743 8 -0.905 119.844 10 -0.904587 119.840925 10
-0.90335 119.84046 9 -0.90322 119.8323 6 -0.90225 119.86953 6 -0.90221 119.86437 6 -0.90219 119.86179 6 -0.90217 119.85052 6 -0.90217 119.854865 6 -0.90217 119.8570375 6 -0.90217 119.85921 5 -0.89963 119.85913 4 -0.89719 119.83213 6 -0.89665 119.85291 4 -0.89378 119.86908 6 -0.89351 119.85953 6 -0.89334 119.84401 6 -0.893215 119.8549225 6 -0.89313 119.8471625 6 -0.89292 119.850315 6 -0.89044 119.83101 6 -0.89003 119.84058 4 -0.88928 119.85293 4 -0.8892 119.86308 7 -0.88919 119.84772 4 -0.88846 119.8569 8 -0.88741 119.87107 7 -0.88741 119.88455 5 -0.88685 119.85999 10 -0.88624 119.8354 6 -0.885955 119.863985 10 -0.8845 119.8569 10 -0.88401 119.84562 9 -0.88401 119.84884 9 -0.88401 119.85206 9 -0.88241 119.84155 9 -0.88159 119.83694 7 -0.88068 119.83256 6 -0.88065 119.82861 6 -0.88042 119.87303 7 -0.87481 119.88455 6