doi: mkts.v27i2.36902

## Perbandingan Peta Percepatan Tanah di Permukaan sebagai Dasar Perencanaan Tata Ruang Berbasis Mitigasi Bencana di Provinsi Riau
* Elvis Saputra, Fitri Nugraheni, Widodo, Lalu Makrup Jurusan Teknik Sipil, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta,
*) elvizsaputra95@gmail.com
Received: 23 Februari 2021 Revised: 4 Desember 2021 Accepted: 10 Desember 2021

## Abstract
Spatial planning has an important role in disaster mitigation efforts. The availability of earthquake maps is very useful in spatial planning. The need for spatial planning today is micro spatial planning. Therefore, the 2017 national earthquake map needs to be detailed into a micro zonation map at the district or city scale. The ground acceleration presented in the national earthquake map was the acceleration at bedrock, while in spatial planning it is the necessary acceleration at the surface. Therefore, the purpose of this research was to obtain a  map  of  the  earthquake  at  the  surface  with  a  micro-scale.  Determination  of  the  acceleration  value  at  the surface  was  carried  out  by  two  models.  Model-1,  the  surface  acceleration  was  obtained  by  multiplying  the results of the PSHA analysis at bedrock by the amplification factor based on SNI-1726. While Model-2, the acceleration value at the surface was directly obtained from the results of PSHA analysis using the average surface shear wave velocity (Vs30) based on data from the USGS. The result of this study showed that from the 2 analytical models used, Model-2 has a higher surface acceleration value than Model-1. Riau Province has 12 districts. in general, the 12 districts were included in the low to moderate risk index class, but there was one district that was close to the high index class, namely Rokan Hulu district.

## Keywords: Spatial planning, mitigation, disaster index

## Abstrak
Perencanaan tata ruang memiliki peranan penting dalam upaya mitigasi bencana. Ketersediaan peta gempa sangat berguna dalam perencanaan tata ruang. Kebutuhan perencanaan tata ruang saat ini adalah yang skala mikro.  Maka  dari  itu,  peta  gempa  nasional  2017  perlu  dirincikan  ke  dalam  peta  mikrozonasi  pada  skala kabupaten/kota.  Percepatan  tanah  yang  disajikan  dalam  peta  gempa  nasional  berada  di  batuan  dasar, sedangkan  dalam  perencanaan  tata  ruang  dibutuhkan  percepatan  di  permukaan.  Oleh  karena  itu,  tujuan dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  memperoleh  peta  gempa  di  permukaan  dengan  skala  mikro. Penentuan  nilai  percepatan  di  permukaan  dilakukan  dengan  dua  model.  Model-1,  percepatan  permukaan diperoleh dengan mengalikan hasil analisis PSHA di batuan dasar dengan faktor amplifikasi berdasarkan SNI- 1726. Sedangkan Model-2 nilai percepatan dipermukaan langsung diperoleh dari hasil analisis PSHA dengan menggunakan nilai kecepatan gelombang geser rerata permukaan (Vs30) berdasarkan data dari USGS. Hasil dari penelitian diketahui bahwa dari 2 metode analisis yang digunakan, Model-2 memiliki nilai percepatan permukaan lebih besar dibandingkan dengan Model-1. Provinsi Riau memiliki 12 kabupaten. secara umum 12 kabupaten tersebut masuk dalam kelas indeks risiko rendah hingga sedang, namun ada satu kabupaten yang mendekati kelas indeks tinggi yaitu kabupaten Rokan Hulu.

## Kata kunci: Tata ruang, mitigasi, indeks bencana

## Pendahuluan
Pergerakan lempeng Eurasia yang bergerak secara konvergen dengan lempeng Indo-Australia
membuat terbentuknya zona tumbukan atau palung
di  bagian  barat  pulau  Sumatera.  Zona  tumbukan tersebut  mengakomodasi  pergerakan  pada  ke  arah utara  (Indo-Australia–Eurasia).  Aktivitas  kedua lempeng  tersebut  pada  zona  tumbukan  sering menimbulkan  terjadinya  gempa  sehingga  Pulau
Sumatera  dikenal  sebagai  salah  satu  tektonik  aktif di dunia (McCaffrey, 2009).
Riau merupakan salah satu provinsi yang terletak di Pulau  Sumatera  dan  berbatasan  langsung  dengan Provinsi  Sumatera  Barat  yang  dikenal  sebagai daerah  rawan  gempa.  Percepatan  gerakan  tanah dipengaruhi  oleh  kontribusi  setiap  sumber  gempa. Nilai  percepatan  gerakan  tanah  akan  semakin mengecil seiring dengan bertambahnya jarak lokasi dari sumber gempa (Hadi & Brotopuspito, 2015).
Secara aktivitas seismik Provinsi Riau tidak terlalu tinggi,  tetapi  untuk  daerah-daerah  yang  memiliki jarak paling dekat dengan sumber gempa atau yang berbatasan  langsung  dengan  Provinsi  Sumatera Barat  akan  berpotensi  memiliki  nilai  percepatan gerakan tanah yang lebih besar.
Perencanaan  tata  ruang  memiliki  peranan  penting dalam upaya mitigasi bencana untuk meningkatkan ketahanan suatu wilayah (Putra, 2011). Ketersediaan  peta  gempa  sangat  berguna  dalam perencanaan tata ruang. Tahun 2017 Indonesia telah merilis  peta  gempa  terbaru,  tetapi  masih  bersifat makro  atau  nasional.  Kebutuhan  perencanaan  tata ruang  saat  ini  adalah  perencanaan  yang  bersifat mikro  mengingat  tingginya  frekuensi  kejadian gempa di Indonesia.
Maka  dari  itu,  Peta  Gempa  2017  yang  diterbitkan Kementerian  PUPR  dengan  skala  nasional  perlu dirincikan ke dalam peta skala kabupaten/kota agar dapat  digunakan  dalam  pembuatan  rencana  tata ruang  wilayah  (RTRW)  dan  rencana  detail  tata ruang  (RDTR).  Kemudian  nilai  percepatan  yang disajikan dalam peta gempa 2017 berada di batuan dasar  yang  lebih  tepat  implementasinya  untuk perencanaan infrastruktur, sedangkan dalam perencanaan  tata  ruang  dibutuhkan  bahaya guncangan  di  permukaan  yang  dapat  bervariasi  di berbagai  lokasi  akibat  perbedaan  kondisi  geologi dan jenis tanah (Partono, 2015). Jika menggunakan peta bahaya 2017, maka zonasi ruang di suatu kota atau kabupaten menjadi kurang tepat. Oleh karena itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memperoleh  peta  mikorozonasi  di  Provinsi  Riau dengan  bahaya  guncangan  gempa  di  permukaan tanah.
Metode Probabilistic  Seismic  Hazard  Analysis (PSHA)  merupakan  sebuah  metode  yang  cukup efektif  untuk  mengetahui  distribusi  potensi percepatan gerakan tanah serta dasar yang reliable untuk  memperkirakan  risiko  pada  suatu  daerah hunian atau infrastruktur yang ada.
Metode  PSHA  memberikan  ruang  secara  eksplisit untuk memperhitungkan ketidakpastian dari
beberapa  parameter  input  dan  model  yang digunakan  seperti  penentuan  magnitude,  jarak sumber  gempa,  pemilihan  persamaan  prediksi gerakan tanah, pemodelan sumber gempa dan input lainnya. Ketidakpastian dalam parameter input dan model kemudian dikuantifikasikan dengan menerapkan logic tree (PuSGeN, 2017).

## Metode

## Pengumpulan data gempa
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data kejadian gempa dari tahun 1963 s.d. 2019 yang diperoleh dari United States of Geological Surveys (USGS,  2019).  Data  katalog  gempa  yang  diambil berada pada batas adminstrasi 97.02 BT  - 103.023 BT dan -3.90 LS – 2.96 LS. Skala magnitude yang digunakan adalah M W ≥ 5 dengan kedalaman < 300 km,  dengan  asumsi  bahwa  kejadian  gempa  pada kedalaman > 300 km tidak memberikan konstribusi dalam  analisis  PSHA  (Ismul  Hadi  &  Kirbani  Sri Brotopuspito, 2015).

## Konversi skala magnitude
Data-data  kejadian  gempa  yang  diperoleh  dari USGS  memiliki  skala  magnitude  bervariasi.  Skala magnitude  tersebut  terdiri  dari surface  wave magnitude (M S ), body  wave  magnitude (Mb), richter  local  magnitude (M L ),  dan moment magnitude (M W ). Agar terjamin sebuah konsistensi dalam  proses  analisis  maka  digunakan  satu  skala magnitude  yaitu  Magnitude  momen  (M W )  karena dianggap lebih konsisten. Korelasi konversi antara beberapa  skala  magnitude  di  Indonesia  (Asrurifak et  al .,  2010)  terdapat  pada  Persamaan  1  sampai dengan 5
285 , 7 051 , 1 143 , 0 2 + − = Ms Ms Mw (1) 560 , 5 556 , 0 114 , 0 2 + − = Mb Mb Mw (2) 573 , 1 787 , 0 + = E M Mw (3) 513 , 3 389 , 0 125 , 0 2 + − = L L M M Mb (4) 003 , 1 717 , 0 + = D L M M (5)

## Pemisahan gempa utama dan ikutan
Memasukkan kejadian gempa ikutan dalam analisis PSHA akan mengakibatkan terjadinya peningkatan hasil  analisis seismic  hazard (Makrup,  2013).
Pemisahan  data  gempa  utama  dan  gempa  susulan didasarkan  pada  kriteria  rentang  waktu  dan  jarak yang dihitung dengan menggunakan model empirik yang  diusulkan  oleh  (Gardner  &  Knopoff,  1974) menggunakan  bantuan software ZMAP  ver.6 (Wiemer, 2001).

## Pemodelan sumber gempa
Model sumber gempa diperlukan sebagai hubungan antara  data  kejadian  gempa  dengan  model perhitungan  dalam  menentukan  tingkat  bahaya gempa.  Pemodelan  sumber  gempa  dilakukan berdasarkan interpretasi terhadap kondisi seismoteknik,  geologi  dan  geofisika  (Sunardi, 2013).  Model  sumber  gempa  akan  memberikan gambaran  distribusi  episenter  kejadian  gempa historik,  frekuensi kejadian gempa  dan  pergeseran relatif lempeng ( slip-rate ) dari suatu sumber gempa (Irsyam et  al .,  2010).  Sumber  gempa  yang dimodelkan dalam penelitian menyesuaikan dengan program Seismic Risk Model (Makrup, 2009) yang diklasifikasikan  kedalam  2  jenis  model  sumber gempa yaitu, sumber gempa patahan dan subduksi, sedangkan  sumber  gempa background tidak dimodelkan dalam penelitian ini karena keterbatasan  program  analisis  yang  digunakan. Model sumber gempa dapat dilihat pada Gambar 1.

## Penentuan parameter sumber-sumber gempa
Frekuensi  kejadian  gempa  dalam  analisis seismic hazard diperlukan untuk mendapatkan karakteristik sumber  gempa  dan  direpresentasikan  dalam parameter sumber gempa. Parameter sumber gempa terdiri dari parameter nilai a dan nilai b , magnitude maksimum, slip  rate ,  dan rate (Sunardi,  2013). Penentuan parameter sumber-sumber gempa (Nilai a dan b ) dalam penelitian ini menggunakan metode maximum  likelihood dengan  bantuan software ZMAP  ver.6  (Wiemer,  2001).  Sedangkan  untuk data slip  rate sumber  gempa  patahan  diambil  dari (PuSGeN, 2017).

## Penentuan persamaan GMPE
Sampai  saat  ini  persamaan Ground  Motion Prediction  Equation (GMPE)  yang  diturunkan berdasarkan karakteristik wilayah Indonesia belum tersedia.  Hal  ini  dikarenakan  minimnya  catatan gerakan  tanah  untuk  wilayah  Indonesia.  Sebagai alternatif  maka  digunakan  persamaan  GMPE negara  lain  yang  memiliki  kesamaan  kondisi geologi dan tektonik (PuSGeN, 2017).
Beberapa persamaan GMPE yang digunakan dalam penelitian ini sudah menggunakan persamaan Next Generation  Attenuation (NGA)  yang  dalam pembuatannya sudah memperhitungkan data gempa secara  global  (Ismul  Hadi  &  Kirbani  Sri Brotopuspito,  2015).  Persamaan  GMPE  yang digunakan  mengikuti  dengan  sumber-sumber gempa  yang  dimodelkan  yaitu  persamaan  GMPE untuk model sumber gempa patahan dan persamaan GMPE  untuk  model  sumber  gempa  subduksi, sedangkan persamaan GMPE untuk model sumber
gempa background tidak  digunakan  karena keterbatasan  kapasitas  program  analisis  yang digunakan.  Persamaan-persamaan  GMPE  yang digunakan  untuk  masing-masing  model  sumber gempa dapat dilihat pada Tabel 4.

## Penggunaan logic tree
Ketidakpastian  umumnya  dibagi  menjadi  2  yaitu ketidakpastian aleatory dan epistemic . Ketidakpastian epistemic dalam  analisis  PSHA dapat diatasi dengan menerapkan model logic tree (Pawirodikromo,  2018).  Penggunaan logic  tree akan memberikan kerangka yang lebih tepat dalam memperbaiki hasil analisis akibat adanya ketidakpastian. Logic  tree juga  menyediakan penggunaan model dan parameter alternatif dengan masing-masing  diberikan  faktor  pembobot.  Faktor ini  diinterpretasikan  sebagai  kemungkinan  relatif dari model atau parameter menjadi benar (Makrup, 2013). Model logic tree pada penelitian ini disajikan pada Gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Model logic tree untuk sumber gempa patahan
Gambar 2. Model logic tree untuk sumber gempa subduksi

## Penentuan spektra percepatan di permukaan
Penentuan nilai spektra percepatan pada penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian yang
telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  (Saputra et  al ., 2020).  Dimana  pada  penelitian  tersebut penentuan nilai percepatan tanah permukaan dilakukan dengan menganalisis  PSHA  menggunakan  persamaan atenuasi  tanah  (sebelum  NGA)  dan  menggunakan Vs30  untuk  persamaan  GMPE  (NGA).  Pada penelitian  ini  dilakukan  analisis  percepatan  tanah permukaan  dengan  menggunakan  dua  model analisis kemudian dilakukan perbandingan.
Model pertama (Model-1), nilai percepatan tanah di permukaan  diperoleh  dengan  melakukan  analisis PHSA  di  batuan  dasar  dengan  menggunakan  nilai kecepatan gelombang geser, Vs30 = 760 m/s yang konstan  disemua  titik  tinjauan,  kemudian  hasil analisis  PSHA  batuan  tersebut  dikalikan  dengan faktor  amplifikasi  berdasarkan  SNI  Gempa  (BSN, 2012).
Model  kedua  (Model-2)  sama  dengan  penelitian (Saputra et  al .,  2020)  yaitu  melakukan  analisis PSHA  di  permukaan  dengan  menggunakan kecepatan  gelombang  geser  rata-rata  (Vs30)  dari (USGS,  n.d.)  dimana  nilai  Vs30nya  bervariasi disetiap  titik  tergantung  dari  kondisi  tanah.  Peta kecepatan  gelombang  geser  rata-rata  (Vs30)  yang diperoleh  dari  (USGS,  n.d.)  di  wilayah  Provinsi Riau dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta distribusi Vs30 di Riau (USGS, n.d.)
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  berupa  peta percepatan  puncak  (PGA)  di  permukaan  tanah dengan probabilitas terlampaui 2% dalam 50 tahun umur  rencana  bangunan  untuk  masing-masing Model analisis. Penentuan nilai percepatan gerakan tanah  dalam  penelitian  ini  digunakan  bantuan program Seismic Risk Model (Makrup, 2009).

## Hasil dan Pembahasan

## Pemodelan sumber gempa
Pemodelan  sumber  gempa  pada  penelitian  ini dilakukan  berdasarkan  sumber  gempa  subduksi ( megathrust dan benioff )  dan  sumber  gempa patahan  Sumatera.  Zona  megathrust  berada  pada pertemuan  antara  lempeng  Eurasia  dan  lempeng Indo-Australia  yang  memiliki  sudut  penunjaman relatif  landai  hingga  kedalaman  50  km.  Zona benioff  merupakan  lanjutan  dari  pertemuan  antara lempeng  atau  lanjutan  dari  zona  megathrust  yang memiliki  sudut  penunjaman  relatif  tajam  dengan kedalaman  >50  km  (Erlangga,  2020).  Sumber gempa shallow crustal terdapat pada patahan aktif di sepanjang pulau Sumatera. Hasil pemodelan dan sumber-sumber yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 4 dan Tabel 2.
Gambar 4. Model sumber gempa

## Pengolahan data gempa
Pengolahan  sumber  gempa  bertujuan  untuk mendapatkan  parameter-parameter  sumber  gempa. Pengolahan data gempa diawalai dengan melakukan  konversi  skala  magnitude  karena  data gempa yang diperoleh dari USGS memiliki satuan magnitude  yang  beragam  sehingga  diperlukan konversi dalam satu skala magnitude (M W ). Jumlah data  kejadian  gempa  yang  masuk  dalam  cakupan analisis setelah dilakukan konversi adalah sebanyak 825 kejadian. Langkah selanjutnya setelah konversi skala  magnitude  adalah  melakukan  pemisahan gempa  utama  dan  susulan,  dari  hasil  pemisahan
terdapat sebanyak 691 data gempa ikutan dan 134 data gempa utama dimana data gempa ikutan lebih banyak seperti yang disajikan pada Gambar 5.
Tabel 1. Keterangan model sumber gempa

## Gambar 5. Distribusi kejadian gempa

## Parameter sumber-sumber gempa
Parameter sumber gempa merupakan cerminan dari karakteristik suatu sumber gempa. a-value merupakan  konstanta  dari  produktivitas  gempa, sedangkan b-value adalah  konstanta  distribusi gempa. b-value menunjukkan gradien dari persamaan linier hubungan frekuensi dan magnitude.  nilai-b  yang  rendah  akan  berpotensi terjadi  gempa  besar. a-value yang  tinggi menunjukkan  tingginya  tingkat  seismisitas  dan b- value memiliki hubungan dengan shear stress pada batuan. Nilai-b yang kecil mengindikasikan adanya potensi  terjadinya  gempa  besar.  Hasil  analisis parameter sumber-sumber gempa dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.

## Percepatan tanah di batuan dasar
Nilai  percepatan  gerakan  tanah  akan  dipengaruhi oleh kontribusi dari masing-masing sumber gempa. Program  SR-Model  yang  digunakan  dalam  proses analisis  memperhitungkan  pengaruh  dari  sumber gempa  subduksi  dan  sumber  gempa  patahan. Pengaruh  sumber  gempa  subduksi  adalah  500  km dari batas administasi Provinsi Riau dan pengaruh sumber  gempa  patahan  adalah  200  km  dari  batas administrasi  Provinsi  Riau,  kejadian  gempa  yang terjadi  diluar  jarak  tersebut  diasumsikan  tidak memberikan kontibusi yang berarti.
Besaran  jarak  pengaruh  yang  digunakan  pada masing-masing  sumber  gempa  (500  dan  200  km) diambil  berdasarkan  efektifitas  analisis  jarak maksimum dari persamaan GMPE yang digunakan untuk  memprediksi  gerakan  tanah.  Pengaruh percepatan  gerakan  tanah  pada  sumber  gempa patahan  berasal  dari  segmen    Renun,  Angkola, Barumun,  Sianok,  Sumani,  Suliti,  Siulak,  Dikit, Ketun, dan Musi seperti yang terdapat pada Gambar 4,  sedangkan  pada  zona  subduksi  Sumatera dipengaruhi  oleh  segmen  Nias  Simelue,  Batu, Mentawai-Siberut, dan Mentawai Pagai
Tabel 2. Parameter sumber gempa patahan
Segmen Slip rate M max a-value b- value Rate Angkola 6,5 7,5 1 4,62 0,42 Barumun 6,0 7,7 1 4,57 0,37 Dikit 12 7,1 1 4,90 0,80 Ketaun 12 7,3 1 4,82 0,66 Musi 13,5 7,2 1 4,85 0,71 Renun A 10,5 7,4 1 4,92 0,83 Renun B 8 6,8 1 4,81 0,65 Renun C 8 6,7 1 4,59 0,39 Sianok 14 7,4 1 4,62 0,42 Siulak 14 7,2 1 4,94 0,87 Suliti 14 7,4 1 4,88 0,77 Sumani 14 7,1 1 4,94 0,87 Tabel 3. Parameter sumber gempa subduksi Zona a-value  b-value  Rate M max MS-1 5,98 1,10 3,02 8,9 MS-2 6,55 1,20 3,55 8,7 MS-3 5,36 0,98 2,85 8,9 BS-1 8,69 1,62 3,89 8,9 BS-2 6,71 1,28 2,04 8,7 BS-3 7,40 1,40 2,51 8,9 MS : Megathrust Sumatera BS : Benioff Sumatera
Berdasarkan hasil pengolahan data dengan bantuan program SR-Model diperoleh bahwa besarnya nilai spektra  percepatan  maksimum  periode  0  detik (PGA)  di  batuan  dasar  akibat  pengaruh  semua
Zona Sumber gempa Subduksi ( Megathrust ) 1. Megathrust Sumatera 1
2. Megathrust Sumatera 2
3. Megathrust  Sumatera 3 Subduksi ( Benioff ) 1. Benioff Sumatera 1 2. Benioff Sumatera 2
3. Benioff  Sumatera 3 Shallow Crustal ( Sesar/patahan )
1. Angkola
2. Barumun
3. Dikit
4. Ketaun
5. Musi
6. Renun A
7. Renun B
8. Renun C
9. Sianok
10. Siulak
11. Suliti
12. Sumani
sumber  gempa  berkisar  0,4  -  0,5  g.  Nilai  spektra percepatan  maksimum  yang  diperoleh  pada penelitian ini tidak memiliki perbedaan hasil yang cukup  signifikan  dengan  hasil  penelitian  dari  Tim Pusat Studi Gempa Nasional 2017 (PuSGeN, 2017). Hal tersebut dapat dilihat dengan membandingkan Gambar  6  dan  7.  Pada  Gambar  6  dan  7  tampak bahwa nilai percepatan maksimum di Provinsi Riau pada kedua peta berada pada rentang 0,4 g dan 0,5 g.  Nilai  maksimum  terdapat  di  Kabupaten  Rokan Hulu. Berdasarkan nilai rentang percepatan, untuk kedua hasil penelitian tidak menunjukkan perbedaan yang cukup besar.
Gambar 6. Peta spektra percepatan di batuan dasar (PuSGeN, 2017)

## Gambar 7. Peta spektra percepatan di batuan dasar hasil penelitian
Ditinjau  dari  pola  disitribusi  percepatan  pada beberapa kabupaten yang berada di wilayah bagian barat Riau yang paling dekat dengan sumber gempa, nilai percepatan pada hasil penelitian ini lebih tinggi dari  pada  hasil  Tim  Pusat  Studi  Gempa  Nasional, tetapi pada bagian timur yang memiliki jarak lebih jauh  dari  sumber  gempa,  nilai  percepatan  pada
beberapa kabupaten tidak menunjukkan selisih hasil yang  jauh  berbeda.  Perbedaan  ini  bisa  saja  terjadi karena  perbedaan  penggunaan software analisis, model sumber gempa dan parameter input lainnya.

## Percepatan tanah di permukaan
Membandingkan  hasil  penelitian  dengan  peta  tim PuSGeN  merupakan  suatu  cara  untuk  mengontrol ketepatan hasil penelitian agar terhindar dari tingkat kesalahan yang terlalu besar. Dikarenakan sebelumnya  telah  diketahui  bahwa  rentang percepatan  di  batuan  dasar  untuk  provinsi  Riau tidak  memliki  perbedaan  hasil  yang  cukup signifikan  maka  analisis  pada  penelitian  ini dilanjutkan  dengan  menganalisis  percepatan  di permukaan tanah.
Intesitas guncangan tanah pada saat kejadian gempa tidak  hanya  tergantung  pada  jarak  dari  lokasi kejadian  ke  pusat  gempa,  tetapi  juga  dipengaruhi oleh kondisi geologi sekitar. Pada tanah permukaan yang  dibawahnya  terdapat    lapisan  sedimen  atau endapan  guncangan  akan  terasa  lebih  kuat  jika dibandingkan pada tanah permukaan yang dibawahnya terdapat batuan keras (Geologi, 2018). Berdasarkan penjelasan tersebut maka penggunaan peta  percepatan  di  batuan  dasar  menjadi  kurang tepat  jika  digunakan  sebagai  dasar  perencanaan pengembangan kota yang berbasis mititgai bencana gempa.  Dalam  perencanaan  tata  ruang  berbasis mitigasi bencana gempa dibutuhkan nilai percepatan gerakan tanah di permukaan.
Penentuan nilai percepatan tanah permukaan dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  2  model.  Seperti yang  dijelaskan  sebelumnya,  Percepatan  tanah permukaan  pada  Model-1  diperoleh  dengan mengalikan  hasil  analisis  PSHA  di  batuan  dasar dengan  faktor  amplifikasi  (SNI-1726).  Adapun kecepatan gelombang geser rerata yang digunakan pada analisis PSHA batuan adalah konstan (Vs30 = 760  m/s) untuk setiap titik tinjauannya, hal tersebut diambil  agar  terpenuhinya  klasifikasi  situs  batuan setiap  titik  tinjauan.  Sedangkan  Model  2,  nilai percepatan  dipermukaan  langsung  diperoleh  dari hasil  analisis  PSHA  di  permukaan  dengan menggunakan  nilai  kecepatan  gelombang  geser rerata (Vs30) dengan besaran yang bervariasi setiap titiknya.  Rangkuman  perbedaan  parameter  yang digunakan  dalam  penentuan  nilai  percepatan  di permukaan  untuk  kedua  Model  analisis  PSHA disajikan pada Tabel 4.
Penentuan  nilai  percepatan  di  permukaan  dalam bentuk 2 model tersebut juga telah dilakukan oleh (Partono,  2015)  dimana  untuk  menentukan koefisien amplifikasi dilakukan dengan membandingkan nilai percepatan di permukaan dan
di  batuan  dasar.  Percepatan  di  batuan  dasar diperoleh dari analisi PSHA dengan menggunakan Vs30  =  760  m/s,  dan  percepatan  di  permukaan diperoleh  dari  analisis  PSHA  menggunakan  nilai Vs30  yang  bervariasi  dan  diperoleh  dari  pegujian N-SPT di lapangan.

## Tabel 4. Perbedaan penggunaan parameter dalam analisis
Model-1 Model-2 Vs Vs Batuan = 760 m/s Vs rerata 30 m GMPE Subduksi :
- Youngs et al ., (1997) – prs.batuan
- Atkinson – Boore (2003). Shallow crustal :
- Sadigh et al ., (1997) – prs.batuan
- Boore-Atkinson (2006)
NGA - Chiou-Young (2008) NGA. Subduksi : - Youngs et al .,
(1997) – prs. tanah
- Atkinson – Boore (2003).
Shallow crustal : - Sadigh et al .,
(1997) – prs.tanah
- Boore-Atkinson (2006) NGA
- Chiou-Young
(2008) NGA.
Metode  untuk  mendapat  kecepatan  gelombang geser rerata permukaan  (Vs30) pada Model-2 yang disajikan  pada  Tabel  1  berbeda  dengan  metode untuk  mendapatkan  Vs30  yang  dijelaskan  pada penelitian (Partono, 2015). Pada penelitian ini data Vs30  tidak  diperoleh  dari  hasil  pengujian dilapangan,  tetapi  menggunakan  Vs30  pendekatan yang  diambil  dari  data  yang  disediakan  oleh (USGS,  n.d.).  Konfirmasi  data  Vs30  antara  data USGS  dengan  hasil  pengujian  di  lapangan  sudah pernah diteliti oleh (Arifudin, 2019) yang mencoba membandingkan nilai Vs30 dari hasil pengujian di lapangan    menggunakan  mikrotremor  dengan data Vs30  dari  USGS.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa dari 111 titik pengujian yang dilakukan  di  lapangan  diperoleh  hasil  bahwa  nilai vs30  dari  pengujian  lapangan  mendekati  dengan data  Vs30  dari  USGS  dengan  rasio  rata-rata mendekati 1 yaitu 1,165.
Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  dan  juga keterbatasan data pengujian tanah dengan cakupan wilayah  Provinsi  Riau  yang  luas  87.024  km² sehingga  data  Vs30  dari  USGS  digunakan  untuk menganalisis  percepatan  tanah  permukaan  di Provinsi  Riau.  Adapun  jumlah  data  Vs30  yang digunakan untuk menganalisis percepatan tanah di provinsi  Riau  adalah  banyak  106.871  titik  dengan jarak antar masing-masing titik  1 km. Kelebihan dari penggunaan data Vs30 dari USGS adalah titik- titik  koordinat  Vs30nya  memiliki  rentang  jarak yang cukup dekat sehingga dapat dilakukan analisis yang  lebih  mendetail.  Peta  distribusi  data  Vs30 Provinsi Riau yang disajikan pada Gambar 8 dapat diliihat bahwa karena jarak antar titik Vs30  cukup dekat  1 km sehingga ketika disajikan dalam peta
skala  provinsi  titik-titik  tersebut  terlihat  seperti menyatu,  namun  pada  box  insert  dapat  dilihat kondisi  sesungguhnya  terdapat  jarak  antara  titik- titik  tersebut.  Hasil  analisis  percepatan  tanah  di permukaan  pada  Model-1  menunjukkan  hasil bahwa  percepatan  permukaan  tanah  berada  pada rentang  (>  0  –  0,5g).  Distribusi  percepatan permukaan  menunjukkan  percepatan  maksimum terdapat  pada  kabupaten/  kota  yang  berdekatan dengan  provinsi  Sumatera  Barat  yaitu  Kabupaten Rokan  Hulu,  Kabupaten  Kampar,  dan  Kabupaten Kuantan Singingi. Peta distribusi spektra percepatan  di  permukaan  pada  Model-1  dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 8. Peta dsitribusi Vs30 Provinsi Riau
Gambar 9. Peta spektra percepatan di permukaan Model-1
Penentuan  percepatan  tanah  permukaan  pada Model-1 memiliki perbedaan dalam proses analisis dengan  Model-2.  Pada  Model-2,  nilai  percepatan
langsung dianalisis dipermukaan dengan menggunakan  data  Vs30  rerata  permukaan sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perambatan  dari batuan ke permukaan seperti Mode-1.

## Gambar 10. Peta spektra percepatan di permukaan model-2
Setelah  dilakukan  analisis,  hasil  analisis  Model-2 menunjukan  peningkatan  nilai  percepatan  dengan percepatan  maksimum  mencapai  0,63  g  atau memiliki  selisih  0,13  g  dari  hasil  Model-1.  Untuk mengetahui distribusi percepatan permukaan setiap kabupaten/kota  di  Provinsi  Riau  pada  Model-2 dapat dilihat pada Gambar 10.

## Perbandingan peta percepatan Model-1 dan Model-2
Perbedaan hasil percepatan tanah permukaan antara Model-1  dan  Model-2  bisa  disebabkan  karena  ada perbedaan  penggunaan  persamaan  GMPE  yaitu pada GMPE Youngs et al ., (1997) dan Sadigh et al .,
(1997).  Pada  Model-1  menggunakan  persamaan untuk  batuan  dan  pada  Model-2  menggunakan persamaan untuk tanah. Perbedaan hasil juga dapat disebabkan  karena  pada  Model-2  menggunakan data  Vs30  yang  bervariasi  setiap  titiknya, percepatan gerakan tanah akan cenderung membesar  pada  tanah  yang  memliki  nilai  Vs30 lebih rendah (tanah lunak) dan akan mengecil pada tanah  yang  memiliki  Vs  lebih  tinggi  (tanah  keras atau batuan) (Susilanto et al ., 2019).
Rentang  nilai  percepatan  skala  kabupaten  pada Gambar 11 dan Tabel 5  menunjukkan hasil bahwa tidak  pada  semua  kabupaten  nilai  percepatan dengan  Model-2  selalu  lebih  besar,  tetapi  hanya pada  kabupaten-kabupaten  yang  memiliki  jarak lebih dekat dengan sumber gempa, sedangkan pada kabupaten  yang  memiliki  jarak  lebih  jauh  dari
sumber  gempa  nilai  percepatan  dengan  Model-1 memiliki  nilai  yang  lebih  besar.  Belum  diketahui penyebab  hal  ini,  sehingga  diperlukan  penelitian lebih lanjut.
Tabel 5. Rentang percepatan permukaan skala kabupaten/kota

## Gambar 11. Spektra percepatan puncak (PGA)
Faktor  keamanan  dan  keselamatan  merupakan  hal yang  utama  dalam  upaya  mitigasi  bencana,  maka dari  dua  model  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  hasil  dari  Model-2  merupakan metode  yang  direkomendasikan  karena  memiliki nilai  spektra  percepatan  yang  lebih  besar.  Hasil prediksi  gerakan  tanah  dengan  Model-2  dapat dijadikan  rujukan  oleh  pemerintah  Provinsi  Riau dalam  perencanaan  tata  ruang  berbasis  mitigasi bencana gempa terutama pada daerah-daerah yang dekat dengan sumber gempa atau dengan Provinsi Sumatera Barat.
Column  chart yang  terdapat  pada  Gambar  11 menunjukkan bahwa dari 12 kabuapeten/kota yang ada di Provinsi Riau, terdapat tiga kabupaten yang memiliki  nilai  percepatan  lebih  tinggi  yaitu,  Kab. Rokan  Hulu  dengan  nilai  percepatan  maksimum sebasar  0,63  g,  kemudian  Kabupaten  Kampar dengan nilai percepatan maksimum 0,57 g dan yang ketiga adalah Kabuapeten Kuantan Singingi dengan nilai  percepatan  sebesar  0,54  g.  Tiga  Kabupaten tersebut merupakan kabupaten yang memiliki jarak
Kabupaten Percepatan Permukaan (g) Model-1 Model-2 Bengkalis 0.01 - 0.22 0.01 – 0.19 Dumai 0.01 – 0.13 0.01 – 0.09 Kepulauan Meranti 0.01 – 0.05 0.01 – 0.04 Indragiri Hilir 0.01 – 0.18 0.01 – 0.23 Indragiri Hulu 0.07 – 0.30 0.08 – 0.34 Kampar 0.21 – 0.44 0.17 – 0.57 Pekanbaru 0.17 – 0.21 0.14 – 0.18 Kuantan Singingi 0.25 – 0.42 0.24 – 0.54 Pelalawan 0.01 – 0.27 0.01 – 0.25 Rokan Hilir 0.13 – 0.30 0.12 – 0.29 Rokan Hulu 0.20 - 0.50 0.16 – 0.63 Siak 0.01 – 0.24 0.01 – 0.19
paling  dekat  dengan  sumber  gempa.  Kabupaten Kepulauan Meranti dan Kabupaten Dumai merupakan  dua  kabupaten  yang  memiliki  nilai percepatan paling rendah karena berada paling jauh dari  sumber  gempa.  Hal  ini  sesuai  dengan  yang disampaikan  oleh  (Hadi,  2015)  bahwa  Nilai percepatan  gerakan  tanah  akan  semakin  mengecil seiring  dengan  bertambahnya  jarak  lokasi  dari sumber gempa.

## Indeks ancaman bencana
Hingga  saat  ini  ketersediaan  rekaman  data percepatan  tanah  kejadian  gempa  di  Indonesia masih  sangat  minim  karena  terbatasnya  alat perekaman ( Accelerograph ). Di Indonesia biasanya tingkat  kerusakan  lebih  dihubungkan  dengan besaran magnitude, sehingga sulit untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  percepatan  dan tingkat  kerusakan/risiko  pada  suatu  wilayah  di Indonesia.  Maka,  dalam  penelitian  ini  dilakukan pendekatan  menggunakan  tabel  hubungan  antara percepatan dan tingkat risiko yang disediakan oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) dalam  Perka  No.  2  tahun  2012  tentang  pedoman untuk pengkajian bencana di Indonesia. BNPB telah merumuskan kelas indeks ancaman bencana gempa bumi  berdasarkan  nilai peak  ground  acceleration (PGA) seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Komponen indeks ancaman bencana
Indikator Kelas Indeks Peta Bahaya Gempa Bumi Rendah PGA (< 0.25 g) Sedang PGA (0.25 – 0.7) Tinggi PGA ( > 0.7)
(BNPB, 2012)
Berdasakan  indeks  ancaman  bahaya  gempa  pada Tabel 6 kemudian direkapituliasi pada Tabel 7 dan Gambar 12, diketahui bahwa semua kabupaten yang ada  di  Provinsi  Riau  tidak  ada  yang  masuk  dalam ancaman katagori “Tinggi”, 12 kabupaten yang ada di  Provinsi  Riau  masuk  dalam  kategori  indeks “Rendah”  hingga  “Sedang”.  Meskipun  demikian, kewaspadaan terhadap ancaman gempa bumi harus selalu  ditingkat  terutama  untuk  Kabupaten  Rokan Hulu  dan  Kabupaten  Kampar  yang  memiliki  nilai percepatan  gerakan  tanah  yang  sudah  mendekati kelas indeks tinggi.
Perencanaan  tata  ruang  wilayah  berbasis  mitigasi bencana  gempa  sangat  direkomendasikan  kepada pemerintah  daerah  Kabupaten  Rokan  Hulu  dan Kabupaten  Kampar  mengingat  aktivitas  seismik yang  terus  meningkat  beberapa  tahun  belakangan ini ditandai dengan banyakanya patahan aktif baru yang  ditemukan  di  sekitar  pulau  Sumatera
(PuSGeN,  2017)  dan  tidak  menutup  kemungkinan beberapa  tahun  kedepan  Kabupaten  Rokan  Hulu bisa masuk dalam kelas indeks tinggi.

## Tabel 7. Indeks ancaman bencana gempa Riau
No Kabupaten Kelas Indeks 1  Bengkalis Rendah 2  Dumai Rendah 3  Kepulauan Meranti Rendah 4  Indragiri Hilir Rendah 5  Indragiri Hulu Sedang 6  Kampar Sedang 7  Pekanbaru Rendah 8  Kuantan Singingi Sedang 9  Pelalawan Sedang 10  Rokan Hilir Sedang 11  Rokan Hulu Sedang (mendekati tinggi) 12  Siak Rendah

## Gambar 12. Indeks ancaman gempa Riau

## Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  bahwa  dari  2 model analisis yang digunakan untuk memprediksi percepatan  gerakan  tanah  dipermukaan,  Model-2 memiliki nilai percepatan lebih besar dengan selisih maksimum  sebesar  0,13  g  jika  dibandingkan dengan Model-1. Dari 12 kabupaten/kota yang ada di  Provinsi  Riau  terdapat  tiga  kabupaten  yang memiliki  nilai  percepatan  lebih  tinggi  yaitu,  Kab. Rokan  Hulu  dengan  nilai  percepatan  maksimum sebasar  0,63  g,  kemudian  Kabupaten  Kampar dengan nilai percepatan maksimum 0,57 g dan yang ketiga adalah Kabuapeten kuantan Singingi dengan nilai percepatan sebesar 0,54 g.
Sedangkan kabupaten yang memiliki nilai percepatan gerakan tanah teredah adalah Kabupaten Kepulauan  Meranti  dan  Kabupaten  Dumai. Berdasarkan  kelas  indeks  ancaman  bencana,  12 kabupaten yang ada di Provinsi Riau masuk dalam kategori kelas indeks rendah hingga sedang, tetapi ada satu kabupaten yang memiliki nilai percepatan mendekati kelas indeks tinggi yaitu Rokan Hulu.

## Daftar Pustaka
Asrurifak, M., I., B., B., W., T., & Hendriyawan, H. (2010).  Development  of  spectral  hazard  map  for indonesia with a return period of 2500 years using probabilistic method. Civil Engineering Dimension , 12 (1), 52–62.
Arifudin. (2019). Konfirmasi kecepatan gelombang geser  (Vs30)  antara  data  usgs  dengan  hasil penelitian  lapangan. Konferensi  Nasional  Teknik Sipil Ke-13. Universitas Syiah Kuala.
BNPB.  (2012). Pedoman  umum  pengkajian  risiko bencana (Perka BNPB No.02 Tahun 2012) . Badan Nasional Penanggulangan Bencana.
BSN.  (2012). Tata  cara  perencanaan  ketahanan gempa  untuk  struktur  bangunan  gedung  dan  non gedung . Badan Standarisasi Nasional.
Douglas,  J.  (2018). Ground  motion  prediction equations 1964_2018 . University of Strathclyde.
Erlangga,  W.  (2020).  Karakteristik  dan  parameter subduksi  sumber  gempa  Pulau  Jawa. Teknisia , XXV (2), 30–40.
Gardner,  J.  K.,  &  Knopoff,  L.  (1974). Is  the sequence  of  earthquakes  in  Southern  California, with aftershocks removed, Poissonian?
Geologi, B. (2018). Di balik pesona palu bencana melanda  geologi  menata (A.  O.  O.  A.  Kurnia. (ed.)). Badan Geologi.
Irsyam,  M.,  Sengara,  W.,  Aldiamar,  F.,  & Widiyantoro,  S.  (2010). ringkasan  hasil  studi  tim revisi  peta  gempa  Indonesia  2010 .  Kementerian Pekerjaan Umum.
Hadi, A. I., & Brotopuspito, K. S. (2015). Pemetaan percepatan getaran tanah maksimum menggunakan pendekatan  probabilistic  seismic  hazard  analysis (psha)  di  kabupaten  kepahiang  provinsi  bengkulu. Berkala Fisika , 18 (3), 101-112.
Makrup, L. (2009). Pengembangan peta deagregasi hazard  untuk  indonesia  melalui  pembuatan software  dengan  pemodelan  sumber  gempa  tiga Dimensi . Institut Teknologi Bandung.
Makrup, L. (2013). Seismic Hazard untuk Indonesia (Edisi Pert). Graha Ilmu.
McCaffrey,  R.  (2009).  The  tectonic  framework  of the  sumatran  subduction  zone. Annual  Review  of Earth and Planetary Sciences , 37 (May 2009), 345– 366.
Partono,  W.  (2015).  Aplikasi  metode  HVSR  pada perhitungan  faktor  amplifikasi  tanah  di  kota Semarang. Media  Komunikasi  Teknik  Sipil , 19 (2),
125–134.
Pawirodikromo, W. (2018). The estimated pga map of  the  Mw6.4  2006  Yogyakarta  Indonesia earthquake, constructed from the modified mercalli intensity imm. Bulletin of the New Zealand Society for Earthquake Engineering , 51 (2), 92–104.
PuSGeN.  (2017). Peta  Sumber  daya  dan  bahaya gempa  indonesia  tahun  2017 (Cetakan  Pertama). Pustlitbang PUPR.
Putra,  A.  P.  (2011).  Penataan  ruang  berbasis mitigasi bencana Kabupaten Kepulauan Mentawai. Jurnal Penanggulangan Bencana , 2 , 11–20.
Saputra,  E.,  Makrup,  L.,  Nugraheni,  F.,  & Pawirodikromo,  W.  (2020).  Analisis  percepatan tanah  permukaan  di  wilayah  riau  dengan  metode PSHA. Teknisia , XXV (1), 42–49.
Sunardi, B. (2013). Peta deagregasi hazard gempa wilayah  Jawa  dan  rekomendasi  ground  motion  di empat daerah . Universitas Islam Indonesia.
Susilanto,  P.,  Ngadmanto,  D.,  Sunardi,  B.,  & Rohadi,  S.  (2019).  Analisis  kecepatan  gelombang geser  (Vs)  sebagai  upaya  mitigasi  bencana gempabumi di Kulonprogo, DIY. Jurnal Lingkungan Dan Bencana Geologi , 10 (2).
USGS.  (n.d.). Vs30  models  and  data .  retrieved February  23,  2020,  from  https://earthquake.usgs. gov/data/vs30/
Wiemer, S. (2001). A software package to analyze seismicity: ZMAP. Seismological Research Letters , 72 (3), 373–382. https://doi.org/10.1785/gssrl.
72.3.373