## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 29-37 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## Pemilihan  Ground  Motion  Model  di  Wilayah  Jawa Menggunakan Data Percepatan Tanah Tahun 2010-2021
Rian  Mahendra  Taruna 1* ,  Asyer  Octhav 2 ,  Asep  Nur  Rachman 3 ,  Mohamad  Taufik Gunawan 4 , Sulastri Sulastri 5 , Supriyanto Rohadi 6 , Jaya Murjaya 7
1 Stasiun Geofisika Mataram, BMKG, Mataram, Indonesia
2 Stasiun Geofisika Gorontalo, BMKG, Gorontalo, Indonesia
3,4,5,6,7 Pusat Penelitian dan Pengembangan, BMKG, Jakarta, Indonesia

## A B S T R A K
Wilayah  Jawa  terletak  di  zona  subduksi  serta  keberadaan  beberapa  sesar  di daratan, sehingga upaya mitigasi harus dilakukan untuk mengurangi risiko gempa. Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  data  percepatan  tanah  wilayah  Jawa dengan  menggunakan  ground  motion  model.  Penelitian  ini  tergolong  kedalam penelitian  kuantitatif  yang  diawali  dengan  pembuatan  strong  motion  database berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  sesuai  kriteria  yang  dipilih.  Data  tersebut harus mencakup lokasi gempa bumi, kedalaman, magnitudo, jarak episenter, nilai observasi PGA dari instrumen accelerograph, jenis tanah site, dan tipe gempabumi. Data strong motion bersumber dari BMKG yang terdiri dari PGA , parameter gempa dari 265 kejadian gempabumi pada periode 2010-2021 dengan magnitudo M>3.0, dan  kondisi  situs  berupa  nilai  Vs30  pada  stasiun-stasiun  jaringan  akselerograf BMKG yang terpasang di seluruh pulau Jawa. Data tersebut kemudian digunakan untuk  memilih GMM yang  memiliki  residual  paling  rendah  dari  beberapa persamaan  yang  telah  dirumuskan  sebelumnya  yang  dianggap  memiliki karakteristik  gempa  bumi  dan  tektonik  yang  mendekati  kondisi  tektonik  dan karakteristik  kegempaan  di  Pulau  Jawa.  Analisis  dilakukan  berdasarkan  grafik histogram  residual  dan  nilai  standar  deviasi  untuk  mendapatkan  model  yang terpercaya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  beberapa  model  memiliki  performa yang baik dalam meperkirakan nilai PGA .

## A B S T R A C T
The Java region is located in a subduction zone and there are several faults on the mainland, so mitigation efforts must be made to reduce the risk of earthquakes. The purpose of this study is to find out the data on the acceleration of the land in the Java region by using a ground motion model. This research is classified as a quantitative research which begins with the creation of a strong motion database based on data collected according to the selected criteria. The data must include the  location  of  the  earthquake,  depth,  magnitude,  distance  from  the  epicenter,  PGA  observation  values  from  the accelerograph  instrument,  the  type  of  site  soil,  and  the  type  of  earthquake.  Strong  motion  data  sourced  from  BMKG consisting of PGA, earthquake parameters from 265 earthquake events in the 2010-2021 period with a magnitude of M> 3.0, and site conditions in the form of a Vs30 value at BMKG accelerograph network stations installed throughout Java. The data  is  then  used  to  select  the  GMM  which  has  the  lowest  residual  from  several  equations  that  have  been  previously formulated which are considered to have earthquake and tectonic characteristics that are close to tectonic conditions and seismic characteristics on the island of Java. The analysis was carried out based on the histogram graph of the residual and the standard deviation value to obtain a reliable model. The results showed that several models had good performance in estimating PGA values.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia memiliki aktivitas seismik yang relatif tinggi (Fidia et al., 2018; Fitria & Prastowo, 2022). Hal  ini  disebabkan  oleh  kondisi  tektonik  yang  kompleks  yang  dimiliki  Indonesia  dan  berada  pada  zona pertemuan  lempeng  besar,  yaitu  Lempeng  Eurasia,  Indo-Australia,  Filipina,  dan  Pasifik (Naryanto,  2021; Tumangkeng et al., 2020). Pulau Jawa merupakan bagian dari daerah aktif karena menjadi bagian segmen Sunda Megathrust dan beberapa patahan aktif di darat (Soehaimi et al., 2021). Wilayah Jawa juga menjadi pusat pembangunan di Indonesia dengan total populasi lebih dari 150 juta penduduk dan diikuti dengan banyaknya  infrastruktur  penting  yang  meningkatkan  risiko  terhadap  bencana,  khususnya  gempa  bumi (Widiyantoro et al., 2020). Gempa bumi merupakan salah satu bencana alam yang disebabkan oleh adanya pergeseran lempeng bumi atau disebabkan oleh adanya letusan gunung berapi (Farida et al., 2019). Gempa

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received November 01, 2021 Revised November 05, 2021 Accepted March 14, 2022 Available online April 25, 2022

## Kata Kunci:
Ground Motion Model, Peak Ground Acceleration, Subduksi, Crustal
Keywords: Ground Motion Model, Peak Ground Acceleration, Subduction, Crustal
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
bumi  terjadi  akibat  adanya  getaran  dan  pergerakan  di  permukaan  bumi  yang  disebabkan  oleh  adanya pelepasan  energi  secara  tiba-tiba (Tahir  &  Anawardiayah,  2020). Pelepasan  energi  secara  tiba-tiba menimbulkan gelombang seismik yang dapat merusak segala sesuatu di permukaan bumi, seperti bangunan, pohon-pohon, bahkan dapat menimbulkan korban jiwa (Bahri & Mungkin, 2019). Gempa bumi belum dapat diprediksi waktu dan tempat terjadi walaupun pada saat ini teknologi semakin maju. Indonesia menjadi salah satu negara yang rawan akan terjadinya gempa.  Di Indonesia banyak terjadi gempa besar yang memberikan dampak serius bagi masyarakat. Beberapa kejadian gempa bumi yang signifikan dan menyebabkan dampak yang besar di Pulau Jawa akibat aktivitas subduksi antara lain gempa bumi Yogyakarta tanggal 26 Mei 2006 dengan  magnitudo Mw=6.4 yang  menyebabkan sekitar 6000 korban  jiwa  dan  hampir  1  juta  masyarakat kehilangan tempat tinggal, gempa  bumi Kebumen 2014 dengan magnitudo 6.5, dan gempabumi Tasikmalaya 2017 dengan magnitudo 6.9 (Dewi & Sukmawati, 2020; Muttalib & Mashur, 2019). Beberapa kejadian gempa bumi yang disebabkan oleh aktivitas sesar aktif di Pulau Jawa dan menimbulkan dampak kerusakan antara lain gempabumi Pangalengan Tahun 2016 dengan magnitudo 4.2 dan gempabumi Tasikmalaya 2017 dengan magnitudo 5.4 (Fahlia et al., 2019).
Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengurangi resiko gempa yakni dengan menetukan bahaya gempa di suatu daerah dengan menggunakan Ground Motion Model ( GMM ). Ground Motion Model ( GMM ) menggambarkan hubungan antara parameter gerakan tanah, seperti Peak Ground Acceleration ( PGA ) dengan beberapa variabel, seperti parameter sumber gempa, lintasan perambatan gelombang, dan kondisi tanah (Timbuleng  et  al.,  2020;  Wardhana  et  al.,  2021). GMM tidak  hanya  digunakan  untuk  menentukan atenuasi ground motion pada suatu kejadian, namun diperlukan juga untuk memerkirakan ground motion di masa depan dengan magnitudo dan jarak tertentu sebagai input dalam perancangan bangunan tahan gempa, sehingga  dapat  mengurangi  risiko  korban  jiwa  dan  kerusakan  akibat  kegagalan  struktur  bangunan (Damayanti et al., 2020; Saputra et al., 2021; Taruna & Setiadi, 2020).
Di Indonesia sudah terdapat beberapa penelitian yang membahas mengenai penggunaan Ground Motion Model ( GMM ) untuk mengatasi adanya resiko gempa yang tinggi. Penelitian pertama menunjukkan bahwa  model  awal  GMPEs  yang  selanjutnya  diregresi  dengan  data  observasi accelerograph untuk menghasilkan persamaan baru yang bisa digunakan sebagai seismic hazard assessment di Jawa Timur. Hasil pemetaan nilai observasi PGA periode 2015- 2016 ke dalam kurva atenuasi GMPEs menunjukkan bahwa estimasi  nilai  PGA  melalui  GMPEs  baru  relatif  akurat (Rohadi  et  al.,  2018). Hasil  penelitian  selanjutnya mengungkapkan bahwa percepatan maksimum batuan dasar (PBA) di kota Jakarta (0.239 g) lebih  besar dibanding PBA untuk kota Jakarta menurut SNI 03-1726- 2002 (0.15 g). Pembuatan ground motion sintetik dilakukan  dengan  bantuan  Program  SYNTH,  dengan  menggunakan  hasil  deagregasi  dari  penelitian sebelumnya (Hutapea  &  Mangape,  2019). Hasil  penelitian  selanjutnya  juga  mengungkapkan  bahwa penggunaan ground motion diperoleh dua ground motion sintesis untuk masing-masing mekanisme sumber gempa  pada  periode  0,2  detik  dan  1,0  detik (Muntafi  &  Makrup,  2017). Berdasarkan  beberapa  hasil penelitian  diketahui  bahwa  terdapat  berbagai  macam  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengantisipasi terjadi gempa di wilayah Indonesia. Hanya saja pada penelitian sebelumnya belum terdapat kajian mengenai pemilihan ground  motion model di wilayah  Jawa menggunakan data percepatan tanah  tahun 2010-2021. Sehingga penelitian ini difokuskan pada kajian tersebut dengan tujuan untuk mengetahui data percepatan tanah wilayah Jawa dengan menggunakan ground motion model .

## 2. METODE
Penelitian  ini  tergolong  kedalam  penelitian  kuantitatif  yang  diawali  dengan  pembuatan strong motion  database berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  sesuai  kriteria  yang  dipilih.  Data  tersebut  harus mencakup lokasi gempa bumi, kedalaman, magnitudo, jarak episenter, nilai observasi PGA dari instrumen accelerograph, jenis tanah site, dan tipe gempa bumi. Pada tahap ini juga dilakukan analisis terhadap data yang digunakan untuk mengetahui karakteristik gempa bumi dalam penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari rekaman ground motion gempa bumi dari sensor accelerograph yang tersebar di Pulau Jawa dan diperoleh dari BMKG. Data gempabumi diperoleh dari katalog BMKG, USGS, dan ISC-EHB  dari Tahun 2010- 2021 dengan magnitudo ≥3,0 dan jarak hiposenter dari lokasi sensor <500 km dengan minimal 2 stasiun yang merekam. Berdasarkan kriteria tersebut diperoleh 265 kejadian gempa di sekitar Pulau Jawa. Sebaran gempa bumi yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Plot data gempabumi yang digunakan dalam penelitian
Data  tersebut  kemudian  dikelompokkan  menjadi  tipe  gempabumi interface,  intraslab ,  dan shallow crustal berdasarkan  analisis  sebaran  hiposenter  dan  mekanisme  fokal.  Gempa  bumi intraslab umumnya terjadi pada kedalaman lebih dari 40 km dan memiliki mekanisme normal fault (Rohadi et al., 2018). Tipe interface memiliki mekanisme fokal thrusting pada kedalaman relatif dangkal. Sedangkan gempa shallow crustal biasanya  terjadi  di  daratan  atau  jauh  dari  zona  tumbukan  dengan  kedalaman  dangkal.  Data mekanisme fokal diperoleh melalui GlobalCMT. Data kondisi tanah diperoleh dari pengukuran in situ dari BMKG  dan  data  sekunder  Vs30  dari  USGS  yang  diturunkan  dari  kemiringan  topografi.  Pengklasifikasian kondisi  tanah  berdasarkan  nilai  Vs30  mengacu  pada  SNI.  Selanjutnya  nilai  prediksi PGA dihitung menggunakan GMM yang dipilih. Secara umum persamaan GMM menghitung nilai PGA dari fungsi magnitudo, jarak,  dan  kedalaman.  Namun,  pada  penelitian  ini  dipilih  beberapa GMM yang  juga  mempertimbangkan fungsi tipe gempa  bumi dan jenis tanah. GMM yang diteliti juga merupakan GMM yang digunakan dalam membuat Peta Bahaya Gempa 2017 guna mengukur tingkat keakuratan GMM tersebut . Pada penelitian ini terdapat  4  model  khusus  untuk  gempa  subduksi  dan  2  model  untuk  gempa  bumi  subduksi  dan crustal. Langkah  terakhir  adalah  analisis  nilai  residual  untuk  mengetahui  model  terbaik  yang  berdasarkan  plot histogram  residual  dan  nilai  rata-rata  serta  standar  deviasi.  Perhitungan  residual  dilakukan  dengan menggunakan rumus.
PGA Obs merupakan  nilai PGA yang  diperoleh  dari  rekaman accelerograph dalam  satuan  gals, sedangkan PGA Emp (gals) diperoleh dari hasil perhitungan GMM . Penelitian ini memiliki keterbatasan dengan menggunakan  jenis  magnitudo  yang  beragam  dan  tipe  jarak  berupa  jarak  hiposenter  karena  kurangnya keterangan jenis magnitudo di katalog yang digunakan serta parameter sumber seperti rupture area . Adapun daftar GMM yang digunakan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar GMM yang Digunakan
GMM Zona Tipe Youngs 97 (Youngs et al., 1997) Subduksi Interface, Intraslab AB 03 (Atkinson & Boore, 2003) Subduksi Interface, Intraslab Lin Lee 08 (Lin & Lee, 2008) NE Taiwan Interface, Intraslab Hydro 16 (Abrahamson et al., 2016) Subduksi Interface, Intraslab Kanno 06 (Kanno, 2006) Japan Semua tipe Zhao 06 (Zhao et al., 2006) Japan, Iran, Western USA Semua tipe

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Klasifikasi tipe gempa bumi menunjukkan bahwa 144 kejadian merupakan gempa bumi intraslab , sedangkan tipe interface dan shallow crustal berjumlah 72 dan 49 kejadian. Sebaran ini menunjukkan bahwa aktivitas  gempa  di  dalam slab subduksi  selatan  Jawa  relatif  tinggi.  Tingginya  aktivitas  seismik  di  zona subduksi selatan Jawa juga sesuai dengan nilai-a yang relatif tinggi (Erlangga, 2020). Pada penelitian ini digunakan data ground motion dari 152 sensor accelerograph . Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, strong  motion  database berhasil  dibuat  untuk  4130  rekaman accelerograph dari  265 event gempa  bumi.
Residual=log 10 (PGA Obs /PGA Emp )
Klasifikasi kondisi situs berdasarkan pengukuran Vs30 BMKG dan data sekunder USGS menunjukkan bahwa sebagian  besar  sensor  berada  pada  tanah  lunak  (kelas  C,  D,  dan  E).  Adapun  peta  sebaran  dan  site  class accelerograph di Wilayah Jawa, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Peta Sebaran dan Site Class Accelerograph di Wilayah Jawa
Karakteristik data gempa bumi yang digunakan dapat terlihat melalui grafik sebaran data magnitudo terhadap kedalaman. Gempa bumi dalam penelitian ini sebagian besar merupakan gempa menengah dengan magnitudo antara 4,5-5,5, sedangkan dari segi kedalaman, gempabumi dalam penelitian ini relatif dangkal dengan kedalaman 10-100 Km. Karakteristik kedalaman ini menggambarkan bahwa data gempa bumi di wilayah Jawa bersumber dari megathrust dan zona Benioff. Gambaran sebaran data magnitudo terhadap kedalaman dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Sebaran Data Magnitudo Terhadap Kedalaman
Analisis kesesuaian hasil PGA dari dari setiap GMM yang digunakan dan hasil observasi dilakukan dengan melihat plot histogram residual seperti pada Gambar 4 .
Gambar 4. Histogram Residual dari Masing-Masing GMM Beserta Nilai Mean Dan Standar Deviasi
Histogram  residual  yang  optimal  mengikuti  bentuk bell  shape  curve, sehingga GMM yang  akurat digambarkan dengan tren jumlah data yang meningkat saat residual mendekati nol semakin banyak (Taruna & Setiadi, 2020). Dalam penelitian ini GMM terbagi antara 2 jenis, yaitu GMM yang mengakomodir semua tipe gempa dan GMM untuk zona subduksi. Nilai mean dan standar deviasi juga dapat menjadi analisis pendukung dari analisis histogram, karena nilai mean yang mendekati nol dan standar deviasi rendah menunjukkan residual  setiap  rekaman  cenderung  kecil.  Penggunaan  metode  kualitatif  berdasarkan  histogram  residual terbukti efektif dan mudah untuk menginterpretasikan tingkat akurasi GMM relatif terhadap GMM lain yang diteliti.

## Pembahasan
Hasil  analisis  histogram  menunjukkan  bahwa  model  Lin&Lee  08  dan  BC  Hydro  16  memiliki kesesuaian terbaik dalam menghitung PGA gempabumi subduksi. Analisis kuantitatif berdasarkan data mean dan  standar  deviasi  juga  menunjukkan  bahwa  kedua  model  tersebut  yang  relatif  akurat  dibandingkan Youngs 97 dan AB 03. Kondisi tersebut dapat disebabkan oleh jenis data yang digunakan. Persamaan Young 97 menggunakan data gempabumi dari kejadian gempa di seluruh dunia Jepang, Cascadia, dan Kepulauan Solomon, namun sumber gempa yang paling dominan berasal dari wilayah Amerika Selatan (Harefa & Edial, 2019; Hariyanto et al., 2020). Keberagaman dari sumber gempa yang digunakan menghasilkan persamaan yang  tidak  dapat  menggambarkan  percepatan  di  suatu  sumber  gempa  spesifik,  terlebih  pada  data  yang digunakan  tidak  terdapat  gempa  dari  wilayah  Indonesia,  khususnya  Jawa.  Persamaan  BC  Hydro  16 sebenarnya  juga  menggunakan  data worldwide dalam  pengembangan  rumusnya.  Namun,  persamaan  ini dapat memberikan hasil lebih baik karena faktor heterogenitas sumber gempa diakomodasi melalui fungsi sumber gempa yang lebih detail, termasuk parameter mekanisme gempa. Selain itu, persamaan BC Hydro 16 juga  mempertimbangkan  ketidakpastian  dalam  skala  magnitude  dan  lokasi site yang  merekam  gempa. Sedangkan Lin&Lee 08 cenderung lebih akurat karena persamaan tersebut dikembangkan di wilayah dengan kondisi tektonik mirip dengan Pulau Jawa, yaitu Kawasan timurl aut Taiwan. Sebagian besar data gempa pada penelitian tersebut merupakan tipe intraslab yang ternyata sama dengan kondisi seismotektonik di Jawa. Selain itu, dapat kita temukan bahwa persamaan lebih baru secara umum lebih akurat. Hal ini terjadi karena studi terbaru menyatakan bahwa banyak variable yang perlu diakomodir dalam GMM , sehingga GMM model lama dianggap kuran relevan. Sebagai contoh adanya ketidakpastian variabel lokasi site, site response , dan  skala  magnitudo  baru  diakomodir  pada  persamaan  terbaru (Abrahamson  et  al.,  2016). Sedangkan apabila hasil penelitian ini dibandingkan dengan penelitian lain di Jawa maka ditemukan bahwa terdapat kemiripan  dengan  penelitian  yang  menemukan  bahwa model Lin&Lee  08  memiliki  performa  relatif  baik untuk digunakan di Pulau Jawa (Rohadi et al., 2018). Hal ini mungkin terjadi karena data yang dianalisis pada penelitian tersebut digunakan juga pada penelitian ini, namun pada penelitian ini terdapat penambahan data
hingga 2021, sedangkan pada penelitian sebelumnya hanya sampai 2016. Kelebihan lain dalam penelitian ini, yakni klasifikasi tipe gempa dan tipe tanah karena data yang digunakan lebih lengkap.
Pada  tipe  gempa  bumi  subduksi  dan crustal terlihat  bahwa  model GMM mampu  memberikan estimasi PGA lebih baik dibandingkan GMM khusus untuk tipe gempa subduksi (Zulfiar, 2018; Zulsfi et al., 2021). Hasil perhitungan nilai mean dan dan standar deviasi GMM untuk tipe gempa subduksi dan crustal lebih kecil dibandingkan GMM khusus gempa subduksi, bahkan nilai standar deviasi Kanno 06 dan Zhao 06 kurang dari 0,4. Salah satu penyebab adalah rekaman strong ground motion atau getaran kuat umumnya terjadi akibat gempa near field dangkal di daratan yang bersumber dari gempa crustal. Sedangkan performa GMM akan cenderung lebih baik dalam memprediksi nilai PGA yang lebih besar. Selain itu gempa subduksi di wilayah Jawa umumnya memiliki jarak relatif jauh dari site, sehingga atenuasi menjadi lebih rumit dan sulit teridentifikasi dengan baik oleh GMM yang ada. Faktor kedua adalah persamaan Kanno 06 dan Zhao 06 keduanya  dikembangkan  di  wilayah  Jepang  dengan  kondisi  tektonik  mirip  wilayah  Jawa.  Negara  Jepang memiliki bentuk pulau mirip dengan Jawa. Selain itu, jarak garis subduksi ke daratan Jepang cenderung mirip dengan  wilayah  Jawa,  yaitu  sekitar  200  km,  ditambah  lagi  dengan  keberadaan  gempa crustal di  daratan Jepang seperti di Jawa (Hidayati et al., 2018; Rohadi et al., 2018).
Persamaan Zhao 06 relatif memiliki sebaran residual lebih baik dibandingkan Kanno 06. Hal ini juga terlihat dari nilai mean persamaan Zhao 06 yang lebih mendekati nol dibandingkan Kanno 06 dengan standar deviasi yang hampir sama. Zhao 06 memiliki performa lebih baik karena memiliki lebih banyak fungsi dalam persamaanya, seperti site class, mekanisme patahan, dan factor modifikasi jarak. Hal ini berbeda dengan persamaan  Kanno  06  yang hanya  memperhitungkan  faktor  magnitudo,  jarak  hiposenter,  dan  kedalaman fokal. Namun, dari sisi penggunaan Kanno 06 lebih praktis dan dibutuhkan untuk wilayah dengan informasi parameter gempa yang terbatas. Sehingga, kedua persamaan tersebut sebenarnya dapat digunakan untuk memperkirakan nilai PGA di wilayah Jawa karena memiliki bias relatif kecil. Pada  perhitungan GMM terdapat  faktor  penting  yang  sering  diabaikan,  yaitu  tipe  jarak  yang digunakan. Meskipun perbedaan nilai antartipe jarak tidak signifikan, hal ini sangat berpengaruh pada hasil estimasi PGA yang  diperoleh  karena  kenaikan  kecil  nilai PGA sebesar  0,1  g  akan  memberikan  perkiraan intensitas  gempa  yang  jauh  berbeda.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  masih  banyak  ditemukan  nilai simpangan yang relatif tinggi karena keterbatasan tipe jarak yang digunakan, yaitu jarak hiposenter. GMM terbaru  membutuhkan  nilai  jarak  yang  mendekati  jarak  sebenarnya  antara site dan  bidang  sesar  atau rupture. Pada  wilayah  Indonesia  jenis  jarak rupture dan  Joyner-Boore  masih  sulit  diperoleh  karena kurangnya ketersediaan data parameter sumber gempa, seperti rake , dip, dan strike khususnya untuk gempa lampau dengan kekuatan kecil hingga sedang (Damayanti et al., 2020; Pratiwi & Fitri, 2021). Analisis terhadap data PGA hasil perhitungan dan observasi juga perlu dilakukan untuk mengetahui karakteristik dari residual dan kualitas data PGA . Oleh karena itu, pada penelitian ini juga dilakukan analisis perbandingan antara nilai PGA Obs dan jarak hiposenter terhadap residual model Zhao06. Hubungan antara PGA Obs dan residual menggambarkan adanya keterkaitan  positif antara kedua variabel tersebut, sehingga nilai residual cenderung meningkat ketika nilai PGA Obs bertambah. Namun perlu diperhatikan korelasi positif ini tidak menggambarkan bahwa nilai residual semakin baik saat PGA Obs tinggi. Residual yang baik bukan yang terkecil, namun memiliki nilai mendekati nol. Namun, garis tren menunjukkan bahwa residual pada PGA Obs besar cenderung lebih mendekati nol. Nilai residual cenderung memiliki simpangan lebih besar ketika nilai PGA Obs <0,1 gal. Hal ini bisa disebabkan oleh sensitivitas sensor accelerograph yang lebih baik dalam menangkap strong ground motion . Selain itu, yang muncul akibat rekaman PGA gempa far field relatif lebih besar  karena  adanya  faktor  amplifikasi  gelombang.  Pada  satu  kejadian  gempa far  field dengan  kekuatan besar, nilai PGA yang tercatat pada site yang lebih jauh dapat lebih besar dibandingkan PGA yang tercatat oleh site di dekat sumber gempa. Perhitungan PGA dengan mempertimbangkan faktor amplifikasi masih sulit dilakukan saat ini, karena membutuhkan data site class di site yang akurat dari hasil pengukuran lapangan untuk  semua site yang  diteliti (Sulaeman  et  al.,  2017). Faktor  lain  yang  dapat  menyebebakan  tingginya residual pada nilai PGA relatif kecil yaitu sifat gelombang dari sumber gempa dalam yang memiliki spektrum guncangan yang luas namun memiliki nilai relatif kecil (Hartono et al., 2021). Kondisi ini masih sulit untuk diakomodir oleh GMM yang ada karena kejadian gempa bumi dalam jarang terjadi, sehingga masih kurang untuk digunakan dalam mengembangkan GMM khusus untuk gempa dalam (Shobari et al., 2019).
Sedangkan analisis residual terhadap jarak hiposenter pada Gambar 6b menunjukkan korelasi yang lebih rendah. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara kualitas data dan jarak hiposenter, karena nilai residual cenderung sama pada jarak hiposenter 15-500 Km. Kondisi ini menunjukkan bahwa GMM yang digunakan pada penelitian ini memiliki kemampuan yang relatif sama dalam memprediksi PGA pada jarak hiposenter hingga 500 Km. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian terdahulu  yang  juga  mengungkapkan  bahwa  model  awal  GMPEs yang selanjutnya diregresi  dengan  data observasi accelerograph untuk menghasilkan persamaan baru yang bisa digunakan sebagai seismic hazard assessment di Jawa Timur. Hasil pemetaan nilai observasi PGA periode 2015- 2016 ke dalam kurva atenuasi
GMPEs menunjukkan bahwa estimasi nilai PGA melalui GMPEs baru relatif akurat (Rohadi et al., 2018). Hasil penelitian selanjutnya mengungkapkan bahwa percepatan maksimum batuan dasar (PBA) di kota Jakarta (0.239 g) lebih besar dibanding PBA untuk kota Jakarta menurut SNI 03-1726- 2002 (0.15 g). Pembuatan ground motion sintetik dilakukan dengan bantuan program SYNTH dengan menggunakan hasil deagregasi dari penelitian sebelumnya (Hutapea & Mangape, 2019). Hasil penelitian selanjutnya juga mengungkapkan bahwa penggunaan ground motion diperoleh dua ground motion sintesis untuk masing-masing mekanisme sumber  gempa  pada  periode  0,2  detik  dan  1,0  detik  (Muntafi  &  Makrup,  2017).  Jadi,  berdasarkan  hasil penelitian yang didukung oleh penelitian terdahulu  dapat dikatakan bahwa  GMM mampu menunjukkan besarnya kemungkinan terjadinya gempa di suatu wilayah, sehingga dapat dijadikan acuan dalam membuat serta merancang bangunan.

## 4. SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Lin&Lee 08 dan BC Hydro memiliki performa relatif lebih  baik dibandingkan GMM lainya untuk  menghitung nilai PGA dari gempa  bumi subduksi. Pada tipe gempa  bumi  subduksi  dan shallow  crustal ,  model  Zhao  06  mampu  memprediksi  dengan  baik  nilai PGA dibandingkan GMM lain yang diteliti. GMM terpilih juga divalidasi terhadap data PGA observasi dan jarak hiposenter,  hasil  validasi  menunjukkan  sebaran  residual  yang  relatif  baik  pada  nilai  PGA  0,1-10  gal. Pemilihan GMM merupakan  komponen  terpenting  dalam probabilistic  seismic  hazard  analysis  (PSHA) , karena  diperlukan  untuk  menghitung  perkiraan  bahaya  gempa  di  masa  depan. GMM terpilih  dapat digunakan untuk jenis gempa bumi subduksi maupun crustal di wilayah Jawa serta dapat diterapkan pada pengembangan Peta Bahaya Gempa Indonesia dan building code selanjutnya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abrahamson,  N.,  Gregor,  N.,  &  Addo,  K.  (2016).  BC  Hydro  Ground  Motion  Prediction  Equations  for
Subduction Earthquakes Norman.
Earthquake
Spectra , 32 (1), 23 – 44. https://doi.org/10.1193/051712EQS188MR.
Atkinson,  G.  M.,  &  Boore,  D.  M.  (2003).  Empirical  Ground-Motion  Relations  for  Subduction-Zone Earthquakes  and  Their  Application  to  Cascadia  and  Other  Regions. Bulletin  of  the  Seismological Society of America , 93 (4), 1703 – 1729. https://doi.org/10.1785/0120020156.
Bahri, Z., & Mungkin, M. (2019). Penggunaan SCR sebagai Alarm Peringatan Dini pada Saat Terjadi Gempa Bumi.
JET (Journal of Electrical Technology) , 4 (3), 101 – 105. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/jet/article/view/2063. Damayanti, C., Yamko, A. K., Souisa, C. J., Barends, W., & Naroly, I. L. P. T. (2020). Pemodelan Segmentasi Mentawai-Pagai: Studi Kasus Gempa Megathrust di Indonesia. Jurnal Geosains Dan Remote Sensing , 1 (2), 105 – 110. https://doi.org/10.23960/jgrs.2020.v1i2.56. Dewi, B. V. T., & Sukmawati, A. M. (2020). Pemetaan Perubahan Kondisi Sosial Ekonomi Masyarakat Pasca Gempa Bumi di Kecamatan Tanjung, Kabupaten Lombok Utara. Tata Kota Dan Daerah , 12 (2), 83 – 93. https://doi.org/10.21776/ub.takoda.2020.012.02.3.
Erlangga, W. (2020). Karakteristik dan Parameter Subduksi Sumber Gempa Pulau Jawa. Teknisia , 25 (2), 30 –
40. https://doi.org/10.20885/teknisia.vol25.iss2.art4.
Fahlia, F., Irawan, E., & Tasmin, R. (2019). Analisis Dampak Perubahan Perilaku Sosial Ekonomi Masyarakat Desa  Mapin  Rea  Pasca  Bencana  Gempa  Bumi. Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Indonesia , 4 (1). https://doi.org/10.37673/jebi.v4i1.362.
Farida, M., Alimuddin, I., Maulana, A., Irfan, U. R., Jaya, A., -, S., -, K., & -, A. (2019). Sosialisasi Bencana Geologi dan Mitigasinya di Sekolah Dasar Islam Terpadu (SDIT) Ar-Rahmah Makassar. Jurnal Tepat : Applied Technology Journal for Community Engagement and Services , 2 (2), 66 – 73. https://doi.org/10.25042/jurnal_tepat.v2i2.83. Fidia, R., Pujiastuti, D., & Sabarani, A. (2018). Korelasi Tingkat Seismisitas dan Periode Ulang Gempa Bumi di Kepulauan Mentawai dengan Menggunakan Metode Guttenberg-Richter. Jurnal Fisika Unand , 7 (1), 84 – 89. https://doi.org/10.25077/jfu.7.1.84-89.2018. Fitria,  M.,  &  Prastowo,  T.  (2022).  Seismisitas  Jawa  Timur  dan  Potensi  Bahaya  Bencana  Seismik  Terkait. Jurnal Inovasi Kimia Indonesia , 11 (1). https://doi.org/10.26740/ifi.v11n1.p17-27.
Harefa, R. W., & Edial, H. (2019). Analisis Bahaya Bencana Gempa Bumi di Wilayah Kota Gunungsitoli. Jurnal Buana , 3 (6), 1213. https://doi.org/10.24036/student.v3i6.613. Hariyanto, T., Bioresita, F., & Safitri, C. N. (2020). Perhitungan Intensitas Gempa Bumi Berdasarkan Nilai PGA  (Peak  Ground  Acceleration)  Menggunakan  Data  Gempa  Bumi  Multi-Event  (Studi  Kasus: Kabupaten
Pandeglang, Banten). Geoid , 15 (2), 189.
https://doi.org/10.12962/j24423998.v15i2.7120.
Hartono, D., Khoirudin Apriyadi, R., Winugroho, T., Aprilyanto, A., Hadi Sumantri, S., Wilopo, W., & Surya Islami, H. (2021). Analisis Sejarah, Dampak, dan Penanggulangan Bencana Gempa Bumi pada Saat Pandemi  Covid-19  di  Sulawesi  Barat. Pendipa  Journal  of  Science  Education , 5 (2),  218 – 224. https://doi.org/10.33369/pendipa.5.2.218-224.
Hidayati, S., Sulaeman, C., Supartoyo, S., & Kriswati, E. (2018). Pengaruh Gempabumi Tektonik  terhadap
Aktivitas. Jurnal Geologi Dan Sumberdaya Mineral , 14 (4). https://doi.org/10.33332/jgsm.geologi.v19i4.423.
Hutapea, B. M., & Mangape, I. (2019). Analisis Hazard Gempa dan Usulan Ground Motion pada Batuan Dasar untuk Kota Jakarta. Jurnal Teknik Sipil , 16 (3), 121. https://doi.org/10.5614/jts.2009.16.3.2. Kanno, T. (2006). A New Attenuation Relation for Strong Ground Motion in Japan Based on Recorded Data.
Bulletin of the Seismological
Society of America , 96 (3), 879 – 897. https://doi.org/10.1785/0120050138.
Lin, P.-S., & Lee, C.-T. (2008). Ground-Motion Attenuation Relationships for Subduction-Zone Earthquakes in  Northeastern  Taiwan. Bulletin  of  the  Seismological  Society  of  America , 98 (1),  220 – 240. https://doi.org/10.1785/0120060002.
Muntafi,  Y.,  &  Makrup,  L.  (2017).  Analisis  Hazard  Gempa  DKI  Jakarta  Metode  Probabilistik  dengan
Pemodelan Sumber Gempa 3 Dimensi. Jurnal Teknisia , 20 (2), 85 – 95. https://journal.uii.ac.id/teknisia/article/view/5034/6025.
Muttalib, A., & Mashur, M. (2019). Analisis Dampak Sosial Ekonomi Masyarakat Pasca Bencana Gempa Bumi di  Kabupaten  Lombok  Utara  (KLU). Jurnal  Ilmiah  Mandala  Education , 5 (2),  84. https://doi.org/10.36312/jime.v5i2.785.
Naryanto, H. S. (2021). Analisis Sumber Tsunami untuk Pertimbangan Perencanaan Jalur Kabel InaCBT di Selat  Makasar. Jurnal  ALAMI :  Jurnal  Teknologi  Reduksi  Risiko  B encana , 5 (1),  8 – 18. https://doi.org/10.29122/alami.v5i1.4736. Pratiwi, D., & Fitri, A. (2021). Analisis Potensial Penjalaran Gelombang Tsunami di Pesisir Barat Lampung, Indonesia. Jurnal Teknik Sipil , 8 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.21063/JTS.2021.V801.05. Rohadi,  S.,  Taruna,  R.  M.,  Rudyanto,  A.,  &  Heryanto,  D.  T.  (2018).  Penentuan  Ground  Motion  Prediction Equations  (GMPEs)  dengan  Metode  Euclidean  dan  Likelihood  untuk  Wilayah  Jawa  Timur. Jurnal Meteorologi Dan Geofisika , 17 (3). https://doi.org/10.31172/jmg.v17i3.357.
Saputra, E., Nugraheni, F.,  Pawirodikromo, W., & Makrup, L. (2021). Comparison of Soil Surface Seismic Hazard Maps as Basic Disaster Mitigation Based Spatial Planning in Riau Province. Media Komunikasi Teknik Sipil , 27 (2), 250 – 259. https://doi.org/10.14710/mkts.v27i2.36902.
Shobari, F., Mufti, A., Jabbari, I., Khoirullah, N., Zakaria, Z., Sophian, R. I., & Mulyo, A. (2019). Correlation of Horizontal Earthquake Coefficient Value (Kh) with Safety Factor (FS) Value in Cilengkrang, West Java.
Padjajaran Geoscience Journal , 3 (4), 243 – 253. http://journal.unpad.ac.id/geoscience/article/view/23189/11366.
Soehaimi, A., Sinung Baskoro, S. ., Soebowo, E., Ma’mur, M., & Sopyan, Y. (2021). Penilaian Potensi Bencana Gempabumi dan Tsunami untuk Pelindungan Infrastruktur Migas dan PLTU di Cilacap, Jawa Tengah.
Jurnal Geologi Dan Sumberdaya Mineral , 22 (4), 209. https://doi.org/10.33332/jgsm.geologi.v22i4.657.
Sulaeman,  C.,  Putra,  M.  F.  N.,  Rustadi,  R.,  &  Haerudin,  N.  (2017).  Analisis  Site  Effect  Berdasarkan  Data Mikrotremor  dan  Nilai  Peak  Ground  Acceleration  pada  Sesar  Opak,  Kabupaten  Bantul  Daerah Istimewa Yogyakarta. JGE (Jurnal Geofisika Eksplorasi) , 3 (3). https://doi.org/10.23960/jge.v3i3.1051.
Tahir,  S.,  &  Anawardiayah.  (2020).  Dampak  Gempa  Bumi  terhadap  Jaringan  Pipa  PDAM  Donggala  di
Kelurahan Tanamodindi Kota
Palu.
Jurnal Teknik Sipil , 4 (1). https://doi.org/10.31934/siimo.v4i1.1106.
Taruna, R. M., & Setiadi, T. A. P. (2020). Penentuan Rumus Percepatan Tanah Akibat Gempa Bumi di Kota Mataram  Menggunakan  Metode  Euclidean  Distance. JST  (Jurnal  Sains  Dan  Teknologi) , 9 (1). https://doi.org/10.23887/jst-undiksha.v9i1.23613.
Timbuleng, Sompotan, A., & Tumimomor, F. R. (2020). Analisis Pergerakan Tanah Berdasarkan Peak Ground Velocity  (PGV)  Akibat  Gempa  Bumi  di  Luwuk. Jurnal  Pendidikan  Fisika , 1 (2). https://doi.org/10.53682/charmsains.v1i2.16. Tumangkeng,  C.,  Wenas,  D.  R.,  &  Umboh,  S.  I.  (2020).  Model  Kecepatan  1d  Gelombang  P  dan  Relokasi Hiposenter  Wilayah  Sulawesi  Utara  dan  Sekitarnya  Menggunakan  Metode  Couple  Velocity- Hypocenter. Jurnal Pendidikan Fisika , 1 (2). https://doi.org/10.53682/charmsains.v1i2.9.
Wardhana,  D.  D.,  Rachmawati,  S.  K.,  Sudrajat,  Y.,  &  Handayani,  L.  (2021).  Metode  Geolistrik  Konfigurasi Dipole-Dipole  untuk  Penetapan  Bidang  Gelincir  Gerakan  Tanah  di  Jajaway,  Palabuhanratu,
Sukabumi. Jurnal Lingkungan Dan Bencana Geologi , 12 (1), 47. https://doi.org/10.34126/jlbg.v12i1.354.
Widiyantoro, S., Gunawan, E., Muhari, A., Rawlinson, N., Mori, J., Hanifa, N. R., Susilo, S., Supendi, P., Shiddiqi, H. A., Nugraha, A. D., & Putra, H. E. (2020). Implications for Megathrust Earthquakes and Tsunamis from  Seismic  Gaps  South  of  Java  Indonesia. Scientific  Reports , 10 (1),  1 – 12. https://doi.org/10.1038/s41598-020-72142-z.
Youngs,  R.  R.,  Chiou,  S.  J.,  Silva,  W.  J.,  &  Humphrey,  J.  R.  (1997).  Strong  Ground  Motion  Attenuation Relationships  for  Subduction  Zone  Earthquakes. Seismological  Research  Letters , 68 (1),  58 – 73. https://doi.org/10.1785/gssrl.68.1.58.
Zhao, J. X., Zhang, J., Asano, A., Ohno, Y., Oouchi, T., Takahashi, T., Ogawa, H., Irikura, K., Thio, H. K., Somerville, P. G., & Fukushima, Y. (2006). Attenuation Relations of Strong Ground Motion in Japan Using Site Classification Based on Predominant Period. Bulletin of the Seismological Society of America , 96 (3), 898 – 913. https://doi.org/10.1785/0120050122. Zulfiar, M. H. (2018). Pemeriksaan Material pada Pembangunan Rumah Non-Engineered di Daerah Rawan Gempa  Dusun  Serut,  Palbapang  Kabupaten  Bantul,  Yogyakarta. Semesta  Teknika , 21 (2). https://doi.org/10.18196/st.212224.
Zulsfi, A., Simanjuntak, N. B. P., Sari, V. A., & Rahmi, F. (2021). Penerapan Analisis Geospasial Berbasis Sistem Informasi  Geografis  untuk  Pemetaan  Tingkat  Ancaman  Bencana  di  Kabupaten  Padang  Pariaman, Sumatera
Barat. Jurnal Geosains Dan Remote Sensing , 2 (2), 82 – 91. https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i2.50.