## PEMETAAN VS30 DENGAN MENGGUNAKAN KORELASI ZHAO DI PESISIR CILACAP

## Robert Edison, Widjojo Adi Prakoso, Supriyanto Rohadi
Afiliasi Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia e-mail : robert.edison@ui.ac.id
Abstrak. Pada gempa Pangandaran 2006, pesisir Kabupaten Cilacap merupakan salah satu daerah yang mengalami kerusakan paling parah. Hal ini dikarenakan Kabupaten Cilacap terletak dekat dengan zona subduksi yang juga ditandai dengan tingginya aktivitas seismik di daerah tersebut. Salah satu faktor yang mempengaruhi tingkat kerusakan pada saat gempa adalah kelas tanah. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis tanah, di antaranya adalah metode mikrotremor dan metode MASW, di mana dalam pengolahannya mikrotremor memanfaatkan respon tanah terhadap getaran untuk memberikan informasi tentang jenis tanah di daerah tersebut, sedangkan MASW menggunakan propagasi gelombang Rayleigh pada permukaan. Setelah itu, periode dominan hasil pengolahan mikrotremor dan Vs 30  hasil  pengolahan  MASW  dikorelasikan  menggunakan  Zhao’s  Classification,  menghasilkan  Vs30 berdasarkan  analisis  regresi.  Nilai  periode  dominan  berkisar  antara  0,10-1,07  s,  sedangkan  Vs30  dari korelasi  berkisar  antara  6,68-461,34  m/s.  Kedua  analisis  menunjukkan  bahwa  Tritih  Kulon  terbukti memiliki  kerusakan  yang  lebih  parah  pada  saat  gempa  karena  terdiri  dari  Tanah  Lunak  (SE)  yang ditunjukkan oleh nilai periode dominan terpanjang dan nilai Vs30 terendah.
Kata Kunci: periode dominan; mikrotremor; Vs30
Abstract. During 2006 Pangandaran earthquake, the coastal Cilacap Regency was one of the areas that suffered the most damage. This is because Cilacap Regency is located close to the subduction zone, which is also indicated by the high seismic activity in the area. One of the factors that affect the level of damage during earthquake is the soil classes. There are methods to classify soil types is to use the microtremor method and the MASW method, where in the processing microtremor utilizes the response of the soil to vibrations  to  provide  information  about  the  type  of  soil  in  the  area,  while  MASW  used  Rayleigh wave propagation on the surface. After that, the dominant period resulted from microtremor processing and Vs30  resulted  from  MASW  processing  correla ted  using  Zhao’s  Classification,  resulting  Vs30  based  on regression  analysis.  The  dominant  period  value  are  ranged  between  0.10-1.07  s,  while  the  Vs30  from correlation are ranged between 6,68-461,34 m/s. Both analyses shown that Tritih Kulon is shown to have more severe damage during earthquake since it consists of Soft Soil (SE) shown by longest dominant period value and lowest Vs30 value.
Keywords: dominant period; microtremor; Vs30

## PENDAHULUAN
Cilacap  merupakan  salah  satu  kabupaten  di Jawa  Tengah  yang  terletak  di  dekat  zona  subduksi Lempeng  Indo-Australia  yang  bergerak  menuju Lempeng  Eurasia  (Hamilton,  1973),  hal  ini ditunjukkan  dengan  banyaknya  kejadian  gempa yang dirasakan di Kabupaten Cilacap selama sepuluh tahun  terakhir  (BMKG,  2019).  Sebagai  contoh, Cilacap  merupakan  salah  satu  kabupaten  yang mengalami  kerusakan  paling  parah  akibat  gempa Pangandaran  tahun  2006  diperparah  dengan  letak Cilacap yang berada di dekat sesar Citanduy. Sesar Citanduy  membentang  dari  Ciamis  hingga  Cilacap Timur  Utara,  hal  ini  dibuktikan  dengan  peristiwa gempa  lokal  yang  dirasakan  di  Cilacap  (Febyani,
2020). Salah satu gempa yang merusak Cilacap dan disebabkan oleh sesar Citanduy adalah gempa pada tanggal  2  September  2019  yang  berpusat  di Tasikmalaya.  Cilacap  merupakan  salah  satu kabupaten  yang  paling  banyak  mengalami kerusakan  akibat  gempa  tersebut  meskipun  pusat gempa jauh dari Cilacap (BNPB, 2009). Gempa dapat diikuti  dengan  bencana  lain  seperti  kebakaran, tsunami,  banjir,  tanah  longsor,  dan  lain-lain (Muhaimin dkk., 2016), sehingga diperlukan adanya rencana  mitigasi  untuk  meminimalkan  kerugian akibat gempa di Cilacap yang merupakan salah satu kabupaten dengan jumlah penduduk yang terbilang banyak, yaitu 1.963.824 jiwa (BPS, 2022).
Pada saat terjadi gempa, salah satu faktor yang menyebabkan  kerusakan  adalah  reaksi  ketika gelombang seismik merambat di dalam tanah yang diakibatkan oleh gempa bumi, di mana gelombang seismik  yang  merambat  di  tanah  lunak  akan dipantulkan dan diterapkan sehingga menimbulkan guncangan  yang  lebih  hebat  daripada  gelombang seismik yang merambat di tanah keras. Pada tanah keras,  gelombang  seismik  akan  diteruskan  melalui bangunan di atas permukaan tanah (Faccioli, 2003). Oleh karena itu, kelas tanah Cilacap harus diketahui untuk  mengetahui  daerah  mana  yang  lebih  parah saat gempa, berdasarkan geomorfologinya, Cilacap terdiri  dari  dataran  berpasir  sedangkan  sebagian Cilacap terdiri dari fluvial (Hadisumarno dkk., 1982)
Ada banyak cara untuk mengetahui kelas tanah, pengukuran  gelombang  seismik  non-destruktif adalah  salah  satu  yang  termurah,  tidak  memakan waktu lama, namun akurat untuk dilakukan. Dua di antaranya  menggunakan  pengukuran  mikrotremor sebagai  metode  pasif  dan  analisis  gelombang permukaan multichannel sebagai metode aktif.
Mikrotremor memiliki banyak aplikasi, termasuk  melakukan  mikrozonasi  seismik,  dan memahami  karakteristik  dan  amplifikasi  situs. Horizontal-to-Vertical Spectral Ratio (HVSR)  adalah metode  untuk  memperoleh  informasi  bawah permukaan  berdasarkan  pengukuran  mikrotremor yang dapat digunakan untuk menentukan amplifikasi situs dan  frekuensi dominan. Ini  adalah metode yang diperkenalkan oleh Nakamura (1989), sedangkan  faktor  amplifikasi  terjadi  ketika gelombang  seismik  terperangkap  di  dalam  tanah. Faktor amplifikasi ditentukan dengan membandingkan komponen amplitudo horizontal di permukaan  dengan  komponen  amplitudo  vertikal yang dapat ditulis sesuai dengan persamaan (1).
𝐻𝑉𝑆𝑅 = √(𝐴 𝑁𝑂𝑅𝑇𝐻−𝑆𝑂𝑈𝑇𝐻 ) 2 +(𝐴 𝑊𝐸𝑆𝑇−𝐸𝐴𝑆𝑇 ) 2 𝐴 𝑉 (1)
Setelah  faktor  amplifikasi  dan  frekuensi dominan  ditentukan,  frekuensi  dominan  kemudian diubah menjadi periode dominan. Periode dominan adalah  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  gelombang
mikrotremor  untuk  merambat  melalui  suatu sedimen  atau  dipantulkan  ke  permukaan  satu  kali (Arifin,  2016).  Periode  dominan  dapat  digunakan untuk  menentukan  karakteristik  suatu  lokasi (Elnashai  &  Sarno,  2008).  Periode  dominan  dapat ditulis sebagai:
𝑇 𝐺 = 1 𝑓 0 (2)
Di  mana 𝑇 𝐺 adalah  periode  dominan, 𝑓 0 adalah  frekuensi  dominan. Klasifikasi  tanah berdasarkan periode dominan dapat diklasifikasikan menjadi  lima  kelas  menggunakan  klasifikasi  (Zhao dkk.,  2006)  dan  dikorelasikan  dengan  kelas  tanah berdasarkan  nilai  Vs30  oleh  NEHRP  (2003),  yang kemudian  diadopsi  dalam  SNI  1726:2019,  sebagai tertulis dalam tabel di bawah ini:
Tabel 1. Kelas tanah berdasarkan nilai periode dominan dan Vs30
Kelas tanah 𝑻 𝑮 (𝒔) 𝑽 𝒔 𝟑𝟎 ( 𝒎 𝒔 )
SA (batuan keras) 𝑇 𝐺 < 0,2 1500 < 𝑉 𝑠 30 SB (batuan) 750 < 𝑉 𝑠 30 < 1500 SC (tanah keras) 0,2 < 𝑇 𝐺 < 0,4 350 < 𝑉 𝑠 30 < 750 SD (tanah sedang) 0,4 < 𝑇 𝐺 < 0,6 175 < 𝑉 𝑠 30 < 350 SE (tanah lunak) 0,6 < 𝑇 𝐺 𝑉 𝑠 30 < 175
Vs30  itu  sendiri  adalah  kecepatan  gelombang geser  rata-rata  pada  30  meter  pertama  lapisan tanah  (Liu  dkk.,2017).  Untuk  mencari  nilai  Vs30 dilakukan analisis multichannel gelombang permukaan  (MASW)  dalam  penelitian  ini.  MASW adalah teknik eksplorasi seismik yang diperkenalkan oleh  Park  dkk.  (1999).  MASW  mengevaluasi kekakuan  tanah  dengan  mengukur  kecepatan gelombang geser bawah permukaan pada kedalaman yang paling umum maksimum 30 meter, hal  ini  disebabkan  oleh  MASW  menggunakan sumber  aktif  seperti  palu  godam  atau  penurunan berat badan. Gelombang Rayleigh adalah permukaan yang memiliki paling banyak sinyal tinggi
terhadap noise radio selama perambatan gelombang  seismik,  sebab  gelombang Rayleigh memiliki geraknya sendiri dan terdiri dari beberapa interval  frekuensi  yang  memiliki  frekuensinya sendiri, keadaan ini disebut dispersi yang digunakan untuk  mengukur  kecepatan  gelombang  geser (Kurniawan  dkk.,  2019).  Ini  telah  membuktikan bahwa  gelombang  Rayleigh  adalah  alat  yang berguna  dalam  teknik  permukaan  non-invasif (Nortey  dkk.,  2018).  Beberapa  hasil  MASW  adalah ketebalan tanah, berapa banyak lapisan yang terdiri dari suatu daerah, bahkan batuan dasar rekayasa.
Karena setiap metode memiliki kelemahannya masing-masing (mikrotremor tidak dapat digunakan dengan  baik  untuk  mengarakterisasi  tanah permukaan karena merekam semua jenis gelombang seperti aktivitas manusia, angin, pohon, sungai,  dll.  dan  MASW  tidak  dapat  digunakan dengan  baik  untuk  mengarakterisasi  kedalaman tanah  karena  memiliki  sumber  aktif  yang  memiliki batasan  kedalaman  sendiri),  korelasi  antara  kedua metode  dilakukan  untuk  lebih  memahami  kelas tanah di Pesisir Cilacap. Oleh karena itu, informasi ini dapat digunakan untuk tujuan mitigasi gempa.

## METODOLOGI
Secara  umum  metode  dalam  penelitian  ini mengorelasikan  periode  dominan  dengan  Vs30 menggunakan  klasifikasi  Zhao.  Pengolahan  data mikrotremor  terdiri  dari  tiga  langkah  besar,  yaitu filtering,  windowing ,  dan  penentuan  frekuensi dominan berdasarkan faktor amplifikasi maksimumnya. Semua langkah ini dilakukan  dalam perangkat lunak Geopsy .
Dalam  pengolahan  data  mikrotremor,  tahap pertama  menggunakan low-pass  filter 10  Hz  pada Geopsy ,  untuk  menghilangkan noise pada  sinyal mikrotremor  yang  memiliki  nilai  frekuensi  lebih besar dari 10 Hz,  di mana  sumber noise pada  saat pengukuran  mikrotremor  dapat  berasal  dari aktivitas yang terjadi pada saat perekaman sinyal. , karena  seismograf  merekam  semua  getaran  yang terjadi  selama  perekaman,  baik  dari  aktivitas manusia  seperti  langkah  kaki,  getaran  mobil,  pipa air, dan banyak lagi, maupun karena aktivitas alam
seperti  pengaruh  gelombang  (jika  merekam  di daerah  pesisir),  hembusan  angin,  pergerakan pohon,  aliran  sungai,  dan  masih  banyak  lagi, sehingga  perlu  dilakukan filtering .  Berikut  adalah tampilan  sinyal  mikrotremor sebelum  dan  sesudah filtering :
Gambar 1. Sinyal mikrotremor sebelum filtering (atas). Sinyal mikrotremor sesudah dilakukan filtering (bawah).
Selanjutnya  adalah windowing, di  mana  pada tahap ini dilakukan untuk memilih bagian dari sinyal yang akan dikonversi dari domain waktu ke domain frekuensi.  Pada  gambar  2  ditampilkan  sinyal  yang telah  melalui  proses windowing dan  akan dikonversikan.
Selanjutnya adalah proses konversi sinyal  dari domain  waktu  ke  domain  frekuensi  yang menghasilkan  kurva  HVSR,  proses  ini  dilakukan dengan menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) . Frekuensi dominan  kurva HVSR  ditentukan  dengan memilih  nilai  frekuensi  dominan  berdasarkan amplifikasi  puncak-puncak  kurva  sesuai  petunjuk dari  SESAME  (2004).  Setelah  mendapatkan  nilai frekuensi  dominan,  maka  dapat  dihitung  nilai periode dominannya.
Setelah  menentukan  faktor  amplifikasi  dan frekuensi  dominan  sesuai  yang  ditunjukkan  pada gambar  3,  maka  periode  dominan  dapat  dihitung berdasarkan  nilai  frekuensi  dominan.  Untuk pengolahan MASW, sinyal input awalnya bercampur dengan noise dari lingkungan pada saat akuisisi data. Pada  langkah  ini,  dilakukan filtering seperti  yang ditunjukkan sesuai gambar 4. Setelah itu, dilakukan picking kurva  dispersi  sebagaimana  diilustrasikan kurva dispersinya pada gambar 5.
Gambar 3. Kurva HVSR
Setelah  kurva  dispersi  diambil,  batasan  untuk lapisan  tanah  harus  ditetapkan  sebelum  proses inversi. Setelah proses inversi dilakukan, hasil yang diperoleh adalah model Vp, Vs, Vs30, dan kecepatan bawah permukaan.
Gambar 4. Data MASW sebelum dilakukan filtering (atas). Data MASW sesudah dilakukan filtering (bawah)
Gambar 5. Pemilihan kurva dispersi
Gambar 6. Hasil pengolahan WinMASW, velocity structure dan Vs30
Daerah  penelitian  berada  di  bagian  pesisir Kabupaten  Cilacap  dengan  letak  geografis  pada 7°30’ sampai dengan  7°45’20” Lintang Selatan  dan 108°4’30”  sampai  dengan  109°30’30”  Bujur  Timur ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Lokasi penelitian di Kabupaten Cilacap
Sementara, data penelitian yang dipergunakan diambil  melalui  perekaman  130  data  mikrotremor sesuai ditunjukkan pada gambar 8 (ditunjukkan oleh simbol  segitiga)  dan  30  data  MASW  (ditunjukkan oleh  simbol  persegi).  Data  yang  dipergunakan disediakan oleh Divisi Penelitian dan Pengembangan Geofisika BMKG.
Gambar 8. Titik perekaman data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah analisis dengan menggunakan metode HVSR, dilakukan mikrozonasi faktor amplifikasi yang pemetaannya ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Mikrozonasi faktor amplifikasi
Gelombang seismik akan mengalami amplifikasi pada  saat  tanah  yang  dilalui  oleh  gelombang tersebut  lebih  lunak  dibandingkan  tanah  di bawahnya. Bila ada perbedaan kontras antara kedua lapisan  tersebut,  maka  akan  semakin  tinggi  pula faktor amplifikasinya (Marjiyono, 2010). Berdasarkan Gambar 9, terlihat bahwa pada daerah yang  ditunjukkan  oleh  warna  merah,  terdapat perbedaan jenis tanah yang kontras, sehingga faktor amplifikasinya  tinggi.  Sehingga,  pada  saat  terjadi gempa bumi, pada daerah dengan faktor amplifikasi yang tinggi, amplitudo gelombang seismiknya akan terbagi  sehingga  tingkat  kekuatan  gempa  bumi  di wilayah  tersebut  akan  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  daerah  yang  berwarna  biru.  Dalam penelitian yang dilakukan oleh Arifudin (2018), zona faktor amplifikasi tanah terbagi menjadi 4 zona :
1. Zona faktor amplifikasi rendah: 𝐴 0 < 3
2. Zona faktor amplifikasi sedang: 3 ≤ 𝐴 0 < 6
3. Zona faktor amplifikasi tinggi: 6 ≤ 𝐴 0 < 9
4. Zona faktor amplifikasi sangat tinggi: 9 ≤ 𝐴 0
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  empat  zona faktor  amplifikasi  dengan  zona  faktor  amplifikasi tertinggi  berada  di  bagian  Cilacap  utara  dan  pada bagian  selatan  tergolong  dalam  faktor  amplifikasi rendah.
Setelah didapatkan nilai frekuensi dominan dari amplifikasi  puncak,  dibuat  mikrozonasi  frekuensi dominan.  Peta  mikrozonasi  berdasarkan  frekuensi dominan ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Mikrozonasi frekuensi dominan
Semakin  besar  nilai  frekuensi  dominan  yang terdapat  pada  suatu  lokasi,  maka  semakin  keras jenis tanah yang berada di wilayah tersebut, di mana nilai frekuensi dominan berbanding terbalik dengan nilai  periode  dominan.  Berdasarkan  hasil  analisis faktor  amplifikasi  dan  periode  dominan  ini  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  ketebalan  sedimen  di bawah  permukaan  memiliki  andil  dalam  tinggi rendahnya faktor amplifikasi, di mana pada wilayah dengan faktor amplifikasi tinggi, ditunjukkan dengan tebalnya sedimen di bawah permukaan dan panjang periode  dominannya.  Sementara,  pada  wilayah dengan  faktor  amplifikasi  rendah,  ditunjukkan dengan  tipisnya  sedimen  di  bawah  permukaannya dan  periode  dominannya  pendek.  Pemetaan mikrozonasi berdasarkan periode dominan ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Mikrozonasi periode dominan
Berdasarkan  hasil  analisis,  daerah  penelitian dibagi  menjadi  3  kelas  tanah  (Tanah  Lunak,  Tanah Sedang,  Tanah  Keras,  Batuan  dan  Batuan  Keras) dengan rentang waktu 0,10-1,07 s, di mana periode dominan  terpendek  berada  di  Tritih  Kulon  yang terdiri dari Batuan Keras atau Batuan (SA atau SB), sedangkan  periode  dominan  terpanjang  adalah  di Mertasinga yang terdiri dari Tanah Lunak (SE). Pada daerah  dengan  jenis  tanah  lunak,  gelombang seismik  yang  merambat  akan  dipantulkan  pada medium  dan  tidak  diteruskan  langsung  ke permukaan  dan  bangunan  di  atasnya,  sedangkan pada  tanah  keras  atau  batuan,  gelombang  seismik yang  merambat  ditransmisikan  langsung  ke permukaan  dan  bangunan  di  atasnya.  Dengan demikian, pada saat terjadi gempa, daerah dengan jenis  tanah  lunak  atau  periode  dominan  panjang akan  merasakan  getaran  yang  lebih  lama dibandingkan  dengan  daerah  dengan  jenis  tanah keras atau periode dominan pendek.
Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui  bahwa umumnya  daerah  dengan  situs  kelas  batuan  dan tanah  keras  memiliki  elevasi  yang  lebih  tinggi daripada  daerah  dengan  situs  kelas  tanah  sedang dan tanah lunak. Hal ini menunjukkan tidak adanya sedimen  di  daerah  tersebut  (Isburhan  dkk.,  2019). Sedangkan  pada  daerah  dengan  elevasi  rendah terdapat  sedimen  pada  daerah  tersebut  yang ditunjukkan dengan nilai periode dominan.
Berdasarkan  perbandingan  faktor  amplifikasi dengan  periode  dominan,  faktor  amplifikasi  tidak selalu  berbanding  lurus  dengan  periode  dominan. Hal  ini  dikarenakan  periode  yang  dominan  adalah klasifikasi jenis tanah bawah permukaan, sedangkan faktor amplifikasi dihasilkan pada pertemuan antara media  tanah  bawah  permukaan  dengan  tanah  di bawahnya.
Korelasi  antara  Vs30  dengan  dominan dilakukan  dengan plotting nilai  Vs30  sebagai variabel  dependen  dengan  nilai  periode  dominan sebagai variabel independen pada titik permakaman mikrotremor  dan  MASW  yang overlay ditampilkan pada gambar 12.
Gambar 12. Korelasi Vs30 terhadap periode dominan
Berdasarkan  Gambar  12,  terlihat  bahwa  Vs30 berbanding  terbalik  dengan  periode  dominan. Semakin  tinggi  nilai  Vs30,  semakin  rendah  nilai periode  dominan,  hal  ini  membuktikan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Zhao  (2006).  Namun,  nilai  R 2 yang mendekati 1 sehingga grafik ini semakin dapat diandalkan. Hal ini disebabkan oleh jumlah sampel korelasi  dengan  Vs30  yang  tinggi  dan  nilai  periode dominan yang rendah. Dengan mamanfaatkan relasi antara  nilai  Vs30  dengan  periode  dominan, kemudian dibuat peta mikrozonasi Vs30 berdasarkan  korelasi  tersebut  yang  ditampilkan pada gambar 13.
Gambar 13. Mikrozonasi Vs30 berdasarkan korelasi Vs30 terhadap periode dominan
Berdasarkan  hasil  analisis,  daerah  penelitian dibagi menjadi 3 kelas (Tanah Lunak, Tanah Sedang, dan Tanah Keras), dengan kisaran 6,68- 461,34 m⁄s, di  mana  nilai  Vs30  terendah  berada  di  Kesugihan
yaitu terdiri dari Tanah Lunak (SE), sedangkan nilai Vs30  tertinggi  terdapat  di  Tritih  Kulon  yang  terdiri dari  Tanah  Keras  (SC).  Pada  daerah  dengan  jenis tanah  lunak,  gelombang  seismik  yang  merambat akan  dipantulkan  pada  medium  dan  merambat secara  perlahan  ke  permukaan  dan  bangunan  di atasnya, sedangkan pada tanah keras atau batuan, gelombang  seismik  merambat  langsung  ke permukaan dan bangunan di atasnya.
Kemudian dibuat penampang velocity structure pada  lokasi  sesuai  gambar  14  yang  kemudian menghasilkan penampang velocity structure seperti ditunjukkan pada gambar 15.
Gambar 14. Lokasi penampang velocity structure
Dapat dilihat dari penampang velocity structure bahwa pada daerah Tritih Kulon memang  tersusun diatas tanah lunak dengan kedalaman 28 meter. Hal ini  diperoleh  berdasarkan  penampang velocity structure hasil  pengolahan  MASW  sehingga  dapat menjelaskan panjangnya nilai periode dominan dan tingginya nilai Vs30 di wilayah tersebut.
Jika kedua mikrozonasi dibandingkan, keduanya  menunjukkan  pola  yang  sama  mengenai daerah yang memiliki nilai Vs30 tinggi dan periode dominan,  serta  Vs30  rendah  dan  nilai  periode dominan. Perbedaannya adalah letak persis periode dominan  terpanjang  pada  mikrozonasi  periode dominan dan nilai Vs30 terendah pada mikrozonasi Vs30. Dalam perekaman mikrotremor, dikarenakan perekaman  yang  dilakukan  adalah  perekaman sumber  pasif,  sehingga  semua  input  gelombang terekam, sementara pada perekaman data  MASW, gelombang  yang  terekam  adalah  gelombang Rayleigh aktif hasil dari sumber aktif. Penggabungan kedua  metode  ini  dapat  digunakan  karena  kedua metode perekaman tersebut saling mengkomplementer  satu  sama  lain,  di  mana mikrotremor  tidak  dapat  memberikan  informasi akurat  mengenai  tanah  dekat  permukaan, dikarenakan  perekaman  data  di  permukaan tercampur  dengan noise ,  sementara  perekaman MASW  tidak  dapat  memberikan  informasi  akurat mengenai  tanah  lebih  dari  30  meter  dikarenakan menggunakan  sumber  aktif.  Namun  kedua mikrozonasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  Tritih Kulon merupakan kawasan yang perlu diperhatikan atau  direncanakan  secara  matang  setiap  kali  ada rencana pembangunan di kawasan tersebut, karena Tritih Kulon terbukti memiliki nilai periode dominan yang  panjang  dan  nilai  Vs30  yang  tinggi,  sehingga menjadikan  kawasan  tersebut  lebih  rentan  saat terjadi gempa.

## PENUTUP Simpulan dan Saran
Berdasarkan  periode  dominannya,  Pesisir Cilacap  terdiri  dari  Tanah  Lunak,  Tanah  Sedang, Tanah Keras, Batuan dan Batuan Keras. Sedangkan berdasarkan  nilai  Vs30,  terdiri  dari  Tanah  Lunak,
1 2 3
Gambar 15. Penampang velocity structure
2 3 1
Tanah  Sedang,  dan  Tanah  Keras.  Kedua  analisis tersebut  menunjukkan  bahwa  Tritih  Kulon merupakan  kawasan  yang  terbukti  mengalami kerusakan lebih parah pada saat gempa berdasarkan kelas  tanahnya.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  besarnya nilai  frekuensi  dominan,  panjangnya  nilai  periode dominan dan rendahnya nilai Vs30.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah melakukan  korelasi  antara  uji  seismik  dengan  uji lapangan  seperti  CPT  atau  N-SPT.  Penelitian  di kecamatan  lain  di  Kabupaten  Cilacap  juga  perlu dilakukan  untuk  melengkapi  informasi  mengenai jenis  tanah  di  Kabupaten  Cilacap,  sehingga  dapat melengkapi  informasi  untuk  mitigasi  bencana gempa bumi di masa mendatang.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih kepada Puslitbang Bidang Geofisika  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan Geofisika yang telah menyediakan data mikrotremor dan  MASW  di  Pesisir  Kabupaten  Cilacap  untuk digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  S.  S.,  Mulyatno,  B.  S.,  Marjiyono,  &  Setianegara.
(2013) 'Penentuan Zona Rawan Guncangan Gempa Bumi  Berdasarkan  Analisis  Nilai  Amplifikasi  HVSR Mikrotremor dan Analisis Periode Dominan Daerah Liwa dan Sekitarnya', Jurnal Geofisika Eksplorasi Vol.
2 , 30-40.
Arifudin, A. M. (2018) 'Karakteristik Situs dan Kerentanan Seismik  di  Kabupaten  Klaten  dengan  Metode Horizontal  to  Vertical  Spectral  Ratio  (HVSR)  dari Data  Mikrotremor' , Thesis .  Yogyakarta:  Universitas Islam Indonesia.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Cilacap.  (2022)
Kecamatan  Cilacap  Dalam  Angka  Tahun  2022.
Cilacap: Badan Pusat Statistik Kabupaten Cilacap.
Badan  Standardisasi  Nasional.  (2019)  'SNI  1726:2019' , Tata  Cara  Perencanaan  Ketahanan  Gempa  untuk Struktur  Bangunan  Gedung  dan  Nongedung. Jakarta: Badan Standardisasi Nasional.
Elnashai,  A.  S.,  &  Sarno,  L.  D.  (2008) Fundamentals  of Earthquake  Engineering. United  Kingdom:  John
Wiley & Son.
Faccioli,  E.,  &  Vanini,  M.  (2003)  'Complex  Seismic  Site Effect in Sediment-Filled Valleys and Implications on
Design  Spectra', Earthquake  Engineering  and Structural Dynamics , 223-238.
Febyani, S., Pradhana, M. F., Rivaldy, M., Syafri, I., Nur, A. A.,  Embara,  P.,  &  Nugroho,  S.  (2020)  'Analisis Kerentanan  Gempa  pada  Jalur  Sesar  Baribis menggunakan  Metode  Microearthquake  (MEQ)', Bulletin of Scientific Contribution: GEOLOGY, Vol. 18, No. 1 , 1-12.
Hadisumarno, S., Martopo, S., & Sutanto. (1982) 'Remote Sensing  of  Geographical  Features  of  the  Cilacap Region', International Proceedings of the Workshop on  Coastal  Resources  Management  in  Cilacap Region (pp. 17-22). Cilacap: Gadjah Mada University.
Hamilton,  W.  (1973)  'Tectonics  of  Indonesian  Region',
Geol. Soc. Malaysia, Bulletin 6 , 3-10.
Isburhan, R. W., Nuraeni, G., Ry, R. V., Yudistira, T., Cipta, A.,  &  Cummins,  P.  (2019)  'Horizontal-to-Vertical Spectral  Ratio  (HVSR)  Method  for  Earthquake  Risk Determination  of  Jakarta  CIty  with  Microtremor Data', 2nd  Southeast  Asian  Conference  on Geophysics .
Kurniawan, M. F., Koesuma, S., & Legowo, B. (2009) 'Vs30 Mapping  and  Site  Classification  in  Surakarta  City Based  on  Multichannel  Analysis  of  Surface  Waves Method', 7th Asian Physics Symposium .
Liu,  W.,  Wang,  C.,  Chen,  Q.,  G,  C.,  &  H.,  J.  C.  (2017)
'Multiscale  Random  Field-Based  Shear  Wave Velocity Mapping and Site Classification', Proceedings of the Geo-Risk 2017 Conference .
Marjiyono. (2010) Estimasi Karakteristik Dinamika Tanah dari Data Mikrotremor Wilayah Bandung. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Muhaimin,  Tjahjono,  B.,  &  Darmawan.  (2016)  'Analisis Risiko Gempabumi di Cilacap Provinsi Jawa Tengah', J. Il. Tan. Lingk., 18 (1) , 28-34.
Nakamura,  Y.  (1989)  'A  Method  for  Dynamic Characteristics  Estimation  of  Subsurfaces  Using Microtremor  on  the  Ground  Surface', QR  of  RTRI, Vol. 30, No. 1 , 25-33.
NEHRP. (2003) Recommended for Seismic Regulations for New Building and Other Structures. Washington DC: FEMA.
Nortey,  G.,  Amarh,  T.  K.,  &  Amponsah,  P.  (2018)  'Vs30 Mapping at Selected Sites within the Greater Accra Metropolitan  Area', Journal  of  African  Earth Sciences .
Park,  C.  B.,  Miller,  R.  D.,  &  Xia,  J.  (1999)  'Multichannel Analysis of Surface Waves', Geophysics 64 , 800-808.
SESAME European Research Project. (2004) Guidelines for The  Implementation  of  the  H/V  Spectral  Ratio Technique  on  Ambient  Vibrations. European Commission-Research General Directorate.
Zhao,  J.  X.,  Irikura,  K.,  Zhang,  J.,  Fukushima,  Y., Sommerville, P. G., Asano, A., Ogawa, H.(2006) 'An Empirical  Site-Classification  Method  for  Strong- Motion  Stations  in  Japan  Using  H/V  Response Spectral Ratio', Bulletin of the Seismological Society of America, Vol. 96, No. 3 , 914-925.
-------------------