Bab V
Hasil Penelitian Dan Analisis Resiko Gempa
V.1 Pengumpulan Data Gempa
Informasi mengenai gempa yang terjadi dan dianggap mempengaruhi daerah Suramadu dan sekitarnya diperoleh dengan mengumpulkan katalog gempa dari berbagai sumber kelembagaan nasional seperti Direktorat Meteorologi dan Geofisika Jakarta, maupun lembaga-lembaga internasional seperti U.S. Geological Survey (USGS), National Earthquake Information Center (NEIC), The International Seismological Center (ISC), International Seismological Summaries (ISSN), The Preliminary Determination of Epicenters (PDE). V.2 Pengolahan Data Gempa
Pengolahan data gempa dimaksudkan untuk mensetarakan magnituda gempa dari beberapa katalog, mendapatkan data gempa yang bebas serta menilai tingkat homogenitas data gempa bebas yang telah didapat. V.2.1 Konversi Magnituda
Untuk menstarakan ukuran skala yang berbeda, baik yang menggunakan ukuran skala Mb, Ms, ML, Mo atau Mw perlu dilakukan suatu konversi dari berbagai ukuran skala tersebut. Korelasi empiris antara ukuran skala yang berbeda, adalah : 1) Geller (1976) : Mb = Ms + 1.33
Ms<2.86
Mb = 0.67 Ms + 2.28
2.86<Ms<4.90
Mb = 0.33 Ms + 3.91
4.90<Ms<6.27
Mb = 6.00
Ms > 6.27
Log Mo = Ms + 18.89
Ms < 6.76
Log Mo = 1.5 Ms + 15.51
6.76 < Ms < 8.12
Log Mo = 3 Ms + 3.33
8.12 < Ms < 8.22
Ms = 8.22
Log Mo > 28
2) Hanks dan kanamori (1979) : Mw = 2/3 Log Mo – 10.7
V-1
3) Electric Power Research Institute (EPRI, 1994) Mw = 4.28 – 0.267 Ms + 0.093 Ms2 4) Firmansyah (1991) Korelasi antara magnitude yang berbeda untuk kejadian gempa di Indonesia : Ms = 1.33 Mb – 1.98 Mw = 1.10 Ms – 0.64 5) Hendriyawan (2001) Korelasi antara magnitude berdasarkan analisa regresi linier dari sejumlah data gempa : Mw = 0.99 Mb + 0.253 Mw = 0.08 Ms2 + 0.04 Ms + 3.01 Pada penelitian ini dipilih persamaan yang diajukan oleh Hendriyawan (2001) dengan alasan persamaan cukup sederhana dan memiliki nilai multiple coefficient of determination, R2 yang cukup tinggi yaitu sebesar 0.784 dan 0.945. Nilai ini menunjukkan tingkat pengaruh variable yang digunakan terhadap persamaan yang dibentuk. Semakin mendekati nilai R2 = 1 menunjukkan tingkat kesesuaian variabel terhadap persamaan yang semakin baik. V.2.2 Gempa Utama dan Gempa Susulan
Data gempa yang akan dianalisa adalah gempa yang merupakan gempa utama, sehingga dalam tahapan identifikasi sumber gempa dipergunakan pemisahan sumber gempa utama dan susulan menggunakan jendela kriteria terhadap jarak dan waktu seperti diperlihatkan pada Gambar II-3 dan Gambar II-4. Pengolahan data gempa ini dilakukan dengan bantuan piranti lunak SHAP dengan kriteria jarak dan waktu berdasarkan uhrhammer seperti diperlihatkan pada Gambar V-1.
V-2
Gambar V-1. Kriteria distance windows Uhrhammer menggunakan piranti lunak SHAP
Berdasarkan pemilahan data gempa tersebut didapatkan distribusi gempa utama terhadap interval waktu yang diperlihatkan pada Gambar V-2. 500 450 400
5<M<6 350
6<M<7 M>7
300
jumlah kejadian gempa
250 200 150 100 50
20 06 -1 99 19 6 96 -1 98 19 6 86 -1 97 19 6 76 -1 96 19 6 66 -1 95 19 6 56 -1 94 6 19 46 -1 93 19 6 36 -1 92 19 6 26 -1 91 19 6 16 -1 90 19 6 06 -1 89 18 6 96 -1 82 0
0
Rentang waktu pengamatan
Gambar V-2. Distribusi kejadian gempa dengan magnitude(Mw) > 5 terhadap interval waktu pengamatan
V-3
50 45 40 35 30
jumlah kejadian gempa
6<M<7
25
M>7 20 15 10 5
20 06 -1 99 6 19 96 -1 98 6 19 86 -1 97 6 19 76 -1 96 6 19 66 -1 95 6 19 56 -1 94 6 19 46 -1 93 6 19 36 -1 92 6 19 26 -1 91 6 19 16 -1 90 6 19 06 -1 89 6 18 96 -1 82 0
0
Rentang waktu pengamatan
Gambar V-3. Distribusi kejadian gempa dengan magnitude(Mw) > 6 terhadap interval waktu pengamatan
Gambar V-2 dan Gambar V-3 menunjukkan dominasi jumlah kejadian gempa dengan magnitude < 7 berada pada rentang tahun 1966 -2006, sedangkan jumlah kejadian gempa dengan magnitude >7 berada pada rentang tahun 1820 – 2006. Hasil pemilahan sumber gempa selanjutnya diplotkan pada peta lokasi kajian untuk mendapatkan area-area sumber gempa yang dibuat berdasarkan sebaran struktur geologi dan data gempa historis yang terjadi di sebaran struktur geologi tersebut.
V.2.3 Kelengkapan Data Gempa
Proses ini dilakukan untuk mengetahui kelengkapan data gempa yang diperlukan dalam proses analisa probabilistik. Ketidaklengkapan data gempa akan mengakibatkan parameter resiko gempa yang dihasilkan menjadi overestimated atau underestimated, sehingga dilakukan analisa kelengkapan data gempa yang diusulkan oleh Stepp (1973) dengan langkah-langkah analisa sebagai berikut : 1. Waktu pengamatan dibagi atas beberapa interval waktu (T) yang dihitung dari pengamatan terakhir ke belakang. 2. Untuk setiap interval waktu (T), data gempa dibagi atas beberapa rentang magnitude dan dihitung banyaknya kejadian gempa untuk setiap rentang magnituda (N).
V-4
3. Frekuensi kejadian gempa (rate) untuk setiap rentang magnituda dihitung menggunakan rumus sebagai berikut λ = ΣN/T. 4. Standar deviasi untuk setiap interval dihitung dengan rumus σ =
λ T
Kelengkapan data pada suatu perioda waktu tertentu dapat dilihat dari gradien kecenderungan data yang berubah. Rentang waktu dimana standar deviasi menunjukkan perubahan dan menjadi lebih curam menunjukkan data gempa yang tidak lengkap. Gambar V-4 memperlihatkan tingkat homogenitas dari masing-masing rentang magnitude yang berbeda. Untuk rentang magnitude 5<M<6 terlihat bahwa data gempa lengkap selama 40 tahun dihitung kebelakang dari tahun 2006, rentang magnitude 6<M<7 terlihat bahwa data gempa lengkap selama 40 tahun dihitung kebelakang dari tahun 2006 sedangkan untuk magnitude >7 data lengkap hingga 180 tahun terakhir. 10.000
5<M<6 6<M<7
1.000
M>7
σ
0.100
0.010
0.001 1
10
100
1000
Time (years)
Gambar V-4. Analisis Kelengkapan Data Gempa
V.3 Parameter Sumber Gempa
Parameter sumber gempa terdiri atas parameter ab dan magnituda maksimum yang didapatkan berdasarkan pemilahan gempa utama dan mekanisme gempa yang terjadi. Secara garis besar, mekanisme gempa dibagi menjadi 3 kelompok besar, yaitu megathrust, benioff dan shallow crustal dan parameter ab yang akan dihitung dibagi berdasarkan 3 mekanisme gempa tersebut.
V-5
V.3.1 Parameter ab Mekanisme Gempa Megathrust
Gambar V-5 memperlihatkan distribusi data gempa utama gabungan 7 area terhadap mekanisme gempa megathrust di lokasi kajian. Berdasarkan distribusi data tersebut didapatkan parameter ab dan rate gabungan 7 area, yaitu : 1.E+01
1.E+00
1.E-01
1.E-02
1.E-03
Data
1.E-04
LS Weichert
1.E-05
KS
1.E-06 5.00
5.50
6.00
6.50
7.00
7.50
8.00
8.50
9.00
M agnitude
Gambar V-5. Frekuensi kejadian gempa mekanisme Megathrust Jawa
Besaran nilai parameter ab dan rate gabungan 7 area yang dihasilkan dari analisis frekuensi kejadian gempa diperlihatkan pada Tabel V-1. Tabel V-1. Parameter ab mekanisme Megathrust Jawa Metoda Least square Weichart Kijko Sellevol
Mekanisme Megathrust
a 5.57 6.77 6.20
b 0.96 1.19 1.06
α 12.83 15.60 14.27
β 2.21 2.75 2.49
λ 6.01 6.36 7.88
V.3.2 Mekanisme Gempa Benioff
Gambar V-6 memperlihatkan distribusi data gempa utama gabungan 7 area terhadap mekanisme gempa benioff di lokasi kajian. Berdasarkan distribusi data tersebut didapatkan parameter ab dan rate gabungan 7 area, yaitu :
V-6
1.E+02
1.E+01
1.E+00
1.E-01
1.E-02
1.E-03
Data LS Weichert
1.E-04
KS 1.E-05 5.00
5.50
6.00
6.50
7.00
7.50
8.00
8.50
9.00
M agnitude
Gambar V-6. Frekuensi kejadian gempa mekanisme Benioff Jawa
Besaran nilai parameter ab dan rate gabungan 5 area yang dihasilkan dari analisis frekuensi kejadian gempa diperlihatkan pada Tabel V-2. Tabel V-2. Parameter ab mekanisme Benioff Jawa Metoda Least square Weichart Kijko Sellevol
Mekanisme Benioff
a 8.76 6.74 5.80
b 1.44 1.14 0.96
α 20.17 15.52 13.37
β 3.32 2.62 2.26
λ 34.79 11.11 10.11
V.3.3 Mekanisme Gempa Shallow Crustal
Gambar V-7 memperlihatkan distribusi data gempa utama gabungan 7 area terhadap mekanisme gempa shallow crustal di lokasi kajian. Berdasarkan distribusi data tersebut didapatkan parameter ab dan rate gabungan 7 area, yaitu : 1.E+02
1.E+01
1.E+00
1.E-01
1.E-02
1.E-03
Data 1.E-04
LS Weichert
1.E-05
KS
1.E-06 5.00
5.50
6.00
6.50
7.00
7.50
M agnit ude
Gambar V-7. Frekuensi kejadian gempa mekanisme Shallow crustal Jawa
V-7
