Pemetaan wilayah berdasarkan tingkat resiko Gempa dengan menggunakan Metode Percepatan Getaran Tanah Maksimum dan Data Penginderaan Jauh: Studi kasus Bali-Flores Back Arc Thrust dan Sekitarnya

ABSTRAK

Gempa bumi dangkal yang terjadi di darat atau di utara Bali dan Nusa Tenggara digerakan oleh struktur geologi akibat tunjaman balik lempeng Eurasia terhadap lempeng Indo-Australia. Struktur geologi tersebut adalah patahan belakang busur (Back Arc Thrust) Bali-Flores. Patahan ini yang menyebabkan terjadinya gempa bumi yang mengguncang daerah-daerah pesisir utara Bali, Selat Lombok, dan Nusa Tenggara. Salah satu upaya awal dalam mengurangi korban dan kerugian ketika terjadinya gempa bumi yaitu dengan memetakan daerah rawan kerusakan berdasarkan perhitungan nilai percepatan getaran tanah dengan menggunakan rumus empiris Esteva. Dengan menggunakan data penginderaan jauh berupa citra Landsat, dapat diketahui wilayah pemukiman, vegetasi dan badan air. Data citra Landsat yang diunduh sesuai dengan lokasi penelitian dengan nilai PGA tinggi.

Tahapan penelitian ini dibedakan menjadi dua bagian. Pertama, adalah menghitung nilai percepatan getaran tanah maksimum (PGA) Bali-Flores dari data gempa tahun 1980-2010, untuk memetakan wilayah dengan tingkat bahaya I, II dan III. Kedua, adalah mengklasifikasi penggunaan lahan pemukiman dari citra Landsat bulan Agustus tahun 2013. Dengan menganalisis data nilai PGA dan data citra Landsat, dapat direkomendasikan wilayah berpemukiman yang paling berbahaya terhadap kerusakan akibat gempa.

Berdasarkan analisa data yang telah didapatkan dari hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa terdapat tiga daerah beresiko, yaitu wilayah dengan tingkat bahaya I dengan PGA 11,5-31,5 gal dan intensitas V MMI meliputi wilayah Bali dan NTB, wilayah dengan tingkat bahaya II dengan PGA 31,5-51,5 gal dan intensitas V-VI MMI meliputi wilayah Pulau Flores, NTT bagian selatan, dan wilayah dengan tingkat bahaya III dengan PGA 51,5-71,5 gal dan intensitas VI MMI meliputi daerah pesisir utara pulau Flores. Dan melalui citra Landsat, diketahui wilayah pemukiman padat, di zona dengan tingkat bahaya III ini yaitu Maumere, Kewapante, dan Larantuka.

ABSTRACT

Shallow earthquakes that occured on land or in the north of Bali and Nusa Tenggara was driven by geological structure as the bouncing effect of the Eurasian plate over the Indo-Australian plate. The geological structure was (Back Arc Thrust) Bali-Flores. This thrust triggered earthquake rocking the northern coastal areas of Bali, Lombok Strait, and Nusa Tenggara. One of the early efforts to reduce victims and damage when an earthquake came was to map the calculation of damages based on the value of the acceleration of ground vibrations by using empirical formula called Esteva. By using remote sensing data such as Landsat, the residential areas, vegetation and water bodies can be spotted. The Landsat image data were downloaded according to the study sites with high PGA values .

There are two stages of this research. First, is to calculate the value of the maximum ground vibration acceleration ( PGA ) Bali-Flores from 1980 to 2010 earthquake data, and to map the areas that are at first high risk, second high risk, and third high risk. Second, by classifying residential land use of Landsat imagery in August of 2013. By analyzing the data value of PGA and Landsat image data, the most potential dangerous settlement areas due to quake can be identified.

Based on the analysis of the data obtained from the results of the study, it can be concluded that there are three types of areas at risk: the first high risk potential with 11.5 to 31.5 gal PGA and intensity V MMI which covers an area of Bali and NTB , the second high risk potential with PGA 31.5 to 51.5 gal and intensity V-VI MMI which includes the island of Flores, NTT southern, and the third high risk potential by 51.5 to 71.5 gal PGA and intensity VI MMI which covers the north coast of Flores. Also from this Landsat, dense residential areas in the third high-risk zones such as Maumere, Kewapante, and Larantuka can be known.