Identification of Subsurface Structures of Accretion Area Using HVSR Method: A Case Study of Bengkulu City

Authors

  • Agnes Apriana Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Bengkulu University, Bengkulu, Indonesia
  • M. Fikri Azhari Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Bengkulu University, Bengkulu, Indonesia
  • Elfi Yuliza Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Bengkulu University, Bengkulu, Indonesia
  • Refrizon Refrizon Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Bengkulu University, Bengkulu, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.22373/ekw.v11i2.30270

Keywords:

HVSR Method, Microtremor, Subsurface Structure, Shear Wave Velocity (Vs)

Abstract

Abstract: Bengkulu City, located in a tectonically active accretion zone, was selected as the study area due to its high susceptibility to seismic hazards The Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) method based on microtremor data is an effective non-invasive technique to determine the dominant frequency (fo ), amplification factor (Ao ), and shear wave velocity profile (Vs ). This study aims to identify subsurface structures in the accretion area of Bengkulu City by analyzing microtremor data using the HVSR method. Data acquisition was conducted at 45 measurement points, recorded using a PASI Mod Gemini 2 Sn 1405 Seismometer. Data analysis utilized the Python version 3.7.0 computing platform and the Terraware-HV to derive HV curves describing the fo and Ao. The values of f and Ao were used to calculate the seismic susceptibility index (Kg). Furthermore, the inversion of HVSR curves was conducted to obtain the Vs. The results showed that fo 0.90-2.10 Hz, Ao  2.08-5.49, Kg 4.36-21.68, and Vs30 were identified as type D (180≤ Vs < 360), which indicates that the subsurface rock consists of a stiff soil layer. Furthermore,  Vs the inversion of the HVSR curve shows that vertically, the subsurface structure of the study area consists of several layers, namely soft soil, stiff soil, very dense soil, and soft rock. The 3D model of the Vs distribution confirms that the study area, consistent with its identity as an accretion zone, is predominantly composed of alluvial deposits, including layers of sand and clay.

Abstrak: Kota Bengkulu, yang terletak di zona akresi yang aktif secara tektonik, dipilih sebagai area penelitian karena kerentanannya yang tinggi terhadap bahaya seismik. Metode Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) berbasis data mikrotremor merupakan teknik non-invasif yang efektif untuk menentukan frekuensi dominan (fo), faktor amplifikasi (Ao), serta profil kecepatan gelombang geser (Vs). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi struktur bawah permukaan daerah akresi Kota Bengkulu dengan menganalisis data mikrotremor menggunakan metode HVSR. Akuisisi data dilakukan pada 45 titik pengukuran menggunakan seismometer PASI Mod Gemini 2 Sn 1405. Analisis data memanfaatkan platform komputasi Python versi 3.7.0, dan Terraware-HV untuk memperoleh kurva HV yang menggambarkan fo dan Ao. Nilai fo dan Ao digunakan untuk menghitung indeks kerentanan seismik (Kg). Selanjutnya, dilakukan inversi kurva HVSR untuk mendapatkan profil Vs. Hasil penelitian menunjukkan fo 0,90-2,10 Hz, Ao 2,08-5,49, Kg 4,36-21,68, dan Vs30 yang teridentifikasi adalah tipe D (180≤ Vs < 360), yang menunjukkan bahwa batuan bawah permukaan terdiri dari lapisan stiff soil. Selanjutnya, Vs berdasarkan inversi kurva HVSR menunjukkan bahwa secara vertikal, struktur bawah permukaan daerah penelitian terdiri dari beberapa lapisan, yaitu soft soil, stiff soil, very dense soil, dan soft rock. Model 3D distribusi Vs menegaskan bahwa area studi, sesuai dengan identitasnya sebagai zona akresi, sebagian besar terdiri dari endapan aluvial, termasuk lapisan pasir dan tanah liat

References

Arisona, Manginsih, S. L., Praja, N. K., Hasria., & Azhar. (2023). Pemetaan Lapisan Tanah Menggunakan Data Mikrotremor HfR dan Dampaknya Terhadap Daya Dukung Tanah di Kawasan Kota Kendari. Jurnal Geologi Dan Sumberdaya Mineral, 24(1), 51–58. https://doi.org/10.33332/jgsm.geologi.v24i1.724

Atmojo, A. T., Welly, T. K., Simbolon, K., & Zulfikar, A. N. (2021). Studi Perubahan Garis Pantai Pesisir Kota Bandar Lampung Menggunakan Data Penginderaan Jauh. Journal of Science, Technology, and Visual Culture, 1(3), 149–154.

Cipta, A., Afif, H., Arifin Pradipto, M. J., Omang, A., & Solikhin, A. (2023). Optimizing HVSR Curves, Slope, and Geologic Information for Vs30 and Seismic Vulnerability Zoning in Likupang. Journal of Environment and Geological Hazards, 14(1). https://doi.org/10.34126/jlbg.v14i1.463

Farid, M., Mase, L. Z., & Fathani, T. F. (2024). The Investigation of Subsurface Beds using Microtremor and Geoelectric Methods in A Liquefied Area in Bengkulu City After the Bengkulu-Mentawai Earthquake. Indonesian Journal on Geoscience, 11(3), 377–390. https://doi.org/10.17014/ijog.11.3.377-390

Fatimah, A., Sriyanto, S. P. D., Sunardi, B., & Wandono, W. (2022). Identifikasi Karakteristik Tanah dan Struktur Kecepatan Gelombang Geser Menggunakan Data Mikrotremor di Daerah Lembang, Jawa Barat. Jurnal Geofisika, 20(01), 38–44. https://doi.org/10.36435/jgf.v20i1.521

Gemintang, K. N., Hanatha, F. D., Indriatmoko, T. W., Qurrotu’aeni, W. S., Azis, B. N. L., & Hamdalah, H. (2022). Identifikasi Zona Rawan Amblesan Berdasarkan Parameter Hvsr Dan Ground Shear Strain Di Daerah Gua Pindul. Jurnal Geosaintek, 8(3), 232. https://doi.org/10.12962/j25023659.v8i3.14395

Hadi, A. I., Farid, M., Refrizon, R., Harlianto, B., Hudayat, N., & Krisbudianto, M. (2021). Pemetaan Potensi Kerentanan Gempabumi Pada Kota Bengkulu Menggunakan Data Mikrotremor dan Metode Analytical Hierarchy Process. Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat, 18(2), 105. https://doi.org/10.20527/flux.v18i2.9479

Indra, I., Efendi, R., & Abdullah, A. (2019). Estimasi Kecepatan Gelombang Geser Bawah Permukaan Pada Lapisan Dangkal Menggunakan Data Mikrotremor di Daerah Mamboro. Gravitasi, 17(2), 10–19. https://doi.org/10.22487/gravitasi.v17i2.12418

Istiqomah, F., Sasmito, B., & Amarrohman, F. J. (2015). Aplikasi Digital Shoreline Anaysis System ( DSAS ). Jurnal Geodesi Undip, 5, 78–89.

Iswanto, E. R., Indrawati, Y., & Riyanto, T. A. (2019). Studi Mikrotremor dengan Metode Horizontal to Vertical Spectral Ratio (HVSR) di Tapak RDE, Serpong. Eksplorium, 40(2), 105. https://doi.org/10.17146/eksplorium.2019.40.2.5489

Jamal, R. J., Lantu., Aswad, S., & Sulaiman, C. (2017). Mikrozonasi Kawasan Rawanbencanagempabumi Dengan Studi Peak Ground Acceleration Menggunakan Metode Boore Atkinson Dan Data Mikrotremor Di daerah Kupang. Jurnal Geocelebes 1(1), 5–12.

Mase, L. Z., Sugianto, N., & Refrizon. (2021). Seismic hazard microzonation of Bengkulu City, Indonesia. Geoenvironmental Disasters, 8(1). https://doi.org/10.1186/s40677-021-00178-y

Nabhan, M. A., Hadi, A. I., Fadli, D. I., Harlianto, B., Refrizon, R., & Ramdani, R. (2023). Distribusi Vs30 Secara Mikrozonasi Berdasarkan Data Inversi Seismik Pasif di Sepanjang Jalan Provinsi Alternatif Kabupaten Bengkulu Tengah-Kepahiang. Geomatika, 25(2), 67–76.

Nurwidyanto, M. I., Zainuri, M., Wirasatrya, A., & Yuliyanto, G. (2023). Struktur Bawah Permukaan Pantai Semarang berdasarkan Metode HVSR. Indonesian Journal of Applied Physics, 13(1), 117. https://doi.org/10.13057/ijap.v13i1.66864

Panjaitan, A., Saragih, R., Hutahuruk, A., & Suhendra. (2023). Mikrozonasi Kawasan Potensi Longsor Menggunakan Metode Mikrotremor di Kabupaten Bengkulu Utara-Lebong. Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat, 20(2), 2541–1713. https://doi.org/10.20527/14957

Purnama, A. Y., Nurcahya, B. E., Nurhanafi, K., & Perdhana, R. (2021). Mikrozonasi Berdasarkan Data Mikrotremor dan Kecepatan Gelombang Geser di Kotamadya Yogyakarta. Positron, 11(2), 86. https://doi.org/10.26418/positron.v11i2.46860

Putti, S. P., & Satyam, N. (2020). Evaluation of Site Effects Using HVSR Microtremor Measurements in Vishakhapatnam (India). Earth Systems and Environment, 4(2), 439–454. https://doi.org/10.1007/s41748-020-00158-6

Rahman, A. S., Permana, D., Pramono, S., Rahmatullah, F. S., Sativa, O., Moehajirin, Santoso, E., Oktavia, N. H., Octantyo, A. Y., Wallansha, R., Kaluku, A., Pradita, J. S., Habibah, N. F., Dharma, Y., Persada, Sugianto, D., Silvia, U. N., Sugiharto, A., Muzli, … Adi, S. P. (2023). Identifikasi Ketebalan Sedimen Di Kota Bengkulu Menggunakan Metode Spac. Buletin Meteorologi, Klimatologi, Dan Geofisika, 4(4), 1–7.

Ridwan, M., Yatini, Y., & Pramono, S. (2021). Mapping of Potential Damage Areas in Lombok Island Based on Microtremor Data. Jurnal Pendidikan Fisika Indonesia, 17(1), 49–59. https://doi.org/10.15294/jpfi.v17i1.27028

Sugianto, N., & Refrizon, R. (2021). Struktur Kecepatan Gelombang Geser (Vs) di Daerah Rawan Gerakan Tanah (Longsor) Jalan Lintas Kabupaten Bengkulu Tengah-Kepahiang. Indonesian Journal of Applied Physics, 11(2), 134. https://doi.org/10.13057/ijap.v11i2.41699

Supriyadi, Khumaedi, Sugiyanto, Fadilah, A. R., & Muttaqin, W. H. (2022). Study of the Subsurface Structure Based on Microseismic Data in the Heritage Area of Kota Lama Semarang, Indonesia. International Journal of GEOMATE, 23(97), 211–219. https://doi.org/10.21660/2022.97.j2357

Susilanto, P., Ngadmanto, D., Hardy, T., & Pakpahan, S. (2016). Penerapan Metode Mikrotremor HVSR untuk Penentuan Respons Dinamika Kegempaan di Kota Padang. Jurnal Lingkungan Dan Bencana Geologi, 7(2), 79–88.

Syahputri, A., & Sismanto, S. (2020). Identifikasi Potensi Tanah Longsor Menggunakan Metode Mikrotremor Di Dusun Tegalsari Desa Ngargosari Kecamatan Samigaluh Kabupaten Kulon Progo. Jurnal Fisika Indonesia, 24(2), 66. https://doi.org/10.22146/jfi.v24i2.53636

Wicaksono, A. D., Awaluddin, M., & Bashit, N. (2020). Analisis Laju Perubahan Garis Pantai Menggunakan Metode Net Shoreline Movement (Nsm) Dengan Add-in Digital Shoreline Analysis System (Dsas) (Studi Kasus : Pesisir Barat Kabupaten Pandeglang). Jurnal Geodesi Undip, 9(2), 21–31. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/26919

Downloads

Published

29-12-2025

Issue

Section

Articles