Sifat fisis batuan yang ada di sekitar kita dipengaruhi oleh struktur batuan dan komposisi
mineral penyusunnya. Parameter tersebut berpengaruh terhadap tingkat deformasi sebuah
batuan ketika dikenai beban atau tegangan. Untuk melihat tingkat deformasi batuan, dapat
dilakukan perhitungan indeks kerapuhan batuan. Beberapa pendekatan terhadap nilai indeks
kerapuhan batuan seperti parameter elastik, komposisi mineral dan data sumur telah banyak
diteliti sebelumya. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti waktu yang lama, biaya yang
lebih mahal serta potensi rusaknya batuan sampel. Dengan berkembangnya ilmu pengetahuan,
kita dapat mengurangi kekurangan dari metode yang ada dengan menggunakan pendekatan
fisika batuan digital. Menggunakan citra digital batuan sampel, yang kemudian dilakukan
segmentasi. Parameter fisis dapat diestimasi dengan pendekatan secara numeris. Hasil estimasi
inilah yang nantinya dapat dikaitkan dengan nilai indeks kerapuhan batuan.
Pada penelitian ini, digunakan sampel citra batuan sedimen karbonatan dan metamorf dengan
ukuran 3003 piksel. Proses segmentasi menggunakan algoritma k-means clustering
memberikan hasil porositas 10.73%, kalsit 31.26%, ankerite 47.13% dan kuarsa 10.88% untuk
sampel sedimean. Sedangkan pada sampel metamorf menghasilkan nilai porositas 3.42%,
kalsit 8.24%, kuarsa 36.86%, magnetit 17.87% dan pyrrhotite 33.61%. Proses segmentasi
menggunakan metode k-means clustering pada kedua sampel memiliki nilai structural
similariy lebih dari 0.95. Estimasi parameter fisis menggunakan pendekatan numeris
memberikan hasil yang baik karena data terletak di dalam model batas voigt-reuss-hill dan
hashin-shtrikhman. Variasi kuarsa dan porositas berperan penting terhadap variasi nilai
modulus elastik hasil estimasi pada kedua sampel.
Hasil perhitungan indeks kerapuhan menunjukkan sampel metamorf memiliki nilai indeks
kerapuhan 333 – 6262 (0.26 – 0.49 setelah di normalisasi dengan rata – rata 478 (0.37).
Sedangkan sampel sedimen memiliki nilai indeks kerapuhan 228 – 332.5 (0.18 – 0.26 setelah
dinormalisasi) dengan rata – rata 280.4 (0.22). Hasil klasfikasi menunjukkan bahwa sampel
metamorf relatif lebih bersifat brittle dibanding sampel sedimen. Hasil analisis menunjukkan
bahwa semakin tinggi porositas dan kandungan mineral kalsit di dalam sampel maka indeks
kerapuhannya akan lebih rendah. Sedangkan semakin tinggi kandungan mineral kuarsa dalam
sampel maka sampel nilai indeks kerapuhannya semakin tinggi. Selain itu, Apabila di dalam
pori terisi oleh fluida, maka air akan membuat batuan lebih lunak dibandingkan fluida lainnya
sehingga menurunkan nilai indeks kerapuhannya. Secara keseluruhan, berdasarkan penelitian ini nilai parameter fisis batuan dapat diestimasi dengan baik tanpa merusak sampel. Lalu
informaasi komposisi batuan dapat dengan baik didapatkan dari proses segmentasi
menggunakan algoritma k-means clustering. Didapatkan informasi variasi komposisi mineral,
porositas serta adanya fluida di dalam pori berpengaruh terhadap modulus elastik batuan dan
juga indeks kerapuhan.