Perpustakaan Digital ITB

Peledakan merupakan metode utama pembongkaran lapisan penutup pada tambang batu bara terbuka di Kalimantan Selatan, tetapi menimbulkan getaran tanah yang besarnya dibatasi oleh baku tingkat getaran sehingga perlu diperkirakan sebelum peledakan dilaksanakan. Pada tambang yang ditinjau, peledakan menggunakan dua jenis produk bahan peledak, yaitu DABEX dan INNOVEX, sehingga getaran yang ditimbulkan perlu diprediksi untuk kedua produk tersebut. Penelitian ini membandingkan kinerja prediksi peak particle velocity (PPV) antara metode empiris, yaitu USBM, Langefors, dan Ambraseys, dengan metode machine learning Support Vector Regression (SVR) kernel radial basis function. Kinerja dievaluasi menggunakan koefisien determinasi R2, root mean square error (RMSE), dan mean absolute error (MAE). Metode USBM, Langefors, dan Ambraseys menghasilkan R2 0,248; 0,198; dan 0,248 dengan RMSE 2,404; 2,506; dan 2,401 mm/s serta MAE 1,359; 1,414; dan 1,363 mm/s pada produk DABEX, sedangkan pada produk INNOVEX menghasilkan R2 0,290; 0,291; dan 0,283 dengan RMSE 1,289; 1,283; dan 1,294 mm/s serta MAE 0,906; 0,915; dan 0,903 mm/s. Model SVR dibangun menggunakan enam parameter masukan hasil penapisan uji korelasi dan multikolinearitas, dan menghasilkan R2 0,637 dengan RMSE 1,954 mm/s dan MAE 0,995 mm/s pada DABEX, serta R2 0,638 dengan RMSE 0,952 mm/s dan MAE 0,543 mm/s pada INNOVEX dengan jarak pemantauan merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap prediksi PPV.