Perpustakaan Digital ITB

Evaluasi parameter geomekanika merupakan bagian penting pada setiap proyek tambang, geologi, petrologi, dan investigasi geoteknik lainnya. Pada prakteknya, kadang dilakukan prediksi dalam mengestimasi parameter-parameter tersebut. Selain metode Multiple Regression Analysis (MRA) yang sering digunakan untuk prediksi, metode yang sekarang cukup banyak berkembang adalah metode ANFIS (adaptive neuro fuzzy inference systems). Dari kemampuan yang dimiliki MRA dan ANFIS, penulis mencoba untuk memprediksi nilai uji kuat tekan uniaksial (UCS), modulus elastisitas (E), dan point load index (PLI) dari parameter nilai uji sifat fisik dan uji cepat rambang gelombang ultrasonik (Vp). Batuan yang digunakan adalah batugamping. Dari ketiga parameter yang diteliti, hanya UCS dan E yang dapat diprediksi dikarenakan hasil pengujian PLI tidak menunjukkan korelasi yang cukup bagus. Untuk mengevaluasi teknik prediksi yang digunakan dan tingkat akurasi hasil prakiraan suatu model digunakan perhitungan Root Mean Square Error (RMSE) dan Variance Account For (VAF). Metode MRA dan ANFIS yang digunakan pada penelitian ini menunjukkan hasil yang cukup baik dan dapat digunakan untuk memprediksi nilai UCS dan E. Hal ini juga dapat dilihat pada perhitungan nilai RMSE dan VAF. Nilai RMSE ANFIS untuk prediksi UCS adalah 7.73 dan 7.54 sedangkan E adalah 1.34 dan 1.76. Nilai RMSE MRA untuk prediksi UCS adalah 8.65 dan 14.99 sedangkan E adalah 1.94 dan 3.00. Nilai VAF ANFIS untuk prediksi UCS adalah 75.19 % dan 90.18 % sedangkan E adalah 88.26 % dan 83.64 %. Nilai VAF MRA untuk prediksi UCS adalah 63.54 % dan 60.23 % sedangkan E adalah 73.65 % dan 68.41 %. Pada dasarnya, prediksi dikatakan baik jika nilai RMSE mendekati 0 dan nilai VAF mendekati 100%. Parameter geomekanika yang memiliki pengaruh cukup tinggi terhadap prediksi nilai UCS dan E adalah bobot isi kering (ρd), porositas (n) dan gelombang ultrasonik (Vp). Selain itu, pada penelitian juga membuat program prediksi nilai UCS dan E untuk batugamping yang dapat digunakan oleh pengguna lain.