ANALISIS SPASIAL DATA TAHANAN KONUS MENGGUNAKAN METODE ORDINARY KRIGING (OK)
Abstract
Untuk memperoleh gambaran atau pemodelan hubungan spasial pada suatu data observasi dapat menggunakan perhitungan semivariogram. Semivariogram bertujuan untuk menentukan jarak dimana nilai-nilai data pengamatan menjadi tidak saling tergantung (tidak ada korelasi) dengan kata lain mengukur efek spasial dengan menggunakan jarak sebagai pedomannya. Jika semivariogram diukur hanya bergantung pada jarak maka digunakan semivariogram isotropik. Dalam geoteknik, pemodelan semivariogram isotropik digunakan untuk mengukur kebergantungan antar nilai observasi dari hasil penyelidikan tanah. Data yang digunakan merupakan data tahanan konus (qc) dari hasil penyelidikan tanah menggunakan Cone Penetration Test (CPT) atau lebih dikenal sebagai sondir. Data tersebut dimodelkan dengan menggunakan semivariogram isotropik dan untuk menginterpolasi variabel di sekitar lokasi observasi digunakan metode Ordinary Kriging (OK). Pola penyebaran data tahanan konus (qc) menunjukan nilai qc bervariasi dari Barat laut-Tenggara. Model semivariogram isotropik yang sesuai dengan dengan data tahanan konus (qc) adalah model spherikal. Berdasarkan analisis spasial menggunakan metode Ordinary Kriging diperoleh bahwa model spherikal cocok untuk merepresentatifkan keseluruhan data dari tahanan konus yang ditunjukan dari nilai koefisien korelasi yang diperoleh sebesar 0,914.
Downloads
References
Amstrong,M., 1998, Basic Linear Geostatistics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Germany.
Anonim., 2007, Pekerjaan Soil Test Investigation Untuk Pembangunan Gedung Perkuliahan dan Auditorium, Laboratorium Jurusan Teknik Sipil-Universitas Bangka Belitung.
Anonim., 2008 , Cara uji penetrasi lapangan dengan alat sondir, SNI 2827-2008, Badan Standardisasi Nasional.
Anonim., 2012, Pekerjaan Soil Test Investigation Untuk Pembangunan Gedung Perkuliahan dan Auditorium, Laboratorium Jurusan Teknik Sipil-Universitas Bangka Belitung.
Bowles, Jossephe., 1997, Analisa dan Desain Pondasi, Erlangga, Jakarta.
Jaksa, M.B., and Kaggwa, W.S., Brooker, P.I., 1993, Geostatistical modelling of the spatial variation of the shear strength of a stiff, overconsolidated clay. Probabilistic Methods in Geotechnical Engineering, Li & Lo.
Budi, S. G., 2011, Pondasi Dangkal, Andi Offset, Yogyakarta.
Guskarnali, Sagisollo, Y.T., Wibawa, R.R., 2015, Perbandingan Akurasi Metode IDW dan Ordinary Kriging (OK) terhadap sumberdaya Nikel Laterit–2D, UPN “Veteran”, Yogyakarta.
Isaaks, Edward H., and Srivastava, R. Mohan, , 1989, Applied Geostatistics, Oxford University Press, New York.
P. K. Kintanidis, 1997, Introduction to Geostatistics:Applications to Hydrogeology”, New York: Cambridge University Press.
Romadoni, 2004, Spatial Analysis: The Semvariogram modelling of the Population of Bradysia ocellaris insect at Oyster Mushroom, ITB, Bandung.
Sakata, S., and Ashida, F., Tanaka,H., 2010, Stabilization of parameter estimation for Kriging-based approximation with empirical semivariogram. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Elsevier, halaman 1710-1721.
Samui, Pijush., and Sitharam, T.G., 2007, Spatial variability of SPT data using ordinary and disjunctive kriging. ISGSR2007 First International Symposium on Geotechnical Safety & Risk.China.
Sari, RR.Kurnia Novita, 2009, Tesis :Model Semivariogram dan Estimasi Ordinary Kriging untuk Nilai Ujian Nasional SMP di Kota Bandung dan Cimahi. Institiut Teknologi Bandung
Sari, RR.Kurnia Novita., Amelia, Ririn., 2014, Statistics Analysis of Distribution of Bradysia Ocellaris Insect on Oyster Mushroom Cultivation, ITB, Bandung.
Sarma, D.D., 2009. Geostatistics with Applications in Earth Sciences. Springer, India.
Tarawneh, Bashar., 2014, Correlation of Standard and Cone Penetration Tests for Sandy and Silty Sand to Sandy Silt Soil. EJGE, Vol.19.
Wackernagel, Hans., 2003, Multivariate Geostatistics, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Germany.
.png){kind=small}
