ANALISIS PENGARUH JUMLAH DATA PARAMETER BATUAN DALAM PENENTUAN PROBABILITAS KELONGSORAN - Shabrun Jamil Fawzi (Prosiding Temu Profesi Tahunan PERHAPI, 2020)
Metode Probabilitas Kelongsoran (PK) sering digunakan untuk menentukan kestabilan dari suatu lereng. Dalam metode ini dibutuhkan seminimal mungkin 3 data parameter batuan agar bisa menunjukkan distribusi dari data tersebut, tetapi belum tentu hasil yang dihasilkan akan baik dan representatif apabila menggunakan data yang sedikit. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh jumlah data parameter batuan serta data minimal yang dibutuhkan untuk mendapatkan nilai PK yang optimal. Dalam penelitian ini digunakan data kohesi, sudut gesek dalam, dan bobot isi batuan merupakan data yang acak dari sebuah perusahaan pertambangan batubara PT XYZ yang memiliki litologi batuan berupa batuan lempung dan batuan pasir. Data tersebut diambil secara acak sebanyak 30 kali setiap kelompok interval data dengan setiap kelompoknya memiliki jumlah data sebanyak 10, 20, 30, 40, 50, dan 60 data. Data tersebut dianalisis secara statistik menggunakan software @RISK dan SPSS untuk mendapatkan jenis persebaran data, mean, standar deviasi, nilai relatif maksimum, dan nilai relatif minimum. Parameter tersebut digunakan sebagai input untuk software Slide 6.0 dengan lereng tunggal statis yang ukuran lerengnya telah diasumsikan beserta letak litologi batuanya sehingga didapatkan nilai PK dari lereng tersebut. 30 data PK tersebut kemudian dibuat persamaan garis lurus untuk setiap kelompok jumlah data dan diproses secara statistik untuk setiap kelompok jumlah data sehingga didapatkan persamaan garis lurus dan statistika deskriptifnya. Untuk statistika deskriptif berupa range, mean, dan standar deviasinya dimasukkan dalam grafik untuk setiap interval data mulai dari 10 hingga 60. Dari grafik terlihat bahwa semakin banyak data yang digunakan maka semakin kecil nilai range dan standar deviasi yang berarti semakin kecil persebaran data PK yang didapatkan sehingga bisa disimpulkan semakin representatif, namun tidak berpengaruh terhadap mean dari data PK yang didapatkan Untuk standar deviasi didapatkan persamaan garis power sebagai acuan dalam menghitung jumlah data minimal untuk digunakan dalam perhitungan PK. Dari grafik terlihat bahwa saat jumlah data 40 hasil standar deviasi sudah tidak terlalu berubah dan apabila dimasukkan standar deviasi sebesar 2.49 sebagai sumbu y dalam persamaan garis power  didapatkan nilai x sebagai jumlah data minimal yaitu 50 data. Sehingga apabila melakukan perhitungan PK menggunakan Slide 6.0 seminimal mungkin menggunakan 40 data atau 50 data agar didapatkan  hasil PK yang baik dan representatif.