HARAHAP, ATIKAH (2025) ANALISIS PENGARUH JENIS TANAH TERHADAP BIAYA DAN WAKTU PADA PEKERJAAN PENYELIDIKAN TANAH DI KALIMANTAN. S2 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 COVER.pdf Download (546kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
02 BAB 1.pdf Restricted to Registered users only Download (106kB) |
|
|
Text (BAB II)
03 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (420kB) |
|
|
Text (BAB III)
04 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (297kB) |
|
|
Text (BAB IV)
05 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) |
|
|
Text (BAB V)
06 BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (232kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
07 DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (160kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
08 LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (932kB) |
Abstract
Accurate cost and time estimation for soil investigation works is essential to support effective project planning, particularly for boring and Standard Penetration Test (SPT) operations in Kalimantan, a region with diverse soil types. Experience-based estimations often lack precision, highlighting the need for empirical, data-driven prediction models adaptable to various geotechnical conditions. This study adopts a quantitative explanatory design using secondary data from 126 borehole points in Central and South Kalimantan. The independent variables include soil type (numerically coded), N-SPT value, and drilling depth, while the dependent variables are productivity, cost per meter, and time per meter. Multiple linear regression analysis was applied with a bootstrapping approach (1000 resamplings) to address violations of classical statistical assumptions and enhance model robustness. The results indicate that soil type significantly affects productivity and time, with a shift from clay to sand reducing productivity by approximately 16% and increasing drilling duration. N-SPT values positively influence both cost and time, while depth has a negative effect on both. The derived linear regression formulas are: Biaya per meter (Y₁) = 290277 + 67926X₁ + 3819X₂ – 6899X₃ dan Waktu per meter (Y₂) = 1,052 + 0,955X₁ + 0,019X₂ – 0,049X₃ Both models achieved Adjusted R² values of 0.630 and 0.589, respectively, indicating strong predictive capability. In conclusion, regression models based on geotechnical parameters can enhance the accuracy of cost and duration planning for soil investigation works. These models can serve as a scientific foundation for decision-making and have the potential to be developed into integrated estimation tools for construction practitioners. Keywords: Soil Investigation, Productivity, Cost, Time, Multiple Linear Regression, Bootstrapping, N-Spt, Kalimantan. Estimasi biaya dan waktu yang akurat pada pekerjaan penyelidikan tanah sangat penting untuk mendukung perencanaan proyek yang efektif, khususnya pada pekerjaan pengeboran dan uji Standard Penetration Test (SPT) di wilayah Kalimantan yang memiliki keragaman jenis tanah. Estimasi berbasis pengalaman sering kali kurang presisi, sehingga diperlukan model prediksi berbasis data empiris yang dapat beradaptasi dengan berbagai kondisi geoteknik. Penelitian ini menggunakan desain kuantitatif eksplanatori dengan data sekunder dari 126 titik bor di Kalimantan Tengah dan Kalimantan Selatan. Variabel bebas meliputi jenis tanah (dikodekan secara numerik), nilai N-SPT, dan kedalaman pengeboran, sedangkan variabel terikat adalah produktivitas, biaya per meter, dan waktu per meter. Analisis regresi linear berganda dilakukan dengan pendekatan bootstrapping (1000 resampling) untuk mengatasi pelanggaran asumsi klasik dan meningkatkan kekuatan model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis tanah berpengaruh signifikan terhadap produktivitas dan waktu, dengan peralihan dari tanah lempung ke pasir menurunkan produktivitas sekitar 16% dan meningkatkan durasi pengeboran. Nilai N-SPT berpengaruh positif terhadap biaya dan waktu, sedangkan kedalaman berpengaruh negatif terhadap keduanya. Formula regresi linear yang dihasilkan adalah biaya per meter (Y₁) = 290277 + 67926X₁ + 3819X₂ – 6899X₃ dan Waktu per meter (Y₂) = 1,052 + 0,955X₁ + 0,019X₂ – 0,049X₃. Kedua model memiliki nilai Adjusted R² masing-masing 0,630 dan 0,589, mencerminkan kemampuan prediksi yang baik. Kesimpulannya, model regresi berbasis parameter geoteknik dapat meningkatkan akurasi perencanaan biaya dan durasi pekerjaan penyelidikan tanah. Model ini dapat menjadi dasar ilmiah pengambilan keputusan dan berpotensi dikembangkan menjadi perangkat estimasi terintegrasi bagi praktisi konstruksi. Kata kunci: Penyelidikan Tanah, Produktivitas, Biaya, Waktu, Regresi Linear Berganda, Bootstrapping, N-SPT, Kalimantan.
Actions (login required)
 |
View Item |
