ESTIMASI NILAI PARAMETER KOMPAKSI
BERDASARKAN NILAI KLASIFIKASI TANAH PADA
PROYEK JALAN RAYA
Muhammad Imam Ma’arif Siregar, Zulkarnain A.Muis, Adina Sari Lubis
Departemen Teknik Sipil, Universitas Sumatera Utara, Jl.Perpustakaan no.1 Kampus USU MedanE-mail : [email protected]
ABSTRACT
Perkerasan jalan sangat tergantung pada sifat-sifat dan daya dukung tanah dasar. Faktor yang harus dipertimbangkan dalam pekerjaan pemadatan/kompaksi tanah dasar yaitu jenis material tanahnya, pengontrolan di lapangan, pemeliharaan dan adanya dana. Masalah tersebut kemudian memunculkan pemikiran cara untuk memperkirakan kepadatan tanah dengan sistem pelaksanaan yang tepat, cepat, dan ekonomis.Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Mekanika Tanah Departemen Teknik Sipil Universitas Sumatera Utara. Sampel berasal dari PT. Perkebunan Nusantara II Kecamatan Patumbak Kabupaten Deli Serdang Provinsi Sumatera Utara. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi besaran nilai parameter kompaksi yaitu berat isi kering maksimum (γd max) dan
kadar air optimum (wopt) berdasarkan nilai indeks properties. Sampel sebanyak 30 buah,
masing-masing diuji indeks propertiesnya. Kemudian dilakukan Compaction Test untuk memperoleh besaran parameter kompaksinya. Setelah itu dilakukan estimasi berdasarkan persamaan regresi linier dan model Goswami. Dari hasil penelitian diketahui jenis tanah sampel merupakan jenis A4, A-6 dan A-7 menurut klasifikasi AASHTO dan SC, SC-SM dan CL menurut klasifikasi USCS. Secara regresi linier diperoleh persamaan berat isi kering maksimum γdmax
*
=1,862 - 0,005*FINES – 0,003*LL dan kadar air omptimum wopt
*
=-0,607 + 0,362*FINES + 0,161*LL. Sedangkan menurut model Goswami terdapat persamaan Y = m Log G+k. Untuk kedua persamaan tersebut diperoleh rentang kepercayaan 95%.
Kata kunci: estimasi, subgrade, indeks properties, kompaksi, berat isi kering maksimum,
kadar air optimum, persen butiran halus.
ABSTRACT
The density of the road depends on characteristics and supportive capacity of subgrade. Factor that must be considered in compacting subgrade is the type of the subgrade, field control, and funds. The problem, then, led to the idea of election of tools and the method on how to estimate the density of the soil through appropriate implementation system, fast, and economical. It is at Laboratorium Mekanika Tanah Departemen Teknik Sipil Universitas Sumatera Utara. The samples are collected from PT. Perkebunan Nusantara II Kecamatan Patumbak Kabupaten Deli Serdang, North Sumatra. The aim of this study is to estimate the amount of compaction parameter, which is the maximum dry density (γd max) and the optimum moisture content (wopt) based on index value
properties. The samples are 30 types of soil which each sample is tested in order. Compaction test, then, is conducted to find the amount of compaction parameter. After that, the estimation based on linier regression equation and Goswami model are done. The result shows that the type of soil sample is A4, A-6, and A-7 according to AASHTO classification, and SC, SC-SM and CL according to USCS. Linear regression found that the maximum dry density equation γdmax
*
=1,862 - 0,005*FINES – 0,003*LL and optimum moisture content wopt
*
=-0,607 + 0,362*FINES + 0,161*LL. Meanwhile according to Goswami model, there exists Y = m Log G+k equation. Both equations obtain the range which is 95%.
Key words: estimation, subgrade, index properties, compaction, maximum dry density, optimum moisture content, fine grains percent
PENDAHULUAN
Kekuatan tanah dasar (subgrade) pada konstruksi perkerasan jalan bergantung pada nilai kepadatan lapisan tanah dasar tersebut. Kepadatan Laboratorium ditentukan dengan melakukan
Proctor Compaction Test pada beberapa contoh tanah dengan kadar air yang bervariasi. Hasil yang
diperoleh berupa nilai parameter Kompaksi yaitu Berat Isi Kering Maksimum (γdmaks) pada saat Kadar
Air Optimum (wopt). Sedangkan kepadatan lapangan diperoleh dengan Sand Cone Test atau Dynamic
Cone Penetrometer Test yang menghasilkan nilai Berat Isi Kering Maksimum (γdmaks) lapangan
(Bowles, 1989).
Proses penentuan Berat Isi Kering Maksimum (γdmaks) dan Kadar Air Optimum (wopt) di
laboratorium memerlukan bahan yang cukup banyak, operator laboratorium yang handal serta menyita waktu. Jika hasil klasifikasi ini bisa digunakan untuk mengestimasi Berat Isi Kering Maksimum (γdmaks) dan Kadar Air Optimum (wopt) material subgrade maka dapat dihemat waktu,
tenaga dan biaya pada pelaksanaan pekerjaannya. Hal ini juga merupakan klarifikasi (cross check) terhadap pekerjaan yang dilakukan teknisi di laboratorium (Muis, Z.A., 1998).
Dalam penelitian ini akan diestimasi nilai parameter kompaksi suatu material subgrade pada proyek jalan raya berdasarkan data klasifikasi tanah.
Beberapa penelitian dalam memprediksi nilai kompaksi tanah (berat isi kering maksimum dan kadar air optimum) telah banyak dikembangkan. Penelitian untuk mengetahui hubungan antara parameter kompaksi dilakukan pertama kali oleh johnson dan sallberg (1962). Setelah itu diikuti penelitian oleh Al-khafaji (1993) dan merumuskan hubungan antara nilai kompaksi dengan batas atterberg kedalam persamaan sebagai berikut :
Untuk tanah di Irak,
MDD = 2,44 – 0,22PL – 0,008LL (2.1)
OMC = 0,24LL + 0,63PL – 3,13 (2.2)
Untuk tanah di Amerika,
MDD = 2,27 – 0,19PL – 0,003LL (2.3)
OMC = 0,14LL + 0,54PL (2.4)
Melalui persamaan empiris Blotz, et.al (1998), memperoleh persamaan hubungan linier antara berat isi kering maksimum dengan tenaga pemadatan. Hasil dari korelasi dinyatakan melalui persamaan linier sebagai berikut :
MDD = (2,27 Log LL – 0,94) Log E – 0,16LL + 17,02 (2.5) OMC = (12,39 – 12,21 Log LL) Log E + 0,67LL + 9,21 (2.6) Kemudian Ugbe (2012) mengusulkan persamaan dalam memprediksi berat isi kering maksimum dan kadar air optimum dengan menggunakan nilai index properties (persen butiran halus, batas cair, dan berat jenis) dengan persamaan sebagai berikut :
MDD = 15,665SG + 1,526LL – 4,313F + 2011,960 (2.7) R2 = 0,895
OMC = 0,129F – 0,0196LL – 1,4233SG + 11,399 (2.8) R2 = 0,795
KAJIAN PUSTAKA
Pemadatan adalah suatu proses dimana udara pada pori-pori tanah dikeluarkan dengan cara mekanis. Cara mekanis yang dipakai untuk memadatkan tanah dapat dilakukan dengan berbagai cara. Di lapangan biasanya dipakai cara menggilas, sedangkan di laboratorium dipakai cara dipukul dengan proctor. Pengujian pemadatan di laboratorium ada dua metode, yaitu: pengujian Pemadatan Standar
(Standard Proctor Test) dan Pengujian Pemadatan Modified (Modified Proctor Test).
Sifat-sifat fisik tanah (index properties) menunjukkan sifat-sifat tanah yang mengindikasikan jenis (klasifikasi) dan kondisi tanah serta memberikan hubungan terhadap sifat-sifat mekanis (engineering properties) seperti kekuatan dan pemampatan atau kecenderungan untuk mengembang dan permeabilitas. Sifat-sifat fisik tanah (index properties) adalah berupa kadar air, berat jenis, gradasi butiran, konsistensi atterberg, dan lain-lain.
Penelitian untuk mengetahui hubungan antara parameter kompaksi dilakukan pertama kali oleh Johnson dan Sallberg (1962). Nilai-nilai tersebut dihubungkan dengan cara regresi linear berdasarkan nilai indeks properties (Siagian, D.W dan Muis, Z.A., 2013).
Besaran prediksi berat isi kering maksimum (γdmaks) dan kadar air optimum (wopt) juga dapat
dihitung dari model yang disarankan oleh Goswami (Muis, Z.A., 1998) dengan persamaan sebagai berikut:
Y = m Log G + k (2.6) dimana:
Y = Berat isi kering maksimum (ᵞdmax) dan kadar air optimum (wopt)
m = Kemiringan kurva k = Konstanta
G = Konstanta gradasi (1 + F) (AX1 + BX2 + CX3) X1 = % berat tertahan saringan 4,75 mm
X2 = % berat saringan 4,75 mm dan tertaha saringan 0,075 mm X3 = % berat saringan lewat 0,075 mm
A, B, C = Konstanta nomor saringan F = % butiran halus
Konstanta m dan k diperoleh dari grafik hubungan antara Log G dengan nilai berat isi kering maksimum serta nilai kadar air optimum dari hasil percobaan di laboratorium. Sedangkan F merupakan % butiran halus yang ditentukan berdasarkan persen lewat saringan 0,075 mm dan nilai Indeks Plastisitas (IP).
Tabel 1 Penentuan Nilai F
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian eksperimental yaitu melakukan pengujian tanah sampel
subgrade di Laboratorium Mekanika Tanah, Departemen Teknik Sipil, Universitas Sumatera Utara.
Sampel (bahan subgrade) yang digunakan berasal dari material timbunan dari PT. Perkebunan Nusantara II Kecamatan Patumbak Kabupaten Deli Serdang Provinsi Sumatera Utara. Sampel yang diambil dikeringkan dan dihampar di Laboratorium agar cepat kering untuk mendapatkan kondisi kering udara. Sebuah sampel (benda uji) memiliki berat kurang lebih 11 kg. Selanjutnya dilakukan pengujian laboratorium untuk masing-masing sampel tersebut. Pengujian laboratorium terdiri dari pengujian sifat fisik tanah (index properties) dan Pengujian Kompaksi. Dari hasil pengujian di Laboratorium. Keseluruhan data hasil pengujian Laboratorium kemudian ditabulasi untuk memudahkan perhitungan pada tahap estimasi.
Estimasi hubungan Parameter Kompaksi dengan indeks properties dilakukan dengan dua cara: pertama, secara regresi linear dan kedua, dengan menggunakan model Goswami. Pada tahap estimasi secara regresi linear data yang diperlukan adalah nilai-nilai indeks properties. Sedangkan pada tahap estimasi dengan menggunakan model Goswami, data yang diperlukan adalah persen butiran halus saja.
Dari hasil estimasi dengan cara regresi linear dan model Goswami, dianalisa hubungan parameter kompaksi dengan indeks properties, kemudian dilihat tingkat kepercayaan dengan cara validasi, yakni untuk mendapatkan korelasi positif tingkat kepercayaannya.
% Lewat Saringan 0,075 mm Nilai F IP < 10% IP > 10% 0 – 25 26 – 40 41 – 60 61 – 85 86 – 100 0,0 0,2 1,0 1,0 1,0 0,0 0,2 1,0 0,0 1,0
HASIL PENGUJIAN DAN ANALISA
Hasil pengujian di laboratorium
dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian di Laboratorium
Estimasi parameter kompaksi secara regresi linear menghasilkan persamaan sebagai berikut: γdmax* = 1,862 - 0,005*FINES – 0,003*LL
wopt *
= -0,607 + 0,362*FINES + 0,161*LL
No. Sampel W SG LL PL PI FINES γmax wopt
1. PTB-1 30.71 2.606 29.67 17.21 12.46 45.28 1.519 20.79 2. PTB-2 36.95 2.604 39.56 23.73 15.82 50.98 1.488 24.21 3. PTB-3 32.09 2.617 29.83 17.37 12.46 50.11 1.533 21.67 4. PTB-4 30.40 2.632 29.08 17.21 11.87 50.03 1.538 21.45 5. PTB-5 35.43 2.598 32.64 21.10 11.54 50.15 1.506 22.15 6. PTB-6 32.25 2.603 33.09 21.63 11.46 50.07 1.519 22.17 7. PTB-7 33.15 2.637 32.78 20.97 11.82 43.37 1.521 20.66 8. PTB-8 33.24 2.603 29.71 17..22 12.49 50.63 1.527 21.18 9. PTB-9 34.46 2.603 39.11 24.65 14.46 50.59 1.466 24.01 10. PTB-10 33.27 2.605 29.08 17.33 11.75 50.67 1.522 21.58 11. PTB-11 29.60 2.603 38.05 25.00 13.05 51.87 1.481 24.08 12. PTB-12 33.00 2.625 33.17 20.81 12.36 48.84 1.522 22.16 13. PTB-13 33.06 2.637 29.77 13.79 12.38 44.43 1.556 20.34 14. PTB-14 30.74 2.604 29.75 17.52 12.23 42.03 1.566 19.81 15. PTB-15 33.95 2.633 29.78 16.56 13.22 50.93 1.530 21.75 16. PTB-16 34.00 2.660 32.29 20.48 11.81 56.94 1.454 25.51 17. PTB-17 32.92 2.670 38.26 20.11 18.15 57.03 1.457 26.62 18. PTB-18 32.94 2.615 23.95 15.96 7.99 53.76 1.490 25.14 19. PTB-19 34.67 2.640 41.90 22.06 19.84 57.86 1.427 26.66 20. PTB-20 31.95 2.699 39.00 18.87 20.13 57.22 1.456 25.08 21. PTB-21 30.80 2.613 40.28 24.44 15.84 55.91 1.442 26.22 22. PTB-22 31.55 2.682 36.98 19.30 17.68 56.34 1.489 25.55 23. PTB-23 30.32 2.657 31.06 19.20 11.86 55.91 1.471 25.94 24. PTB-24 32.92 2.692 20.39 15.97 4.42 52.95 1.502 21.58 25. PTB-25 33.15 2.644 30.96 16.35 14.61 53.09 1.498 23.34 26. PTB-26 32.90 2.650 39.84 22.23 17.61 49.17 1.447 25.78 27. PTB-27 30.99 2.646 36.67 21.18 15.49 55.03 1.453 25.86 28. PTB-28 32.06 2.670 34.00 20.81 13.19 56.37 1.464 25.46 29. PTB-29 32.46 2.671 30.23 12.37 17.86 48.19 1.512 20.18 30. PTB-30 30.86 2.640 31.26 15.89 15.37 50.19 1.472 25.20
Tabel 3. Hasil Estimasi Hubungan Parameter Kompaksi dengan nilai indeks properties
No. Sampel AASHTO USCS W SG LL PL PI FINES γdmax γdmax* wopt wopt*
1 PTB-1 A-6 (2) SC 30.71 2.606 29.67 17.21 12.46 45.28 1.519 1.537 20.79 20.57 2 PTB-2 A-6 (4) CL 36.95 2.604 39.56 23.73 15.82 50.98 1.488 1.477 24.21 24.23 3 PTB-3 A-6 (3) CL 32.09 2.617 29.83 17.37 12.46 50.11 1.533 1.512 21.67 22.34 4 PTB-4 A-6 (2) CL 30.40 2.632 29.08 17.21 11.87 50.03 1.538 1.515 21.45 22.19 5 PTB-5 A-6 (3) CL 35.43 2.598 32.64 21.10 11.54 50.15 1.506 1.503 22.15 22.81 6 PTB-6 A-6(2) CL 32.25 2.603 33.09 21.63 11.46 50.07 1.519 1.502 22.17 22.85 7 PTB-7 A-6(3) CL 33.15 2.637 32.78 20.97 11.82 43.37 1.521 1.538 20.66 20.38 8 PTB-8 A-4(1) CL 33.24 2.603 29.71 17..22 12.49 50.63 1.527 1.510 21.18 22.51 9 PTB-9 A6-(4) CL 34.46 2.603 39.11 24.65 14.46 50.59 1.466 1.481 24.01 24.01 10 PTB-10 A6-(2) CL 33.27 2.605 29.08 17.33 11.75 50.67 1.522 1.511 21.58 22.42 11 PTB-11 A6-(3) ML 29.60 2.603 38.05 25.00 13.05 51.87 1.481 1.478 24.08 24.31 12 PTB-12 A6-(3) SC 33.00 2.625 33.17 20.81 12.36 48.84 1.522 1.508 22.16 22.42 13 PTB-13 A6-(5) SC 33.06 2.637 29.77 13.79 12.38 44.43 1.556 1.541 20.34 20.28 14 PTB-14 A6-(1) SC 30.74 2.604 29.75 17.52 12.23 42.03 1.566 1.554 19.81 19.41 15 PTB-15 A6-(3) CL 33.95 2.633 29.78 16.56 13.22 50.93 1.530 1.508 21.75 22.63 16 PTB-16 A-6(4) CL 34.00 2.660 32.29 20.48 11.81 42.67 1.454 1.469 25.51 25.21 17 PTB-17 A6-(7) CL 32.92 2.670 38.26 20.11 18.15 41.79 1.457 1.450 26.62 26.21 18 PTB-18 A4-(1) CL 32.94 2.615 23.95 15.96 7.99 39.66 1.490 1.511 25.14 22.71 19 PTB-19 A7-(7) CL 34.67 2.640 41.90 22.06 19.84 39.70 1.427 1.435 26.66 27.10 20 PTB-20 A6-(12) CL 31.95 2.699 39.00 18.87 20.13 39.75 1.456 1.447 25.08 26.40 21 PTB-21 A6-(6) CL 30.80 2.613 40.28 24.44 15.84 40.62 1.442 1.450 26.22 26.13 22 PTB-22 A6-(7) CL 31.55 2.682 36.98 19.30 17.68 41.25 1.489 1.458 25.55 25.75 23 PTB-23 A6-(4) CL 30.32 2.657 31.06 19.20 11.86 40.80 1.471 1.468 25.94 25.39 24 PTB-24 A4-(2) CL 32.92 2.692 20.39 15.97 4.42 40.65 1.502 1.526 21.58 21.84 25 PTB-25 A6-(1) CL 33.15 2.644 30.96 16.35 14.61 43.12 1.498 1.493 23.34 23.60 26 PTB-26 A6-(5) SC 32.90 2.650 39.84 22.23 17.61 42.45 1.447 1.486 25.78 23.62 27 PTB-27 A6-(5) CL 30.99 2.646 36.67 21.18 15.49 41.63 1.453 1.466 25.86 25.23 28 PTB-28 A6-(4) CL 32.06 2.670 34.00 20.81 13.19 42.17 1.464 1.467 25.46 25.28 29 PTB-29 A6-(4) SC 32.46 2.671 30.23 12.37 17.86 41.55 1.512 1.521 20.18 21.71 30 PTB-30 A6-(4) CL 30.86 2.640 31.26 15.89 15.37 39.71 1.472 1.507 25.20 22.60
Estimasi parameter kompaksi dengan model Goswami menghasilkan persamaan sebagai berikut:
Y = m Log G + k
Tabel 4. Hasil Estimasi Hubungan Parameter Kompaksi dengan nilai persen butiran halus
No. Sampel AASHTO USCS W SG LL PL PI FINES γdmax γdmax* wopt wopt*
1 PTB-1 A-6 (2) SC 30.71 2.606 29.67 17.21 12.46 45.28 1.519 1.537 20.79 20.57 2 PTB-2 A-6 (4) CL 36.95 2.604 39.56 23.73 15.82 50.98 1.488 1.477 24.21 24.23 3 PTB-3 A-6 (3) CL 32.09 2.617 29.83 17.37 12.46 50.11 1.533 1.512 21.67 22.34 4 PTB-4 A-6 (2) CL 30.40 2.632 29.08 17.21 11.87 50.03 1.538 1.515 21.45 22.19 5 PTB-5 A-6 (3) CL 35.43 2.598 32.64 21.10 11.54 50.15 1.506 1.503 22.15 22.81 6 PTB-6 A-6(2) CL 32.25 2.603 33.09 21.63 11.46 50.07 1.519 1.502 22.17 22.85 7 PTB-7 A-6(3) CL 33.15 2.637 32.78 20.97 11.82 43.37 1.521 1.538 20.66 20.38 8 PTB-8 A-4(1) CL 33.24 2.603 29.71 17..22 12.49 50.63 1.527 1.510 21.18 22.51 9 PTB-9 A6-(4) CL 34.46 2.603 39.11 24.65 14.46 50.59 1.466 1.481 24.01 24.01 10 PTB-10 A6-(2) CL 33.27 2.605 29.08 17.33 11.75 50.67 1.522 1.511 21.58 22.42 11 PTB-11 A6-(3) ML 29.60 2.603 38.05 25.00 13.05 51.87 1.481 1.478 24.08 24.31 12 PTB-12 A6-(3) SC 33.00 2.625 33.17 20.81 12.36 48.84 1.522 1.508 22.16 22.42 13 PTB-13 A6-(5) SC 33.06 2.dbd 29.77 13.79 12.38 44.43 1.556 1.541 20.34 20.28 14 PTB-14 A6-(1) SC 30.74 2.604 29.75 17.52 12.23 42.03 1.566 1.554 19.81 19.41 15 PTB-15 A6-(3) CL 33.95 2.633 29.78 16.56 13.22 50.93 1.530 1.508 21.75 22.63 16 PTB-16 A-6(4) CL 34.00 2.660 32.29 20.48 11.81 42.67 1.454 1.469 25.51 25.21 17 PTB-17 A6-(7) CL 32.92 2.670 38.26 20.11 18.15 41.79 1.457 1.450 26.62 26.21 18 PTB-18 A4-(1) CL 32.94 2.615 23.95 15.96 7.99 39.66 1.490 1.511 25.14 22.71 19 PTB-19 A7-(7) CL 34.67 2.640 41.90 22.06 19.84 39.70 1.427 1.435 26.66 27.10 20 PTB-20 A6-(12) CL 31.95 2.699 39.00 18.87 20.13 39.75 1.456 1.447 25.08 26.40 21 PTB-21 A6-(6) CL 30.80 2.613 40.28 24.44 15.84 40.62 1.442 1.450 26.22 26.13 22 PTB-22 A6-(7) CL 31.55 2.682 36.98 19.30 17.68 41.25 1.489 1.458 25.55 25.75 23 PTB-23 A6-(4) CL 30.32 2.657 31.06 19.20 11.86 40.80 1.471 1.468 25.94 25.39 24 PTB-24 A4-(2) CL 32.92 2.692 20.39 15.97 4.42 40.65 1.502 1.526 21.58 21.84 25 PTB-25 A6-(1) CL 33.15 2.644 30.96 16.35 14.61 43.12 1.498 1.493 23.34 23.60 26 PTB-26 A6-(5) SC 32.90 2.650 39.84 22.23 17.61 42.45 1.447 1.486 25.78 23.62 27 PTB-27 A6-(5) CL 30.99 2.646 36.67 21.18 15.49 41.63 1.453 1.466 25.86 25.23 28 PTB-28 A6-(4) CL 32.06 2.670 34.00 20.81 13.19 42.17 1.464 1.467 25.46 25.28 29 PTB-29 A6-(4) SC 32.46 2.671 30.23 12.37 17.86 41.55 1.512 1.521 20.18 21.71 30 PTB-30 A6-(4) CL 30.86 2.640 31.26 15.89 15.37 39.71 1.472 1.507 25.20 22.60
Bersadarkan hasil yang diperoleh dilakukan perhitungan tingkat kepercayaan untuk kedua model estimasi, sebagaimana pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Tingkat Kepercayaan
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa untuk kedua model tersebut hasil perhitungan t tabel < t hitung. Hal ini menunjukkan rentang kepercayaan 95%.
KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilaksanakan diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Estimasi dengan Model Regresi menghasilkan persamaan :
γdmax * = 1,862 - 0,005*FINES – 0,003*LL wopt * = -0,607 + 0,362*FINES + 0,161*LL
Estimasi dengan Model Goswami menghasilkan konstanta : Untuk berat isi kering (γdmax
#
) , yaitu m = -0,376 dan k = 2,482.
kadar air optimum (wopt) , yaitu m = 21,265 dan k = -32,421.
2. Estimasi dengan Model Goswami jelas terlihat lebih mudah dan lebih efektif dibandingkan dengan Model Regresi karena hanya membutuhkan nilai persen butiran halus (Fines) saja.
3. Berdasarkan nilai klasifikasi diperoleh jenis tanah A4, A6 dan A7.
SARAN
Saran yang dapat disampaikan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan meliputi:
1. Jumlah data yang diteliti
Nilai korelasi dapat ditingkatkan dengan cara menambah jumlah data yang akan diteliti dan mewakili kondisi yang sebenarnya dilapangan.
2. Kesalahan data proses pengujian.
Hasil pengujian sangat mempengaruhi nilai korelasi. Pengujian yang dilakukan harus sesuai dengan standar USCS atau AASTHO sebagaimana yang telah di jelaskan pada BAB III. Hasil pengujian dipengaruhi oleh teknik atau latar belakang masing-masing individu yang melakukan pengujian.
DAFTAR PUSTAKA
Aadil N, Riaz S., dan Waseem U. 2014. Stabilization Of Subgrade Soils Using Cement
And Lime: A Case Study Of Kala Shah Kaku, Lahore, Pakistan. Pakistan Journal
Of Science, Vol.66 No.1 March, 2014.
Bowles, J.E., 1993. Sifat-sifat Fisis dan Geoteknis, Edisi Kedua, Erlangga, Jakarta. Model Regresi Linier Model Goswami Berat Isi Kering Maks. (γdmax * ) Kadar Air Opt. (wopt*) Berat Isi Kering Maks. (γdmax # ) Kadar Air Opt. (wopt#) Koefisien Korelasi 1,000 1,000 0,988 1,000 t hitung 3,268 3,674 3,453 3,068 t tabel (95% rentang kepercayaan) 2,055 2,055 2,052 2,052
Gȕnaydin O, 2009. Estimation Of Soil Compaction Parameters By Using Statistical
Analysis And Artificial Neural Networks, Environ Geol (2009) 57:203-215.
Hardiyatmo, H.C., 2013. Stabilisasi Tanah Untuk Perkerasan Jalan. Gajah Mada University Press, Yogyakarta.
Isik F, dan Ozden G., 2013. Estimating Compaction Parameters Of Fine- And Coarse-
Grained Soils By Means Of Artificial Neural Networks, Environ Earth Sci (2013)
69:2287-2297.
Kamarudin, F.B., 2005. Estimation Of Soil Compaction Parameter Based On Atterberg
Limits, Skripsi Sarjana, Fakultas Teknik Sipil, Universitas Teknologi Malaysia.
Karim N.A, Noor N.M, Rashid A.S.A, dan Yacoob H., 2014. Effect Of Cement Stabilized
Kaolin Subgrade On Strength Properties, Journal Of Applied Science 14(8):
842-845, 2014.
Matcalf, J.B, dan Romanoschi, S.A., 2007. Prediction Od Maximum Dry Density And
Optimum Moisture Content From Simple Material Properties.
Muis, Z.A., 1998. Penentuan Berat Isi Kering Maksimum Bahan Aggregat Base
Berdasarkan Data Klasifikasi Tanah Pada Proyek Jalan Raya, Seminar Highway
Engineering, Medan Academic Commitee (MAC), Teknik Sipil USU.
Muis, Z.A., dan Siagian D, 2013. Estimasi Nilai Parameter Kompaksi Bahan Subgrade
Berdasarkan Nilai Index Properties Pada Proyek Jalan Raya, Skripsi Sarjana
Departemen Teknik Sipil USU.
Nendi, A.M., (2010). Korelasi Antara Hasil Ujian Mampatan Dengan Had Atterberg, Skripsi Sarjana, Fakultas Teknik Sipil, Universitas Teknologi Malaysia.
Novianto, Dandung., 2012. Mekanika Tanah.
Smith, M.J., (1984). Mekanika Tanah. (Elly Madyayanti), Jakarta: Erlangga. Surendro, Bambang., 2014. Mekanika Tanah.
Sridharan, A., dan Nagaraj, H.B., (2005). Plastic Limit And Compaction Characteristic
Of Fine Grained Soils, Ground Improvement (2005) 9, No.1, 17-22.
Ugbe, F.C., (2011). Estimating Compaction Characteristics From Fines in A-2 Type
Lateritic Soils, Research Journal Of Environmental And Earth Sciences 3(4):
433-437, 2011.
Ugbe, F.C., (2012). Predicting Compaction Characteristics Of Lateritic Soil Of Western
Niger Delta, Nigeria, Research Journal Of Environmental And Earth Sciences
4(5): 553-559, 2012.
Zakaria, H.B., (2007). Correlation Between Results Of Compaction Test And Atterberg
Limits, Tugas Akhir Sarjana, Fakultas Teknik Sipil, Universitas Teknologi
