Shock Waves & Overpressure Modeling

Prediksi Ground Vibration dari Peledakan Tambang Menggunakan Regresi Multilinear dan ANN

Authors

Dr. Ir. Eko Prasetyo, M.T.

Dr. Ir. Eko Prasetyo, M.T. *

UPN Veteran Jakarta - Teknik Pertambangan

 Dr. Fitri Handayani, S.T., M.Eng.

Dr. Fitri Handayani, S.T., M.Eng.

ITB - Teknik Pertambangan

 Ir. Bambang Susilo, M.T.

Ir. Bambang Susilo, M.T.

PT Adaro Energy - Blasting Engineer

Published

12 Oktober 2025

Type

Jurnal

Views

2

Downloads

0

Abstract

Penelitian ini membandingkan akurasi prediksi peak particle velocity (PPV) menggunakan multiple linear regression (MLR) dengan artificial neural network (ANN) pada 85 blast events di tambang batubara Kalimantan Timur. Parameter input meliputi maximum charge per delay, distance, dan burden-spacing ratio. Model ANN menunjukkan akurasi superior dengan R² = 0.91 dibanding MLR (R² = 0.78), dan mean absolute error 22% lebih rendah.

Keywords

Mining blasting Ground vibration Peak particle velocity (PPV)