DETAIL KOLEKSI

Pelatihan aplikasi ilmu statistik untuk industri pertambangan pada komunitas pertambangan di Jabodetabek


Oleh : Masagus Ahmad Azizi, Bani Nugroho, Edy Jamal Tuheteru, Taat Tri Purwiyono, Wiwik Dahani

Info Katalog

Kata Kunci : mining industry, statistics, mining.

Subyek : Mining engineering - Statistics

Penerbit : FTKE - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2016

Halaman : 30 p.


File Repositori
No. Nama File Hal. Link
1. 2016_PKM_FTKE_Pelatihan-Aplikasi-Ilmu-Statistik-untuk-Industri_Halaman-Judul.pdf
2. 2016_PKM_FTKE_Pelatihan-Aplikasi-Ilmu-Statistik-untuk-Industri_Bab-1_Pendahuluan.pdf
3. 2016_PKM_FTKE_Pelatihan-Aplikasi-Ilmu-Statistik-untuk-Industri_Bab-2_Pelaksanaan-Pengabdian-kepada-Masyarakat.pdf
4. 2016_PKM_FTKE_Pelatihan-Aplikasi-Ilmu-Statistik-untuk-Industri_Bab-3_Kesimpulan.pdf
5. 2016_PKM_FTKE_Pelatihan-Aplikasi-Ilmu-Statistik-untuk-Industri_Lampiran.pdf

I Industri Pertambangan merupakan bisnis yang padat risiko dan padat modal. Untukmenjalankan bisnis pertambangan diperlukan upaya penuh untuk mengurangi risiko-risikoyang berakibat merugikan industri pertambangan itu sendiri. Salah satu aspek risiko yangpenting untuk diperhatikan oleh industri pertambangan adalah proses pengolahan data yangsudah diperoleh baik dari pengukuran lapangan maupun hasil uji laboratorium. Data merupakan komponen penting yang dijadikan rujukan untuk memberikansuatu gambaran karakteristik tertentu atau digunakan untuk menghasilkan suaturekomendasi keteknikan. Ketidakpastian data menjadi aspek penting yang sering luputdiperhatikan para pemangku kepentingan, termasuk pada industri pertambangan. Lebihsering asumsi yang digunakan dalam menentukan suatu distribusi data adalah normal.Padahal tidak semua data memiliki distribusi normal. Sebagai contoh untuk datapengukuran bidang diskontinuitas antara lain jumlah kekar, orientasi kekar, panjang kekarmerupakan karakteristik data yang tidak memiliki sifat distribusi normal.

T The Mining Industry is a risk-intensive and capital-intensive business. Forrunning a mining business requires full efforts to reduce riskswhich has a detrimental effect on the mining industry itself. One aspect of risk isimportant to note by the mining industry is the data processing processhas been obtained both from field measurements and laboratory test results. Data is an important component that is used as a reference for givinga description of certain characteristics or used to produce aengineering recommendations. Data uncertainty becomes an important aspect that is often missedthe attention of stakeholders, including the mining industry. Moreoften the assumptions used in determining a data distribution are normal.Though not all data have a normal distribution. For example for dataThe measurement of the discontinuity plane includes the number of burly, stocking orientation, and lengthis a data characteristic that does not have normal distribution properties.

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?