1. Pendahuluan

Dalam beberapa tahun ke belakang, kebutuhan ekspansi daratan dengan teknik reklamasi menjadi lazim karena tingginya permintaan keperluan lahan di atau dekat

kota pesisir. Sayangnya, sering kali tanah dasar laut di sekitar kota pesisir tersebut merupakan tanah endapan muda (recent deposits) berupa endapan laut yang berkonsistensi lunak. Dengan kondisi tersebut, reklamasi di area pesisir menjadi pekerjaan yang

^* Penulis Korespondensi

sangat menantang, sehingga memerlukan atensi khusus baik dalam perencanaan maupun pelaksanaannya.

Salah satu tantangan tersulit yang kerap dihadapi oleh para praktisi geoteknik dalam perencanaan reklamasi adalah mengestimasi besarnya penurunan final dan derajat konsolidasi. Pada tahap perencanaan, data hasil uji laboratorium untuk menentukan parameter desain seringkali menunjukkan rentang nilai yang lebar maupun anomali. Hal ini tidak terlepas karena sulitnya memperoleh sampel tanah lunak yang berkualitas tinggi atau memiliki tingkat ketergangguan (disturbance) yang rendah. Di sisi lain, korelasi empiris untuk menentukan parameter tanah lunak juga sangat banyak dan sering kali unik untuk tanah tertentu (contoh: Bangkok clay, Boston blue clay, Bandung lacustrine clay). Dengan kondisi ketidakpastian tersebut, maka desain yang telah dibuat wajib diverifikasi dengan data monitoring (umumnya berupa pengukuran penurunan dan tekanan air pori) pelaksanaan di lapangan.

Berbagai usaha dan metode untuk memprediksi settlement final telah diusulkan para praktisi geoteknik, mulai dari metode observasi yang sederhana (misal: Asaoka (1978)) hingga metode numerik yang lebih kompleks (misal: Arulrajah dan Bo (2010)). Kedua metode ini tidak saling bertentangan, melainkan lebih bersifat saling melengkapi satu sama lain. Makalah ini bertujuan untuk mendemonstrasikan pemanfaataan kedua metode tersebut, yaitu dengan melakukan pemodelan elemen hingga untuk menganalisis balik (backanalysis) parameter geoteknik berdasarkan data penurunan terukur di lapangan.

Pada penelitian ini, pemodelan numerik menggunakan metode elemen hingga dilakukan dengan pendekatan model dua-dimensi (2D). Tahapan konstruksi, yaitu

khususnya tahapan penimbunan, disimulasikan sesuai dengan waktu pekerjaan di lapangan. Selain itu, efek gaya apung (buoyancy) pada material reklamasi akibat kompresi tanah lunak juga dipertimbangkan dalam perhitungan. Dengan pengaturan yang sedekat mungkin dengan kondisi lapangan tersebut, backanalysis kemudian dilakukan dengan cara mengiterasi parameter tanah lunak hingga menghasilkan kurva penurunan yang mendekati data terukur.

Adapun metode observasi untuk mengestimasi penurunan final berdasarkan data terukur dilakukan menggunakan metode Asaoka (1978) dan metode ekstrapolasi hiperbola. Setelah penurunan final diperoleh, derajat konsolidasi kemudian dihitung. Akhirnya, hasil penurunan final serta nilai derajat konsolidasi dari ketiga metode tersebut dibandingkan dan dibahas.

Makalah ini secara khusus bermanfaat untuk mendapatkan parameter geoteknik tanah lunak yang representatif di lapangan melalui proses back-analysis menggunakan pemodelan elemen hingga. Pemodelan numerik yang dilakukan juga sekaligus memberikan pemahaman mengenai parameter yang paling signifikan mempengaruhi bentuk kurva dan besar penurunan final. Selain itu, derajat konsolidasi dari pemodelan numerik juga dapat dievaluasi dan dibandingkan dengan derajat konsolidasi dari metode observasi.

2. Kondisi Tanah dan Lokasi Monitoring Settlement

Lokasi studi berada di Kota Makassar, yaitu tepatnya di Pantai Losari di Provinsi Sulawesi Selatan. Secara umum kondisi tanah dasar laut teridentifikasi sebagai tanah lempung lunak, dan di bawahnya merupakan lapisan keras berupa batulempung (claystone) yang bersifat kedap. Material

*Keterangan: Nomor pada core box menandakan kedalaman sampel (dalam meter)

Gambar 1. Tipikal kondisi pelapisan tanah berdasarkan hasil pengeboran di lokasi studi

154 Jurnal Teknik Sipil

Gambar 2. Denah lokasi titik piezocone (CPTu) dan instrumen settlement beacon yang dikaji

Gambar 3. Kondisi pelapisan tanah berdasarkan hasil CPTu I-10

pasir untuk reklamasi merupakan pasir calcareous, dimana ketebalan lapisan urugan rata-rata adalah 15 m. Kondisi tipikal pelapisan tanah di lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

Secara spesifik, data utama pada studi ini adalah berupa hasil investigasi geoteknik berupa uji piezocone (CPTu) dan data pengukuran penurunan dari settlement beacon. Lokasi titik CPTu dan settlement beacon yang dikaji ditunjukkan pada Gambar 2. Untuk menggambarkan pelapisan tanah yang mendekati kondisi lapangan, titik CPTu yang diambil merupakan data lapangan yang lokasinya terdekat dengan lokasi settlement beacon.

Pengujian piezocone pada penelitian ini dilakukan sesuai standar ASTM D-5778 (ASTM, 2020). Identifikasi jenis perilaku tanah (Soil Behavior Type) berdasarkan CPTu ditentukan dengan kurva klasifikasi jenis tanah yang diusulkan Robertson dkk. (1986). Gambar 3 menunjukkan perkiraan pelapisan tanah beserta seluruh hasil pengukuran dari pengujian.

Berdasarkan data CPTu I-10 di atas, dapat disimpulkan bahwa tebal lapis urugan reklamasi pada lokasi studi adalah berkisar 11 m. Lapisan di bawahnya teridentifikasi sebagai marine clay dengan tebal berkisar 13 m. Muka air laut, berdasarkan pengukuran tekanan air pori, teridentifikasi pada kedalaman berkisar 3 m dari permukaan tanah eksisting. Adapun nilai tahanan ujung (qc) lapisan pasir calcareous adalah berkisar 5 – 15 MPa, sehingga kepadatannya dikategorikan sebagai medium dense hingga dense. Pada marine clay, nilai q^c rataratanya adalah berkisar 0,57 MPa (konsistensi soft).

3. Metode Evaluasi Kurva Penurunan

Evaluasi kurva penurunan tanah terhadap waktu dilakukan dengan dua cara, yaitu back-analysis dengan menggunakan program berbasis Metode Elemen Hingga (PLAXIS 2D) dan interpretasi data hasil pengukuran settlement beacon. Perkiraan settlement final dari data terukur dilakukan dengan menggunakan metode Asaoka (1978) dan metode ekstrapolasi hiperbola.

3.1 Analisis-balik kurva penurunan dengan metode elemen hingga

Tujuan utama dilakukannya back analysis kurva settlement dengan metode elemen hingga yaitu untuk mendapatkan nilai parameter tanah yang sesuai dengan kondisi di lapangan. Pada penelitan ini, analisis dilakukan dengan menggunakan bantuan program berbasis metode elemen hingga, PLAXIS 2D. Model yang digunakan adalah pendekatan dua dimensi (2D) dengan tipe regangan bidang (plane strain). Geometri model terdiri atas dua lapisan tanah yaitu tanah pasir calcareous sebagai material utama reklamasi dan marine clay sebagai lapisan dasar laut. Lapisan claystone di bawah lapisan marine clay tidak dimodelkan karena merupakan batuan yang memiliki konsistensi keras (NSPT > 60 pukulan/30 cm) dan bersifat impermeabel.

Adapun untuk kondisi batas diterapkan kondisi batas standar (standard fixities), yaitu dimana sisi paling kiri dan kanan model hanya diizinkan pergerakan vertikal, sedangkan bagian terbawah model tidak diizinkan pergerakan vertikal maupun horizontal. Pemodelan geometri lapisan tanah pada program PLAXIS 2D dapat dilihat pada Gambar 4.

Tahapan penimbunan disimulasikan sesuai dengan interval waktu yang telah dilaksanakan di lapangan. Jenis perhitungan yang digunakan dalam melakukan back-analysis adalah analisis konsolidasi, dimana kondisi batas konsolidasi adalah tertutup (closed) pada sisi paling kanan, kiri, dan bawah model. Simulasi tahapan konstruksi pada program PLAXIS 2D dapat dilihat pada Tabel 1.

Gambar 4. Model geometri pada program PLAXIS 2D

Tabel 1. Parameter tanah yang diperoleh dari hasil back analysis

Gambar 5. Diskretisasi elemen dan lokasi settlement beacon

Model tanah yang digunakan adalah Mohr-Coulomb, dimana input parameternya merupakan modulus elastisitas (E), angka Poisson (v), kuat geser \((c \text{ dan } \phi)\) dari marine clay. Adapun untuk parameter berat isi tanah ditentukan dari hasil CPTu dengan menggunakan metode yang diusulkan Robertson dan Cabal (2010). Berikut adalah beberapa asumsi dan simplifikasi parameter yang diterapkan pada perhitungan:

• 1. Permeabilitas tanah arah horizontal \((k_x)\) dianggap sama dengan permeabilitas arah vertikal \((k_y)\). Permeabilitas tanah pasir calcareous diasumsikan sebesar 1 m/ hari
• Angka Poisson yang digunakan dalam analisis adalah angka Poisson efektif (v'), dimana nilainya ditentukan berdasarkan nilai tipikal yang diusulkan Kulhawy dan Mayne (1990)
• 3. Tipe drainase untuk marine clay adalah tak teralir (undrained) dengan parameter kuat geser \(c = s_u\) dan \(\phi = 0^\circ\). Sedangkan tipe drainase untuk pasir calcareous adalah teralir (drained) dengan c' = 0 dan \(\phi' = 35^\circ\)
• 4. Sudut dilatansi tanah pasir calcareous dan marine clay diabaikan
• 5. Reduksi nilai permeabilitas pada tanah lunak akibat perubahan angka pori diabaikan

Pada penelitian ini, lokasi pemasangan settlement beacon dilakukan setelah timbunan mencapai tebal 4,7 m atau 51 hari sejak penimbunan dimulai. Adapun diskretisasi elemen ditentukan dengan distribusi kasar (coarse) untuk menyingkat waktu perhitungan. Bentuk

jaring-jaring elemen (mesh) yang berbentuk segitiga (dengan 15 nodes) dan lokasi settlement beacon ditunjukkan pada Gambar 5.

Analisis penurunan tanah di dasar laut akibat reklamasi perlu memperhitungkan efek buoyancy / gaya apung. Pada saat timbunan sudah mencapai elevasi final, tanah dasar laut akan terkompresi sehingga material timbunan yang semula berada di atas elevasi muka air laut akan berada di bawah muka air laut. Dengan kondisi tersebut, berat efektif tanah akan berubah dan menyebabkan reduksi pada tegangan vertikal efektif tanah (overburden) akibat adanya efek buoyancy. Efek ini kemudian disimulasikan pada program PLAXIS 2D, yaitu dengan mengaktifkan opsi Updated mesh dan Updated water pressures.

3.2 Interpretasi data hasil pengukuran

3.2.1 Metode asaoka (1978)

Salah satu metode grafis yang paling populer untuk memprediksi penurunan final tanah berdasarkan data monitoring adalah Metode Asaoka (1978). Pada metode ini, data-data penurunan tanah dipilih dengan interval waktu (\(\Delta t\)) yang konstan. Metode ini dilakukan dengan cara menggambarkan settlement pada waktu t (\(S_t\)) dan settlement pada waktu t-1 (\(S_{t-1}\)) , settlement pada waktu t dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:

\[S_t = \beta_0 + \beta_1 \cdot S_{t-1} \tag{1}\]

dimana \(\beta_0\) adalah waktu titik plot pertama dari garis regresi linear \(S_t\) versus \(S_{t-1}\) dan \(\beta_1\) adalah gradien dari garis \(S_t\) versus \(S_{t-1}\). Saat settlement akhir sudah tercapai, persamaan ditunjukkan menjadi:

\[S_t = S_{t-1} = S_f \tag{2}\]

dimana \(S_f\) adalah settlement akhir. Settlement akhir merupakan perpotongan dari ekstrapolasi garis \(S_t\) versus \(S_{t-1}\) dengan garis \(45^{\circ}\). Gambar 6 menunjukkan skematik penentuan penurunan final dengan metode Asaoka (1978).

3.2.2 Metode ekstrapolasi hiperbola

Perkiraan penurunan final juga dapat dilakukan dengan menggunakan metode ekstrapolasi hiperbola (Tan, 1971; Chin, 1975, Huat, 1996; Huat dkk., 2004; Tamsir dkk., 2020). Pada metode ini, kurva penurunan tanah terhadap waktu didekati dengan persamaan hiperbola, sehingga penurunan final merupakan asimtot dari fungsi hiperbola tersebut. Hubungan antara penurunan terhadap waktu dengan fungsi hiperbola dapat ditulis dengan persamaan berikut:

\[S = \frac{t}{\alpha + \beta \cdot t}\]

dimana S adalah penurunan tanah (cm), t adalah wakty (hari), \(\alpha\) dan \(\beta\) adalah konstanta. Untuk memperoleh konstanta \(\alpha\) dan \(\beta\), maka kurva penurunan terhadap waktu perlu ditransformasikan menjadi kurva waktu (t) terhadap kurva waktu/penurunan (t/S), sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 7.

Gambar 6. Skematik penentuan penurunan final dengan metode asaoka (1978)

Gambar 7. Skematik perkiraan penurunan final dengan metode ekstrapolasi hiperbola

Penurunan final dari metode ini merupakan asimtot dari persamaan hiperbola, dimana dinyatakan dengan persamaan matematis sebagai berikut:

\[S_{f} = \lim_{t \to \infty} \frac{1}{\frac{\alpha}{t} + \beta} = \frac{1}{\beta}\] (4)

3.2.3 Perhitungan derajat konsolidasi

Setelah mendapatkan nilai penurunan final berdasarkan kedua metode di atas, maka derajat konsolidasi dapat ditentukan dengan persamaan berikut:

\[U = \frac{S_t}{S_r} (5) 100\% \tag{5}\]

dimana U adalah derajat konsolidasi (dalam persen), S_t adalah besar penurunan pada waktu ke-t, dan S_t merupakan besar penurunan final.

4. Hasil Analisis

4.1 Analisis-balik kurva penurunan dengan metode elemen hingga

Sebagaimana telah dijelaskan pada pendahuluan, backanalysis dilakukan dengan cara melakukan iterasi parameter tanah lunak (marine clay). Tabel 2 menunjukkan rekapitulasi parameter tanah yang diperoleh dari back analysis. Dari proses iterasi yang dilakukan, disimpulkan bahwa parameter geoteknik yang paling signifikan terhadap bentuk kurva serta nilai penurunan adalah nilai permeabilitas (baik arah horizontal maupun vertikal), modulus elastisitas, dan kuat geser tak teralir (undrained shear strength).

Back-analysis menghasilkan nilai permeabilitas dan modulus elastisitas marine clay berturut-turut sebesar 0,0095 m/ hari (1×10^-5 cm/s) dan 780 kN/m². Nilai permeabilitas tersebut berada pada rentang nilai permeabilitas tanah jenis clayey silt atau silty clay menurut Ameratunga dkk. (2016). Sedangkan untuk nilai modulus elastisitas sebesar 780 kPa kN/m² juga termasuk pada rentang nilai tipikal modulus untuk very soft clay menurut US Army (1994), yaitu berkisar \(480 - 4800 \text{ kN/m}^2\). Gambar 8 menunjukkan perbandingan hasil penurunan terhadap waktu yang diperoleh dari pemodelan elemen hingga dan data terukur.

Berdasarkan grafik perbandingan di atas, dapat disimpulkan bahwa kurva penurunan yang diprediksi dari pemodelan elemen hingga menunjukkan kemiripan yang baik dengan kurva penurunan dari data terukur. Selain itu, terlihat pula bahwa penurunan paling signifikan terjadi hingga hari ke-142 karena proses penimbunan masih berlangsung. Kurva penurunan mulai melandai ketika penimbunan 1 m terakhir pada rentang hari ke-142 hingga hari ke-792.

4.2 Prediksi settlement akhir dengan metode asaoka (1978)

Prediksi penurunan akhir menggunakan metode Asaoka dipengaruhi oleh interval waktu yang diambil. Hal ini juga dikemukakan oleh Arulrajah dkk. (2004), Sasar dan Haeri (2013), dan Hao dan Dong (2014). Oleh karena itu, dilakukan interpretasi penurunan final dengan interval waktu (\(\Delta t\)) sebesar 14, 40, 50, dan 60 hari. Gambar 9 menunjukkan berbagai nilai prediksi penurunan final berdasarkan beberapa interval waktu.

Grafik di atas menunjukkan sebuah tren bahwa semakin besar interval waktu yang digunakan, maka semakin

Tabel 2. Parameter tanah yang diperoleh dari hasil back analvsis

rendah prediksi nilai penurunan akhirnya. Temuan yang serupa juga telah disampaikan oleh Bo dkk. (1999). Konsekuensinya, maka derajat konsolidasi pun akan semakin tinggi, sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 3.

4.3 Prediksi settlement akhir dengan metode ekstrapolasi hiperbola

Pada penelitian ini, pembentukkan kurva hiperbola dilakukan hanya berdasarkan data penurunan setelah hari ke-384. Hal yang mendasari ini adalah karena pada hari ke-384 tersebut merupakan lokasi perpotongan antara dua lengkung. Gambar 10

Gambar 8. Perbandingan kurva settlement aktual dengan prediksi menggunakan model elemen hingga

menunjukkan prediksi settlement akhir dengan metode ekstrapolasi hiperbola. Grafik sebelah kiri merupakan kurva transformasi untuk memperoleh konstanta fungsi hiperbola, sedangkan kurva sebelah kanan merupakan perbandingan persamaan hiperbola dengan data terukur.

Dari kurva transformasi hiperbola (t/S versus t) di atas, diperoleh nilai \(\beta\) dan \(\alpha\) berturut-turut sebesar 0,034 dan 7. Dengan demikian, memanfaatkan Persamaan (4), maka diperoleh asimtot sebesar 29,4 cm. Nilai settlement final kemudian diperoleh dengan menjumlahkan nilai asimtot tersebut dengan nilai settlement pada hari ke-384 sebesar 157 cm, sehingga diperoleh settlement akhir (\(S_t\)) sebesar 186,4 cm.

4.4 Resume derajat konsolidasi

Resume hasil analisis berupa derajat konsolidasi berdasarkan back analysis dengan Metode Elemen

Gambar 9. Prediksi penurunan akhir metode Asaoka dengan interval waktu 14, 40, 50, dan 60 hari

Gambar 10. Prediksi penurunan akhir dengan metode ekstrapolasi hiperbola

Tabel 3. Prediksi settlement akhir dan derajat konsolidasi dengan metode Asaoka (1978) menggunakan beberapa interval waktu

158 Jurnal Teknik Sipil

Tabel 4. Resume derajat konsolidasi

Hingga (MEH), hasil monitoring settlement beacon dengan metode Asaoka (1978) serta metode ekstrapolasi hiperbola disajikan pada Tabel 4. Sebagaimana nilai yang tertulis pada tabel tersebut, settlement akhir yang diperoleh dari MEH bernilai lebih rendah dari prediksi penurunan berdasarkan metode Asaoka dan ekstrapolasi hiperbola. Dampaknya, derajat konsolidasi berdasarkan pemodelan elemen hingga lebih tinggi dibandingkan dengan kedua metode observasi.

5. Diskusi

Perbandingan kurva penurunan dari pemodelan elemen hingga dan data terukur pada Gambar 8 menunjukkan sedikit deviasi, tepatnya pada rentang hari ke-200 hingga ke-600. Secara lebih spesifik, dapat dilihat bahwa kurva penurunan dari simulasi model elemen hingga menghasilkan penurunan yang lebih besar. Hal ini mungkin disebabkan reduksi permeabilitas tanah lunak akibat perubahan angka pori, mengingat kompresi yang terjadi cukup besar hampir mencapai 1.9 m. Selain itu, pelandaian kurva penurunan juga mungkin diakibatkan kompresi sekunder di lapangan, dimana hal ini tidak dimodelkan dalam analisis elemen hingga.

Berkenaan dengan estimasi penurunan final dengan metode Asaoka, hasil penelitian ini menunjukkan dengan ielas bahwa terdapat interval waktu (\(\Delta t\)) cut-off yaitu 50 hari. Pada \(\Delta t = 50\) hari dan \(\Delta t = 60\) hari, dapat dilihat bahwa settlement final hampir tidak berubah yaitu berkisar 181.4 cm. Interval cut-off ini tentu nilainya bisa berbeda bergantung dari bentuk kurva penurunan serta banyaknya data pengukuran.

Perkiraan penurunan final menggunakan metode ekstrapolasi hiperbola, sebagaimana dituliskan pada bab sebelumnya, menunjukkan penurunan final tertinggi. Hal ini dikarenakan penurunan final diasumsikan sebagai asimtot dari fungsi hiperbola. Asimtot ini amat dipengaruhi oleh koefisien determinasi (R²) pada kurva transformasi (t/S versus t). Selain itu, faktanya, kurva penurunan tidak selalu atau murni mengikuti persamaan hiperbola. Namun demikian, metode ini masih populer digunakan karena aspek konservatifnya.

6. Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diperoleh dari kajian ini adalah sebagai berikut:

1. Perbandingan kurva penurunan dari hasil pemodelan elemen hingga dan data terukur dapat disimpulkan memiliki tingkat kemiripan yang cukup baik. Dari hasil back analysis kurva settlement dengan metode elemen hingga, diperoleh nilai parameter tanah lunak

• yaitu modulus elastisitas (E') = 780 kN/m², kuat geser tak teralir (\(c_u\)) = 12,5 kN/m², dan permeabilitas (k) = 0.0095 m/hari. Nilai parameter tersebut berada pada rentang nilai untuk tanah lunak (marine clay).
• penurunan 2. Interpretasi data monitoring menggunakan metode Asaoka (1978) dengan beberapa interval waktu memberikan prediksi nilai penurunan final yang berbeda. Semakin besar interval waktu yang digunakan, maka semakin rendah prediksi penurunan finalnya. Adapun dari hasil penelitian ini juga diperoleh interval waktu cutoff; interval waktu dimana nilai penurunan final tidak lagi berubah, yaitu interval waktu 50 hari.
• penurunan 3. Estimasi final dengan metode ekstrapolasi hiperbola memberikan prediksi penurunan final yang terbesar dari ketiga metode. Hal ini dikarenakan nilai asimtot fungsi hiperbola diasumsikan sebagai penurunan final. Dengan demikian, derajat konsolidasi yang dihasilkan memberikan nilai terkecil.
• 4. Penurunan final dan derajat konsolidasi yang ditentukan dari pemodelan elemen hingga, metode Asaoka, dan metode ekstrapolasi hiperbola telah dibandingkan. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa penurunan final dari simulasi model elemen hingga memberikan nilai yang terrendah dari ketiga metode. Konsekuensinya, derajat konsolidasi dari analisis elemen hingga memberikan derajat konsolidasi terbesar.
• 5. Derajat konsolidasi pada area studi adalah berkisar 94,7% hingga 97,5%, yaitu bergantung pada metode analisis yang digunakan. Namun demikian dalam praktek di Indonesia, apabila derajat konsolidasi telah mencapai lebih dari 90%, maka penurunan telah memenuhi kriteria perancangan pada SNI 8460:2017.

Daftar Pustaka

• Ameratunga, J., Sivakugan, N., Das, B. M. (2016). Correlations of Soil and Rock Properties in Geotechnical Engineering. New Delhi: Springer.
• Arulrajah, A. & Bo, M. W. (2010). Finite element modeling of soft soil treated with prefabricated vertical drains, International Journal of Geotechnical Engineering, 4:2, 165-179.
• Arulrajah, A., Nikraz, H., & Bo, M. W. (2004). Factors affecting field instrumentation assessment of marine clay treated with prefabricated vertical

• drains. Geotextiles and Geomembranes 22(5): 415–437.
• Asaoka, A. (1978). Observational procedure of settlement prediction, Soil and Foundations, Journal of the Japanese Society of Soil Mechanics and Foundation Engineering, Vol. 18, No. 4, pp. 87-101.
• ASTM. (2020). Standard test method for electronic friction cone and piezocone penetration testing of soils. ASTM D5778-20. West Conshohocken, PA: ASTM.
• Bo, M.W., Chu, J., & Choa, V. (1999). Factors affecting the assessment of degree of consolidation. Proceedings of the Field Measurements in Geomechanics. Rotterdam: Balkema.
• Chin, F. K. (1975). The seepage theory of primary and secondary consolidation. In Proceedings of 4th Southeast Asian Conference on Soil Engineering, p. 21-28. Kuala Lumpur.
• Hao, J., & Dong, J. (2014). Study on Application of Asaoka Method on Settlement Prediction of Pile Foundation for High Speed Railway Bridges. In Challenges and Advances in Sustainable Transportation Systems (pp. 671-676).
• Huat, B. B. K. (1996). Observational method of predicting settlements. In Proceedings of Twelfth Southeast Asian Geotechnical Conference 1: 191-196. Kuala Lumpur.
• Huat, B. K., Hoe, N. C., & Munzir, H. A. (2004). Observational Methods for Predicting Embankment Settlement. Pertanika J. Sci. & Technol. Vol. 12 No. 1, 115-128.
• Kulhawy, F. H., & Mayne, P. W. (1990). Manual on Estimating Soil Properties for Foundation Design. New York: Cornell University.
• Robertson, P. K., & Cabal, K. L. (2010). Estimating Soil Unit Weight from CPT. 2nd International Symposium on Cone Penetration Testing. Huntington Beach, CA: CPT'10.
• Robertson, P. K., Campanella, R. G., Gillespie, D., & Greig, J. (1986). Use of piezometer cone data. Proceedings of the ASCE Specialty Conference In Situ '86: use of In Situ Tests in Geotechnical Engineering, Blacksburg, 1263–80, American Society of Civil Engineers (ASCE).
• Sasar, M., & Haeri, S. M. (2013) Improving final settlement predictions of the observational method. Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering, 166(6): p. 601-609.

• Tamsir, P. C., Arafianto, A., & Rahardjo, P. P. (2020). Study on the performance of coastal reclamation and qc/N correlation of calcareous sands in Makassar. Geotechnics for Sustainable Infrastructure Development.
• Tan, S. B. (1971). Empirical method for estimating secondary and total settlement. In Proceedings of 4th Asian Regional Conference on Soil Mechanics and Foundation Engineering, (2): 147-151. Bangkok.
• U.S. Army. (1994). Settlement analysis, Technical Engineering and Design Guides, ASCE.