STUDI KOMPARASI ANTARAORDINARY KRIGGINGDANINVERSE DISTANCE WEIGHTINGPADA PREDIKSI KETEBALAN BATUBARA
DI PT. NATURAL ARTHA RESOURCE SITE PT. TEBO PRIMA KABUPATEN TEBO PROVINSI JAMBI
Purnama akbar, Marliantoni, Marisa Oktavia
Program Studi Teknik Pertambangan, Fakultas Teknik, Universitas Muara Bungo Email : [email protected]
ABSTRAK
PT. Natural Artha Resource merupakan salah satu perusahaan yang bergerak pada bidang pertambangan batubara yang berada di Desa Rantau Api, Kecamatan Tebo Ilir, Kabupaten Tebo, Provinsi Jambi. PT. Natural Artha Resouce memiliki Izin Usaha Pertambangan dengan No. IUP 398 tahun 2012 dan mendapatkan IUP Operasi pada tanggal 4 Desember 2012. Tujuan Pada penelitian ini yaitu mengghitung estimasi ketebalan batubara pada lokasi yang tidak tersampel mnggunakan metode geostatistik yakni Ordinary Krigging dan Inverse Distance weighting. Metode penelitian ini adalah jenis penelitian kuantitatif dengan meneliti pada sampel tertentu, Pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatf dan statistik. Sumberdaya batubara merupakan bagian dari endapan batubara yang diharapkan dapat dimanfaatkan, Sumberdaya batubara sendiri terbagi menjadi kelas-kelas sumberdaya berdasarkan tingkat keyakinan geologinya, yang ditentukan secara kualitatf oleh kondisi geologi/tingkat kompleksitas dan secara kuantitatif oleh jarak titik informasi. Sumberdaya ini dapat meningkat jadi cadangan apabila dilakukan kajian kelayakan dinyatakan layak.
Penelitian ini dilakukan pada blok D1dan pada satu seam (D-1) penambangan PT. Naatural Artha Resouce dengan menggunakan 17 datalog boreyang menjadi sampel dalam menghitung ketebalan batubara pada lokasi yang tidak tersampel. Berdasarkan hasil perhitungan mnggunakan geostatistik yaitu untuk menghitung variogram maka didapat model terbaik model semivariogramsperical, karena memiliki nilai root mean square eror (RMSE)terkecil yaitu 10.80652707 degan parameter model teoritisnya sepertinugget effect(Co = 0),range (a = 300 m) dan sill(Co+C = 150). Setelah dilakukan interpolasi ketebalan batubara menggunakan polagrid, maka didapat jumlah gridsebanyak 52 dengan jarak antar grid adalah 48 m, pada metode ordinary krigging dengan nilai estimasi tertinggi berada pada koordinat x,y (242179, 9838040) atau pada titik estimasi 45 (K45) dengan ketebalan 6.3459 m. sedangkan untuk nilai estimasi terendah beradah pada koordinat x,y ( 242516, 9837640) atau pada titik estimasi 5 (K5) dengan ketebalan 0.78075 m. Pada metodeInverse Distance Weighting estimasi pada titik tertingi berada pada koordinat x,y ( 242227, 9838120) atau pada titik 48(K48) dengan ketebalan 6.7401 m, sedangkan untuk nilai estimasinya terendah berada pada koordinat x,y (242468, 9837640) atau pada titik 6(K6) dengan ketebalan 1.8242 m.
Kata kunci : Sumberdaya Batubara, Variogram, dan Estimasi.
A. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
PT. Natural Artha Resouce merupakan perusahaan pertambangan batubara swasta yang berada di desa Rantau Api, kec. Tebo Ilir, Kab. Tebo, sedang melakukan proses kegiatan Eksplorasi mulai dari eksplorasi umum hingga eksplorasi rinci yang bertujuan untuk dapat mengetahui berapa jumlah sumberdaya (resource) dan cadangan (reserve) sehingga dapat dilakukan proses penambangan (exploitasi) batubara. Dari pada itu diperlukan perhitungan berdasarkan data yang didapat dari kegiatan eksplorasi pada PT. Natural Artha Resource.
Endapan mineral (bahan tambang) merupakan salah satu kekayaan alam yang berpengaruh dalam perekonomian nasional. Oleh karena itu hendaknya selalu diusahakan dengan tingkat kepastian yang lebih tinggi, seiring dengan tahapan eksplorasi.
Semakin lanjut tahapan eksporasi semakin besar pula tingkatan keyakinan akan kuantitas sumberdaya mineral dan cadangan.
Salah satu tahapan yang terpenting dalam industri pertambangan adalah melakukan perhitungan terhadap sumberdaya batubara karena dapat mempengaruhi keberlanjutan dari usaha pertambangan itu sendiri. Pada prinsipnya perhitungan sumberdaya terbagi menjadi dua metode. Pertama menggunakan metode konvensional, dimana pada metode ini biasa digunakan metode poligon, metode triangular, metode penampang dan metode lainnya. Cara yang kedua yaitu menggunakan metode geostatistik.
Metode geostatistik merupakan metode yang sangat populer pada saat ini, karena banyak digunakan dalam menyelesaikan kasus salah satunya digunakan dalam menginterpolasi kandungan kualitas dan kuantitas dari bahan galian.
Prinsip penggunaan metode geostatistik yaitu untuk mengetahui bobot dari suatu titik yang belum diketahui, misalnya untuk mengestimasi nilai ketebalan lapisan batubara dari suatu lokasi yang belum diketahui nilainya. Sehingga nantinya dapat diperoleh suatu nilai ketebalan dari lapisan batubara pada lokasi yang belum diketahui nilainya berdasarkan hasil interpolasi menggunakan metode geostatistik.
Beberapa metode interpolasi telah dikembangkan dalam perangkat lunak (software) diantaranya adalah metode inverse dintance weighting (IDW) dan matode geostatistik. Dalam dunia pertambangan dan eksplorasi metode interpolasi digunakan dalam penaksiran kadar suatu mineral berharga atau elemen-elemen lain pada lokasi- lokasi yang tidak tersampel atau tidak mempunyai data.
Berdasarkan latar belakang diatas maka penulis mengambil judul penelitian pada tugas akhir
“ Studi Komparasi Antara Ordinary Krigging Dan Inverse Distance Weighting Pada Prediksi Ketebalan Batubara”.
1.2 Rumusan Masalah
1. Bagaimanakah melakukan estimasi ketebalan batubara menggunakan ordinary kriging dan inverse distance weighting?
2. Bagaimanakah menentukan metode paling akurat antara ordinary kriging dan inverse distance weighting manggunakan Cross Validation?
1.3 Tujuan Peneitian Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Mengestimasi ketebalan batubara menggunakan ordinary kriging dan inverse distance weighting.
2. Menentukan metode paling akurat antara ordinary krigng dan inverse distance weighting
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini untuk penulis adalah : 1. Dapat diperoleh ketebalan batubara pada lokasi
yang tidak tersampel berdasarkan interpolasi menggunakan MetodeGeostatistik
2. Dapat diperoleh estimasi ketebalan batubara berdasarkan perhitungan menggunakan Metode Ordinary Krigging dan Inverse distance weigthing
3. Dapat di peroleh matode paling akurat antara ordinary kriging dan inverse distance weighting menggunakan RMSE dan Cross Validation
Manfaat dari penelitian ini untuk perusahaan 1. Dapat menjadi referensi bagi perusahaan
2. Dapat diperoleh estimasi ketebalan batubara dengan hasil maksimal
1.5 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam tugas akhir ini adalah :
1. Penelitian dilakukan di area PT. Natural Artha Resource
2. Penulis membahas estimasi sumberdaya
3. Penulis hanya membahas pada salah satu seam ( D-1 ) di PT. Natural Artha Resource
B. Metode Penelitian 2.1 Jenis Penelitian
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian kuantitatif. Metode ini menjelaskan bahwa penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang digunakan untuk meneliti pada sampel tertentu.
Pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif dan statistik
2.2...Pengambian Data 2.2.1Data Primer
Merupakan data yang langsung di ambil oleh penulis di lapangan yaitu hanya Dokumentasi penulis
2.2.2 Data Sekunder
Merupakan data yang tidak diambil langsung di lapangan atau data yang sudah ada diperusahaan.
Berikut ini adalah untuk data sekunder:
a. Koordinat titik bor b. Data bor(Lithology) c. Data topografi d. Peta geologi
e. Data Iklim dan curah Hujan f. Deskripsi perusahaan 2.3 Pengolahan Data
Hasil pengolahan data menggunakan perhitungan- perhitungan selanjutnya akan dianalisa dengan cara mendeskripsikan hasil dari data yang telah diolah, pemecahan masalah dilakukan berdasarkan pada analisa terhadap data yang diperoleh dilapangan dengan berpegang pada literatur-literatur yang berhubungan dengan masalah-masalah tersebut, sehingga data yang telah diolah dapat dengan mudah dipahami dan dimengerti.
C. Pembahasan
3.1 Data Ketebalan Batubara
Ketebalan batubara yang menjadi sampel penelitian ini terdiri darai 17 log bore yang berada pada D1 pertambangan PT. Natural Artha Resouce. Berikut pada tabel 3.1 untuk sampel data ketebalan lapisan batubara PT. Natural Artha Resource.
Tabel 3.1 Data Bore Hole PT. Natural Artha Resource
No Drill ID
Koordinat (mdpl) Roof (mdpl)
Floor (mdpl)
Tebal ( m )
(mE)X Y (mN) Z
1 PD_23 242434 9837573 89.11 63.06 58.71 4.35
2 PD_25 242465 9837593 90.487 77.617 76.987 0.63 3 PD_17 242455 9837629 92.109 77.709 76.459 1.25 4 PD_18 242415 9837642 83.576 66.926 62.036 4.89 5 PD_29 242394 9837666 75.352 63.702 59.732 3.97 6 PD_16 242353 9837693 60.397 49.627 43.497 6.13 7 PD_15 242312 9837757 72.028 37.328 32.308 5.02
8 PD_14 242337 9837766 68.528 59.678 58.778 0.9
9 PD_11 242320 9837831 87.015 71.995 67.315 4.68 10 PD_10 242274 9837923 75.803 66.353 63.293 3.06 11 PD_07 242248 9837986 65.136 58.536 53.436 5.1 12 PD_35 242239 9838014 77.025 62.295 56.525 5.77 13 PD_32 242183 9838097 67.232 40.282 32.982 7.3
3.2 InterpolasiMenggunakan Ordinary Krigging 3.2.1 variogram
Untuk menentukan parameter model variogram teoritis harus didapatkan nilai variogram eksperimental terlebih dahulu kemudian dilanjutkan dengan fitting variogram untuk mendapatkan paremeternya modelnya:
A. Variogram Eksperimental
Variogram eksperimental ini didapat dari hasil perhitungan berdasarkan data observasi di lapangan.
Dari hasil perhitungan menggunakan softwere dengan menggunakan 17 sampel data log bore maka didapat hasil sebagai berikut:
Tabel 3.2 Data Variogram Eksperimental
Pengukuran Lag Size (m)
Number Of Lag
Tolerance (˚)
Isotropis 16.29 15 90
B. FittingVariogram
Fitting variogram dilakukan yaitu untuk menentukan model semivariogram teoritis yang akan digunakan dalam melakukan pembobotan dan mengestimasi ketebalan batubara. Berikut pada tabel adalah data hasil fitting variogram berdasarkan model semivariogram eksperimental yang sudah didapat, maka didapat parameter model variogram seperti berikut:
Tabel 3.3 Data Variogram Eksperimental
Setelah dilakukan fitting variogram maka didapat bentuk variogram model spherical berdasarkan nilai RMSE terkecil.
3.3 Peta sebaran titik estimasi ketebalan batubara padaordinary krigging
Peta sebaran estimasi
3.4 Ketebalan lapisan batubara pada titik estimasi (K) pada matode
Berdasarkan interpolasi ketebalan lapisan batubara menggunakan alat bantu perangkat lunak(softwere) pada lokasi penelitian didapat jumlah grid sebanyak 52 dengan jarak 48 m. Berikut pada Tabel 3.4 adalah lapisan batubara pada titik estimasi (K).
Tabel 3.4 hasil estimasi ketebalan batubara pada matodeordinary krigging
NO Titik Estimasi
(K)
koordinat
Ketebalan Batubara
X Y
1 K1 242468 9837560 2.4064 2 K2 242420 9837560 4.7594 3 K3 242372 9837560 5.642 4 K4 242323 9837560 6.0831 5 K5 242516 9837640 0.78075 6 K6 242468 9837640 1.0646 7 K7 242420 9837640 4.4358 8 K8 242372 9837640 5.5208 9 K9 242323 9837640 6.4514 10 K10 242275 9837640 6.5792 11 K11 242516 9837720 1.4942 12 K12 242468 9837720 1.8108 13 K13 242420 9837720 2.5885 14 K14 242372 9837720 3.7647 15 K15 242323 9837720 5.2207 16 K16 242275 9837720 6.0932 17 K17 242564 9837800 2.6856 18 K18 242516 9837800 2.3192 19 K19 242468 9837800 2.1514 20 K20 242420 9837800 2.1085 21 K21 242372 9837800 2.1419 22 K22 242323 9837800 3.4145 23 K23 242275 9837800 4.8296 24 K24 242227 9837800 4.8661 25 K25 242564 9837880 3.6515
Lanjutan tabel 3.4
NO Titik Estimasi
(K)
koordinat
Ketebalan Batubara
X Y
26 K26 242516 9837880 3.2631 27 K27 242468 9837880 2.991 28 K28 242420 9837880 2.9289 29 K29 242372 9837880 3.1688 30 K30 242323 9837880 3.6 31 K31 242275 9837880 3.6458 32 K32 242227 9837880 3.9139 33 K33 242468 9837960 3.596 34 K34 242420 9837960 3.4109 35 K35 242372 9837960 3.4337 36 K36 242323 9837960 3.6263 37 K37 242275 9837960 3.9565 38 K38 242227 9837960 4.6221 39 K39 242179 9837960 5.0479 40 K40 242420 9838040 4.1651 41 K41 242372 9838040 4.5707 42 K42 242323 9838040 5.1206 43 K43 242275 9838040 5.7381 44 K44 242227 9838040 6.2484 45 K45 242179 9838040 6.3459 46 K46 242323 9838120 5.3309 47 K47 242275 9838120 6.0209 48 K48 242227 9838120 6.8053 49 K49 242179 9838120 7.1526 50 K50 242275 9838200 5.0811 51 K51 242227 9838200 5.2791 52 K52 242179 9838200 5.0614
3.5 Interpolasi menggunakan Inverse Distance Weighting
Berdasarkan interpolasi ketebalan batubara menggunakan alat bantu perangkat lunak (software) pada lokasi penelitian yang menggunakan metode inverse dintance power II.
Berdasarkan interpolasi ketebalan lapisan batubara menggunakan alat bantu perangkat lunak (software) pada lokasi peneltian didapatkan jumlah grid sebanyak 52 dengan jarak antaragridadalah 48 m.
Berikut pada tabel 3.5 adalah ketebalan lapisan batubara pada titik estimasi (K).
Tabel 3.5 ketebalan lapisan batubara pada titik estimasi (K) pada metode inverse distance weighting
NO Titik Estimasi
(K)
koordinat
Ketebalan Batubara
X Y
1 K1 242468 9837560 2.5088 2 K2 242420 9837560 3.8992 3 K3 242372 9837560 3.6391 4 K4 242323 9837560 3.8087 5 K5 242516 9837640 2.5484 6 K6 242468 9837640 1.8242 7 K7 242420 9837640 4.774 8 K8 242372 9837640 4.1782 9 K9 242323 9837640 4.3704 10 K10 242275 9837640 4.2045 11 K11 242516 9837720 3.3785 12 K12 242468 9837720 3.537 13 K13 242420 9837720 3.9086 14 K14 242372 9837720 4.5111 15 K15 242323 9837720 4.3049 16 K16 242275 9837720 4.2032 17 K17 242564 9837800 3.7615 18 K18 242516 9837800 3.7727
Lanjutan tabel 3.5
NO Titik Estimasi
(K)
koordinat
Ketebalan Batubara
X Y
19 K19 242468 9837800 3.7946 20 K20 242420 9837800 3.7287 21 K21 242372 9837800 3.3683 22 K22 242323 9837800 3.6552 23 K23 242275 9837800 4.0692 24 K24 242227 9837800 4.1616 25 K25 242564 9837880 4.0381 26 K26 242516 9837880 4.0563 27 K27 242468 9837880 4.0759 28 K28 242420 9837880 4.0946 29 K29 242372 9837880 4.1447 30 K30 242323 9837880 4.1651 31 K31 242275 9837880 3.8879 32 K32 242227 9837880 4.1625 33 K33 242468 9837960 4.4004 34 K34 242420 9837960 4.4593 35 K35 242372 9837960 4.4923 36 K36 242323 9837960 4.4125 37 K37 242275 9837960 4.4124 38 K38 242227 9837960 4.9355 39 K39 242179 9837960 5.1167 40 K40 242420 9838040 4.8503 41 K41 242372 9838040 5.0235 42 K42 242323 9838040 5.2551 43 K43 242275 9838040 5.5493 44 K44 242227 9838040 5.8002 45 K45 242179 9838040 6.1164 46 K46 242323 9838120 5.6314 47 K47 242275 9838120 6.0729
Lanjutan tabel 3.5
NO Titik Estimasi
(K)
koordinat
Ketebalan Batubara
X Y
49 K49 242179 9838120 6.8727 50 K50 242275 9838200 5.6672 51 K51 242227 9838200 5.839 52 K52 242179 9838200 5.8261
3.6
Cross Validation.
3.6.1 root mean squer eror
Setelah didapat nilai hasil statistik lapisan batubara estimasi menggunakan alat bantu perangkat lunak (software), selanjutnya penulis akan mengetahui seberapa akurat sebuah model prediksi dan aktual.
A. RMSEOrdinary Kriggig
Tabel 3.6 RMSE padaOrdinary Kriging
ID Estimate Measured Eror Jumah
1 73.44952419 63.06 10.38952419 107.9422128 2 71.30317107 77.617 -6.313828926 39.8644357 3 73.5608676 77.709 -4.148132402 17.20700242 4 68.15201338 66.926 1.226013382 1.503108812 5 61.03083267 63.702 -2.671167334 7.135134927 6 54.68215423 49.627 5.055154228 25.55458427 7 58.60665183 37.328 21.27865183 452.7810238 8 47.78263274 59.678 -11.89536726 141.4997622 9 58.87065408 71.995 -13.12434592 172.2484557 10 66.05113597 66.353 -0.301864034 0.091121895 11 63.75911129 58.536 5.223111288 27.28089153 12 56.53324072 62.295 -5.761759277 33.19786997 13 57.04435497 40.282 16.76235497 280.9765443 14 48.59502919 59.129 -10.53397081 110.964541 15 67.77552958 55.206 12.56952958 157.9930738 16 60.27991665 71.273 -10.99308335 120.8478816 17 64.76484558 81.741 -16.97615442 288.1898188
RMSE 10.80652707
B. RMSEInverse Distance Weighting Tabel 3.7 RMSE pada Inverse Distance Weighting
ID Estimate measured Eror Jumah
1 73.17521972 63.06 10.11521974 102.3176703 2 68.4489155 77.617 -9.168084497 84.05377334 3 68.77555162 77.709 -8.933448379 79.80649993 4 67.06843853 66.926 0.142438953 0.020288855 5 63.41382862 63.702 -0.288171383 0.083042746 6 61.21103883 49.427 11.58403883 134.1899557 7 60.76524228 37.328 23.43724228 549.3043255 8 46.18143576 59.678 -13.49656424 182.1572462 9 55.55797711 71.995 -16.43702289 270.1757216 10 60.36573811 66.353 -5.987261894 35.84730499 11 62.0465586 58.636 3.510558594 12.32402164 12 58.56302398 62.295 -3.731976016 13.92764498 13 60.76524228 40.282 20.2656176 410.6952569 14 47.80721229 59.129 -11.32178771 128.182877 15 69.09908504 55.206 13.89308504 193.0178121 16 56.71125296 71.273 -14.56174704 212.0444767 17 60.74736311 81.741 -20.99363689 440.7327901
RMSE 12.94531646
3.6.2 Determinan korelasi
Setelah di dapatkan RMSE diatas maka penulis mendapat kecocokan data, dengan R pada Ordinary Krigging yaitu 0.210, sedangkan pada Inverse Distance Weighting yaitu 0.020 Defenisi tersebut menunjukan bahwa hubungan antara MeasuredenganEstimatekurang baik Karena lebih rendah dari 1.
Gambar 3.1 determinan korelasi Ordinary krigging
Gambar 3.2 determinan korelasi Inverse Distance Weighting
3.7 Komparasi Antara Ordinary Krigging DanInverse Distance Weighting
Peneliti dalam tahap ini bermaksud membandingkan penghasilan perhitungan antara ordinary krigging dan inverse distance weighting pada perhitungan estimasi batubara. Perbedaan perhitungan antara keduanya menunjukkan pada ordinary kriggingpada sampel K 23 mendapatkan nilai 4.8296 sedangkan padainverse distancepada sampe K 23 mendapatkan niai 4.0692, dan pada sampel K 31padaordinary kriggingmendapat nilai 3.6458 sedangkan pada sampel K31 pada inverse distance mendapatkan nilai 3.8879. Artinya kedua metode tersebut Tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan.
D PENUTUP
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang didapatkan pada estimasi sumberdaya batubara menggunakan metode Ordinary Krigging dan metode Inverse Distance pada penelitian ini maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan hasil interpolasi ketebalan batubara menggunakan metode Ordinary KriggingdanInverse Distancedi peroleh model semivariogram sperical dengan para meter model semivariogram teoritis nugget effect(Co
= 0), range (a = 300) dan sill (Co+C = 150).
Hasil estimasi ketebalan lapisan batubara pada titik yang belum diketahui maka didapat jumlah grid sebanyak 52 dengan jarak 48 m. Pada metode Ordinary Krigging estimasi tertinggi berada pada koordinat x,y (242179, 9838040) atau pada titik estimasi 45 (K45) dengan ketebalan 6.3459 m. sedangkan untuk nilai estimasi terendah beradah pada koordinat x,y ( 242516, 9837640) atau pada titik estimasi 5 (K5) dengan ketebalan 0.78075 m. Pada metode Inverse Distance Weighting estimasi pada titik tertingi berada pada koordinat x,y ( 242227, 9838120) atau pada titik 48(K48) dengan ketebalan 6.7401 m, sedangkan untuk nilai estimasinya terendah berada pada koordinat x,y (242468, 9837640) atau pada titik 6(K6) dengan ketebalan 1.8242 m.
2. Berdasarkan hasil interpolasi ketebalan batubara menggunakan metode Ordinary KriggingdanInverse Distancedi peroleh model semivariogram sperical dengan nilai RMSE terkecil pada Ordinary Krigging yaitu 10.806527, dan nilai RMSE terkecil pada
4.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan penulis pada penelitian ini sebagai berikut:
Dalam melakukan interpolasi ketebalan batubara sangat dipengarui oleh kondisi dan keberadaan dari data bor yang menjadi sampel dalam perhitunganya.
Kondisi sampel yang teratur dan membentuk pola grid akan mempermudah dalam memodelkan variogramnya yang menjadi dasar dalam geostatistik. Pada sistim pola grid sangat baik untuk perhitungan estimasi ketebalan batubara
E. Daftar Pustaka
Delfiner, P. C. P. (1999). Geostatistics Modeling Spatial Uncertainty. New York:John Wiley and Sons, Inc.
Harinaldi (2005) .Prinsip–prinsip Statistika Untuk Teknikdan Sains.Erlangga, Jakarta
Isaaks,E.H.&Srivastava,R.M.(1989).Applied Geostatistics. Oxford University Press,NewYork
Kumar and Remadevi. Krigging of Groundwater Level – A Case Study
Munir Rinaldi, (2010). Metode Numerik. Bandung:
Informatika.
Standar Nasional Indonesia, (2011): Klasifikasi Sumberdaya dan Cadangan Batubara, Rimbo Sariyanto, S.T., (2019). “Estimasi
Sumberdaya Batubara Menggunakan Metode Kriging dan Simpson 1/3”
Universitas Muara Bungo.
Suprajitno Munadi. (2005). Pengantar Geostatistik.
Jakarta: Universitas Indonesia
