Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu bahan tambang yang penting dan banyak dipakai adalah bauksit. Daerah Mempawah, Kalimantan merupakan salah satu daerah penambangan bauksit yang ada di Indonesia. Dalam kasus pengeksplorasian bahan tambang sering ditemukan permasalahan seberapa banyak cadangan bahan tambang yang tersedia di suatu lokasi. Dalam penelitian ini dilakukan penaksiran kandungan cadangan bauksit di Mempawah dengan menggunakan metode penaksiran ordinary kriging dengan semivariogram anisotropik. Metode penaksiran ordinary kriging merupakan metode yang memberikan penaksir yang linier tak bias terbaik (BLUE = best linear unbiased estimator). Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa model semivariogram yang cocok digunakan adalah model eksponensial. Penaksiran dilakukan pada 24 titik lokasi yang tidak tersampel"

"Salah satu bahan tambang yang penting dan banyak dipakai adalahbauksit. Daerah Mempawah, Kalimantan merupakan salah satu daerahpenambangan bauksit yang ada di Indonesia. Dalam kasuspengeksplorasian bahan tambang sering ditemukan permasalahan seberapabanyak cadangan bahan tambang yang tersedia di suatu lokasi. Dalampenelitian ini dilakukan penaksiran kandungan cadangan bauksit diMempawah dengan menggunakan metode penaksiran ordinary krigingdengan semivariogram anisotropik. Metode penaksiran ordinary krigingmerupakan metode yang memberikan penaksir yang linier tak bias terbaik(BLUE = best linear unbiased estimator). Dari hasil penelitian disimpulkanbahwa model semivariogram yang cocok digunakan adalah modeleksponensial. Penaksiran dilakukan pada 24 titik lokasi yang tidak tersampel"

"Metode ordinary kriging adalah metode penaksiran yang menghasilkan taksiran yang memenuhi kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Nilai taksiran dinyatakan sebagai kombinasi linier dari data sampel. Data yang digunakan adalah data spasial. Metode ordinary kriging dapat digunakan jika data spasial memenuhi asumsi stasioner orde dua atau asumsi stasioner intrinsik. Dalam melakukan penaksiran dengan metode ordinary kriging diperlukan suatu fungsi yang disebut semivariogram. Ada dua jenis semivariogram, yaitu : semivariogram isotropik dan semivarogram anisotropik. Pada tugas akhir ini, metode ordinary kriging digunakan untuk menaksir nilai pengamatan pada suatu titik di lokasi yang tidak tersampel, dan semivariogram yang digunakan adalah semivariogram isotropik. "

"Penelitian berlokasi di daerah Langgikima, Konawe Utara, Sulawesi Tenggara. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memetakan zona profil laterit berdasarkan hasil domaining serta mengestimasi kadar dan tonase nikel laterit yang terdapat di daerah penelitian. Metode pengolahan dan analisis data meliputi analisis statistik univarian serta metode ordinary kriging. Unsur yang diestimasi meliputi Ni, Co, Fe, SiO2, dan MgO dengan variogram model yang digunakan yaitu Ni sebagai variabel utama. Data yang digunakan berupa data sekunder yang mencakup collar, survey, dan assay serta menggunakan foto core sebagai data penunjang untuk validasi. Domain geologi pada penelitian ini terbagi menjadi 3, yaitu limonit, saprolit, dan bedrock. Limonit dan saprolit termasuk kedalam zona mineralisasi yang akan diestimasi. Densitas limonit sebesar 1.6 gr/cm3 dan saprolit 1.5 gr/cm3 . Klasifikasi sumberdaya didasarkan pada jarak antar spasi bor dan parameter geostatistik slope of regression. Hasil klasifikasi dengan menggunakan cut off grade 1% menunjukkan daerah penelitian terdiri atas kelas terukur. Domain limonit menghasilkan volume sebesar 1,697,891 m3 dan tonase 2,716,625 ton dengan kandungan rata-rata Ni sebesar 1.31%, Co 0.1%, Fe 45.42%, SiO2 9.01%, dan MgO 1.13%. Domain saprolit menghasilkan volume sebesar 964,063 m3 dan tonase 1,446,094 ton dengan kandungan rata-rata Ni sebesar 1.69%, Co 0.04%, Fe 20.93%, SiO2 33.52%, dan MgO 14.92%. Kategori terukur menandakan pada daerah penelitian memiliki tingkat keyakinan geologi yang tinggi untuk membuktikan kemenerusan kadar dan kandungan mineral serta memiliki nilai yang ekonomis untuk ditambang.

---

The research is located in Langgikima, Nort Konawe, Southeast Sulawesi. The purpose of this study was to map the laterite profile zones based on the results of domaining and to estimate the grades and tonnage of laterite nickel found in the study area. Data processing and analysis methods include univariate statistical analysis and ordinary kriging methods. The estimated elements include Ni, Co, Fe, SiO2, and MgO with the variogram model used, Ni as the main variable. The data used is in the form of secondary data which includes collars, surveys, and assays and uses core photos as supporting data for validation. The geological domain in this study is divided into 3, namely limonite, saprolite, and bedrock. Limonite and saprolite are included in the mineralized zone to be estimated. The density of limonite is 1.6 gr/cm3 and that of saprolite is 1.5 gr/cm3 . Resource classification is based on the distance between drill spacing and the slope of regression geostatistical parameters. Classification results using 1% cut off grade show that the study area is composed of measurable classes. The limonite domain produces a volume 1,697,891 m3 and tonnage of 2,716,625 tons with an average content of 1.31% Ni, 0.1% Co, 45.42% Fe, 9.01% SiO2, and 1.13% MgO. The saprolite domain produced a volume of 964,063 m3 and tonnage of 1,446,094 tons with average content of 1.69% Ni, 0.04% Co, 20.93% Fe, 33.52% SiO2, and 14.92% MgO.The measured category indicates that the research area has a high level of geological confidence to prove the continuity of grades and mineral content and has economic value for mining."

"Semivariogram adalah fungsi yang dapat menyatakan korelasi spasial pada data spasial. Semivariogram digunakan untuk mencari bobot pada kriging. Semivariogram mempunyai beberapa parameter diantaranya sill dan range. Parameter tersebut biasanya ditaksir berdasarkan plot semivariogram yang dihitung dari data sampel terhadap jaraknya. Metode ini biasa disebut metode klasik. Namun pada skripsi ini akan digunakan metode lain untuk menaksir parameternya. Metode yang digunakan adalah metode linear programming. Sesuai dengan cara kerja linear programming yang dapat menghasilkan solusi optimal, diharapkan parameter yang ditaksir dengan metode linear programming lebih baik dibandingkan dengan metode klasik. Dalam tugas akhir ini metode klasik dan metode linear programming diterapkan untuk kasus data tertentu dan hasilnya adalah metode linear programming menghasilkan taksiran parameter yang lebih baik dibandingkan metode klasik, berdasarkan uji statistik tertentu. Selain itu, metode linear programming juga..."

"Bauksit, sebagai bijih utama aluminium, mempunyai kualitas yang baik jika mengandung kadar alumina (Al2O2) yang tinggi dan reaktif silika (RSiO2) rendah. Penelitian ini dilakukan untuk memetakan distribusi spasial kadar Al2O3 dan RSiO2 menggunakan metode interpolasi ordinary kriging (OK) dan inverse distance weighting (IDW). Fitting variogram dilakukan dengan model spherical, exponential, dan gaussian, dan pemilihan variogram dilakukan dengan parameter residual sum of square (RSS). Dalam proses interpolasi IDW menggunakan power 1, 2, 3 dan 4. Evaluasi metode interpolasi terbaik dilakukan dengan parameter root mean square error (RMSE) dan mean error (ME). Hasil penelitian menunjukkan bawa metode interpolasi OK lebih baik dibandingkan dengan metode IDW. Peta hasil interpolasi OK menggambarkan bahwa distribusi bauksit dengan konsentrasi kadar Al2O3 ≥ 48% dan RSiO2 ≤ 5% menempati kurang lebih 50% dari luas daerah penelitian. Distribusi bauksit dengan kadar tersebut masih terbuka dan menerus ke arah utara, barat dan tenggara."

"Penelitian berlokasi di daerah Kabaena Tengah, Kabupaten Bombana, Sulawesi Tenggara. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan distribusi zona profil nikel laterit, memodelkan endapan nikel laterit di daerah penelitian dengan software, mengklasifikasi tipe sumber daya mineral di daerah penelitian dan mengestimasi kadar dan tonase nikel laterit di daerah penelitian. Metode Ordinary Kriging merupakan metode yang digunakan dalam penelitian estimasi nikel ini. Kemudian digunakan validasi hasil estimasi yang berguna dengan menggunakan Inverse Distance Weighted (IDW) dan Nearest Neighbour (NN) sebagai pembanding. Ni, Fe, Co, SiO2, MgO, dan Al2O3 merupakan variabel data assay hasil eksplorasi dengan Ni sebagai variabel utama. Domain geologi pada penelitian ini terbagi menjadi 3, yaitu limonit, saprolit, dan bedrock. Limonit dan saprolit termasuk kedalam zona mineralisasi yang akan diestimasi. Densitas limonit sebesar 1,8 gr/cm3 dan saprolit 1,7 gr/cm3 . Estimasi domain limonit menghasilkan jumlah volume sebesar 119.744 m3 dan tonase sebesar 215.544 ton dengan rata-rata Ni 1,39%, sedangkan domain saprolit menghasilkan jumlah volume sebesar 619.570 m3 dan tonase sebesar 1.053.270 ton dengan rata-rata Ni 1,66%. Domain saprolit memiliki kadar Ni yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan domain limonit. Tingginya kadar Ni yang terdapat pada domain saprolit terjadi karena adanya supergene enrichment atau pengayaan sekunder. Klasifikasi sumber daya di daerah penelitian adalah terukur dan tertunjuk.

---

The research is located in the Central Kabaena area, Bombana Regency, Southeast Sulawesi. This study aims to map the distribution of the nickel laterite profile zones, model the nickel laterite deposits in the study area using software, classify the types of mineral resources in the study area, and estimate the grade and tonnage of nickel laterite in the study area. The Ordinary Kriging method is used in the nickel estimation research. Validation of the estimation results is then performed using Inverse Distance Weighted (IDW) and Nearest Neighbor (NN) as comparisons. Ni, Fe, Co, SiO2, MgO, and Al2O3 are the assay data variables resulting from the exploration, with Ni as the primary variable. The geological domain in this study is divided into three: limonite, saprolite, and bedrock. Limonite and saprolite are part of the mineralized zones to be estimated. The density of limonite is 1.8 g/cm³ and saprolite is 1.7 g/cm³. The limonite domain estimation results in a total volume of 119,744 m³ and a tonnage of 215,544 tons with an average Ni grade of 1.39%, while the saprolite domain results in a total volume of 619,570 m³ and a tonnage of 1,053,270 tons with an average Ni grade of 1.66%. The saprolite domain has a higher Ni grade compared to the limonite domain. The high Ni grade in the saprolite domain occurs due to supergene enrichment or secondary enrichment. The resource classification in the study area is measured and indicated."

"ABSTRAKRadon merupakan unsur radioaktif yang digunakan untuk identifikasi sesar aktif penyebab utama gempa bumi , monitoring kegunungapian, mendeteksi kandungan migas dan geothermal, interpretasi keluaran airtanah di laut submarine groundwater discharge , serta pemanfaatan lainnya.Untuk mendeteksi kandungan Radon di daerah yang tidak tersampel dapat menggunakan metode Ordinary Cokriging.Metode Ordinary Cokriging merupakan perluasan dari metode ordinary kriging yaitu dengan menggunakan peubah teregional utama dan peubah teregional tambahan.Metode ini menghasilkan taksiran yang bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator . Nilai taksirannya dinyatakan sebagai kombinasi linier dari data sampel. Data yang digunakan dalam tugas akhir ini merupakan isotopy data dimana kedua data yang digunakan berada pada titik lokasi yang sama. Dengan bantuan software R diperoleh plot yang menunjukkan bahwa data yang diperoleh memenuhi asumsi stasioner orde dua yaitu data yang dimiliki tidak membentuk pola tertentu terhadap lokasi data, sehingga dapat dibentuk model auto dan cross variogram. Terdapat dua model yang dihasilkan dari data ini, yaitu model Spherical dan model Eksponensial. Dari kedua model tersebut dipilih model terbaik yang cocok dengan keadaan data yaitu dengan melihat variansi minimum yang diperoleh menggunakan metode validasi silang yaitu model Spherical adalah model terbaik, dengan nilai R ?_e =0.0311 dan S_ R_e ^2=1.00095. Berdasarkan model tersebut diperoleh estimasi kandungan Radon minimum sebesar 6.3471 Bq/m3 pada koordinat 712757, 9271286, 401 dengan variansi error sebesar 0.5180 dan estimasi kandungan maksimum sebesar 6130.3063 Bq/m3 pada koordinat 712969, 9271446, 382 dengan variansi error sebesar 0.6288.

---

ABSTRACTRadon is a radioactive element which used for identifying the earthquakes trigger, vulcanism monitoring, oil and geothermal contents detecting, interpreting ground water output in the sea submarine groundwater discharge , and many others. For detecting the content of Radon on unsampled area, the ordinary cokriging can be used. The ordinary cokriging is an extension of ordinary kriging with one covariable. This method is used to estimate the BLUE Best Linear Unbiased Estimator . The value of estimation of a point is a linear combination of observations around it. The data in this study is isotopy data. Open source software R was used to obtain the plots of the data. They showed that the assumptions of second order stationary are fulfilled. So, that auto and cross variogram models can be used. There are two models that can be applied on the data, spherical model and eksponensial model. By using the cross validation method, the spherical model is the best model to fit the data with the result R e 0.0311 and S R e 2 1.00095 . Based on this model we obtained a minimum estimates of Radon content is 6.3471Bq m3 at coordinates 712757,9271286,401 with the number of error variance is 0.5180 and maximum estimates of Radon content is 6130.3063 Bq m3 at coordinates 712969, 9271446, 382 with the number of error variance is 0.6288."

"Penelitian di lakukan di daerah Langgikima, Kabupaten Konawe Utara, Provinsi Sulawesi Tenggara. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi endapan nikel laterit pada daerah penelitian berdasarkan zona profil laterit. Metode yang digunakan dalam pengolahan data menggunakan, yaitu Ordinary Kriging (OK). Metode ini menggunakan data sekunder yang terdapat data collar, survey, assay, dan foto core. Unsur geokimia yang diestimasi berupa Ni, Co, Fe, SiO₂, MgO, dan Al₂O₃ dengan variogram model berfokus pada kadar Ni. Penelitian ini akan membagi daerah penelitian menjadi 3, yaitu limonit, saprolit, dan bedrock. Limonit dan saprolit termasuk dalam zona mineralisasi yang memiliki densitas 1,67 gr/m³ dan 1,58 gr/m³. Hasil estimasi dengan metode Ordinary Kriging pada domain limonit menghasilkan volume sebesar 4,3 juta m³ dan tonase 7,2 juta ton dengan kandungan rata-rata Ni sebesar 1,35%. Sedangkan hasil estimasi domain saprolit menghasilkan volume sebesar 2,5 juta m³ dan tonase 4 juta ton dengan kandungan rata-rata Ni sebesar 1,35%.

---

The research was conducted in the Langgikima area, North Konawe Regency, Southeast Sulawesi Province. This purpose of this study was to estimate of laterite nickel deposits in the study area based on the laterite profile zone. The method used in data processing using, namely Ordinary Kriging (OK). This method uses secondary data containing collar, survey, assay, and photo core data. Geochemical elements estimated are Ni, Co, Fe, SiO₂, MgO, and Al₂O₃. with the variogram model focusing on Ni content. This research will divide the the study area into 3, namely limonite, saprolite, and bedrock. Limonite and saprolite are included in the mineralized zone which has a density of 1.67 gr/m³ and 1.58 gr/m³. The estimation results with the Ordinary Kriging method in the limonite domain produced a volume of 4.5 million tons m³ and tonnage of 7.2 million tons with an average Ni content of 1.39%. While the saprolite domain estimation results produced volume of 2.5 million m³ and tonnage of 4 million tons with an average Ni content of 1.35%."

"Metode Ordinary Cokriging (OC) merupakan metode penaksiran yang menghasilkan taksiran yang memenuhi kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). OC merupakan perluasan dari metode Ordinary Kriging (OK). Berbeda dari OK, dalam OC digunakan data spasial yang tidak hanya terdiri dari satu peubah teregional utama, tetapi juga peubah teregional tambahan yang berkorelasi dengan peubah teregional utama. Nilai taksiran dinyatakan sebagai kombinasi linier dari data sampel. Pada OC, data spasial dibedakan menjadi 3, yaitu entirely (completly) heterotopic, partially heterotopic, dan isotopy. Pada tugas akhir ini, hanya dibatasi pada data isotopy. OC dapat digunakan jika data spasial memenuhi asumsi stasioner orde dua atau asumsi stasioner intrinsik. Dalam melakukan penaksiran dengan OC diperlukan fungsi auto- dan cross-kovariansi atau auto- dan cross-variogram, yang dibedakan menjadi dua jenis, yaitu : isotropik dan anisotropik. Pada tugas akhir ini, metode OC digunakan untuk menaksir nilai pengamatan dari peubah teregional utama pada suatu titik di lokasi yang tidak tersampel, serta auto- dan cross-kovariansi atau auto- dan cross-variogram yang digunakan adalah isotropik. "