MINERAL RESOURCE ESTIMATION USING GEOSTATISTICAL METHODS IN THE GOSSAN BLOCK
DOI:
https://doi.org/10.33579/krvtk.v10i1.5718Kata Kunci:
estimasi sumberdayaAbstrak
Estimasi sumberdaya mineral merupakan tahap krusial dalam eksplorasi mineral untuk menilai kelayakan operasional penambangan. Metode geostatistik, khususnya Ordinary Kriging, sering digunakan untuk memperkirakan kadar bijih di lokasi yang tidak terukur dengan memanfaatkan nilai-nilai yang diketahui pada titik tertentu. Metode ini memiliki keunggulan dalam menghitung bobot menggunakan model variabilitas spasial (variogram), meskipun memiliki keterbatasan seperti asumsi stasioneritas, aditivitas, linearitas, dan potensi subjektivitas dalam pemodelan variogram. Galena, sebagai mineral bernilai ekonomi tinggi, menjadi fokus utama dalam eksplorasi mineral karena kandungan timbalnya yang penting untuk industri baterai dan pelindung radiasi. Estimasi akurat sumber daya galena menggunakan metode ordinary kriging dapat memberikan hasil yang lebih presisi dengan mempertimbangkan variabilitas spasial. Analisis statistik deskriptif digunakan untuk melihat distribusi kadar, sedangkan variogram digunakan untuk memahami hubungan antar data berdasarkan jarak. Berdasarkan metode Ordinary Kriging, sumber daya galena diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu measured (volume 2.012.325 m³, tonase 15.092.439 ton, kadar Pb 3,7090%), indicated (volume 1.555.856,25 m³, tonase 11.668.921 ton, kadar galena 3,9600%), dan inferred (volume 7.309,25 m³, tonase 54.819 ton, kadar Pb 4,0073%). Hasil perhitungan menunjukkan nilai RMSE sebesar 0,40, koefisien korelasi (r) 0,67, dan koefisien determinasi (R²) 0,44, yang mengindikasikan akurasi model yang cukup baik dengan hubungan yang kuat antara nilai estimasi dan aktual. Namun, masih diperlukan perbaikan untuk meningkatkan keakuratan dan kemampuan prediksi model.
Unduhan
Referensi
M. Armstrong, Basic Linear Geostatistic. Pp. 25-46 Springer. 1998.
M. A. Asy’ari, R. Hidayatullah, dan A. Zulfadli, “Geologi dan Estimasi Sumberdaya Nikel Laterit Menggunakan Metode Ordinary Kriging di PT. Aneka Tambang, Tbk”, Jurnal INTEKNA: Informasi Teknik dan Niaga, vol. 13, no. 1. 2013. [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/542938231.pdf
A. Elordi, E. Celaya, dan H. Lopez, “Development Of Methods Based On Neural Networks In The Estimation Of Mineral Resources”, Dyna, 2024. doi: doi.org/10.6036/11077
E. H. Isaaks dan R.M. Srivastava, Applied Geostatistics, New York: Oxford University Press, 1989. doi: https://doi.org/10.1007/BF02065815
O. C. Ibe, Introduction to Descriptive Statistics, 2014. doi: 10.1016/B978-0-12-800852-2.00008-0
J. M. Josselin and B. L. Maux, Descriptive Statistics And Interval Estimation, 2017. doi: 10.1007/978-3-319-52827-4_3
KCMI, Kode Pelaporan Hasil Eksplorasi, Sumberdaya Mineral, dan Cadangan Mineral Indonesia, Komite Cadangan Mineral Indonesia (KCMI), 2011.
L. D. Meinert, Skarns and Skarn Deposits, Geoscience Canada. 1992. [Online] Available: https://journals.lib.unb.ca/index.php/GC/article/view/3773/4287
M. Samson dan C. Deutsch, A Hybrid Estimation Technique Using Elliptical Radial Basis Neural Networks and Cokriging, Mathematical Geosciences, 2021. doi: https://doi.org/10.1007/S11004-021-09969-3
SNI 4726, Pedoman Pelaporan Hasil Eksplorasi, Sumberdaya dan Cadangan Mineral, Badan Standarisasi Nasional Indonesia, 2019. [Online]. Available: https://www.perhapi.or.id/doc/sni-4726.pdf
T. R. Vetter, “Descriptive Statistics: Reporting The Answers To The 5 Basic Questions Of Who, What, Why, When, Where, And A Sixth, So What?”, Anesthesia & Analgesia, vol. 125, pp. 1797–1802, 2017. doi: 10.1213/ANE.0000000000002471
T. M. Van Leeuwen, "Skarn and Porphyry-Style Mineralization in Central Kalimantan", Jurnal Geologi Indonesia, 1994.
##submission.downloads##
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Tommy Tommy

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
This journal provides immediate open access to its content on the principle that making research freely available to the public supports a greater global exchange of knowledge.
All articles published Open Access will be immediately and permanently free for everyone to read and download. We are continuously working with our author communities to select the best choice of license options, currently being defined for this journal as follows:
• Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-SA)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.