Pendekatan Semivariogram Anisotropik dalam Metode Ordinary Kriging (OK) terhadap Pola Penyebaran Mineral Ikutan Timah
( The Approach of Anisotropic Semivariogram using Ordinary Kriging (OK) Method for The Distribution Pattern of Tin Mineral Associations )
Ririn Amelia 1* , Guskarnali 2
1 Jurusan Matematika, Universitas Bangka Belitung
2 Jurusan Teknik Pertambangan, Universitas Bangka Belitung
* Korespondensi E-mail: rynamelia.babel@gmail.com

## Abstrak
Penambangan  secara  inkonvensional  masih  menjadi  pilihan  masyarakat  Pulau  Bangka.  Salah  satu lokasi di Pulau Bangka yang masih melakukan aktivitas penambangan timah darat dengan skala kecil atau  skala  rakyat  adalah  Bukit  Sambung  Giri,  Kecamatan  Merawang,  Kabupaten  Bangka.  Dengan mengetahui pola distribusi penyebaran mineral ikutan timah akan memberikan gambaran umum yang dapat  mencegah  dan  meminimalisir  kerusakan  lingkungan  yang  disebabkan  oleh  kegiatan penambangan.  Interpolasi  penyebaran  mineral  ikutan  timah  (Sn)  seperti  zirkon  (Zr)  dan  hematit (Fe 2 O 3 ) menggunakan semivariogram anisotropik dalam metode Orinary Kriging mempengaruhi pola penyebaran  masing-masing  mineral  tersebut.  Hal  ini  dapat  terlihat  berdasarkan  pencocokan  model semivariogram  teoritis  yang menghasilkan model  yang  berbeda-beda.  Model  yang  lebih  cocok  untuk mineral  hematit  dan  zirkon  adalah  eksponensial,  sedangkan  timah  menggunakan  model  Gaussian. Berdasarkan  hasil  dari  metode Ordinary  Kriging ,diperoleh  bahwa  pola  penyebaran  ketiga  mineral tersebut  berada  pada  arah  timur  sekitar  Bukit  Sambung  Giri.  Perkiraan  pola  penyebaran  ketiga mineral  ini,  memberikan  gambaran  umum  yang  dapat  meminimalisir  kerusakan  lingkungan  akibat kegiatan penambangan di Bukit Sambung Giri.
Kata kunci: Anisotropik, ordinary kriging, penambangan, timah

## Abstract
Unconventional mining is still the choice  of the  people of Bangka Island. One of the locations on the Bangka islands that still conduct tin mining activities on a small scale or community scale is Sambung Giri  Hill,  Merawang  District,  Bangka  Regency.  Based  on  understanding  distribution  patterns  of  the mineral  will  provide  a  general  description  that  can  prevent  and  minimize  damage  caused  by  mining activities. Interpolation of Tin (Sn), zircon (Zr) and hematite (Fe2O3) using anisotropic semivariogram in the Ordinary Kriging method uses the distribution pattern of each of these minerals. In this method uses  the  best  anisotropic  semivariogram  model  of  each  mineral.  Models  that  are  more  suitable  for hematite  and  zircon  minerals  are  exponential,  whereas  tin  uses  the  Gaussian  model.  Based  on  the results  of  the  Ordinary  Kriging  method,  the  mineral  distribution  pattern  was  obtained  in  accordance with  the  east  direction  around  the  Sambung  Giri  Hill.  The  estimated  pattern  of  mineral  distribution, provides  a  general  description  that  can  minimize  environmental  damage  due  to  mining  activities  in Sambung Giri Hill.
Keywords: Anisotropic, ordinary kriging, mining, tin

## 1.  Pendahuluan
Pulau  Bangka  dan  Belitung  dikenal  sebagai daerah  penghasil  timah  (Sn)  terbesar  di Indonesia  dan  merupakan  bagian  dari  jalur mineralisasi  logam  di  Indonesia  bagian  barat. Kegiatan  penambangan  di  Pulau  Bangka  sudah dimulai  pada  tahun  1711  sedangkan  di  Pulau Belitung  telah  dimulai  sejak  Tahun  1852  dan berlangsung  sejak  zaman  Belanda  sampai sekarang  (Susanto,  2015).  Menurut  Cobbing (2005) dalam Irvani dan Elsha (2018) juga
menyebutkan bahwa Pulau Bangka dan Belitung pernah tercatat dalam sejarah sebagai penghasil timah  terbesar  di  dunia.  Komoditi  timah  pada masa  lalu  pernah  menjadi  penyumbang  devisa yang  signifikan  bagi  Indonesia.  Penemuan sumberdaya  mineral  bijih  timah  yang  berlimpah di Pulau Bangka dan Belitung sangat berhubungan  erat  dari  posisi  strategis  geologi Pulau  Bangka dan  Belitung  yang  terbentuk pada Sabuk Timah Asia Tenggara.
Praktek  penambangan  timah  telah  menjadi aktivitas  keseharian  bagi  masyarakat  di  Pulau Bangka Belitung yang dilakukan dengan penambangan lepas pantai (perusahaan mengoperasionalkan  armada  kapal  keruk  untuk operasi  produksi  di  daerah  lepas  pantai  ( off shore ))  dan  penambangan  timah  darat- gravel pump (prosesnya dilakukan menggunakan pompa semprot ( gravel - pump ))  (Susanto, 2015). Penambangan  secara  inkonvensional  pun masih menjadi pilihan masyarakat Pulau Bangka. Salah  satu  lokasi  di  Pulau  Bangka  yang  masih melakukan  aktivitas  penambangan  timah  darat dengan skala kecil atau skala rakyat adalah Bukit Sambung
Giri,
Kecamatan Merawang, Kabupaten Bangka.
Bukit  Sambung  Giri  memiliki  catatan  geologi sebagai  salah  satu  lokasi  pembentukan  timah primer  di  Pulau  Bangka.  Pada  kawasan  Bukit Sambung  Giri  terdapat  aktivitas  penambangan bijih  timah  primer  pada  bagian  tubuh  atas  dan lereng bukit dengan skala kecil, dan pada bagian bawah bukit terdapat penambangan timah secara inkonvesional  yang  juga  dilakukan  pada  skala kecil.  Bijih  timah  menjadi  daya  tarik  bagi  para penambang  untuk  datang  dari  berbagai  daerah sekitarnya (Mardiah dan Irvani, 2018).
Ketertarikan  tersebut  juga  sebabkan  oleh adanya mineral-mineral lain yang ditemukan atau terikutsertakan bersamaan dengan penambangan  timah.  Mineral-mineral  tersebut disebut sebagai mineral ikutan. Dimana, mineral- mineral  ikutan  dari  hasil  penambangan  ini memiliki  nilai  yang  ekonomis.  Adapun  jenis-jenis mineral  ikutan  tersebut  seperti:  kalsium,  hematit, titanium, zirkonium dan mineral ikutan lainnya.
Namun,  efek  dari  penambangan  darat  ini mengakibatkan terbentuknya lubang bekas penambangan timah (lubang camuy atau kulong) di kawasan Bukit Sambung Giri. Lama kelamaan hal ini dapat mengakibatkan kerusakan lingkungan  yang  berakibat  fatal  jika  terus- menerus  dibiarkan  tanpa  adanya  reklamasi. Untuk  itu,  penting  untuk  mengetahui  perkiraan pola  penyebaran  dari  mineral  tersebut  agar penambangan  dapat  dilakukan  dengan  cara  dan arah  yang  tepat.  Dengan  mengetahui  pola distribusi  penyebaran  mineral  biji  timah,  akan memberikan gambaran umum kegiatan penambangan  yang  dapat  mencegah  kerusakan lingkungan.  Sehingga  kerusakan  lingkungan yang  disebabkan  oleh  kegiatan  penambangan dapat diminimalisir (Amelia dkk., 2019).
Pola  distribusi  penyebaran  mineral  ikutan timah  dalam  dilakukan  dengan  pendekatan metode ordinary kriging. Metode Ordinary Kriging dalam  mengsestimasi  curah  hujan  di  Kota Semarang. Menggunakan variogram eksperimental yang dibandingkan dengan beberapa variogram teoritis (eksponensial,
Gaussian,  spherikal)  dipilih  salah  satu  model semivariogram terbaik untuk mengestimasi curah hujan di Kota Semarang (Bahtiyar dkk., 2014).
Pendekatan semivariogram dan Metode
Ordinary  Kriging juga  telah  dilakukan  oleh Guskarnali
(2016)
dalam mengestimasi sumberdaya bijih besi (Fe) pada daerah Tanjung Buli  Kabupaten  Halmahera  Timur.  Dimana,  hasil model  penaksiran  sumberdaya  kadar  bijih  besi (Fe)  menunjukkan    pola  penyebaran  yang  tinggi yakni  diatas14,40%  dan  tersebar  secara  acak (bervariasi).  Metode  yang  sama  juga  dilakukan oleh  Amelia  dan  Guskarnali  (2017)  dalam memperkirakan data Composite Jumlah Hambatan  Lekat  pada  data  tanah.  Kemudian, metode  yang  sama  juga  dilakukan  untuk menentukan arah penambangan yang berorientasi  lingkungan  menggunakan  metode Ordinary  Kriging di  Bukit  Sambung  Giri, Kecamatan  Merawang,  Kabupaten  Bangka. Dimana,  data  yang  digunakan  adalah  mineral yang  terkandung  didalam  kasiterit  hasil  dari penambangan  timah  (Amelia  dkk.  2019).  Ketiga penelitian  tersebut  menggunakan  semivariogram isotropik yang selanjutnya model hasil semivariogram  isotropik  tersebut  digunakan untuk mengestimasi nilai yang dicari menggunakan metode Ordinary Kriging .
Berbeda  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Sari  dan  Neswan  (2015)  yang  menuliskan bahwa  pemodelan  semivariogram  anisotropik dapat  diaplikasikan  dalam  industri  perminyakan, dengan studi kasus produksi minyak di lapangan Jatibarang.  Dalam  tiga  model  semivariogram yaitu  eksponensial,  Gaussian  dan  spherikal, peningkatan sudut pada semivariogram anisotropik  memberikan  pengaruh  yang  berbeda untuk  fungsi  rentang  dan  pergeseran  nilai semivariogram.
Selanjutnya  Carol  dkk.,  (2017)  menggunakan metodologi  interpolasi  kriging  anisotropik  dan isotropik.  Dimana,  kriging  anisotropik  digunakan dalam menginterpolasi kecepatan angin, memperhitungkan  arah    dan  tren  kecepatan angin dipermukaan yang heterogen.
Penulisan  artikel  ini  juga  merupakan  lanjutan dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya di  Bukit  Sambung  Giri  Kecamatan  Merawang. Adapun penelitian sebelumnya adalah mengetahui arah penambangan yang berorientasi lingkungan dengan Metode Ordinary Kriging yang menggunakan pendekatan semivariogram  isotropik  (berdasarkan  dari  jarak pengamatan).  Namun,  kali  ini  akan  dilanjutkan dengan melihat data dari perspektif semivariogram  anisotropik  (berdasarkan  dari jarak  dan  arah  pengamatan).  Harapannya, dengan  mengetahui  pola  penyebaran  mineral ikutan  timah  berdasarkan  jarak  dan  arah  dapat
meminimalisir kerusakan lingkungan akibat kegiatan penambangan.

## 2. Metode
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diambil  pada  sekitar  Bukit  Sambung  Giri,  Desa Jurung, Kecamatan Merawang, Kabupaten Bangka  (lihat  Gambar  1).  Terdapat  dua  puluh enam data sampel yang  kemudian diuji menggunakan X-Ray  Fluorescence (XRF)  untuk
mengetahui kandungan unsur yang ada di setiap lokasi.
Berdasarkan hasil pengujian tersebut terdapat dua puluh dua mineral yang terdeteksi menggunakan  XRF  tersebut.  Namun,  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Timah (Sn), Zirkon  (Zr)  dan  Hematit  (Fe 2 O 3 ).  Pemilihan mineral  ini  didasarkan  bahwa  ketiganya  memiliki nilai ekonomis baik dari hasil penambangan legal maupun penambangan illegal.
Gambar 1. Dua puluh enam data sampel penelitian di Bukit Sambung Giri, Desa Jurung, Kecamatan Merawang, Kabupaten Bangka.
Adapun tahapan dalam penelitian ini adalah: a.  Menentukan Statistika Deskriptif
Dalam  hal  ini,  statistika  seskriptif  digunakan untuk  menganalisis  dan  meninterpretasikan penyebaran  data  timah  (Sn),  zirkon  (Zr)  dan hematit (Fe 2 O 3 ). Kemudian, berdasarkan analisis statistika  deskriptif  ini  dapat  diketahui  distribusi penyebaran data, koefisien variasi dan sebagainya. (Amelia dkk., 2019). b.  Semivariogram Anisotropik
Semivariogram  bertujuan  untuk  mengetahui korelasi  spasial  antar  lokasi  yang  terpisahkan oleh jarak tertentu. Jika data observasi diketahui, maka dapat menggunakan semivariogram eksperimental:
( ) 2 , 1 1
ˆ( ) [ ( ) ( )] 2( ( ))
N d
i i i j i d z s d z s N d        (1)
dengan d adalah  jarak, z ( s i )  merupakan  nilai observasi  pada  lokasi-lokasi  sampel  dan N ( d ) adalah  nilai  banyaknya  pasangan  data  yang berjarak d .  Terdapat  tiga  parameter  yang  ada pada  semivariogram  yaitu: sill ( C ) ,  nugget  effect ( C 0 ),  dan range ( a ) . Jika  parameter  tersebut menunjukan nilai yang berbeda untuk setiap arah maka  fenomena  ini  disebut  semivariogram semivariogram  anisotropik.  Hal  ini  dikarenakan semivariogram anisotropik tidak hanya bergantung pada jarak saja tetapi juga bergantung  pada  arah  antar  pasangan  lokasi. Dimana,  semivariogram  anistropik  diukur  dalam empat sudut yaitu 0 0 , 45 0 , 90 0 dan 135 0 . c.  Model Semivariogram yang terbaik Dalam  menentukan  model  semivariogram yang terbaik, dapat menggunakan semivariogram eksperimental yang  kemudian akan  dicocokkan  dengan  model  semivariogram
teoritis. Adapun model s emivariogram teoritis yang  biasa  digunakan  adalah  model  linear, seperti model spherikal , eksponensial dan gaussian (Weckernagel,  2003).  Ketiga  model tersebut ditunjukaan oleh persamaan berkut:
Spherikal,
3
0 0 3 1 , ( ) 2 2 , h h C C h a h a a C C h a                                 (2)
Eksponensial,
0 ( )
1 exp h h C C a                  (3)
Gaussian, 2
0 ( ) 1 exp h h C C
a                            (4) Dengan menggunakan
semivariogram eksperimental  akan  dipilih  satu  model  terbaik diantara  ketiga  model  semivariogram  tersebut. Tentunya berdasarkan dari pendekatan semivariogram  anisotropik  dengan  empat  arah sudut yang telah ditentukan.
d.  Metode Ordinary Kriging Metode Ordinary Kriging ( OK ) ini menghasilkan  prediksi  atau  kriging  variansi  yang merupakan  parameter  tingkat  keyakinan  dari suatu  data  estimasi,  artinya  suatu  data  estimasi dikatakan  baik  jika  memiliki  nilai  kriging  variansi yang  lebih  kecil.    Metode OK juga  merupakan metode  interpolasi  yang  menghasilkan  estimasi tak  bias  yang  disebut  juga  sebagai Best  Linear Unbiased  Estimator (BLUE).  Nilai  estimasi  pada variabel  yang  ditaksir  menggunakan  persamaan
1 ˆ . n i i i Z w Z    dengan 1 1 n i i w    . ˆ Z merupakan nilai taksiran dan Z i nilai dari sampel pada  lokasi  yang  dibobot,  dan w i merupakan bobot  sampel.  Bobot  sampel  tidak  hanya didasarkan  pada  jarak  antara  ukuran  dan  lokasi titik  prediksi  tetapi  juga  pada  keseluruhan  letak titik-titik yang diukur disekitar observasi lapangan (Oliver dan Webster, 2015).

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  analisis  statistika deskriptif  diperoleh  bahwa  hematit  memiliki variabilitas yang tinggi, terlihat dari tingginya nilai rata-rata dan variansi dibandingkan unsur lainnya. Selanjutnya,  zirkon  memiliki  data  yang  homogen jika  dibandingkan  dengan  unsur  timah  dan hematit (Amelia dkk., 2019).
Apabila  dilihat  dari  nilai  median  dan  rata-rata terlihat  bahwa  data  tidak  berdistribusi  normal. Sehingga,  dalam  hal  ini  dilakukanlah log transformation .  Kemudian,  data  tersebut  diolah untuk  mengetahui  korelasi  spasial  antar  lokasi data  dengan  menggunakan  persaman  (1). Adapun hasil dari pengolahan data menggunakan  semiariogram  anistropik  dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan  pada  Tabel  1  terlihat  bahwa proporsi parameter untuk setiap mineral cenderung mengarah pada model semovariogram  yang  Gaussian.  Namun,  jika dilihat  sesuai  dengan  koefisien  determinasi, mineral  hematit  (Fe 2 O 3 ) cenderung  mengarah pada model eksponensial, sedangkan Timah (Sn) cenderung  mengarah  pada  model  Gaussian  dan model  yang  mendekati  cocok  untuk  mineral zirkon juga Gaussian.
Namun, nugget  variance (C 0 )  dari  model Gaussian  pada  mineral  timah  (Sn)  lebih  besar daripada  model  eksponensial  dan  spherikal. Akan tetapi, berdasarkan proporsi parameter dan nilai  koefisien  determinasi  menunjukan  bahwa model yang lebih cocok untuk mineral timah (Sn) adalah model Gaussian.
Begitu  pula  yang  terlihat  pada  mineral  zirkon (Zr). Nugget  variance (C 0 )  dari  model  Gaussian pada  mineral  zirkon  (Zr)  lebih  besar  ketimbang dari  model  eksponensial  dan  spherikal.  Namun, apabila  dilihat  berdasarkan  proporsi  parameter (hubungan  kebergantungan  antar  ruang  dan jarak)  menunjukan  bahwa  model  yang  lebih cocok adalah model eksponensial.
Tabel 1. Parameter dari model semivariogram Sampel Nugget effect (C0) C0+C Proportion (C/[C0+C]) R 2 Model Hematit 0.212 1.579 0.866 0.124  Eksponensial 0.377 1.744 0.784 0.114  Gaussian 0.217 1.584 0.863 0.123  Spherikal Timah 0.440 23.596 0.981 0.425  Eksponensial 1.620 17.346 0.907 0.475  Gaussian 0.550 13.136 0.958 0.432  Spherikal Zirkon 0.077 0.531 0.855 0.044  Eksponensial 0.105 0.559 0.812 0.059  Gaussian 0.063 0.517 0.878 0.044  Spherikal
Secara  visual,  hal  ini  juga  terlihat  dari  fit model  semivariogram  eksperimental  dengan semivariogram  teoritis  pada  Gambar  1.  Pada setiap model semivariogram diukur dalam empat sudut  0 0 ,  45 0 ,  90 0 dan  135 0 .  Masing-masing sudut dalam setiap model semivariogram menunjukkan  bahwa  model  yang  cocok  adalah model  eksponensial  untuk  mineral  hematit  dan zirkon  (Gambar  1.a  dan  1.c)  serta  model Gaussian  untuk  timah  (Gambar  1.b).  Sehingga,
(a)
(b)
(c)
untuk menganalisis dan menginterpolasi distribusi  mineral  tersebut  digunakan    masing- masing model sesuai dengan model semivariogram  yang  telah  dicocokan  dengan model semivariogram teoritis.
Berdasarkan  hasil  interpolasi  penyebaran mineral ikutan timah menggunakan semivariogram anisotropik dalam metode Orinary Kriging mempengaruhi pola penyebaran masing- masing  mineral  di  lokasi  penelitian.  Mineral hematit tersebar melingkar dari  arah  barat, utara
hingga  timur  lokasi  penelitian.  Selanjutnya, kandungan timah terbentang dari arah barat daya hingga  arah  timur  lokasi  penelitian.  Sedangkan untuk zirkon, sebagian besar penyebaran terletak pada  arah  barat  dan  timur.  Apabila  akan melakukan  penambangan  timah  namun  juga dengan  mineral  ikutan  hematit  dan  zirkon,  maka letak  ketiga  mineral  tersebut  dapat  ditemukan pada  tiga  lokasi  penelitian  yang  terdapat  pada arah timur.
Gambar 2. Semivariogram teoritis untuk (a) model eksponensial dari mineral Hematit (Fe 2 O 3 ); (b) model Gaussian untuk Timah (Sn); and (c) model eksponensial untuk Zirkon (Zr)
Gambar 3. Pola penyebaran mineral ikutan timah: (a) Hematite (Fe 2 O 3 ); (b) Timah (Sn); and (c) Zirkon (Zr) pada lokasi Bukit Sambung Giri, Kecamatan Merawang, Kabupaten Bangka dengan menggunakan metode Ordinary Kriging (OK).
Pencegahan  kerusakan  lingkungan  di  sekitar Bukit  Sambung  Giri,  Kecamatan  Merawang, Kabupaten Bangka dapat dihindari atau diminimalisir  dampak  yang  ditimbulkan  dengan menerapkan  penambangan  terbuka  di  sebelah timur  lokasi  penelitian.  Adapun  lokasi  tersebut berada  disekitar  tiga  titik  koordinat  (x;y)  yaitu (620509;9785283), (620523; 9785253) dan (620483; 9785243)  atau  titik  lokasi  10,  11,  dan 12  pada Gambar 1.

## 4.  Kesimpulan
Pencocokan  semivariogram  secara  teoritis menghasilkan  model  yang  berbeda-beda  untuk tiap  mineral.  Model  yang  lebih  cocok  untuk mineral  hematit  dan  zirkon  adalah  model eksponensial,  sedangkan  timah  menggunakan model  Gaussian.  Sedangkan  arah  penyebaran yang  tepat  dalam  melakukan  penambangan dapat  dilakukan  pada  arah  timur  dari  lokasi penelitian.
(a) (b) (c) U U U

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  tim  Penelitian  Dosen Pemula  (PDP)  tahun  pelaksanaan  2018  Jurusan Teknik Pertambangan Universitas Bangka Belitung,  yang  telah  memberikan  kesempatan kepada  penulis  untuk  menggunakan  data-data yang diperlukan dalam penyelesaian artikel ini.

## Daftar Pustaka
Amelia,  R.,  dan  Guskarnali.  2017.  Penaksiran Data  Composite  Jumlah  Hambatan  Lekat Menggunaan Metode Ordinary Kriging. Seminar  Nasional  Penelitian  dan  Pengabdian kepada  Masyarakat  (SNPPM)  2017 (pp.  p. 364-369).  Pangkalpinang,  Indonesia:  SNPPM FT UBB.
Amelia,  R.,  Guskarnali,  dan  Mardiah.  2019.  The determining  of  an  environmentally  oriented mining  direction  using  the  ordinary  kriging method. International  Conference  on  Green Energy and Environment 2019. Vol. 353 , pp. p. 1-6. Pangkalpinang: IOP Publishing.
Bahtiyar,  A.  D.,  Hoyyi,  A.,  dan  Yasin,  H.  2014.
Ordinary Kriging dalam Estimasi Curah Hujan di Kota Semarang. Jurnal Gaussian , 151-159. Carol  J.  Friedland,  T.  Andrew  Joyner,  Carol Massarra,  Robert  V.  Rohli,  Anna  M.  Treviño, Shubharoop Ghosh, Charles Huyck dan Mark Weatherhead., 2017. Isotropic and anisotropic kriging  approaches  for  interpolating  surface- level wind
speeds
across
large,
geographically  diverse  regions, Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8:2, 207-224. Guskarnali.  2016.  Metode  Point  Kriging  Untuk Estimasi Sumberdaya Bijih Besi (Fe). Promine Journal , 13-20.
Irvani,  dan  Artasari,  E.  D.,  2018.  Studi
Karakteristik Tailing Pada Lokasi Eks Penambangan  Timah  di  Bukit  Sambung  Giri Kecamatan  Merawang  Kabupaen  Bangka. Promine Journal, Vol. 6 , p. 31-36.
Mardiah,  dan  Irvani.,  2018.  Studi  Unsur  Tanah Jarang  REE  di  Bagian  Barat  Bukit  Sambung Giri KEcamatan Merawang Kabupaten
Bangka. Promine Journal, 6 (1), p.41-46.
Oliver, M. A., dan Webster, R., 2015. Basic Steps in  Geostatistics:  The  Variogram  and  Kriging. London: Springer International Publishing.
Sari, R. N., dan Neswan, O., 2015. Simulation of angle on geometry anisotropic semivariogram modeling  in  the  case  of  oil  in  Jatibarang reservoir. ICASS 2014. Vol. 1692 , p. 020013. Bandung, Indonesia: AIP Publishing LLC.
Susanto. 2015. Daerah  Kolong Timah di  Bangka Belitung dengan Data Satelit Spot_6. Seminar
Nasional  Sains  dan  Teknologi  Universitas Muhammadiyah Jakarta 2015 , Jakarta, Indonesia . Universitas Muhammadiyah Jakarta.
Wackernagel, H., 2003. Multivariate Geostatistics. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.