https://doi.org/10.56064/jps.v25i3.866 Naskah diusulkan: 27 Agustus 2023  Naskah disetujui: 19 September 2023
p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2023 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index

## Pemodelan sebaran ketebalan batubara dan sumberdaya batubara pada Tambang SBJ di PT. Bukit Asam Tanjung Enim, Sumatera Selatan
Silvie Farahdila dan Budhi Setiawan *
Teknik Geologi, Fakultas Teknik, Universitas Sriwijaya, Sumatera Selatan 30862, Indonesia
Kata kunci: batubara, ketebalan, pemodelan,
sumberdaya batubara ABSTRAK: Perhitungan sumberdaya batubara diperlukan untuk memperoleh kelayakan ekonomi dan juga digunakan dalam perencanaan tambang yang efektif dan efisien. Perhi- tungan sumberdaya tersebut berdasarkan SNI 5015  – 2011 dengan mempertimbangkan kondisi geologi seperti aspek tektonik, proses sedimentasi, dan variasi kualitas yang dieva- luasi dari sebaran ketebalan lapisan batubara. Studi ini dilakukan pada Tambang SBJ PT Batubara Bukit Asam Tbk yang dimulai dengan pengumpulan data lapangan dari measur- ing section dan well-logging . Tahapan selanjutnya adalah pemodelan ketebalan dengan inversi  distance  weighting  serta  estimasi  sumberdaya  dengan  start  model  dan  nearest neighbour point. Hasil pengamatan lapangan menunjukkan tidak ditemukan struktur geo- logi yang dibuktikan dengan ketebalan rata-rata pada well-logging seam A1 dan A2 relatif seragam  yaitu  8.24-11.68  m.  Perhitungan  estimasi  sumberdaya  dengan  kondisi  geologi sederhana pada seam A1 adalah 1.795.725,52 ton dan seam A2 adalah 8.173.539,78 ton sehingga total sumberdaya batubara pada lokasi Tambang SBJ adalah 9.969.265,3 ton.
Keywords: coal,
thickness, modeling, coal resources ABSTRACT: Calculating  coal  resources  is  necessary  for  economic  feasibility  and  is  also used  in  effective  and  efficient  mine  planning.  These  resources  are  calculated  based  on SNI 5015 – 2011 by considering geological conditions such as tectonic aspects, sedimen- tation  processes,  and  quality  variations  evaluated  from  the  distribution  of  coal  seam thickness. This study was conducted at PT Batubara Bukit Asam Tbk's SBJ Mine, which began  with  field  data  collection  from  the  measuring  section  and well-logging.  The  next stage  is  thickness  modelling  with  distance  weighting  inversion  and  resource  estimation with model start and nearest neighbour point. The field observations showed no geologi- cal  structure,  as  evidenced  by  the  average  thickness  in  well-logging  seams  A1  and  A2, which  is  relatively  uniform,  8.24-11.68  m.  The  calculation  of  estimated  resources  with simple  geological  conditions  in  Seam  A1  is  1,795,725.52  tons,  and  Seam  A2  is 8,173,539.78 tons, so the total coal resources at the SBJ Mine site are 9,969,265.3 tons.

## 1 PENDAHULUAN
stimasti  sumberdaya  dilakukan  berdasarkan  ka- rakter  dan  pembobotan  yang  berbeda  seperti
Inverse  Distance  Weighting (IDW),  metode Nearest Neigbour  Point (NNP)  dan Ordinary  Kriging (OK) yang  menghasilkan  estimasi  besaran  sumberdaya yang berbeda [1]. Metode Inverse Distance Weighting (IDW) merupakan metode yang menggunakan jenis data  yang  berada  di  sekitanya  untuk  memprediksi suatu data yang dicari. Setiap data berpengaruh ter- hadap  hasil  prediksi  yang  sesuai  dengan  bobotnya. Dengan bobot data yang diberikan oleh jarak lokasi yang  dicari.  Sedangkan  metode Nearest  Neigbour Point (NNP) merupakan metode poligon contoh ter- dekat,  yaitu  metode  pengambilan  nilai  etimasi  ter-
hadap  titik  berdasarkan  pada  pengaruh  tiap  titik mengikuti  titik  terdekat  [2].  Estimasi  sumberdaya dilakukan  berdasarkan  permodelan  sumberdaya dengan  batas  topografi  dan  geologi.  Tonase  sum- berdaya  dihitung  dengan  perkalian  antara  volume blok dengan densitas [3].
Metode well-logging adalah  metode  yang  paling tepat  yang  digunakan  dalam  mengukur  ketebalan lapisan  batubara,  hal  tersebut  dikarenakan  metode well-logging menghasilkan informasi yang diperlukan untuk  mengetahui  secara kuantitas  batubara dalam setiap  lapisan  dalam  situasi  dan  kondisi  sesungguh- nya  [4;5].  Hasil  perhitungan  tersebut  akan  menjadi gambaran pasti dalam estimasi sumberdaya batuba- ra.  Dimana  metode well-logging dalam  eksplorasi batubara memberikan informasi mengetahui keteba-
E
lan lapisan yang lebih akurat [6]. Kombinasi log yang biasa  digunakan  dalam  suatu  eksplorasi  batubara adalah log gamma ray dan log density dengan bebe- rapa tambahan log lainnya seperti log caliper dan log resistivity [7].  Pada well-logging rekaman  data  yang dilakukan  kontinu  berdasarkan  pengukuran  pada dinding bor [8]. Sinar log gamma yaitu lapisan batu- bara yang bisa diketahui karena memiliki nilai gam- ma yang rendah dalam lapisan batuan [9]. Sedang- kan  metode log nilai  berat  jenis  menunjukkan  per- bedaan  pada  porositas  batubara  bahkan  porositas batuan penutup  dapat terlihat dengan jelas dan ter- baca [10].
Pemodelan  geologi  menggunakan  metode  strat- model  dan  schema  yang  mana  suatu  set  aturan- aturan  yang  digunakan  stratmodel  untuk  membuat dan  memeriksa  suatu  model.  Data  dari  hasil  pem- boran  menjadi  model  geologi  ataupun desain  tam- bang  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung estimasi  sumberdaya  batubara  menggunakan  me- tode polygon dan  lama  dari  kegiatan  pertamban- gan.  Setelah  nilai  ketebalan,  maka  dapat  menghi- tung  nilai  luas  dengan  mengkorelasikan  setiap penampang  lubang  bor,  di  mana  kita mengetahui panjang bidang miring dan panjang permukaan da- tar [11].
Sumberdaya  batubara  ( coal  resources )  adalah bagian  dari  batubara  dalam  bentuk  dan  kuantitas tertentu  serta  mempunyai  prospek  beralasan  yang memungkinkan  untuk  ditambang  secara  ekonomis. Karakteristik  geologi  dan  kemenerusan  dari  lapisan batubara  yang  telah  diketahui,  diperkirakan  atau diinterpretasikan  dari  bukti  geologi  seperti  kualitas dan kuantitas batubaranya. Oleh karena itu menge- tahui  estimasi  sumberdaya  batubara  sangat  penting dilakukan karena dapat mengetahui daerah tersebut untuk layak ditambang atau tidak [12].

## 2 METODE PENELITIAN

## Observasi Lapangan
Pada  pengambilan  data  di  lapangan  menggunakan metode measuring  section dimana  mengambil  kete- balan batubara seam A1 dan seam A2, data kedudu- kan, data slope, dan  aspek sedimentasi meliputi ke- sinambungan,  ketebalan  lapisan,  dan  percabangan batubara.  Alat-alat  yang  dibutuhkan  saat  observasi lapangan  yaitu  kompas,  palu  geologi,  meteran,  pa- pan, dan catatan. Data tersebut diolah  dan diguna- kan untuk evaluasi kompleksitas geologi dengan pa- rameter yang ada.

## Well-Logging
Well-logging adalah  pengukuran  pada  sumur  bor dan  perekaman  suatu  batuan  dan  mengetahui  sifat fisikanya  suatu  batuan  dengan  menggunakan  inter- pretasi dari data log dan analisis batuan inti. Logging geofisika yang digunakan dalam eksplorasi batubara antara lain:

## Log Gamma Ray
Log  Gamma Ray adalah  alat  standar  untuk  mengu- kur  jumlah  radiasi  pengion  yang  berasal dari bahan radioaktif digunakan dalam proses  pengeboran dan lapisan batuan berikutnya [13].

## Log Density
Pada prinsip kerja di well-logging density log menyi- narkan sinar gamma  yang berasal sinar gamma dari sumber radiasi juga menempatkan di dinding dalam lubang  bor  lalu  di  ambil detektornya  akan  meletak- kan di atas radiasi utamanya [14].

## Ketebalan Batubara
Ketebalan batubara didapatkan dari hasil interpreta- si well-logging antara log gamma ray dan log density . SSD ( Log Short Density ) digunakan untuk menemu- kan  rongga, seperti di roof dan floor , sedangkan log LDS  ( Log  Long  Density ) digunakan untuk memben- tuk kombinasi log yang dapat digunakan untuk  men- gukur ketebalan lapisan batubara. Dengan memper- timbangkan  lokasi  yang  berdekatan,  pendekatan Inverse Distance Weighted (IDW) menghasilkan peta distribusi ketebalan deterministik langsung. Menurut [15],  parameter  geometri  lapisan  batubara  berda- sarkan  hubungan  dengan  dapatnya   suatu  lapisan batubara ditambang dan kestabilan lapisannya meli- puti:
Sinar  gamma  =  1/3  panjang  garis  menuju  lapisan yang berdensitas rendah
LSD = 1/3 panjang garis menuju lapisan yang mem- punyai densitas rendah
SSD = 1/2 panjang garis defleksi.
Setelah didapatkan tebal lalu tebal akan dihitung ataupun  dikoreksi  menggunakan  rumus.  Rumus yang  digunakan  dalam  mengoreksi  tebal  dan  men- dapatkan tebal sebenarnya adalah sebagai berikut:
 
T w D S    sin ( 1 ) T = Tebal Lapisan D = Dip Lapisan
W = Tebal Terukur
S = Slope
Pengukuran  tebal  digunakan  rumus  tersebut  di- karenakan lapisan batubara dengan dip berlawanan dengan slope sehingga dip>slope.

## Model Geologi
Pada  pemodelan  geologi  dilakukan  pengumpulan data dari interpretasi well-logging. Data yang dipa- kai  dalam pemodelan di aplikasi ini yaitu data hasil dari  pemboran  lubang  bor  dengan  format  txt  dan atau autocad dengan  format  dxf.  Terdapat  4  input data  yang  diperlukan  dalam  pembuatan  model  3D lapisan batubara yaitu data litologi, data survey, data kualitas dan data topografi permukaan. Data litologi didapatkan  dari  analisa well-logging ,  data  survey adalah koordinat dari titik bor, data kualitas diambil dari core batubara  dan  data  topografi  permukaan hasil dari petakan atau lokasi penelitian yang diteliti. Awal pembuatan model geologi ini harus membuat skema  yaitu  kumpulan  aturan  yang digunakan  oleh stratmodel untuk mengembangkan dan memvalidasi model,  dan  pendekatan  Skema  dan  Stratmodel  di- gunakan dalam pemodelan ini dengan data inti.
Pemodelan Batubara ini untuk mengetahui seba- ran  dari  batubara  lalu  didapatkan  hasil  estimasi sumberdaya batubara menggunakan Metode Nearest Neighbour Point juga bisa dikatakan dengan  metode polygon contohnya titik yang paling dekat, yang ma- na pada mengambil nilai estimasi sumberdaya batu- bara pada titik terdekat yang mana di dalam penga- ruhnya  titik  titik  ini  menyertai  titik  paling  yang  ber- pengaruh  seperti  batas  titik  penelitian.  Metode  ini biasanya  dilakukan  untuk  endapan  sama  dan  juga memiliki geometri yang biasa [16].

## Sumberdaya Batubara
Sumberdaya  batubara  ini  termasuk  dalam  tingkat kepercayaan  geologi  ke  dalam  kategori  tereka,  ter- tunjuk dan terukur [17], yaitu:
1. Sumberdaya  Batubara  Tereka  ( Inferred  Coal  Re- source ), jumlah kepercayaan yang rendah.
2. Sumberdaya  Batubara  Tertunjuk  ( Indicated  Coal Resource ), jumlah yang  masuk akal.
3. Sumberdaya  Batubara  Terukur  ( Measured  Coal Resoured ), jumlah kepercayaan yang tinggi.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada observasi lapangan dilakukan pengukuran teb- al langsung ini didapatkan data dari lapangan yang dapat  diukur  langsung  dengan  metode measuring section dimana menentukan roof dan floor batubara tersebut.   Pada  lokasi  tambang  Pit  SBJ  terdapat  6 seam berupa seam A1, A2, B1, B2, C1, dan C2 tetapi
penelitian ini fokuskan pada seam A1 dan seam A2. Peta Lintasan lokasi pengamatan dapat dilihat pada Gambar 1.
Pengamatan data lapangan dilakukan pada 6 titik stop  site  meliputi  plotting  koordinat  lokasi  peneli- tian,  2  jenis  litologi  yaitu  batubara  dan  batupasir tuffan.  Hasil  pengamatan  menunjukkan  adanya  in- terburden  atau  lapisan  pemisah  antara  batubara seam A1  dan seam A2  yaitu  terdapat  batupasir  tu- faan  yang  memiliki  ukuran  butir  yang  sangat  kasar dan berwarna kream. Pada seam A1 terdapat 3 pita pengotor yaitu berupa batu lempung dan pada seam A2  tidak  terdapat  pita  pengotor  hanya  hamparan batubara seam A2 saja dapat dilihat pada Tabel 1.
Tahapan  selanjutnya  adalah  pengukuran  tebal lapisan batubara, berdasarkan pengukuran  kedudu- kan  lapisan  berupa  strike  dip  dan  slope  singkapan. Hasil data tersebut dapat digunakan untuk mengeta- hui tebal sebenarnya atau tebal yang telah terkoreksi menggunakan  dip  lapisan.  Berikut  kenampakan  la- pangan  yang  diteliti  dan  diukur  menggunakan  me- tode measuring section :
Berdasarkan  data  lapangan  dilakukan  perhitun- gan  tebal  sebenarnya  dengan  menggunakan  persa- maan (1), dengan hasil perhitungan pada Tabel 2.
Selanjutnya  Log  Gamma  Ray  menggambarkan pola  respons  log  terhadap  suksesi  ukuran   butir  se- hingga  dapat  diidentifikasi  tektonik  dan  stratigrafi dan  daerah  penelitian  [18].  Pada  penelitian seam batubara termasuk ke dalam anggota Formasi Mua- ra  Enim  [19].  Menurut  [20],  Karakteristik  log  dari beberapa batuan, sebagai berikut:
a. Coal yang memiliki density rendah dengan memi- liki respons gamma ray sangat rendah
b. Claystone yang memiliki density menengah den- gan memiliki respons gamma ray menengah c. Sandstone yang memiliki density menengah sam- pai tinggi dengan memiliki respons gamma ray rendah
Korelasi well-logging batubara ini dilakukan pada 5 titik sumur bor yaitu (1)   SF_06  mencapai kedala- man 219.60 meter,  (2) SF_07 mencapai kedalaman 240.90  meter,  (3)  SF_12  mencapai  kedalaman  175 meter, (4) SF_68 mencapai kedalaman 104.65, dan (5) SF_74 mencapai kedalaman 173.20 meter. Kore- lasi well-logging batubara pada 5 titik sumur bor dapat dilihat pada Gambar 3.
Setelah mendapatkan litologi, ketebalan, koordi- nat  titik  bor dilakukan  pemodelan  lapisan  batubara ini  menggunakan  stratmodel  untuk  membuat  dan
mengolah  model  tiga  dimensi  suatu  endapan  batu- bara. Data tersebut  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  data survey dan  data lithology .  Data  survey  berisikan nilai koordinat titik pengeboran seperti nilai X (East- ing) , Y (Northing) , dan Z ( Elevation) , serta total keda- laman pengeboran. Adapun data lithology berisikan kedalaman top dan bottom batubara, seam batubara dan lithology.
Penyebaran dan Sumberdaya Seam A1
Pada  batubara seam A1  terdapat  pada  5  data  bor dengan rata-rata ketebalan 8.24 meter. Berdasarkan pemodelan  yang  dibuat, seam A1  tersebar  relatif pada Timur Laut daerah penelitian dengan arah pe- nyebaran atau strike dari Barat Laut ke Tenggara (N 150 0 E) dan dip sebesar 15 0 ke arah Timur Laut.
Seam A1 memiliki sumberdaya batubara terukur 1.180.912,37  ton,  tertunjuk  614.813,15  ton,  dan  ti- dak  terdapat pada sumberdaya tereka karena batas kontur  struktur  yang  kecil  pada  lokasi  penamban- gan.  Hasilnya,  jumlah  tonase  total  sumberdaya  ba- tubara Seam A1 sebesar 1.795.725,52  ton  dan  to- tal  luas  area 53.44 ha.

## Penyebaran dan Sumberdaya Seam A2
Pada  batubara seam A2  terdapat  pada  5  data  bor dengan  rata-rata  ketebalan  11.68  meter.  Berdasar- kan pemodelan yang dibuat, seam A2 tersebar relatif pada Timur Laut daerah penelitian dengan arah pe- nyebaran atau strike dari Barat Laut ke Tenggara (N 144 0 E) dan dip sebesar 15 0 ke arah Timur Laut.
Seam A2 memiliki sumberdaya batubara terukur 6.165.848,29  ton,  tertunjuk  2.007.691,49  ton,  dan tidak  terdapat pada sumberdaya tereka karena ba- tas  kontur  struktur  yang  kecil  pada  lokasi  penam- bangan.  Hasilnya,  jumlah  tonase  total  sumberdaya batubara seam A2 sebesar 8.173.539,78 ton dan to- tal luas area 60.25 ha.
Berdasarkan  korelasi  data  dari  titik  bor  dilaku- kan rekonstruksi suatu 3D penyebaran seam batubara baik  A1  maupun  A2  serta  mendapatkan  nilai  besa- ran  batubara  beserta  luas  area  yang  diperkirakan. Berikut  kontur  struktur  yang  didapatkan  dari  hasil pemodelan seam A1 dan seam A2.
Setelah dilakukannya pemodelan geologi bawah permukaan  diperoleh  hasil  estimasi  sumberdaya menggunakan metode nearest neigbour point (NNP) dipecah menjadi tiga kategori, tergantung pada ting- kat  kompleksitas   geologis,  sebagaimana  dirinci  da- lam  persyaratan  pelaporan,  sumberdaya,  dan  ca- dangan  batubara  [21].  Kondisi  geologi  pada  lokasi penelitian  termasuk  kedalam  kompleksitas  yang  se- derhana  di  lihat  dari  batasan  lokasi  hanya  1x2  km,
juga  tidak  ditemukannya  struktur.  Variasi  dari  per- cabangan seam atau  litologi  lain  tidak  terdapat  di lokasi,  sehingga seam penelitian  ini  yaitu seam A1 dan seam A2  termasuk  kedalam seam relatif  sera- gam,  hanya  ada  penebalan  sedikit  pada seam A2. Kesinambungan  terkait  ketebalan  setiap seam juga masuk  kedalam  kategori  sederhana dengan  hampir merata  hingga  radius  ribuan  meter  serta  percaban- gan yang hampir tidak  ada. Jarak titik informasi (m) untuk perkiraan sumberdaya batubara tereka dalam keadaan  geologi  sederhana  1000  <  x  ≤  1500,  ter- tunjuk 500 < x ≤ 1000, terukur X ≤ 500 [22]. (Tabel 3)
Selanjutnya  setelah  mendapatkan  peta  kontur struktur,  berikut  ini  ketebalan  pada  seam  A1  dan seam A2 pada lokasi penelitian:

## Ketebalan Seam A1
Batubara pada seam A1 terdapat pada 5 titik penge- boran yang memiliki tebal seam yang berkisar antara 5.2  –  9.1  meter  dan  memiliki  ketebalan  rata  –  rata 8.24 meter (Tabel 4). Ketebalan seam A1 yang paling tipis yaitu ditemukan pada sumur SF_74 dengan ke- tebalan 5.2 meter. Sedangkan, yang paling tebal di- temukan  pada  sumur  SF_12  dengan  ketebalan  9.1 meter.

## Ketebalan Seam A2
Batubara pada seam A2 terdapat pada 5 titik penge- boran yang memiliki tebal seam yang berkisar antara 9.3 – 13.2 meter dan memiliki ketebalan rata – rata 11.68  meter  (Tabel  5).  Ketebalan seam A2  yang paling  tipis  yaitu  ditemukan  pada  sumur  SF_74 dengan  ketebalan 9.3 meter. Sedangkan, yang paling tebal ditemukan pada sumur SF_12 dengan keteba- lan 13.2 meter.
Ketebalan seam batubara daerah penelitian yang merupakan  hasil  dari  interpretasi well-logging digu- nakan  untuk  membuat  peta  sebaran  ketebalan  tiap seam. Peta  tersebut  dibuat  berdasarkan  data-data pengeboran  yang  telah  didapatkan  dan  diolah menggunakan  metode inverse  distance  weighting (IDW) dan hasil dari kontur struktur dari pemodelan geologi seperti pada Gambar 7.
Hasil  dari  estimasi  sumberdaya terukur seam A1 dan A2 daerah penelitian sebesar 7.346.760,66 ton. Sumberdaya  tertunjuk seam A1  dan  A2  sebesar 2.622.504,64 ton. Tidak terdapat sumberdaya  tereka seam A1 dan A2. Sehingga jumlah keseluruhan dari sumberdaya  yang  ada di  daerah penelitian  berjum- lah 9.969.265,3 ton. (Tabel 6)
Nilai total dari keseluruhan sumberdaya yang te- lah  diperhitungkan  dari  semua seam yang  ada  di
daerah  penelitian  ialah  berjumlah  9.969.265,3  ton dan  dengan  luas  area  mencapai 113.69 hektar pa- da Tabel 7.

## 4 KESIMPULAN
Perhitungan  sumberdaya  batubara  berdasarkan kompleksitas geologi  yaitu  aspek tektonik,  sedimen- tasi, dan variasi kualitas pada daerah penelitian ter- masuk  ke  dalam  kondisi  geologi  sederhana.  Hal  ini dibuktikan tidak ditemukannya struktur geologi dan variasi  dari  percabangannya  tidak  ada,  sehingga termasuk seam relative seragam dan hanya ada pe- nebalan  sedikit  pada seam A2.  Ketebalan  lapisan batubara  dari  hasil  pengukuran measuring  section mendapatkan  ketebalan  batubara  yang  berbeda dengan ketebalan pada well-logging yaitu    pada seam A1  9.5  m,  dan seam A2  15.8  m  yang  disebabkan oleh kondisi lapangan pada seam A2 sudah diguna- kan sebagai jalan. Selanjutnya pada interpretasi well- logging yang  dapat  menggambarkan  litologi  dan tebal suatu lapisan berupa data log. Peta persebaran ketebalan  batubara well-logging menggunakan  me- tode  IDW  ( Inverse  Distance   Weighted ).  Rata  –  rata ketebalan batubara di well-logging pada daerah pe- nelitian yaitu, seam A1 memiliki ketebalan rata – rata 8.24  meter  dan seam A2  memiliki  ketebalan  rata  – rata 11.68 meter. Pemodelan Geologi menggunakan metode core,  schema dan stratmodel dilakukan dari pemodelan  3D,  menggunakan  kontur  struktur  dan mencari nilai estimasi sumberdaya geologi menggu- nakan  metode nearest  neighbour  point (polygon). Estimasi  sumberdaya  batubara seam A1  adalah 1.795.725,52  ton dan seam A2  adalah  8.173.539,78 ton. Total sumberdaya batubara secara keseluruhan adalah 9.969.265,3 ton.
REFERENSI ______________________________
[1] R. Galaxy, H. Purnomo, R. Prastowo and H. Siddiq,
"Estimasi Sumberdaya Nikel Laterit Menggunakan Metode Inverse Distance Weighting Nearest Neighbour Point dan Ordinary Kriging Pada Blok X Kec Petasia Kab Morowali Utara Provinsi Sulawesi Tengah," in Prosiding Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi XVII Tahun 2022 (ReTII) ,
Yogyakarta, 2022.
[2] W. S. Bargawa and H. Purnomo, "Performance Evaluation of Ordinary Kriging and Inverse Distance Weighting Methods for Nickel Laterite Resources Estimation," in International Conference on Science and Technology 2nd Geomaritime Symposium , Yogyakarta, 2016.
[3] S. W. Bargawa and F. R. Tobing, "Iron Ore Resource Modeling and Estimation Using Geostatistics," in AIP Conference Proceeding 2245 , 2020.
[4] D. Adrian, O. Dewanto and B. S. Mulyatno, "Identifikasi Dan Estimasi Sumber Daya Batubara Menggunakan Metode Poligon Berdasarkan Intepretasi Data Logging Pada Lapangan ”ADA”, Sumatera Selatan," in Jurnal Geofisika Eksplorasi Vol. 4/No. 1 , 2018.
[5] M. I. Juradi, S. Widodo, Anshariah, A. Nawir, E. P. Umar, A. F. Heriansyah, A. A. Budiman, F. F and A. B. Thamsi, "Identifikasi Clay Bands Pada Endapan Batubara Berdasarkan Data Interpretasi Well Logging di Daerah Nunukan Provinsi Kalimantan Utara," in Jurnal Geomine, Volume 9, Nomor 1 17-24 , 2021.
[6] SNI 5015, "Klasifikasi Sumberdaya dan Cadangan Batubara," in SNI 5015 BSN , 2019.
[7] F. Tirtadiwangsa and A. Widagdo, "Coal Resources Estimation Using the Polygon Method on Seam D Lahat Area, South Sumatera," in JENERAL Jurnal Teknologi Sumberdaya Mineral Vol.3, No.1, 2022, p.11- 17 , 2022.
[8] A. P. Setiahadiwibowo, "Analisis Karakteristik Batubara Berdasarkan Rekaman Well Logging Di Daerah Kabupaten Katingan Kalimantan Tengah," in KURVATEK Vol.1. No. 2 81-87 , 2016.
[9] K. Ardi, A. P. Setihadiwibowo and W. S. Giamboro, "Estimasi Sumberdaya Batubara Menggunakan Metode Nearest Neighbour Point, Inverse Distance Weighting, Dan Kriging Pada Daerah Muara Bungo, Sumatera Selatan," in Jurnal Geocelebes Vol.3 No.2 , 2019.
[10] U. Khasanah and D. Supriyanto, "Analisis Nilai Log Gamma Ray Dan Log Density Terhadap Variasi Kecepatan Perekaman Metode Well Logging “Robertson Geologging (RG)”," in Jurnal Geosains Kutai Basin Volume 2 Nomor 1 , 2019.
[11] I. P. Putrawiyanta, Y. Taruna and A. A. Lauriandro, "Perhitungan sumberdaya batubara pada PT. Fontana Resources Indonesia, Kabupaten Barito Utara,
Kalimantan Tengah," in Angkasa Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Vol. 15, No. 1 , 2023.
[12] S. Buana, Nurhakim and R. N. Hakim, "Perhitungan Sumberdaya Batubara Menggunakan Metode Polygon Dan Metode Isoline Pada Wilayah IUPPT Usaha Baratama Jesindo," in JURNAL HIMASAPTA, Vol. 5, No. 1 , 2020.
[13] S. Erihartanti and I. Sota, "Estimasi Sumberdaya Batubara Berdasarkan Data Well Logging Dengan Metode Cross Section di Pt. Telen Orbit Prima Desa Buhut Kab. Kapuas Kalimantan Tengah," in Jurnal Fisika FLUX, vol. 12, no. 2 , 2015.
[14] Y. S. Budi and Y. Yatini, "Korelasi Log Dan Data Laboratorium Untuk Menentukan Kualitas Batubara Di Daerah Bangko Barat, Tanjung Enim, Sumatera Selatan," in Jurnal Geosaintek, Vol. 7 No. 1 Tahun 2021 , 2021.
[15] M. Jeremic, Strata Mechanics in Coal Mining, A.A, Balkema Rotterdam, 1985.
[16] H. L. Hartman, "SME Mining Engineering Handbook 2nd Edition Volume 1," in Society for Mining, Metallurgy and Exploration: Colorado , 1992.
[17] SNI, Pedoman Pelaporan Sumberdaya dan Cadangan Batubara., Jakarta, 1998.
[18] R. Walker, Facies Models Response to Sea Level Change, Geological Association of Canada, Canada, 1992.
[19] M. Shell, Geological Map of The South Sumatra Coal Province, Sumatra, 1978.
[20] BPB Manual, British Petroleum Book, United Kingdom: British company, 1981.
[21] SNI 5015, "Pedoman Pelaporan, Sumberdaya, dan Cadangan Batubara," Badan Standarisasi Nasional. Jakarta, 2011.
[22] D. A. Widiarso and F. Nirmala, "Analisa Kualitas Dan Sumberdaya Batubara Lapangan X, PT. Bukit Asam (Persero) Tbk., Tanjung Enim, Sumatera Selatan," in Jurnal GEOMINERBA Vol.7 No.1 – Juni 2022: 64 - 80 , 2022.___________________________________________
_____________________________________________________

## LAMPIRAN
Gambar 1. Peta Lintasan dan Kenampakan Lapangan
Gambar 3. Korelasi well-logging batubara seam A1, A2, B1, B2 dan C1 (Tanpa Skala)
Gambar 4. Permodelan 3D Seam A1
Gambar 5. Permodelan 3D Seam A2
Gambar 6. Peta Kontur Struktur Seam A1 dan Seam A2 Roof, Floor
Gambar 7. Peta ketebalan seam A1 dan seam A2
Gambar 8. Peta Sumberdaya seam A1 dan seam A2 Tabel 1. Tabel Pengamatan Lapangan Koordinat Lapisan  Litologi  Seam X Y A1 48 375045 E 9583824 S 1 Batubara A1 A2 48 375030 E 9583801 S A2 A1 48 374923 E 9584021 S 2 A1 A2 48 374918 E 9583995 S A2 A1 48 374716 E 9584146 S 3 A1 A2 48 374709 E 9584122 S A2 A1 48 374502 E 9584261 S 4 A1 A2 48 374499 E 9584215 S A2 A1 48 374275 E 9584347 S 5 A1 A2 48 374289 E 9584237 S A2 A1 48 374065 E 9584147 S 6 A1 A2 48 374116 E 9584075 S A2 Tabel 2. Perhitungan tebal lapisan sebenarnya Lapisan Litologi Seam  Strike  Dip  Slope Tebal Lapisan (m)  D+S  Sin (D+S) Koreksi Tebal 1 Batubara A1 355 18 15 15.6 33 0.54 8.424 Batupasir Tufaan 318 16 14 6.3 30 0.5 3.15 Batubara A2 324 15 11 17.1 26 0.44 7.524 2 Batubara A1 315 15 12 20.6 27 0.45 9.27 Batupasir Tufaan 317 13 11 5.1 24 0.41 2.091 Batubara A2 337 15 12 41.3 27 0.45 18.585 3 Batubara A1 316 15 13 20.4 28 0.47 9.588 Batupasir Tufaan 317 14 11 4.9 25 0.42 2.058 Batubara A2 336 16 14 36.3 30 0.5 18.15 4 Batubara A1 315 16 12 20.6 28 0.47 9.682 Batupasir Tufaan 314 13 11 6.4 24 0.41 2.624 Batubara A2 340 15 13 38.9 28 0.47 18.283 5 Batubara A1 318 15 12 20.2 27 0.45 9.09 Batupasir Tufaan 316 13 11 5.3 24 0.41 2.173 Batubara A2 342 15 12 36 27 0.45 16.2 6 Batubara A1 317 17 13 21.5 30 0.5 10.75 Batupasir Tufaan 315 14 11 6.5 25 0.42 2.73 Batubara A2 341 16 13 33.9 29 0.48 16.272
Rata-Rata Ketebalan Seam A1 9.5 Tuff 2.5 Seam A2 15.8
Tabel 3. Penentuan Jarak Titik Informasi Sumberdaya
Kondisi Geologi Kriteria Sumberdaya Tereka Tertunjuk Terukur Sederhana Jarak titik informasi (m)  1000<x≤1500  500<x≤1000 X≤500 Moderat Jarak titik informasi (m) 500<x≤1000 250<x≤500 X≤250 Kompleks Jarak titik informasi (m) 200<x≤400 100<x≤200 X≤100 Tabel 4. Tabel Perhitungan Ketebalan Seam A1 HOLENAME  EASTING  NORTHING  SEAM  From (m)  To (m)  Thick (m) SF_06 374753.1 9584381.7 A1 87.60 96.50 8.9 SF_07 375159.5 9584221.3 A1 93.50 102.50 9 SF_12 375049.1 9584035.8 A1 32.80 41.90 9.1 SF_68 374593.7 9584250 A1 27.80 36.80 9 SF_74 374080.3 9584256.7 A1 18.60 23.80 5.2 Rata-rata Ketebalan 8.24 Tabel 5. Tabel Perhitungan Ketebalan Seam A2 HOLENAME  EASTING  NORTHING  SEAM  From (m)  To (m)  Thick (m) SF_06 374753.1 9584381.7 A2 100.00 111.80 11.8 SF_07 375159.5 9584221.3 A2 106.90 118.80 11.9 SF_12 375049.1 9584035.8 A2 46.20 59.40 13.2 SF_68 374593.7 9584250 A2 41.30 53.50 12.2 SF_74 374080.3 9584256.7 A2 35.70 45.00 9.3 Rata-rata Ketebalan 11.68 Tabel 6. Perhitungan Sumberdaya Sumberdaya MEASURED INDICATED INFERRED Total A1 1.180.912,37 614.813,15 - 1.795.725,52 A2 6.165.848,29 2.007.691,49 - 8.173.539,78 Total Sumberdaya 7.346.760,66 2.622.504,64 - 9.969.265,3 Tabel 7. Perhitungan Sumberdaya Seam Batubara di daerah penelitian BLOCKNAME  PLANAREA (ha)  MASS (Ton) A1 53.44 1.795.725,52 MEASURED 38.29 1.180.912,37 INDICATED 15.15 614.813,15 INFERRED - - A2 60.25 8.173.539,78 MEASURED 40.95 6.165.848,29 INDICATED 19.3 2.007.691,49 INFERRED - - Grand Total 113.69 9.969.265,3