## DETERMINATION OF MERCURY ANOMALY ZONE USING ORDINARY KRIGING METHOD IN PAMANCALAN GEOTHERMAL FIELD
Alfaridzi Meifano 1,a) , Bondan Novanis Punto Aji 1,b)
1 Teknik Geologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung e-mail : a) alfaridzi.meifano@students.itb.ac.id, b) bondannovanis@students.itb.ac.id
Abstrak. Daerah  panas  bumi  Pamancalan  memiliki  potensi  untuk  pengembangan  bidang  panas  bumi dengan implikasi mata air panas sebagai manifestasi permukaan panas bumi dan posisi daerah Pamancalan dalam  tatanan  tektoniknya  termasuk  dalam  jalur  magmatik  Jawa  bagian  selatan  dengan  lingkungan vulkanik. Penelitian tentang persebaran nilai Hg di daerah Pamancalan sebelumnya telah diestimasi oleh Pusat Sumber Daya Geologi (PSDG) Jawa Barat. Akan tetapi, tidak dicantumkan metode yang digunakan dalam estimasi tersebut. Hal ini menyebabkan tidak diketahui nilai error yang ada pada metode estimasi tersebut.  Oleh  karena  itu  penulis  memutuskan  untuk  melakukan  estimasi  persebaran  dari  unsur  Hg  di lapangan panas bumi Pamancalan dengan menggunakan metode ordinary kriging . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi nilai merkuri (Hg) dan menentukan zona anomali Hg menggunakan metode ordinary kriging . Analisis dilakukan dengan menggunakan data Hg yang diperoleh dari laporan panas bumi Pamancalan yang dibuat oleh Pusat Sumber Daya Geologi, Badan Geologi, Kementrian ESDM RI. Penelitian ini dilakukan pada 136 data Hg yang dianalisis menggunakan Exploratory Data Analysis (EDA), Exploratory Spatial  Data  Analysis  (ESDA), semivariogram,  dan ordinary  kriging . EDA dan ESDA dilakukan  secara bersamaan  sebelum  dilanjutkan  ke  semivariogram  dan kriging . EDA dilakukan  untuk  mengetahui karakterisitik  data  Hg.  Hasil EDA menunjukkan  bahwa  data awal  Hg tidak  terdistribusi normal dan tidak stasioner serta terdapat banyak outlier sehingga dilakukan transformasi logaritma pada data awal. Setelah ditransformasi,  data  menunjukkan  distribusi  yang  relatif  normal  dan  stasioner. ESDA bertujuan  untuk menentukan  hubungan  dan distribusi  spasial  dari  nilai  Hg  dan menentukan treatment terhadap outlier . Hasil ESDA menunjukkan  bahwa  sampel  diambil  secara  acak  dan  terdiri  dari  satu  populasi.  Sebelum dilakukan  estimasi  dengan ordinary  kriging ,  semivariogram  dibuat  untuk  menentukan  jarak  maksimum data  yang  masih  berhubungan  secara  spasial.  Pembuatan  semivariogram  dilakukan  dengan  beberapa percobaan  sehingga  diperoleh  model  semivariogram  yang  paling  ideal.  Estimasi  oleh ordinary  kriging menunjukkan bahwa zona anomali Hg berasosiasi dengan sesar yang berorientasi NW-SE di barat dan timur dan di selatan yang berorientasi NE-SW. Hasil estimasi Hg (Log ppb) berkisar antara 1,869-1,989. Kata Kunci: Hg; zona anomali; ordinary kriging ; Pamancalan
Abstract. Pamancalan  geothermal  region  has  a  potential  for  the  geothermal  field  development  by implicating hot springs as the geothermal surface manifestation and the position of Pamancalan region in its  tectonic  setting  including  the  southern  Javanese  magmatic  pathway  with  the  volcanic  environment. Research on the distribution of Hg values in the Pamancalan area had previously been estimated by the Pusat  Sumber  Daya  Geologi  (PSDG).  However,  there  is  no  information  about  method  that  used  for  the estimation. This causes the unknown error value in the estimation method. Therefore, the authors decided to estimate the distribution of Hg elements in the Pamancalan geothermal field by using the ordinary kriging method.The purpose of this paper is to estimate the value of mercury (Hg) and determine the anomaly zone of mercury using the ordinary kriging method. The analysis was conducted by using mercury data obtained from  the  Pamancalan  geothermal  report  that  made  by  Pusat  Sumber  Daya  Geologi,  Badan  Geologi, Kementrian  ESDM  RI.  This  research  was  conducted  on  136  mercury  data  that  was  analyzed  using Exploratory  Data  Analysis  (EDA), Exploratory  Spatial Data Analysis (ESDA),  semivariogram, and ordinary kriging. EDA and ESDA are carried out together before being continued to semivariogram and kriging. EDA was conducted to study the characteristics of mercury data. The results of the EDA show that the initial data of mercury are not normally distributed and not stationary as well as many outliers so that the logarithmic transformation was needed on the initial data. After being transformed, the data shows a relatively normal and  stationary distribution. ESDA aims  to  determine  the  relationship and  spatial  distribution of  mercury values and determine treatment for outliers. ESDA results show that the sample was taken randomly and consist of one population. Before estimating with ordinary kriging, a semivariogram was made to determine the maximum distance of data that is still spatially related. Making a semivariogram has done with several experiments  so  that  the  most  ideal  semivariogram  model  was  obtained.  Estimation  by  ordinary  kriging
shows that the anomaly zone of mercury has the trend that associated with NW-SE oriented faults in the west and east, and in the south that NE-SW oriented. The estimated Hg (log ppb) ranges from 1,869-1,989. Keywords: mercury; anomaly zone; ordinary kriging; Pamancalan

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Panas  bumi  adalah  salah  satu  sumber  daya alam  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  memenuhi kebutuhan  energi  listrik  di  Indonesia.  Eksplorasi panas  bumi  dapat  dilakukan  dengan  menganalisis data  geokimia,  salah  satunya  dengan  menganalisis unsur  Hg.  Daerah  penelitian  pada  studi  ini  adalah lapangan  penelitian  panas  bumi  Pamancalan, Kabupaten Lebak, Provinsi Banten.
Analisis data Hg menjadi sangat penting pada kegiatan  eksplorasi  panas  bumi  karena  data  yang diperoleh  dari  sampling  dapat  membantu  dalam menentukkan  target  pengeboran,  memperkirakan batas  reservoir,  dan  secara  umum  dapat  melihat daerah  anomali  (Suryantini,  2019a).  Penelitian tentang persebaran nilai  Hg di daerah Pamancalan sebelumnya  telah  diestimasi  oleh  Pusat  Sumber Daya Geologi (PSDG) Jawa Barat. Akan tetapi, tidak dicantumkan  metode  yang  digunakan  dalam estimasi  tersebut.  Hal  ini  menyebabkan  tidak diketahui nilai error yang ada pada metode estimasi
tersebut.  Oleh  karena  itu  penulis  memutuskan untuk melakukan estimasi persebaran dari unsur Hg di  lapangan  panas  bumi  Pamancalan  dengan menggunakan metode ordinary kriging . Kriging adalah  salah  satu  metoda  interpolasi yang  memanfaatkan  nilai  data  serta  hubungan spasial  antar  data-nya  dalam  menentukan  bobot interpolasi berdasarkan model variogram(Suryantini, 2019b). Ordinary  kriging adalah  metode kriging paling sederhana yang terdapat pada geostatistika. Metode ini memiliki asumsi bahwa rata-rata ( mean ) tidak diketahui dan bernilai konstan (Haining, 1988; Cressie, 1991). Dengan stasioneritas orde dua lokal, ordinary kriging bisa  secara  implisit  mengevaluasi rata-rata di lingkungan yang bergerak (Wackernagel, 1995).    Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengestimasi  nilai  dari  persebaran  unsur  Hg  dan menganalisis  ulang  pola  distribusi  Hg  serta memperkirakan daerah anomalinya dengan menggunakan metode ordinary kriging.
Gambar 1. Peta geologi daerah Pamancalan (Sumber: PSDG, 2011)

## Geologi Regional
Lapangan  panas  bumi  daerah  Pamancalan terletak  di  Kabupaten  Lebak,  Provinsi  Banten. Daerah  ini  berada  pada  zona  UTM  48S.    Posisi daerah  Pamancalan  dalam  tatanan  tektoniknya termasuk dalam jalur magmatik Jawa bagian selatan dengan  lingkungan  vulkanik  Litologi  yang  berada pada  daerah  penelitian  adalah  batugamping, batupasir, batulempung, breksi gunung api, dan tuf. Daerah  panas  bumi  Pamancalan  memiliki  jumlah struktur  geologi  yang  cukup  banyak.  Struktur geologi yang berkembang pada daerah penelitian ini adalah sesar. Secara umum sesar yang berada pada daerah  penelitian  memiliki  orientasi  NW-SE  pada bagian barat dan timur dan beberapa berorientasi NE-SW  pada  bagian  selatan  daerah  penelitian. Berdasarkan  data  geologi  regional,  perkembangan tektonisme di daerah kubah bayah dipengaruhi arah tegasan  barat  daya-timur  laut  atau  arah  subduksi Jawa-Meratus  pada  akhir  Kapur.  Kemudian dipotong  oleh  tegasan  berarah  utara  atau  pola Sunda  pada  Eosen  Tengah.  Sampai  pola  tegasan terakhir  yang  berlangsung  hingga  saat  ini  adalah pola Jawa yang berarah barat-timur (PSDG, 2011).

## METODOLOGI
Data yang digunakan berupa 136 data sekunder persebaran  unsur  Hg  yang  bersumber  dari  hasil penelitian Pusat Sumber Daya Geologi (PSDG) pada lapangan  panas  bumi  Pamancalan,  Lebak,  Banten. Penelitian  ini  menggunakan  metode-metode geostatistik dengan asumsi bahwa data terdistribusi normal dan stasioner. Penelitian ini dimulai dengan analisis  konsentrasi  unsur  Hg  secara  univariat berupa EDA  (Exploratory  Data  Analysis).  EDA dilakukan dengan membuat histogram, rangkuman statistik  dan  boxplot  menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel  2016 .  Dengan  melihat  rangkuman statistik,  bisa  dilihat  apakah  data  terdistribusi normal atau tidak. Data yang unimodal dan hampir simetri dapat dengan mudah dianalisis lebih lanjut karena nilai mean , median, dan modus terletak pada satu nilai yang sama dan nilai mean m serta standar deviasi  (σ)  terletak  di  di  tengah  (Kitanidis,  1997). Nilai skewness dan kurtosis yang  tinggi  juga menunjukkan data yang tidak  terdistribusi normal. Ketidaknormalan  data  tersebut  bisa  dilihat  dari geometri histogram yang cenderung tidak simetris. Kriteria  data  terdistribusi  normal  adalah  jika  nilai skewness nya 0-0,5 dan nilai kurtosis nya kecil dari 3. Jika  nilai skewness 0,5-1  maka  perlu  dilakukan
transformasi  data  dengan  menggunakan  akar kuadrat.  Sedangkan  jika  nilai  skewness  >1,  perlu dilakukan  transformasi  data  dengan  menggunakan logaritma. Boxplot berguna untuk melihat ada atau tidaknya  outlier  pada  data.  Jika  terdapat outlier , maka  diperukan  penanganan (treatment).  Outlier adalah nilai yang berada di luar dari kumpulan data pada box plot (Kitanidis, 1997).
Untuk  menentukan  penanganan  terhadap outlier ,  perlu  dilakukan ESDA  (Exploratory  Spatial Data  Analysis) dengan  menggunakan  peta  simbol (symbol map). Peta simbol dibuat untuk mengetahui hubungan outlier dengan  data  yang  lain  secara spasial. Jika outlier masih berhubungan dengan data lain  (masih  dalam  satu  populasi),  maka  outlier tersebut  dapat  dengan  memasukkannya  ke  dalam kelas  paling  tinggi  pada  histogram.  Apabila outlier tersebut terletak jauh dari data-data yang lain maka outlier tersebut dapat dihapus. Setelah didapatkan data  terdistribusi  normal  dan  stasioner,  dilakukan pembuatan semivariogram eksperimental sebanyak enam  kali  untuk  menemukan  semivariogram dengan  hubungan  spasial  yang  paling  baik. Percobaan  tersebut  dilakukan  dengan  mengubah lag distance .
Selanjutnya
dilakukan pemodelan semivariogram  yang  menghasilkan  nilai range,  sill, dan nugget tertentu.  Dalam  pemilihan  model semivariogram  dipilih  model  yang  paling  sesuai dengan  residual  kecil  (Kitanidis,  1997).  Tahap selanjutnya  adalah  membuat variogram  surface untuk mengecek apakah data tersebut isotropi atau anisotropi.  Jika  data  tersebut  isotropi  maka  dapat
Gambar 2. Diagram alir penelitian
dilanjutkan  dengan ordinary  kriging (Kitanidis, 1997).  Dengan  menggunakan  aplikasi ILWIS  3.3 Academic . Hasil kriging kemudian akan olah dengan QGIS  2.18 untuk  pembuatan  peta  distribusi  Hg. Gambar 2 menunjukkan diagram alir penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Exploratory Data Analysis (EDA) Unsur Hg Analisis EDA dilakukan  untuk  mengetahui karakteristik  data  Hg  seperti  rata-rata,  modus, median dan standar deviasi. Data kelimpahan unsur Hg  pada  lapangan  panas  bumi  Pamancalan berjumlah  136  dengan  rentang  9-345  ppb.  Data tersebut sudah cukup representatif untuk dilakukan analisis geostatistik. Berdasarkan ringkasan statistik yang dihasilkan dari analisis univariat, data memiliki nilai rata-rata 69,21; median 56,50; modus 61; dan standar deviasi 51,81. Rangkuman statistik data Hg disajikan Pada Tabel 1.
Nilai  rata-rata,  median,  dan  modus  tidak memiliki  nilai  yang  relatif  sama  serta  nilai  standar deviasi memiliki nilai yang relatif besar. Oleh karena itu disimpulkan bahwa data Hg ini tidak terdistribusi normal.  Persebaran  data  Hg  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Dari  histogram  terlihat  bahwa  data  tidak simetris  karena  data  terakumulasi  di  bagian  kiri. Ketidaksimetrisan  ini  berhubungan  dengan  nilai skewness dan kurtosis data  Hg  yang  tinggi.  Dilihat dari  tampilan boxplot data  Hg,  persebaran  data tidak  terdistribusi  dengan  normal  dan  memiliki banyak outlier . Boxplot data  Hg  disajikan  pada Gambar 4.
Tabel 1. Rangkuman statistik data Hg
Agar  pengolahan  data  dapat  dilakukan  secara spasial,  data  harus  terdistribusi  normal.  Metode transformasi  yang  umum  digunakan  adalah transformasi  logaritma  agar  data  terdistribusi normal  dan  stasioner  (Tukey,  1977).  Rangkuman statistik data log Hg dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Rangkuman data log Hg Data Hg Mean 69.21 Standard Error 4.44 Median 56.50 Mode 61.00 Standard Deviation 51.81 Sample Variance 2683.78 Kurtosis 7.24 Skewness 2.24 Range 336.00 Minimum 9.00 Maximum 345.00 Sum 9412.00 Count 136.00 Data Log Hg Mean 1.74 Standard Error 0.03 Median 1.76 Mode 1.79 Standard Deviation 0.30 Sample Variance 0.09 Kurtosis 0.11 Skewness -0.10 Range 1.59 Minimum 0.95 Maximum 2.54 Sum 236.74 Count 136.00

## Gambar 3. Histogram data Hg
Gambar 4. Boxplot data Hg
Setelah dilakukan transformasi logaritma  data log  Hg  memiliki  nilai  rata-rata  1,74;  median  1,76; dan modus 1,79. Nilai rata-rata, median, dan modus memiliki  perbedaan  yang  kecil  sehingga  dapat diasumsikan  data  tersebut  terdistribusi  normal. Pada  data  log  Hg  nilai  standar  deviasi  lebih  kecil dibandingkan  dengan  nilai  rata-rata  nya.  Hal tersebut  menunjukkan  data  telah  relatif  stasioner. Persebaran data log Hg dapat dilihat pada Gambar 5.  Histogram  data  log  Hg  menunjukkan skewness yang  cenderung  negatif  yang  didominasi  dengan data  log  Hg  yang  memiliki  nilai  relatif  besar.  Pada boxplot data  log  Hg,  persebaran  data  relatif  lebih normal  dan  memiliki outlier yang  lebih  sedikit dibandingkan dengan data Hg. Sehingga data log Hg dapat  diolah  lebih  lanjut  dengan  membuat semivariogram.  Pada  Gambar  6  disajikan  boxplot data log Hg.
Pada  Gambar  6  terlihat  masih  terdapat  dua buah outlier .  Dalam  menentukan treatment apa yang akan dilakukan terhadap outlier tersebut, perlu dilakukan  ESDA  ( Exploratory  Spatial  Data  Analisis ) untuk  melihat susunan data secara spasial ( spatial arrangement ).
Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) Unsur Hg Dari pengolahan data dengan EDA didapatkan outlier didapatkan dua buah outlier yaitu 2,54 dan 0,95.  Untuk  menentukan  jenis  penanganan ( treatment )  yang  akan  diberikan  kepada outlier , maka perlu dilakukan pengeplotan distribusi spasial data.  Distribusi  spasial  data  perlu  diperhatikan untuk menghindari bias dan melihat hubungan nilai antar  lokasi  sampel.  Hal  ini  dikarenakan  metode geostatistik  didasarkan  pada  ketergantungan  nilai ( spatial  dependency )  dan  susunan  data  secara spasial ( spatial arrangement ). Gambar 20 menunjukkan  peta  simbol data  log  Hg.  Dari  peta simbol tersebut  dapat  dilihat  bahwa sampling
dilakukan  secara  acak.  Dalam  peta  simbol  terlihat kedua outlier masih  berhubungan  secara  spasial dengan data yang lain. Oleh karena itu, outlier yang bernilai  0,95  dan  2,54  tetap  dimasukkan  untuk analisis selanjutnya.

## Semivariogram
Untuk mengetahui nilai log Hg pada titik yang tidak disampel, dilakukan interpolasi menggunakan metode ordinary  kriging .  Sebelum  melakukan estimasi kriging ,  dilakukan  pembuatan  model semivariogram.  untuk  memperlihatkan  hubungan antara variansi (semivariogram) dengan jarak antara data (lag distance) . Pembuatan model semivariogram bergantung pada data dan keadaan geologi di daerah penelitian. Langkah pertama pada pembuatan model adalah dengan mengeplot data. Selanjutnya, pemodelan dilakukan untuk menentukkan  komponen  variogram  paling  baik dengan error terkecil  dapat menggunakan metode IRF . Intrinsic  Random  Function (lRF) adalah fungsi acak yang kenaikannya adalah stasioner pada orde kedua.  Ini  ditandai  dengan  pergeseran  liniernya (Chilès dan Delfiner, 1999).
𝛾(ℎ) = 1 2 𝑉𝑎𝑟[𝑍(𝑥) − 𝑍(𝑥 + ℎ)] (1)
dengan: h :  notasi  untuk  menandakan  antara  titik
sampel
Z(x) :  nilai  yang  diobservasi  untuk  satu
parameter pada jarak x Z(x+h)  : nilai untuk satu parameter pada jarak x+h Dalam
pembuatan semivariogram eksperimental dipilih model yang paling sesuai yaitu spherical omnidirectional dan  dilakukan  sebanyak delapan  kali  percobaan.  Dengan  menggunakan
Gambar 5. Histogram data log Hg
Gambar 6. Boxplot data log Hg
aplikasi ILWIS 3.3 Academic , dibuat semivariogram dengan lag 250m,  500m,  750m,  1000m,  1250m, 1500m, 1750m dan 2000m. Setelah didapatkan lag dengan  nilai nugget,  sill, dan range yang  sesuai, dilakukan  pembuatan variogram  surface untuk menentukan  apakah  data  tersebut  isotropi  atau anisotropi. Hal ini akan menentukan jenis estimasi dari metode kriging yang akan digunakan. Lag 250m
Gambar 7. Grafik variogram lag 250m Lag 500m
Gambar 8. Grafik variogram lag 500m Lag 750m
Gambar 9. Grafik variogram lag 750m Lag 1000m
Gambar 10. Grafik variogram lag 1000m
Lag 1250m
Gambar 11. Grafik variogram lag 1250m Lag 1500m
Gambar 13. Grafik variogram lag 1500m
Lag 1750m
Gambar 14. Grafik variogram lag 1750m
Lag 2000m
Gambar 12 . Variogram Surface lag 750m
Dari  percobaan  menentukan lag semivariogram diatas, dipilih semivariogram yang paling sesuai dan memiliki error yang paling kecil yaitu semivariogram dengan lag distance sebesar 750m. Semivariogram tersebut memiliki nilai nugget = 0,048; sill = 0,099; dan range 5550m . Model  dari  semivariogram dengan lag 750m dapat dilihat pada Gambar 9. Setelah  didapatkan lag dari  semivariogram , kemudian dilakukan pembuatan variogram surface dengan lag sebesar 750m untuk mengecek apakah pemodelan data semivariogram tersebut merupakan  isotropi  atau  anisotropi.    Hasil  dari variogram  surface dapat  dilihat  pada  Gambar  12. Dari hasil variogram surface , dapat diketahui bahwa data tersebut memiliki trend dengan arah N-S, E-W, NW-SE  dan  NE-SW  relatif  sama.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa pemodelan data tersebut relatif isotropi.
Tabel 3  Kesimpulan Variogram

## Kriging
Parameter  yang  digunakan  pada kriging ditentukan  secara  statistik  berdasarkan  model semivariogram yang telah dipilih. Karena pemodelan data tersebut merupakan isotropi maka dapat dilakukan estimasi persebaran unsur data log Hg  dengan  interpolasi  menggunakan  metode ordinary kriging . Hasil kriging log Hg menggunakan aplikasi ILWIS 3.3 Academic pada daerah penelitian disajikan pada gambar 16 dan peta error kriging data log Hg pada gambar 17.
Pada  peta kriging log  Hg,  nilai  estimasi berkorelasi  dengan  hasil  pengambilan  sampel. Konsistensi  dari  suatu  metode  interpolasi  kriging dapat  diuji  dengan  melakukan  pengujian  validasi hasil kriging dengan menghilangkan data sebanyak 5  buah  secara  acak  pada  data  unsur  log  Hg.  Data tersebut  kemudian  diinterpolasi  kembali  dengan nilai nugget,  sill, dan range yang  sama  pada interpolasi  sebelum  melakukan  validasi.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengecek  apakah  data  tersebut masih  menunjukkan  hasil  yang  sama  untuk  data yang dihilangkan. Pada pengujian validasi data yang
dilakukan, didapatkan trend dari model validasi yang sama  dengan  trend  dari  peta  estimasi  kriging persebaran data log Hg sebelum 5 data dihilangkan. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  model interpolasi  dengan ordinary  kriging yang  telah dibuat merupakan model yang sesuai dan konsisten dalam pemodelan persebaran data log Hg di wilayah panas  bumi  Pamancalan.  Nilai error  kriging yang didominasi oleh warna biru (berkisar antara 0,2409- 0,3289) tergolong kecil jika dibandingkan data yang berkisar antara 0,95-2,5.

## Interpretasi
Unsur Hg merupakan unsur volatil yang umum di-sampling  dalam  eksplorasi  panas  bumi.  Akibat adanya  panas  pada  bawah  permukaan,  unsur  Hg akan menguap dan terakumulasi pada lapisan tanah. Daerah  dengan  kadar  Hg  yang  tinggi  merupakan daerah  yang  memiliki  permeabilitas  tinggi  dan berasosiasi  dengan  struktur  geologi,  khususnya pada penelitian ini adalah sesar.
Dari  hasil  estimasi  nilai  unsur  log  Hg  pada lapangan    panas  bumi  daerah Pamancalan  dengan menggunakan metode ordinary kriging , didapatkan hasil nilai persebaran Hg yang tinggi pada daerah di bagian tenggara lapangan panas bumi Pamancalan. Nilai persebaran Hg yang tinggi juga memiliki trend berarah NW-SE pada bagian barat dan timur daerah penelitian  berkorelasi  dengan  struktur  geologi berupa sesar yang berorientasi NW-SE. Pada bagian selatan daerah penelitian terdapat beberapa sesar berorientasi  NE-SW  yang  kemungkinan  juga berkorelasi dengan anomali unsur Hg. Daerah yang memiliki  nilai  unsur  Hg  rendah  terdapat  di  bagian tengah  daerah  penelitian  dengan  orientasi  utara- selatan.

## PENUTUP
Persebaran data log Hg dengan menggunakan metode ordinary  kriging memiliki  trend  anomali yang  berasosisasi  dengan  sesar  yang  memiliki orientasi NW-SE pada bagian barat dan timur, serta pada  daerah  selatan  yang    berorientasi  NE-SW. Sedangkan hasil estimasi persebaran unsur Hg yang dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Sumber  Daya  Geologi (PSDG),  anomali  hanya  terkumpul  pada  satu  titik atau  disebut ‘bull’s  eye’ dan  tidak  terdapat  trend. Berdasarkan  hal tersebut  dapat disimpulkan bahwa hasil  estimasi  persebaran  data  log  Hg    dengan menggunakan  metode  geostatistik  yaitu ordinary
Lag (m) Nugget (C
0 ) Sill (C 0 +C) Range (m)  (C 0 )/ (C 0 +C) 250 0.040 0.090 4000 0.44 500 0.032 0.090 4000 0.36 750 0.048 0.099 5500 0.48 1000 0.045 0.094 4500 0.48 1250 0.045 0.093 5000 0.48 1500 0.050 0.095 5500 0.53 1750 0.051 0.092 4700 0.55 2000 0.055 0.094 4800 0.58
kriging didapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  karena memiliki nilai error dari hasil estimasi dibandingkan dengan estimasi persebaran Hg oleh PSDG Jawa Barat karena tidak mencantumkan metode sehingga nilai error dari hasil estimasi tidak dapat diketahui. Penulis menyadari bahwa paper ini masih jauh dari kata sempurna. Oleh karena itu, saran dan kritik yang  membangun  dari  rekan-rekan  sangat  kami butuhkan untuk memperbaiki paper ini.

## Ucapan Terima Kasih
Terimakasih  kepada  Tim  Survei  Terpadu  dari  Pusat Sumber  Daya  Geologi  (PSDG)  Bandung  yang  telah mengizinkan  kami  menggunakan  data  PSDG  untuk penelitian ini. Penulis tentunya juga berterima kasih atas  bimbingan    Ibu  Dr.  Eng.  Suryantini,  M.Sc.  dan Bapak  Hendro  Wibowo,  M.Sc.  dalam  pembuatan paper ini serta teman-teman dari HMTG “GEA” ITB yang  telah  memberikan  semangat  kepada  penulis sehingga penelitian ini dapat diselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Chilès,  J.-P.  dan  Delfiner,  P.  (1999), Geostatistics: Modeling  Spatial  Uncertainty ,  John  Wiley  and Sons, Inc, New York.
Cressie, N.A.C. (1991), Google-Books-ID: k_JQAAAAMAAJ, Statistics for Spatial Data , John Wiley and Sons, Inc, New York.
Kitanidis,  P.K.  (1997),  Google-Books-ID:  ZvoibTTS9QwC, Introduction  to  Geostatistics:  Applications  in Hydrogeology ,  Cambridge  University  Press, Cambridge.
PSDG  (2011), Survei  Panas  Bumi  Terpadu  Geologi  dan Geokimia  Daerah  Panas  Bumi  Pamancalan, Kabupaten  Lebak,  Provinsi  Banten ,  Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral, Badan Geologi, Pusat Sumber Daya Geologi, Bandung.
Suryantini (2019a), Geostatistik : Tutorial Kriging (ILWIS) ,
Institut Teknologi Bandung, Bandung.
Suryantini  (2019b), Geostatistik :  Tutorial  Variogram (ILWIS) , Institut Teknologi Bandung, Bandung.
Tukey, J.W. (1977), Exploratory Data Analysis , 1 edition., Addison-Wesley, Massachusetts.
Wackernagel,  H.  (1995), Multivariate  Geostatistics:  An Introduction  with  Applications ,  Springer-Verlag Berlin Heidelberg, New York. http://doi.org/10.1007/978-3-662-05294-5.
------------------
FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF