## Pemetaan Sebaran Kadar Besi Pada Endapan Laterit Nikel Menggunakan
Metode Interpolasi Indikator Kriging dan Ordinary Kriging
(Mapping The Distribution of Iron Content in Nickel Laterite Deposits Using Indicator Kriging and Ordinary Kriging Interpolation Method)
Hendro Purnomo 1 * *Program Studi Teknik Pertambangan, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
* Korespondensi E-mail: hendro.purnomo@itny.co.id

## Abstrak
Dalam endapan  laterit nikel selain mengandung unsur logam nikel (Ni) itu sendiri juga mengandung unsur-unsur logam lainnya, diantaranya adalah unsur logam besi (Fe) yang kadarnya bervariasi pada setiap zonanya. Dalam penelitian ini dilakukan pemetaan sebaran kadar besi pada zona limonit dari endapan  laterit  nikel  dengan  menggunakan  metode  interpolasi  indikator  kriging  (IK)  untuk menganalisis sebaran probabilitas kadar besi dan ordinary kriging (OK) untuk menganalisis variabilitas kadar besi secara spasial. Fitting variogram dilakukan dengan menggunakan model variogram teoritis spherical, exponential dan gaussian .  Pemilihan model variogram terbaik dilakukan berdasarkan nilai parameter root  mean  square  error (RMSE)  terkecil,  sedangkan  estimasi  potensi  sumberdaya dilakukan  dengan  metode polygon  extended  area .  Hasil  interpolasi  menunjukkan  bahwa  sebaran anomali kadar besi menempati ± 83,3% daerah penelitian dengan potensi sumberdaya ±64.522.110- ton  logam  besi.  Evaluasi  hasil  interpolasi  berdasarkan  parameter root  mean  square  standardized prediction error (RMSP) menunjukkan bahwa hasil estimasi kadar besi dengan menggunakan metode OK adalah underestimated .
Kata kunci: indikator, kriging, ordinary , RMSE, RMSP

## Abstract
Beside containing nickel (Ni), nickel laterite deposits also contain other elements, including iron (Fe) which  have  varying  levels  in  each  layer.  In  this  study,  the  distribution  of  Fe  content  in  the  limonite layers was carried out using the indicator kriging method to analyze the probability distribution of iron levels and ordinary kriging to analyze the variability of iron levels spatially. Fitting the variogram was undertaken by using spherical, exponential and gaussian models. The selection of the best variogram model  was  carried  out  based  on  the  smallest  root  mean  square  error  (RMSE)  value,  while  the estimation of resource potential was calculated by the polygon extended area method. The results of the interpolation show that the distribution of iron anomaly occupies ± 83,3% of the research area with a potential resource of ±64.522.110 ton of iron. The evaluation of the interpolation results base on the root  mean  square  standardized  prediction  error  (RMSP)  indicates  that  the  estimation  results  of  iron content using the ordinary kriging method are underestimated.
Keywords: indicator, kriging, ordinary, RMSE, RMSP

## 1.  Pendahuluan
Endapan  laterit  nikel  adalah  hasil  pelapukan intensif  dari  batuan  ultra  basa  di  daerah  yang lembab  beriklim  tropis  sampai  sub  tropis  (Butt dan  Cluzel,  2013).  Pada  umumnya  profil endapan  laterit  nikel  mempunyai  tiga  horizon yang terdiri dari zona saprolit pada bagian bawah, zona  transisi  pada  bagian  tengah  dan  zona limonit  pada  bagian  atas.  Pada  setiap  zona selain berpotensi mengandung unsur logam nikel (Ni)  juga  mengandung  unsur  lain  diantaranya adalah  unsur  besi  (Fe)  dengan  nilai  rata-rata kadar  yang  bervariasi  atara  40–50  %  Fe  pada zona  limonit,  25-40%  Fe  pada  zona  transisi  dan 10-25%  pada  zona  saprolit  (Elias,  2013),  oleh karena itu untuk mengetahui potensi
keekonomian  dari  suatu  cebakan  selain dilakukan  pemetaan  terhadap  sebaran  kadar  Ni juga dilakukan pemetaan sebaran kadar Fe pada setiap tahapan eksplorasi laterit nikel. Pemetaan sebaran kadar unsur  mineralisasi dapat dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa metode  interpolasi  diantaranya  adalah  metode deterministik dan metode geostatististik.
Kriging  adalah metode interpolasi geostatistik yang  terdiri  dari  beberapa  jenis  varian diantaranya adalah ordinary kriging (OK), simple kriging,  indikator  kriging  (IK)  dan  co-kriging, dengan  metode ordinary kriging  sebagai  varian yang  paling  sering  digunakan  dalam  interpolasi (Yimit,  dkk,  2011).  Metode  kriging  secara  luas telah  digunakan  dalam  pemetaan  endapan  bijih
dan  estimasi  sumberdaya  dan  cadangan  (Daya, 2015).  Daya  (2015)  menggunakan  metode ordinary kriging  untuk  estimasi  sumberdaya tembaga  pada  cebakan  tipe  vein  di  Chelkureh- Iran.  Shahbeik,  dkk  (2014)  membandingkan metode  interpolasi ordinary kriging  dan inverse distance weighted dalam evaluasi distribusi kadar Fe berdasarkan estimasi error pada cebakan bijih besi  di  Dardevey-Iran.  Yasrebi,  dkk  (2009) membandingkan  kinerja  metode  interpolasi ordinary kriging  dan  metode inverse  distance weighting dalam memprediksi variabilitas spasial unsur kimia dalam tanah di Bajgah, provinsi Fars- Iran. Robinson dan Metternicht (2006)
membandingkan  kinerja  metode ordinary kriging dan metode inverse distance weighting berdasarnya  parameter  statistik root  mean squared error .
Indikator  kringing  (IK)  adalah  metode geostatistik  non-parametrik  yang  digunakan untuk mengestimasi nilai probabilitas berdasarkan nilai ambang yang spesifik (Antunes dan  Albuquerque,  2013.,  Goovaerts,  1997). Antunes  dan  Albuquerque  (2013)  menggunakan metode  indikator  kriging  (IK)  untuk  evaluasi potensial  kontaminasi  arsenik  di  area  bekas tambang  di  Portugal.  Piccini,  dkk  (2012) menggunakan  indikator  kriging  untuk  evaluasi probabilitas  sebaran  kontaminasi  nitrat  yang melebihi nilai ambang batas ( threshold ). Narany, dkk  (2014)  menggunakan  metode  indikator kriging  untuk  melakukan  assesmen  kualitas  air tanah  di  Amol-Babol  Iran.  Arslan  (2012) menggunakan ordinary kriging  dan  indikator
kriging  untuk  menganalisis  distribusi  spasial salinitas air tanah di Bafra-Turkey.
Tujuan  penelitian ini  dilakukan  untuk memetakan  sebaran  kadar  besi  secara  lateral dan estimasi sumberdaya besi pada zona limonit menggunakan  metode  interpolasi  Indikator Kriging untuk sebaran probabilitas kadar Fe dan ordinary kriging  untuk  penaksiran  kadar  Fe  dan ketebalan  endapan  limonit  serta  estimasi sumberdaya.

## 2. Metode
Penelitian  dilakukan  di  daerah  Blok  S, kabupaten  Konawe  Propinsi  Sulawesi  tenggara (Gambar  1).  Daerah  penelitian  secara  geologi terletak  di  bagian  lengan  tenggara  pulau Sulawesi  dan  termasuk  dalam  lajur  Ofiolit Sulawesi  Timut  yang  ditempati  oleh  komplek batuan  ofiolit  yang  berumur  Kapur  Akhir– Oligosen  Akhir  (Martosuwito,  2012).  Komplek batuan  ofiolit  tersebut  tersebar  luas  mulai  dari bagian lengan timur pulau Sulawesi sampai pada beberapa  pulau  kecil  disebelah  timurnya,  dan secara  umum  berumur  semakin  muda  kearah timur  (Panggabean  dan  Surono,  2011).  Batuan ofiolit  di  bagian  timur  Sulawesi  ini  terdiri  dari batuan basa dan ultrabasa yaitu gabro, lherzolite, harzburgite,  dunite,  piroksinit  dan  serpentinite (Martosuwito,  2012.,  Surono,1997).  Menurut Brand,  dkk  (1998)  jenis  batuan  ultrabasa  dapat mengandung  0,2-0,4%  unsur  Ni,  dan  dapat menjadi  sumber  dari  pembentukan  endapan residu laterit nikel.
Gambar 1. Peta mendala geologi Pulau Sulawesi (Panggabean dan Surono, 2011)
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  hasil  dari  pemboran  eksplorasi  pada tahap  prospeksi  di  daerah  dengan  luas  ±9  km². Pemboran  dilakukan  dengan  jarak  antar  titik  bor sejauh 500m dengan pola pemboran sistem grid. Jumlah seluruh lubang bor adalah 28 titik dengan ketebalan  zona  limonit  mulai  dari  0,5m  sampai 30,4m.  Pengambilan  sampel  untuk  analisa geokimia  dilakukan  pada  setiap  lubang  bor dengan  interval  1m.  Analisa  kimia  kadar  Fe dilakukan dengan menggunakan metode XRF ( X- Ray  Fluoresence ),  sedangkan  koordinat  lokasi titik  bor  dikonfirmasi  dengan  menggunakan global positioning system (GPS).
Pada  lokasi  yang  tidak  dilakukan  pemboran nilai  kadar  Fe  ditentukan  dengan  menggunakan metode  interpolasi ordinary kriging  (OK)  dan indikator  kriging  (IK).  Hasil  interpolasi  tersebut selanjutnya  digunakan  untuk  menggambarkan peta  variabilitas  spasial  dan  peta  probabilitas kadar Fe pada zona limonit didaerah penelitian.
Pengolahan  data  dimulai  dengan  Analisa visual  dengan  melakukan  pengecekan  nilai  data pada  setiap  lokasi  atau  titik  bor  untuk mengidentifikasi kemungkinan
kesalahan koordinat  dan  nilai  kadar  yang  tidak  logis  pada
setiap  data.  Dalam  proses  pengolahan  data diperlukan satu nilai komposit pada setiap lokasi data  untuk  dijadikan  basis  data,  sehingga  perlu dilakukan  penentuan  nilai  kadar  komposit  pada setiap titik bor, yang dihitung dengan persamaan berikut:
(1)
Keterangan:   adalah  nilai  rata-rata  tertimbang adalah ketebalan sampel dan   adalah kadar sampel pada interval- i Selanjutnya  deskripsi  nilai  data  disajikan dalam  ringkasan  statistik  meliputi  nilai  rata-rata, nilai  maksimum  dan  minimum,  standar  deviasi, skewness dan coefisien variansi. Analisis kriging dimulai dari studi variogram yang dilakukan untuk mengetahui  korelasi  spasial  antar  data,  untuk selanjunya estimasi nilai kadar Fe dan ketebalan dilakukan  dengan  metode  OK  dan  analisis probabilitas  kadar  Fe  dilakukan  dengan  metode IK.  Gambar  2,  menunjukkan  alur  pengolahan data spasial pada penelitian ini.

## Gambar 2: Diagram pengolahan data spasial
Dalam  perhitungannya  metode  geostatistik kriging  memerlukan  pemodelan  semi  variogram untuk  mengkuantifikasi  variasi  spasial  dari variable  yang  terregional  (Saby,  dkk.,  2006). Semi  variogram  ɣ(h)  mengukur  rata-rata
variabilitas  antara  dua  titik  x  dan  x+h  sebagai fungsi  dari  jaraknya  h.  Variogram  eksperimental dihitung  dengan  beberapa  jarak  lag  untuk kemudian  dicocokkan  dengan  model  variogram teoritis  yang  terdiri  dari  sebelas  fungsi  yang
berbeda  diantaranya  adalah  model  Circular, spherical,  exponential,  gaussian,  hole  effect, stable,  dll  (Narany,  dkk.,  2014)  Dari  model variogram  tersebut  diperoleh  struktur  variasi spasial dan parameter masukan untuk digunakan dalam  perhitungan  kriging  (Saby,  dkk.,  2006). Beberapa  model  variogram  yang  secara  umum sering  digunakan  dalam  estimasi  kriging  antara lain  model spherical,  exponential dan  gaussian (Oliver, dkk.,2014). Semivariogram eksperimental dihitung  dengan  menggunakan  persamaan berikut (Isaaks dan Srivastava., 1989).
(2) Keterangan: adalah  fungsi  variogram,
adalah  jumlah  pasangan  data, adalah
nilai kadar pada lokasi
, adalah nilai kadar  pada  lokasi   dan   adalah  suatu  vektor yang  menyatakan  jarak  antara  dua  titik  sesuai dengan  nilai  lag  untuk  perhitungan  variogram eksperimental.
Pemilihan model variogram dilakukan dengan  menggunakan  parameter  statistik root mean  square  error (RMSE)  yang  diperoleh  dari estimasi cross  validation ,  dimana  variogram dengan  nilai  RMSE  terkecil  dipilih  sebagai  yang terbaik  (Suryani  S,  dkk,  2016).  Nilai  RMSE dihitung dengan persamaan berikut:
(3)
Keterangan: adalah  nilai  estimasi, adalah  nilai  pengukuran,  dan   adalah  jumlah data prediksi.
Metode ordinary kriging (OK) digunakan untuk mengestimasi  nilai  suatu  titik  lokasi  yang  tidak tersampling  berdasarkan  rata-rata  tertimbang dari data disekitarnya. Jika nilai estimasi rata-rata tertimbang yang diberikan pada lokasi yang tidak tersampling   (Isaaks dan Srivastava., 1989):
(4)
dengan jumlah faktor pembobot sama dengan satu,
(5)
Masing masing bobot dihitung dengan persamaan berikut:
(6)
Keterangan: adalah kovariansi antar sampel, adalah kovariansi antara sampel
dan titik/blok, dan µ adalah pengali lagrange . Pada metode indikator kringing (IK) nilai data akan  diberikan  kode  nilai  0  dan  1  berdasarkan nilai  ambang  batas  ( threshold )  yang  telah ditentukan,  sehingga  nilai  hasil  estimasi  dari metode  IK  adalah  antara  nilai  0  dan  maksimum bernilai  1.  Fungsi  indikator  kriging  dinyatakan dengan persamaan berikut (Journel, 1983)
(7) Nilai
dapat diperoleh melalui proses estimasi kriging dan dapat ditulis sebagai berikut:
(8)
Untuk  menilai  hasil  estimasi  dari  metode interpolasi dilakukan pengujian perbedaan antara hasil  data  prediksi  dengan  data  aktual, menggunakan  parameter  statistik root  mean square  standardized  prediction  error (RMSP). Nilai prediksi adalah akurat jika nilai RMSP sama dengan  satu.  Jika  nilai  RMSP  lebih  besar  dari satu  menunjukkan  bahwa  nilai  hasil  estimasi underestimated dan  sebaliknya  (Robinson  dan Metternicht,  2006).  Nilai  RMSP  dihitung  dengan persamaan berikut
(9)
Nilai ME ( mean error ) adalah:
(10) Keterangan: :  variansi  kriging  pada  lokasi , :  nilai  estimasi, :  nilai
pengukuran, dan   adalah jumlah data prediksi.
Estimasi  sumberdaya  dilakukan  dengan menggunakan  metode polygon extended  area , dimana  batas  pengaruh  suatu  titik  data  pada metode  ini  diekstensikan  sejauh  setengah  jarak terhadap titik data terdekat disekitarnya.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Perhitungan nilai komposit dilakukan dengan menggunakan  persamaan  (1).  Sebaran  data komposit dan klasifikasi kadar Fe disajikan pada Gambar  3.  Deskripsi  statistik kadar  komposit  Fe dan  ketebalan  zona  limonit  digunakan  untuk mengetahui karakteristik data di daerah penelitian.  Hasil  analisis  statistik  kadar  Fe  dan ketebalan zona limonit disajikan pada Tabel 1.
Gambar 3: Sebaran data dan klasifikasi kadar Fe
Tabel 1 Analisis statistik kadar Fe dan ketebalan zona limonit Variabel CV  Mean Min Max Std deviasi Skewness Jumlah data Fe 0.07  46.87  37.87 50 3.23 -1.33 28 Ketebalan  0.57  11.68 0.50  30.40 6.65 0.67 28
Analisis  variogram  dilakukan  menggunakan geometri  isotropi  dengan  tiga  model  variogram yang  dievaluasi  dalam  proses  analisis  structural yaitu, model spherical , exponential dan gaussian . Tabel  2,  menyajikan  model  variogram  dan parameter  kadar  Fe  yang  diperoleh  dari  metode OK.  Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  model variogram spherical mempunyai  nilai  RMSE terkecil  dan  dipilih  sebagai  variogram  terbaik untuk  selanjutnya  digunakan  dalam  proses estimasi kriging. Gambar 4, menunjukkan model variogram spherical untuk  kadar  Fe,  dan ketebalan  zona  limonit  menggunakan  metode OK,  dan  model  variogram  gaussian  untuk metode IK.
Hasil fitting variogram  terbaik  pada  kadar  Fe dan  ketebalan  menunjukkan  nilai  rasio nugget terhadap sill adalah 27 - 42% (Tabel 2 dan Tabel 3)  yang  dapat  diklasifikasikan  sebagai spatial dependence medium  (Cambardella,  dkk.,  1994). klasifikasi  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  analisis variogram  pada  penelitian  ini  kurang  sempurna. Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  jumlah  data  yang tidak  mencukupi  untuk  dapat  membentuk variogram  yang  ideal.  Merurut  Robinson  dan Metternicht  (2006)  untuk  mendapatkan  bentuk variogram  yang  ideal  diperlukan  paling  sedikit 100-150 data.
Proses  penaksiran  dengan  metode  OK dilakukan dengan menggunakan jumlah maximum  10  data  dan  minimum  3  data, sedangkan  batas  jarak  dan  arah  pencarian
( search  area )  ditentukan  berdasarkan  pada  nilai range dari variogram terbaik dari masing masing variabel.  Interpolasi  OK  dilakukan  dengan metode point  kriging ,  dimana  penaksiran  nilai  di suatu  titik  dilakukan  berdasarkan  nilai  data disekitarnya.  Titik  yang  ditaksir  tersebut  akan memiliki  satu  nilai  hasil  estimasi  dan  satu  nilai variansi estimasi. Untuk penaksiran kadar Fe dan ketebalan  zona  limonit  menggunakan  variogram terbaik spherical .
Hasil  interpolasi  OK  menunjukkan  bahwa sebaran  kadar  dengan  nilai  45–50%  Fe  (warna merah)  menempati  ±78,12%  dan  kadar  Fe dengan  nilai  38-45%  (warna  biru)  menempati ±21,88%  dari  luas  daerah  penelitian  (Gambar 5.a).  Pada  peta  tersebut  juga  menunjukkan bahwa sebaran kadar dengan nilai 45-50% masih terbuka dan menerus kearah barat dan timur dari daerah penelitian. Sedangkan ketebalan endapan limonit cenderung menipis kearah utara dan  ketebalan  maksimum  terletak  di  bagian selatan daerah penelitian (Gambar 5.c)
Evaluasi  hasil  estimasi  menunjukkan  nilai RMSP  untuk  kadar  Fe  adalah  1,012637  dan untuk  ketebalan  limonit  adalah  0,970307  (Tabel 2).  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil estimasi  kadar  Fe  adalah underestimated sedangkan  hasil  estimasi ketebalan  zona  limonit overestimated (Robinson dan Metternicht., 2006). Metode Indikator Kriging (IK) digunakan untuk menaksir probabilitas kadar Fe berdasarkan nilai ambang  batas (threshold) 45%  Fe.  Nilai  yang
melebihi  ambang  batas  diberi  kode  1  dan  nilai yang  kurang  dari  ambang  batas  diberi  kode  0. Lokasi  yang  menunjukkan  nilai  lebih  besar  dari ambang  batas  dikategorikan  sebagai  lokasi potensial  atau  anomali.  Estimasi  probabilitas kadar Fe dilakukan dengan menggunakan model variogram  terbaik  gaussian.  Gambar  5.b menunjukkan peta sebaran probabilitas kadar Fe berdasarkan  nilai  ambang  batas  45%  hasil interpolasi  metode  IK.  Peta  probabilititas  kadar Fe  menunjukkan  bahwa  potensi  probabilitas sebaran  anomali  Fe  dengan  kadar  lebih  besar dari 45% menempati sebagian besar (± 83,33%) daerah  penelitian.  Potensi  sebaran  daerah anomali  Fe  ini  (warna  merah)  masih  terbuka kearah  barat,  timur  dan  selatan  dari  daerah
penelitian.  Berdasarkan  peta  sebaran  anomali tersebut  maka  eksplorasi  yang  lebih  detail dengan target anomali Fe dapat difokuskan pada area  dengan  warna  merah  dan  dapat  di  perluas kearah  barat,  timur  dan  selatan  daerah penelitian.
Evaluasi  hasil  interpolasi  probabilitas  kadar Fe  menunjukkan  nilai  RMSP  adalah  0.964813 (Tabel  3),  nilai  ini  menunjukkan  bahwa  hasil estimasi overestimated (Robinson dan Metternicht.,  2006).  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil analisis  variogram  yang  menunjukkan  klasifikasi medium spatial  dependence (Cambardella,  dkk., 1994) sehingga menghasilkan interpolasi probabilitas kadar Fe yang kurang akurat.
.
Tabel 2: Nilai nugget, sill, range RMSE dan RMSP kadar Fe dan Ketebalan dengan metode OK.
Variabel Model Variogram Nugget Sill Range (Nugget/sill) (%) RMSE RMSP Fe Spherical 2.96 11.16 1308.4 27 2.94398 1.01263 Exponential 0 11.34 1295.4 0 3.02942 1.00568 Gaussian 4.8 11.19 1184.6 43 2.97005 1.01656 Ketebalan Spherical 17.29 45.5 1028.6 38 6.52766 0.97030 Exponential 10.55 45.9 1028.6 23 6.66045 0.97755 Gaussian 27.87 45.6 1028.6 61 6.60920 0.97679
(a) (b) (c)
Gambar 4: Model variogram terbaik spherical pada metode OK (a) untuk kadar Fe dan (b) untuk ketebalan limonit, dan (c) model variogram gaussian untuk kadar Fe dengan metode IK
Tabel 3: Nilai nugget, sill, range RMSE dan RMSP kadar Fe pada metode IK.
Variabel Model Variogram Nugget Sill Range (Nugget/sill) (%) RMSE RMSP Fe Spherical 0.04 0.14 1061.9 23 0.38187 0.98094 Exponential 0 0.18 1000.4 0 0.38122 0.93672 Gaussian 0.07 0.11 980.7 42 0.37827 0.96481
(a) (b)

## (c)
Gambar 5: (a) Peta distribusi kadar Fe, (b) Peta probabilitas kadar Fe, dan (c) Peta distribusi ketebalan zona limonit
Dalam  perhitungan  estimasi  sumberdaya diasumsikan  bahwa  setiap  blok  mempunyai ketebalan  dan  kadar  Fe  yang  konstan  dengan ketebalan dan kadar titik bor dalam blok tersebut.
Data  yang  digunakan  dalam  estimasi sumberdaya  berdasarkan  pada  nilai  kadar  Fe  ≥ 45%  yang  terdapat  di  dalam  batas  perhitungan ( outline )  yang  telah  ditentukan  (Gambar  5.a). Jumlah  sumberdaya  merupakan  jumlah  seluruh
tonase  setiap  blok  yang  diperoleh  dari  perkalian antara  densitas  limonit  (1,6  ton/m³)  dengan volume blok, sedangkan volume blok merupakan hasil  perkalian  antara  luas  blok  (500X500)  m² dengan  ketebalan  endapan  limonit  pada  setiap lubang  bor.  Hasil  estimasi  sumberdaya  Fe  di daerah  penelitian  (endapan  limonit  sebesar 137.748.000  ton  dengan  kadar  rerata  sebesar 46,43  %Ni  dan  jumlah  logam  64.522.110  ton.

## 4.  Kesimpulan
Hasil  interpolasi  dengan  menggunakan metode IK dan OK menunjukkan bahwa sebaran endapan limonit dengan kadar ≥ 45% menempati sebagian  besar  daerah  penelitian  dan  masih terbuka  ke  arah  timur,  barat  dan  selatan. Sedangkan ketebalan zona limonit menunjukkan
kecenderungan  menipis  ke  arah  utara  dengan ketebalan  maksimum  terdapat  di  bagian  selatan daerah  penelitian.    Dengan  asumsi  nilai  batas kadar  anomali  45%  Fe  dan  densitas  limonit  1,6 ton/m³  diperoleh  estimasi  sumberdaya  adalah ±137.748.000 ton endapan limonit dengan kadar rata-rata  46,43%  Fe  atau  setara  dengan  ±
64.522.110  ton  logam  Fe.  Evaluasi  hasil interpolasi berdasarkan nilai RMSP menunjukkan bahwa  hasil  taksiran  kadar  Fe  dengan  metode OK adalah underestimated .

## Ucapan Terimakasih
Dalam  kesempatan  ini  penulis  mengucapkan banyak  terimakasih  kepada  Kaprodi  Teknik Pertambangan  dan  Dekan  FTM  ITNY  atas dukungan  yang  telah  diberikan  dalam  penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Antunes, I.M.H.R., Albuquerque, M. T. D., 2013, Using  indicator  kriging  for  evaluation  of arsenic  potential  contamination  in  an abandoned  mining  area  (Portugal),  Science of the Total Environment 442, 545-552.
Arslan,  H.,  2012,  Spatial  and  temporal  mapping of groundwater salinity using ordinary kriging and  indicator  kriging:  The  case  of  Bafra Plain, Turkey, Agricultural Water Management, 113, pp 57-63.
Brand,  N.W,  Butt  C.R.M,  Elias  M.,  1998,  Nickel Laterite:  Classification  Features,  AGSO Journal of Australian Geology & Geophysics, 17(4), 81-88.
Butt,  C.  R.  M,  and  Cluzel,  D.,  2013,  Nickel
Laterite Ore
Deposits: Weathered Serpentinites, Elements, Vol.9, pp. 123-128. Cambardella, C.A., Moorman, T.B., Novak. J.M., Parkin,  T.B.,  Karlen,  D.L.,  Turco,  R.F., Konopka, A.E., 1994, Field-scale variability of soil  properties  in  central  Iowa  soils,  Soil Science  Society  of  America  Journal  58, 1501-1511.
Daya,  A.A.,  2015,  Ordinary  Kriging  for  the Estimation  of  Vein  Type  Copper  Deposit:  A Case Study of The Chelkureh Iran, Journal of Mining and Metallurgy, 51A (1) (2015) 1-14. Elias,  M.,  2013,  Nickel  laterite  in  SE  Asia., East Asia  geology  exploration  Technologies  and Mine.
Goovaerts,  P.,  1997,  Geostatistics  for  Natural Resources  Evaluation,  Oxford  Unuversity Press, New York, USA.
Isaaks, E.H. and R.M. Srivastava., 1989, Applied geostatistics,  Oxford  University  Press,  New York.
Journel,  A.  G.,  1983,  Non-parametric  estimation of  spatial  distribution,  Mathematical  Geology, 15, 445-468.
Martosuwito, S., 2012, Tectonostratigraphy of the Easthern  part  of  Sulawesi,  Indonesia.  In Relation  to  The  Terrane  Origins,  JSD.  Geol. Vol.22, pp 199-207.
Narany, T. S., Ramli, M. F., Aris, A.Z., Sulaiman, W.  N.  A.,  and  Fakharian,  K.,  2014,  Spatial assessment of groundwater quality monitoring  wells  using  indicator  kriging  and
risk mapping, Amol-Babol Palin, Iran, Water, 6, 68-85
Oliver,  M.A  and  Webster,  R.,  2014,  A  tutorial guide  to  geostatistics:  Computing  and modeling  variograms  and  kriging,  Catena 113. Panggabean, H dan Surono., 2011, Tektonostratigrafi  bagian  timur  Sulawesi, Jurnal Sumber Daya Geologi 21, 5.
Piccini,  C.,  Marchetti,  A.,  Farina,  R.,  and Francaviglia,  R.,  2012,  Application  of Indicator  Kriging  to  Evaluate  the  Probability of Exceeding Nitrate Contamination Thresholds,  Int.  J.  Environ.  Res.,  6(4):  853- 862.
Robinson,  T.P.,  G.  Metternicht.,  2006,  Testing the  performance  of  spatial  interpolation techniques  for  mapping  soil  properties, Computer  and  Electronics  in  Agriculture  50, pp 97-108.
Saby, N., Arrouays, D., Boulonne, L., Jolivet, C., Pochot,  A.,  2006,  Geostatistical  assessment of Pb in soil around Paris, France, Science of the Total Environment 367, 212-221.
Shahbeik,  S.,  Afzal,  P.,  Moarefvand,  P., Qumarsy,  M.,  2014,  Comparison  between ordinary  kriging  (OK)  and  inverse  distance weighted  (IDW)  based  on  estimation  error. Case  study:  Dardevey  iron  ore  deposit,  NE Iran, Arab J Geosci 7:3693-3704.
Surono.,  1997,  A  provenance  study  of sandstones  from  the  Meluhu  Formation, Southeast  Sulawesi,  Easthern  Indonesia, Journal  of  Geology  and  Mineral  Resources 73: 2-16.
Suryani,  S.,  Y.  Sibarani  and  M.N.  Heriawan., 2016,  Spatial  analysis  3D  geology  nickel using  ordinary  kriging  method,  Jurnal Teknologi, 78:5, 373-379.
Yasrebi,  J.,  Saffari,  M.,  Fathi,  H.,  Karimian,  N., Moazallahi,  M.,  Gazni,  R.,  2009,  Evaluation and  Comparison  of  Ordinary  Kriging  and Inverse  Distance  Weighting  Methods  for Prediction  of  Spatial  Variability  of  Some  Soil Chemical  Parameters,  Research  Journal  of Biological Sciences 4 (1): 93-102.
Yimit,  H.,  Eziz,  M.,  Mamat,  M.,  Tohti,  G.,  2011, Variations  in  groundwater  levels  and  salinity in  the  Ili  River  irrigation  Area,  Xinjiang, Northwest  China:  a  geostatistical  approach, International
Journal of Sustainable
Development  and  Word  Ecology  18  (1),  55- 64.