## KAJIAN KOMPARATIF PEMODELAN AIR TANAH MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI DESA KAYUAMBON, KABUPATEN BANDUNG BARAT
Millary Agung Widiawaty 1 , Moh. Dede 2 , Arif Ismail 3 1,2 Departemen Pendidikan Geografi, Universitas Pendidikan Indonesia 3 Survei Pemetaan dan Informasi Geografis, Universitas Pendidikan Indonesia
1 millary@student.upi.edu , 2 desa96@student.upi.edu , 3 arifismail@upi.edu ,

## ABSTRACT
Nowadays, fresh water availability is a problem and require serious attention from all parties. Urbanization in Kayuambon Village causes highly growth population and require fresh water to support the needs, it resources come from groundwater. This research aims to determine the groundwater  direction  and  accumulation  based  on  groundwater  modeling  using  IDW, Kriging, Spline, and Minimum Curvature interpolation techniques. Result shows that Kriging interpolation technique has the highest validity then others with ME = 0.316833, RMSE = 10.68147,  and  R 2 =  0.88934.  Groundwater  modeling  results  also  found  that  Kayuambon Village has two cone of depression are located in the central and northern of the village which known as concentration of groundwater flow. This study is expected to be a consideration for people and stakeholders to realize sustainable groundwater utilization.
Keywords: GIS, Groundwater Modelling, Interpolation Technique

## ABSTRAK
Ketersediaan air bersih saat ini menjadi masalah yang memerlukan perhatian serius dari  berbagai  pihak.  Urbanisasi  di  Desa  Kayuambon  menyebabkan  wilayah  ini mengalami  lonjakan  populasi  yang  pesat  dan  memerlukan  ketersediaan  air  guna menunjang kebutuhan penduduk salah satunya berasal dari air tanah. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  arah  dan  akumulasi  air  tanah  melalui groundwater modelling berbasis  SIG  menggunakan  teknik  interpolasi IDW , Kriging , Spline ,  dan Minimum Curvature .  Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  teknik  interpolasi Kriging memiliki validitas tertinggi dengan ME = 0.316833, RMSE = 10.68147, dan R 2 = 0.88934. Dari  hasil  pemodelan  air  tanah  ditemukan  bahwa  Desa  Kayuambon  memiliki  dua cone  of  depression yang  berada  di  bagian  tengah  dan  utara  desa  sebagai  zona konsentrasi  aliran  air  tanah.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  mampu  menjadi pertimbangan  bagi  masyarakat  dan  pihak  terkait  dalam  melakukan  kegiatan pemanfaatan air tanah secara berkelanjutan.
Kata Kunci: GIS, Groundwater Modelling, Interpolation Technique

## PENDAHULUAN
Laju pertumbuhan penduduk berimplikasi  terhadap  kebutuhan  air bersih  yang  semakin  meningkat  baik secara  kuantitas  maupun  kualitas  untuk berbagai aktivitas manusia seperti rumah tangga, pertanian, dan industri (UNESCO, 2005).  Ketersediaan  sumber  daya  air  di daratan, sebagian besar berada di bawah
permukaan tanah yang dikenal sebagai air tanah (Winter dkk., 1998; Saldanela dkk., 2015). Potensi air tanah di suatu wilayah dipengaruhi  oleh  dimensi  akuifer, karakteristik  hidrolika,  iklim,  topografi, kondisi geologis dan geomorfologis, serta kondisi penutup lahan (Anugrahadi dkk., 2017).
64 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
Distribusi air tanah dapat diketahui melalui  pemetaan  pemodelan  air  tanah atau groundwater modelling. Pemodelan air tanah  berguna  untuk  memahami  sistem air  tanah,  pengelolaan  sumber  air  tanah, dan perencanaan pemenuhan air (Kresic, 2007).  Pemodelan  air  tanah  dilakukan menggunakan  persamaan  matematis yang  mewakili real  world sistem hidrogeologis  (Kumar,  2015;  Qiu  dkk., 2015).  Teknik  pemodelan  air  tanah dikelompokkan  menjadi  tiga  kategori yakni  fisik,  analog,  dan  matematis (Baalousha,  2011).  Dalam  penelitian  ini, pemodelan air tanah dilakukan berdasarkan  metode  matematis  melalui teknik  interpolasi  guna  mengetahui keberadaan  cekungan  air  tanah  ( cone  of depression ). Setiap teknik interpolasi akan menghasilkan  informasi  yang  berbeda, namun  mengarah  kecenderungan  sama (Pramono, 2008).
Tonkin dan Larson (2001) mengungkapkan bahwa teknik interpolasi Kriging dalam  pemodelan  air  tanah memberikan  informasi  korelasi  tinggi muka  air  tanah  dengan  konduktivitas hidrolik. Studi komparasi berbagai teknik interpolasi  dalam  memodelkan  tinggi muka air tanah menunjukan bahwa teknik interpolasi Simple  Kriging memiliki validitas  tertinggi  (Xiaou  dkk.,  2016). Hasil berbeda ditunjukan oleh penelitian Charoenpong  dkk. (2012), dimana  teknik interpolasi IDW memiliki  akurasi  lebih tinggi daripada teknik interpolasi Kriging dan Spline .
Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang cenderung menggunakan teknik
interpolasi deterministik,  penelitian  ini  berusaha mengkomparasikan  empat  jenis  teknik interpolasi IDW , Kriging , Spline ,  dan Minimum Curvature dalam pemodelan air tanah  yang  akan  divalidasi  secara geostatistik. Selain itu, penelitian ini juga berusaha  mengkaji  distribusi  aliran  air tanah dan cone of depression menggunakan
sistem  informasi  geografis  di  Desa Kayuambon.  Melalui  penelitian  ini diharapkan mampu memberikan informasi  bagi  seluruh stakeholder dan masyarakat dalam melakukan eksploitasi air tanah secara berkelanjutan.

## METODE Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Desa Kayuambon, Kecamatan Lembang, Kabupaten  Bandung  Barat,  Jawa  Barat yang  secara  geografis  berada  pada koordinat 107 o 37’ 7,02” E – 107 o 38’ 35,94” E dan 6 o 49’ 39,55 S – 6 o 48’ 35,14” S (lihat gambar 1). Berada pada elevasi 1199 mdpl, wilayah  ini  memiliki  formasi  batuan berupa tuff dan  andesit  dengan  kondisi topografis  yang  datar  hingga  curam (Silitonga,  1973).    Desa  Kayuambon termasuk ke dalam Sub DAS Cikapundung  Hulu  dengan  curah  hujan rata-rata  tahunan  mencapai  1709,1 mm/tahun  dan  suhu  udara  rata-rata mencapai  23,11 o C,  sedangkan  dari  segi penggunaan lahan didominasi oleh lahan terbangun  seperti  pemukiman  (BPS  Kab. Bandung Barat, 2016).

## Akuisisi Data dan Metode Analisis
Dalam  penelitian  ini,  sampel  air tanah  diperoleh  beberaoa  sumur  yang tersebar di Kayuambon dengan parameter berupa  elevasi,  kedalaman  sumur, diameter  sumur,  serta tinggi  muka  air pada November 2017. Data koordinat, dan tinggi muka air sumur diperlukan untuk analisis interplolasi menggunakan ArcGIS dengan  teknik  interpolasi Kriging , Spline , Minimum Curvature , dan IDW (Gambar 1). Hasil  analisis  interpolasi  dapat memberikan validasi arah aliran ( flownet ) dan cone  of  depession air  tanah  (Kresic, 2007).  Nilai  interpolasi  dari  berbagai teknik tersebut akan dianalisis menggunakan  parameter Mean  Error , RMSE , dan R 2 . Dalam analisis geostatistik tingkat  validitas  ditunjukan  oleh  nilai
Mean Error dan RMSE yang  kecil, serta nilia  R 2 yang  tinggi  (Sarangi  dkk.,  2005; Xiao dkk., 2016).

## Teknik Interpolasi Muka Air Tanah
Inverse Distance Weight (IDW) Teknik interpolasi ini
mengasumsikan  setiap  plot  mempunyai pengaruh yang bersifat lokal dan nilai plot tersebut akan semakin berkurang terhadap  jarak  (Pasaribu  dan  Haryani, 2012). Jarak yang dimaksud disini adalah jarak  (datar)  dari  titik  data  (sampel) terhadap  blok  yang  akan  diestimasi. Teknik interpolasi IDW dapat ditentukan dengan persamaan berikut.
u (x) = ∑ w i (x) u i N i=1 ∑ w i (x) N i=1 (Persamaan 1)
w i (x) = 1 d (x,x i ) p (Persamaan 2)
Dimana  U  merupakan  nilai  yang diestimasikan  dengan  Wi  sebagai  nilai pada  titik  I.  X i merupakan  titik  yang diketahui  nilainya,  sedangan  d  dan  p merupakan  jarak  antar  titik;  daya pengaruh.

## Spline
Teknik interpolasi Spline merupakan  metode  yang  cukup  baik untuk  mengestimasi  nilai  yang  tidak terdapat  pada  sampel  data.  Pada  teknik spline, model permukaan yang dihasilkan akan  tepat  melewati  titik-titik  sampel. Teknik  ini  merupakan  teknik  interpolasi yang  cukup  akurat  walaupun  data  yang digunakan  hanya  sedikit  (Kresic,  2007). Teknik interpolasi Spline dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut.
S (x,y) = T (x,y)+ ∑ λ j R (r j ) N j=1 (Persamaan 3)
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Sumber: Hasil Analisis, 2018
Gambar 2. Alur Penelitian
Dimana  S  merupakan  nilai  untuk lokasi  yang  diestimasi  dengan λ j sebagai koefisien persamaan linear dan r j . adalah Jarak dari titik (x,y) ke titik j th . Sedangkan T  (x,y)  dan  R  (r)    didefinisikan  secara berbeda berdasarkan cara seleksi baik itu regularized spline maupun tension spline .

## Kriging
Teknik  interpolasi Kriging dapat digolongkan  dalam  interpolasi stochastic yang  menawarkan  penilaian  secara prediktif,  karena  mengasumsikan  nilai kesalahan  secara random .  Teknik  ini digunakan  untuk  mengestimasi  nilai  z pada  titik  yang  tidak  tersampel berdasarkan  informasi  dari  karakteristik nilai  z  tersampel  yang  berada  pada wilayah  sekitarnya.  Selain  itu,  teknik  ini juga  mempertimbangkan  korelasi  spasial antar  data  menggunakan  semivariogram (Sun et. al , 2009, Hadi, 2013).
Semivariogram Kriging dapat  ditentukan dengan persamaan berikut.
y (h) = 1 2n ∑{ Z ( x i ) n i=1 − Z(x i + h } 2 (Persamaan 4)
Keterangan: y = nilai yang diestimasi Z = nilai merupakan nilai pada titik x ke-i h = merupakan jarak.

## Minimum Curvature
Teknik  ini  dapat  dianalogikan sebagai bidang elastis yang disebarkan ke seluruh titik data, sehingga hanya sedikit lekukan yang terjadi. Minimum Curvature memberikan  hasil  interpolasi  yang  lebih halus,  sehingga  tergolong  interpolator non-eksak (Keckler, 1994; Dressler, 2009). Kelemahan teknik ini adalah kecenderungan mengekstrapolasikan nilai  di  daerah  yang  tidak  ada  datanya. Teknik  interpolasi  minimum  curvature dapay diperoleh menggunakan persamaan berikut.
North = MD 2 [ sin ( I 1 ) × cos ( A 1 ) + sin ( I 2 ) × cos ( A 2 )] RF (Persamaan 5)
East = MD 2 [ sin ( I 1 ) × cos ( A 1 ) + sin ( I 2 ) × cos ( A 2 )] RF (Persamaan 6)
TVD = MD 2 [ cos (I 1 )+ cos (I 2 ) ] RF (Persamaan 7)
β = cos -1 [ cos ( I 2 - I 1 ) -( sin ( I 1 ) × sin (I 2 ) ×(1- cos (A 2 -A 1 )) ] (Persamaan 8)
RF = 2 β × tan ( β 2 ) (Persamaan 9)
Keterangan:
MD = Measured Depth yang diperoleh dari hasl survei TVD = True Vertical Depth RF = rasio factor β = dog leg angle I 1 maupun  I 2 =  sudut  inklinasi  atas  dan bawah,
HASIL DAN PEMBAHASAN Pemodelan Air Tanah
Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 30 sumur yang tersebar di Desa
Kayuambon untuk mesimulasikan ketinggian dan akumulasi air  tanah.  Validasi  pemodelan  air  tanah dilakukan  secara  silang  antar  teknik interpolasi,  dimana  teknik  interpolasi dengan  nilai error terendah  dan  korelasi tertinggi  merupakan  yang  terbaik, perbandingan tiap parameter untuk setiap metode interpolasi (tabel 1).
Hasil  dari  validasi  pengamatan tinggi  muka  air  eksisting  dengan pemodelan,  secara  berurutan  didapatkan bahwa  nilai Mean  Error (ME) IDW < Kriging <  Minimum  Curvature  <  Spline. Sedangkan Root Mean Square Error (RMSE) diperoleh Kriging < IDW < Minimum
Curvature < Spline ,  dan  koefisien determinan  R 2 ditunjukan  bahwa  nilai Kriging > IDW > Minimum  Curvature > Spline .  Dari  ke  tiga  variabel  ditunjukan bahwa teknik interpolasi Kriging memiliki tingkat validitas yang tinggi dibandingkan metode yang lain. Sementara  itu,  teknik  interpolasi Spline memiliki tingkat validitas terendah.
Tinggi  muka  air  tanah  semakin turun  ke  arah  timur,  walaupun  terdapat sedikit  perbedaan  secara  minor  (gambar 3).  Perbedaan  hasil  tersebut  disebabkan masing-masing teknik interpolasi memiliki cara kerja yang berbeda, baik itu secara eksak dan  non-eksak (Wang dkk., 2014). Kriging , IDW , dan Spline merupakan teknik  interpolasi  eksak,  sedangkan Minimum  Curvature merupakan    teknik interpolasi non-eksak.
Sumber: Hasil Analisis, 2018
Gambar  3. Interpolasi Air Tanah di Desa Kayuambon
68 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
Tabel 1. Nilai Mean Error , RMSE and R 2 Parameter Teknik Interpolasi IDW Kriging Spline Minimum Curvature ME 0.065433 0.316833 -0.3372 -0,19593 RMSE 11.53623 10.68147 14.57093 11.56109 R 2 0.872433 0.88934 0.795431 0.868317 Sumber: Hasil Analisis, 2018
Sumber: Hasil Analisis, 2018 Gambar 4. R 2 and Formula Teknik Interpolasi
Teknik  interpolasi Kriging , IDW , dan Spline mampu melakukan generalisasi nilai walaupun terdapat data lokasi yang tidak diketahui nilainya. Hal ini  berbeda  dengan  teknik  interpolasi Minimum  Curvature yang  hanya  mampu memprediksi  nilai  dari  data  lokasi  yang telah diketahui nilainya (Bourgoyne dkk., 2016).

## Air Tanah di Desa Kayuambon
Tinggi  muka  air  tanah  hasil pemodelan  memiliki  rentang  nilai minimum dan maksimum yang  berbeda, secara  berurutan  rentang  nilai  dari keempat teknik interpolasi yakni  1136.497 – 1228.145 mdpl (IDW), 1146.624 – 1226.73
mdpl (Kriging), 1137.202 – 1228.439 mdpl (Spline),  dan  1134.3 – 1227.881  mdpl (Minimum Curvature). Teknik interpolasi Spline dan Kriging memiliki  nilai maksimum  muka  air  tanah  yang  lebih tinggi. Sedangkan teknik interpolasi IDW dan Minimum  Curvature memiliki  nilai minimum air tanah yang lebih rendah.
Di  sisi  lain,  nilai  koefisien determinasi  antar  teknik  interpolasi menunjukan  bahwa  teknik  interpolasi Kriging memiliki akurasi yang paling baik seperti  yang  ditunjukan  pada  gambar  4. Dengan  demikian,  teknik  interpolasi kriging  layak  untuk  memprediksi  tinggi muka  air  tanah  di  Desa  Kayuambon. Berdasarkan  gambar  4  diketahui  juga
bahwa  nilai  R 2 teknik  interpolasi  eksak tidak selalu lebih baik bila dibandingkan dengan non-eksak.
Aliran Air Tanah dan Cone of Depression Jaringan  aliran  air  tanah  ( flownet ) yang dibuat dengan menggunakan teknik interpolasi IDW , Kriging , Spline ,  dan Minimum Curvature (Gambar  5).  Arah aliran  tersebut  dibuat  secara  tegak  lurus dari  tiap-tiap  garis  iso-piezometrik  atau kontur air tanah hingga mencapai kontur terendah  sebagai  pusat  akumulasi  air tanah ( cone of depression ) dengan interval 1 meter.  Pada  setiap cone  of  depression nampak garis-garis aliran air menuju pada lokasi  yang  sama,  hal  ini  menandakan bahwa  air  tanah  dapat  berkumpul  di lokasi tersebut (Rhonda, 1995). Arah aliran air tanah digambarkan dengan  tanda  panah  berwarna  merah, sedangkan  cekungan  air  tanah  ( cone  of depression )  digambarkan  dengan  simbol lingkaran berwarna biru ( cone of depression 1)  dan  ungu  ( cone  of  depression 2),  serta garis iso-piezometrik
digambarkan
dengan  warna  hijau.  Pada  teknik interpolasi IDW , Kriging , Spline ,  dan Minimum Curvature pusat  cekungan  air tanah  terdapat  pada  2  (dua)  lokasi. Keempat teknik interpolasi menunjukkan bahwa  terdapat  kesamaan  lokasi cone  of depression I maupun konsentrasi aliran air tanah . Namun  pada cone  of  depression  II , setiap  metode  menunjukkan  lokasi  yang berbeda-beda. Hal ini disebabkan karena perbedaan karekteristik teknik interpolasi yang digunakan (Yao dkk., 2013). Cone of depression II berada di sebelah utara desa dan  berdekatan  dengan  aliran  sungai (gambar  5  dan  gambar  1).  Keberadaan cone  of  depression menandakan  tingginya tinkat  pengambilan  air  tanah  oleh masyarakat (HWE, 2009).

## SIMPULAN
Hasil  pemodelan  ini  menunjukan bahwa  setiap  teknik  interpolasi  memiliki keunggulan dan kelemahan, hal ini dapat dilihat  dari  nilai Mean Error (ME), Root Mean Square Error (RMSE) dan Coefisien of
Gambar 5. Arah Aliran Air Tanah dan Cone of Depression di Desa Kayuambon
70 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
Determinant (R 2 ).  Dalam  pemodelan  air tanah  di  Desa  Kayuambon,  teknik interpolasi Kriging memiliki  tingkat validitas  tertinggi,  sedangkan Spline merupakan  teknik  interpolasi  dengan tingkat  validitas  terendah.  Selanjutnya, arah  aliran  air  tanah  dibuat  secara  tegak lurus  dengan  iso-piezometrik  (kontur) menggunakan ArcGIS, sehingga diketahui  arah  air  tanah  di  Desa Kayuambon yang terakumulasi pada dua lokasi.

## REKOMENDASI
Penelitian mengenai pemodelan air tanah dapat dilakukan dengan lebih baik bila  pengambilan  data  dapat  dilakukan dengan metode lain, misalnya geo-listrik. Selain  itu,  pemodelan  air  tanah  yang bersifat  korelatif  dengan  berbagai  faktor lingkungan  dapat  dilakukan  sebagai upaya dalam pengelolaan sumber daya air dan lahan,
seperti perencanaan pemenuhan kebutuhan air baku, penetapan
kawasan lindung, pengembangan  drainase,  dan  mitigasi bencana hidro-meteorologis.

## DAFTAR PUSTAKA
Anugrahadi,  A.,  Purwadhi,  F.  S.  H.,  dan Haryani,  N.  S.  (2017). Terapan Penginderaan Jauh dan Sistem
Informasi  Geografis  dalam  Geologi, Geomorfologi,  dan  Mitigas  Bencana Beraspek  Hidrometeorologi .  Jakarta:
Universitas Trisakti Jakarta.
Baalousha,  H.  (2008).  “Fundamentals  of Groundwater Modelling”. on Konig,
L.  W.  &  Weiss,  J.  L.  (eds.). Groundwater:  Modelling,  Management and Contamination. New York: Nova Science Publishers, Inc.
BPS Kab. Bandung Barat. (2016). Bandung Barat  Regency  in  Figures .  Bandung:
BPS Kab. Bandung Barat.
Bourgoyne,  A.T.,  dkk.  (2016). Applied Drilling    Engineering .  Texas:  Society of Petroleum Engineers, Inc.
Charoenpong,  S  .,  Suwanprasit,  D.  dan Thongchumnum, P. (2012). “Impacts of  Interpolation  Techniques  on Groundwater  Potential  Modelling using  GIS  in  Phuket  Province, Thailand”. Proceeding  the  33 rd Asian
Conference of Remote Sensing ,
November 26 th – 30 th , 2013 at Pataya, Thailand, pp. 1 – 7.
Dressler,  M.  (2009). Art  of  Surface Interpolation .  Kunštát:  Technical University of Liberec.
Hadi,  B.  S.  (2013). “Metode  Interpolasi Spasial  Dalam  Studi  Geografi (Ulasan Singkat dan Contoh Aplikasinya)”. Geomedia, 11 (2): 235 – 252.
HWE.  (2009). Groundwater  Engineering . Ramallah:  Birzeit  University  & House  and  Water  Environment Publication.
Keckler, D.  (1994). Surfer for Windows: User Guide .  Colorado:  Golden  Software, Inc.
Kresic,  N.  (2007). Hydrogeology  and Groundwater  Modelling .  New  York:
CRC Press.
Kumar,  C.  P.  (2015 ).  “ Modelling  of Groundwater  Flow  and  Data Requirements”. International  Journal of  Modern  Sciences  and  Engineering Technology, 2 (2): 18 – 27.
Pasaribu, J. M. dan  Haryani, N. S. (2012). “Perbandingan  Teknik  Inte rpolasi DEM  SRTM  dengan  Metode Inverse Distance  Weight (IDW), Natural Neighbor dan Spline ”. Pusat
Pemanfaatan Penginderaan Jauh,
Lapan , 9 (2): 126 – 139.

## Pramono,  G. H. (2008). “Akurasi Metode IDW dan Kriging untuk Interpolasi
Sebaran  Sedimen  Tersuspensi”. Forum Geografi, 22 (1): 97 – 110.
Qiu,  S.,  dkk .  (2015).  “Numerical Simulation of Groundwater Flow in a  River  Valley  Basin  in  Jilin  Urban Area, China”. Journal of Water , 7 (10): 5768 – 5787.
Rhonda,  G.  M.  (1995). Groundwater Modelling  Calculation  for  the  Cone  of
Depression. Retrieved
at
http://math.clemson.edu/~warner /ground.pdf.  Accessed on Feb 17 th , 2018.
Saldanela, S., Sutikno, S., dan Hendri, A.
(2015).  “Pemetaan  Pola  Aliran  Air
Tanah  Berabasis  Sistem  Informasi Geografis (SIG) di Kawasan Kecamatan Tampan Kota Pekanbaru”. Jurnal  Jom  FTEKNIK, 2 (1): 1 – 8.
Sarangi, A., Cox, A., dan Madramootoo, C. A .  (2005).  “Geostatistical  Methods for  Prediction  of  Spatial  Variability of  Rainfall  in  a  Mountainous Region”. Journal  American  Society  of Agricultural  Engineers, 48  (3):  943 – 954.
Silitonga, P. H. (1973). Geologic Map of the
Bandung Quadrangle . Bandung:
Geological Survey of Indonesia. Sun,  Y.,  dkk. (2009).  “Comparison  of Interpolation  Methods  for  Depth  to Groundwater and its Temporal and Spatial  Variations  in  the  Minqin Oasis of Northwest China”. Journal of
Environmental  Modelling  &  Software , 24 (10): 1163 – 1170.
Tonkin,  M.  J.  dan  Larson,  S.  P.  (2001). “Kriging  Water  Levels  with  a Regional-Linear and Point-
Logarithmic  Drift”. Journal  of Groundwater, 4 (2): 185 – 193.
UNESCO.  (2005). Groundwater  Resource Issues, Problems, and Recommendations. Tersedia di https://srbc.net/programs/docs/G
WMngtPlanJune2005/2.0%20%20Gr oundwater %20Resource%20Issues,%20Proble ms,%20and%20Recommendations.p df. Diakses pada 17 Februari 2018.
Wang,  S.,  dkk. (2014).  “ Comparison  of
Interpolation Methods for
Estimating  Spatial  Distribution  of Precipitation  in  Ontario,  Canada”. International  Journal  of  Meteorology,
34: 3745 – 3751.
Winter,  T.  C.,  dkk.  (1998). Ground  Water and Surface Water: a Single  Resource. Denver:  U.S.  Government  Printing Office.
Xiao,  Y.,  dkk .  (2016).  “Geostatistical Interpolation Model Selection Based on  ArcGIS  and  Spatio-Temporal Variability
Analysis of
Groundwater  Level  in  Piedmont
Plains,  Northwest  China”. Journal SpringerPlus, 5 (425):  2 – 15.
Yao, X., dkk . (2013). “Comparison of Four Spatial  Interpolation  Methods  for Estimating  Soil  Moisture  in  a Complex Terrain Catchment”.
Journal PLoS ONE, 8 (1): 1 – 13.