PAAIcon2016: Multivariate statistics for hydrogeology: moving forward from "the present is the key to the past"
Authors: Irawan Dasapta Erwin 
Published: July 2018

This abstract has been presented at the PAAI conference 2016, 16-17 Nov 2016. Consists of to part: Part 1 Introduction to Open Science (zip file) and Part 2 Multivariate statistics in hydrogeology.ABSTRACT Geology is one of the oldest science in the world. Originated from natural science, it grows from the observation of sea shells to the sophisticated interpretation of the earth interior. On recent development geological approach need to be more quantitative, related to the needs prediction and simulation. Geology has shifted from “the present is the key to the past” towards “the present is the key to the past as the base of prediction of the future”. Hydrogeology is one of the promising branch of geology that relies more to quantitative analysis. Multivariate statistics is one of the most frequently used resources in this field. We did some literature search and web scraping to analyze current situation and future trend of multivariate statistics application for geological synthesis. We used several sets of keywords but this set gave the most satifying results: “(all in title) multivariate statistics (and) groundwater”, on Google Scholar, Crossref, and ScienceOpen database. The final result was 164 papers. We used VosViewer and Zotero to do some text mining operations. Based on the analysis we can draw some results. Cluster analysis and principal component analysis are still the most frequently used method in hydrogeology. Both are mostly used to extract hydrochemical and isotope data to analyze the hydrogeological nature of groundwater flow. More machine learning methods have been introduced in the last five years in hydrogeological science. `Random forest` and `decision tree` technique are used extensively to learn the from physical and chemical properties of groundwater. Open source tools have also shifted the use of major statistical or programming language such as: SAS and Matlab. Python and R programming are the two famous open source applications in this field. We also note the increase of papers to discuss hydrogeology and public health sector. Therefore such methods are also being used to analyze open demographic data like DHS (demographic health survey) and FLS (Family Life Survey). Strong community of programmer makes the exponential development of both languages, via platform like Github. This has become the future of hydrogeology. ABSTRAK Geologi adalah salah satu ilmu tertua di dunia. Berasal dari ilmu alam, ia berkembang dari observasi kerang laut ke arah interpretasi interior bumi yang kompleks. Dalam perkembangannya saat ini, geologi memerlukan pendekatan yang lebih kuantitatif, berkaitan dengan kebutuhan untuk prediksi dan simulasi. Geologi telah bergeser dari “the present is the key to the past” (saat ini adalah kunci menuju masa lalu) menjadi “the present is the key to the past as the base of prediction of the future” (saat ini adalah kunci menuju masa lalu dan sebagai dasar prediksi masa depan. Hidrogeologi adalah salah satu cabang ilmu geologi yang bersandar kepada analisis kuantitatif. Statistik multivariabel adalah salah satu metode yang digunakan dalam bidang ini. Kami telah melakukan telaah literatur dan penyadapan web untuk menganalisis kondisi saat ini dan trend masa depan tentang aplikasi statistik multivariabel untuk sintesis geologi. Beberapa set kata kunci digunakan, tetapi yang berikut ini memberikan hasil paling memuaskan: “(all in title) multivariate statistics (and) groundwater”. Database Google Scholar, Crossref, dan ScienceOpen menjadi sumber informasi yang menghasilkan hasil terseleksi sebanyak 164 makalah ilmiah. Kami menggunakan aplikasi VosViewer and Zotero untuk mengolah data teks (text mining). Berdasarkan analisis, cluster analysis dan principal component analysis masih menjadi teknik yang paling banyak dipakai. Keduanya umumnya digunakan untuk mengesktrak data hidrokimia dan isotop untuk menganalisis kondisi hidrogeologi dan aliran air tanah. Lebih banyak lagi metode machine learning (pembelajaran mesin) telah dikenalkan dan digunakan dalam lima tahun terakhir. Teknik “Random forest” and “decision tree” yang merupakan pengembangan dari teknik regresi linear juga telah banyak digunakan untuk mempelajari sifat fisik dan kimia air tanah. Penggunaan aplikasi open source juga telah menggeser piranti lunak berbayar yang mahal, seperti SAS and Matlab. Bahasa pemrograman Python and R adalah beberapa saja yang terkenal dalam bidang machine learning. Kami juga menangkap peningkatan jumlah makalah yang isinya merupakan irisan antara bidang hidrogeologi dan kesehatan masyarakat. Karena itu teknik machine learning juga digunakan untuk menganalisis data terbuka demografi seperti DHS (demographic health survey) dan FLS (Family Life Survey). Komunitas programmer yang kuat mampu mengembangan piranti lunak open source ini secara eksponensial, melalui platform seperti Github. Hal ini telah menjadi masa depan dari hidrogeologi.