Pemodelan dan Estimasi Sumber daya Nikel Laterit Menggunakan Metode Nearest Neighbour Polygon (NNP)

Authors

  • Hadi Zulkarnain Ladianto Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta
  • Waterman Sulistya Bargawa Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta
  • Eddy Winarno Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v1i2.22

Abstract

Pemodelan sumberdaya merupakan salah satu aspek penting dalam
estimasi kadar suatu endapan mineral. Kesesuaian model akan
menghasilkan estimasi yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk
membuat model sumberdaya nikel laterit serta mengestimasi kadar dan
tonnase nikel laterit menggunakan pendekatan block model. Metode
estimasi menggunakan metode poligon contoh terdekat atau nearest
neighbour polygon (NNP). Data yang digunakan adalah data hasil
analisis laboratorium inti bor dari kegiatan eksplorasi. Data tersebut
terdiri dari koordinat lubang bor (easting, northing, elevation),
kedalaman lubang bor, interval kedalaman lubang bor (depth from-to),
kemiringan lubang bor, kadar Ni tiap interval. Jumlah lubang bor adalah
sebanyak 68 lubang bor dengan jarak rata-rata spasi lubang bor adalah
50 meter. Block model dibuat berdasarkan model sumberdaya dengan
ukuran perblok yaitu 12,5m×12.5m×1m. Hasil penelitian menunjukan
berdasarkan tren warna dan kadar bahwa estimasi kadar di sekitar data
mempunyai nilai kada yang serupa. Hal ini berdasarkan konsep estimasi
meode poligon contoh terdekat (NNP) diperoleh dari kadar contoh
terdekat. Total sumberdaya nikel yang dihasilkan menggunakan metode
NNP yaitu sebesar 7.785.585,94 ton.

Downloads

Published

2021-02-15

How to Cite

Zulkarnain Ladianto, H. ., Sulistya Bargawa, W. ., & Winarno, E. . (2021). Pemodelan dan Estimasi Sumber daya Nikel Laterit Menggunakan Metode Nearest Neighbour Polygon (NNP). Jurnal Sosial Teknologi, 1(2), 75–80. https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v1i2.22

Issue

Vol. 1 No. 2 (2021): Jurnal Sosial dan Teknologi

Section

Articles

License

Copyright (c) 2021 Hadi Zulkarnain Ladianto, Waterman Sulistya Bargawa, Eddy Winarno

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC-BY-SA). that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.