Perbandingan metode kriging dan metode inverse distance weighting (idw)dalam mengestimasi sumberdaya batubara di pt.x, kabupaten kutai timur,provinsi kalimantan timur
P Penelitian estimasi sumber daya batubara ini dilakukan pada PT X di daerah Kabupaten Kutai Timur. Penelitian dilakukan untuk mengetahui model dan estimasi sumber daya batubara. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode Inverse Distance Weighting (IDW) menggunakan perangkat lunak software minitab 15, dengan setiap data berpengaruh terhadap hasil prediksi yang sesuai dengan bobotnya. IDW digunakan untuk memprediksi suatu titik dengan perhitungan matematis dari nilai titik dengan pertimbangan fungsi jarak. Metode Kriging untuk menaksir nilai pada data geometri dan kualitas yang tidak terjangkau oleh lubang bor. Metode Kriging dapat menghubungkan titik spasial dari tiap data yang ada dengan pemodelan variogram dan divalidasi menggunakan cross validation dan RMSE (Root Mean Square Error). Dari hasil kedua metode estimasi, didapatkan metode kriging merupakan metode yang lebih akurat berdasarkan nilai RMSE yang lebih rendah pada data ketebalan, ash content dan volatile matter senilai 14.697 m, 9.361 %, dan 2.296 % dibandingkan metode IDW dengan nilai RMSE pada data ketebalan, ash content dan volatile matte batubara senilai 15.465 m, 9.404 %, dan 2.506 %. Hasil ini menunjukan batubara memiliki kualitas yang baik dan berjernis antrasit
T This coal resource estimation research was conducted at PT X in the East Kutai Regency area. The research was conducted to determine the model and estimation of coal resources. The research was conducted using the Inverse Distance Weighting (IDW) method using Minitab 15 software, with each data influencing the prediction results according to its weight. IDW is used to predict a point by mathematical calculation of the point value with consideration of the distance function. Kriging method to estimate the value of geometry and quality data that is not reached by the borehole. The Kriging method can connect the spatial points of each existing data with variogram modeling and validated using cross validation and RMSE (Root Mean Square Error). From the results of both estimation methods, it is found that the kriging method is a more accurate method based on lower RMSE values on thickness, ash content and volatile matter data worth 14.697 m, 9.361%, and 2.296% compared to the IDW method with RMSE values on thickness, ash content and volatile matte coal data worth 15.465 m, 9.404%, and 2.506%. These results show that the coal has good quality and anthracite type.