bab iv penyusunan dan pengolahan data · studio 3 datamine dengan format *.dwg (autocad) dalam...

53

BAB IV

PENYUSUNAN DAN PENGOLAHAN DATA

Dalam studi penelitian Permodelan dan Estimasi Sumberdaya Nikel

Laterit di Pulau Gee, Halmahera Timur Propinsi Maluku Utara ini data awal yang

digunakan berasal dari hasil kegiatan eksplorasi Unit Geomin PT Antam Tbk.

Obyek penelitian ini berupa pengamatan terhadap hasil pemboran yang

tembus zona bijih dari nikel laterit yaitu zona limonit dan zona saprolit sebagai

produk utama disamping zona soil dan zona bedrock.

Penelitian ini dilakukan pengolahan data Blok GB Pulau Gee dengan luas

area pemboran eksplorasi ± 25 Ha dari ruang lingkup pemboran eksplorasi nikel

Blok GA, Blok GC, Blok GD dan Blok GE di Pulau Gee dengan luas area

pemboran eksplorasi ± 60 Ha. Pada daerah penelitian terdapat 319 drillholes dan

4559 assay data yang terekam dengan menggunakan data pemboran eksplorasi

berjarak spasi antar lubang bor 25 meter. Selain unsur Ni yang dianalisis, terdapat

unsur logam lain yaitu unsur Fe dan MgO yang terdapat di masing – masing

horizon nikel yaitu pada zona Limonite dan Low Saprolite Zone Ore / High

Saprolite Ore Zone (Saprolite).

Gambar 4.1 : Distribusi Titik Bor Eksplorasi di Pulau Gee

Area Daerah Penelitian

DistribusiTitik Bor

54

Secara umum dalam pemodelan dan estimasi sumberdaya endapan nikel

diperlukan data-data dasar sebagai berikut :

Peta topografi,

Peta geologi lokal (meliputi litologi, stratigrafi, & struktur geologi).

Data bor tembus zona bijih,

menghasilkan data berformat .*csv yaitu :

- Data Collar

- Data Assay,

Berdasarkan kombinasi data-data olahan tersebut di atas dapat dilakukan

analisis dan evaluasi untuk penentuan dan perhitungan jumlah sumberdaya nikel

pada daerah penelitian. Setiap tahapan dan prosedur pekerjaan seperti diuraikan di

atas dapat dikerjakan dan dihitung secara bertahap dan simultan dengan

menggunakan kombinasi perangkat lunak AutoCad dan Microsoft Excel diolah

serta diinterpretasikan dalam perangkat lunak Studio 3 Datamine. Secara umum

tahapan pengerjaan dapat dikelompokkan menjadi 3 (tujuh) tahapan utama, yaitu :

Konstruksi peta topografi

Permodelan geologi horizon nikel dalam 3 dimensi (limonit, saprolit)

Penaksiran sumberdaya nikel pada setiap zona – zona bijih dalam model

blok.

Dimana urutan pengerjaannya secara spesifik adalah sebagai berikut :

1. Pemasukan, penyusunan dan validasi data collar dan assay untuk input file

data drillhole (lubang bor).

2. Input / pemasukan basis data menjadi file drillhole tiga dimensi pada

perangkat lunak Datamine (Database).

3. Composite drillhole untuk pembuatan legenda dan korelasi.

4. Pemeriksaan model drillhole terhadap listing data collar dan assay pada Ms.

Excel (Validasi).

5. Korelasi badan bijih dari data penembusan badan bijih/horizon/zona.

6. Pembuatan model tiga dimensi kerangka badan bijih (3-D Orebody

Modelling).

55

7. Verifikasi permodelan terhadap topografi dan terhadap masing – masing zona

bijih (Smoothing).

8. Analisis statistik kadar rata – rata dari setiap unsur bijih dan pembawa bijih

9. Pembuatan prototype model blok sumberdaya (Block Size).

10. Pemilihan metode estimasi.

11. Estimasi sumberdaya blok badan bijih (zona).

12. Pelaporan sumberdaya blok badan bijih (Tabulasi).

Permodelan dibatasi dengan jarak toleransi setengah dari jarak spasi antar

titik bor terluar. Sedangkan permodelan terhadap zona soil tidak dimasukkan

karena dari statistik kadar Ni di dalam soil diklasifikasikan tidak ekonomis, begitu

juga dengan bedrock.

4.1 Basis Data Assay

Basis data assay berisi informasi-informasi dari data eksplorasi rinci yang

akan menjadi input file assay dan drillhole pada Studio 3 Datamine berupa data-

data dalam file Microsoft Excel dengan format *.csv (comma delimitted) sebanyak

4 macam file. Informasi dasar basis data assay diperoleh dari kegiatan pemboran

eksplorasi. Basis data ini harus dilakukan verifikasi terlebih dahulu sebelum

dilakukan pengolahan data lebih lanjut, hal ini sangat penting karena di dalam

proses pemodelan dan estimasi sumberdaya bersumber dari basis data assay ini.

Data assay tersebut meliputi :

File Collar, memuat informasi koordinat x,y,z permukaan dari drillhole.

File Survey, memuat informasi bearing/dip direction, dip, dan deviasi lubang

bor/trench/stope sampling. Dalam penelitian ini data survey tidak digunakan

karena pemboran untuk ekpslorasi nikel adalah pemboran tegak.

File Assay, memuat informasi kedalaman penembusan (from and to) beserta

kadar Ni, Fe, MgO, CaO,Co dan SiO2 pada tiap penembusan bor inti atau

interval sampling pada bijih.

File Lithologi, memuat informasi kedalaman penembusan (from and to) dan

informasi rock type yang membedakan jenis batuan (ore/waste) dari tiap

56

penembusan bor inti atau tiap interval sampling, namun file lithologi ini

digabungkan dengan file assay.

Basis – basis data di atas dijadikan satu basis data yang memuat informasi

drillholes data dan assay data (data kadar) beserta koordinat dan elevasi serta

kedalaman lubang bor. Termasuk juga basis data Lithologi.

Basis data tersebut digunakan dalam penentuan horizon / zona nikel.

Parameter yang digunakan meliputi unsur – unsur seperti pada tabel 4.1 berikut.

Tabel 4.1 Batasan Kandungan Fe & Ni dalam Penentuan Horizon Laterit

(Sumber : Geomin PT. Antam Tbk)

HorizonNilai Cut Off

Kadar Fe (%-berat) Kadar Ni (%-berat)

Limonite 40 < Fe < 50 1.0 < Ni < 1.4

Low Saprolite Ore Zone(L.S.O.Z)

30 < Fe < 40 1.4 < Ni < 1.8

High Saprolite Ore Zone(H.S.O.Z)

Fe < 30 Ni > 1.8

Batasan yang digunakan pada tabel tersebut dapat berubah tergantung dari

kebutuhan user / perusahaan dan berdasarkan kondisi pangsa pasar logam.

Kemudian untuk data topografi, importing data ke dalam perangkat lunak

Studio 3 Datamine dengan format *.DWG (Autocad) dalam bentuk 3 dimensi

(3D). Sedangkan data hasil pemboran disusun ke dalam worksheet Microsoft

Excel (format *.xls) dengan tabel-tabel kolom utama sebagaimana terlihat pada

tabel 4.2 berikut.

Tabel 4.2 Tabulasi Data Collar

BHID X COLLAR Y COLLAR Z COLLAR

GB 19 601.17 2225.72 33.27

GB 20 626.17 2225.72 32.02

GB 21 651.17 2225.72 26.50

… … … …

57

Tabel 4.3 Tabulasi Data Assay

BHID FROM TO LITHO Ni Fe Co SiO2 CaO MgO

GB 19 0.00 1 SOIL 1.00 55.63 0.05 11.62 0.02 7.00

GB 19 1.00 2 SOIL 1.05 58.58 0.06 9.71 0.02 6.47

GB 19 2.00 3 LIMONITE 0.86 42.41 0.05 15.46 0.02 7.37

GB 19 4.00 5 HSOZ 2.12 8.36 0.02 42.55 0.01 20.53

… … … … … … … … … …

4.2 Permodelan Badan Bijih

Data assay dan collar yang telah diinputkan menjadi satu file assay di

dalam Studio 3 Datamine digunakan untuk korelasi badan bijih berdasarkan data –

data geologi dan penampang inti bor tembus zona bijih yang dibuat dari setiap

section / penampang dan divisualisasikan dalam bentuk warna yang berbeda –

beda dari setiap zona. Visualisasinya dapat dilihat pada gambar 4.2.

79

0E

79

0E

80

0E

80

0E

81

0E

81

0E

82

0E

82

0E

83

0E

83

0E

84

0E

84

0E

85

0E

85

0E

86

0E

86

0E

87

0E

87

0E

88

0E

88

0E

89

0E

89

0E

90

0E

90

0E

91

0E

91

0E

92

0E

92

0E

93

0E

93

0E

94

0E

94

0E

95

0E

95

0E

96

0E

96

0E

97

0E

97

0E

98

0E

98

0E

99

0E

99

0E

10

00

E

10

00

E

10

10

E

10

10

E

10

20

E

10

20

E

10

30

E

10

30

E

40 Elev40 Elev

50 Elev50 Elev

60 Elev60 Elev

70 Elev70 Elev

80 Elev80 Elev

90 Elev90 Elev

100 Elev100 Elev

110 Elev110 Elev

120 Elev120 Elev

130 Elev130 Elev

140 Elev140 Elev

150 Elev150 Elev

160 Elev160 Elev

170 Elev170 Elev

180 Elev180 Elev

190 Elev190 Elev

GB

492 G

B49

3 GB

494 G

B49

5 GB

496 G

B49

7GB

498

GB

499

0 10 20 30 40Legenda

[BEDROCK]

[LIMONITE]

[SOIL]

[SPRLITE]

String Correlation

Section 5 W-E

Scale 1:1000 Studio 3 Datamine

Gambar 4.2 Korelasi Zona Nikel Pada Section GB 492 - GB 499

58

Korelasi di atas dilakukan di setiap penampang / section bor yang ditarik

dari arah barat – timur. Kemudian dari korelasi tersebut dihasilkan model badan

bijih awal berupa wireframe (kerangka) badan bijih tiga dimensi. Seperti pada

gambar 4.3 berikut.

Gambar 4.3 Wireframe 3 Dimensi Badan Bijih Nikel Blok GB P. Gee

Kerangka model badan bijih yang berupa jaring-jaring wireframe tiga

dimensi ini menjadi batas pengisian model blok kosong yang belum memiliki

nilai kadar logam pada masing-masing zona bijih.

Model blok sumberdaya pada Blok GB Pulau Gee ini dibuat dengan

dimensi blok dalam X x Y x Z = ½ Jarak Spasi Antar Titik Bor (1/2 x 25 m), Y =

½ Jarak Spasi Antar Titik Bor (1/2 x 25 m) dan Z = 2 m (Berdasarkan Konvensi)

untuk klasifikasi sumberdaya terukur. Pembuatan model blok tersebut

berdasarkan pada titik acuan koordinat awal pada tabel 4.4 berikut.

Tabel 4.4 Batasan Koordinat Acuan Model Blok

FIELD (A8) MINIMUM (N) MAXIMUM (N) RANGE (N)

XP 508.49231 1166.526978 658.034668

YP 988.219971 1788.219971 800

ZP 4 160.477097 156.477097

Model blok ini sebenarnya ditentukan berdasarkan dari kemampuan dan

kapasitas alat penambangan. Oleh karena itu asumsi model blok yang di ambil

dalam penelitian ini adalah berdasarkan unit penambangan terkecil.

59

4.3 Estimasi Kadar Model Blok

Tidak semua data pada assay drillhole ini dipakai dalam estimasi

sumberdaya, hanya data-data yang masuk dalam ruang badan bijih hasil korelasi

yang digunakan untuk memberikan pengaruh terhadap penaksiran kadar dalam

badan bijih / zona masing-masing. Dalam Datamine untuk pemilahan data ini

dilakukan dengan perintah “seltri” yang akan mengestimasi kadar pada setiap

model blok berdasarkan zona awal yang sudah ditentukan dari hasil rekapitulasi

data (batasan kadar) pada tabel 4.1.

Setelah model blok ditentukan, dilakukan estimasi kadar pada tiap blok

tersebut berdasarkan dari informasi setiap interval kadar bor inti terhadap masing

– masing zona nikel baik limonit dan saprolit. Dalam penelitian ini tidak di

lakukan komposit data dikarenakan dari data asli sudah memiliki interval yang

cukup baik yaitu interval setiap 1 meter.

Untuk metode estimasi kadar tersebut digunakan metode konvensional

yaitu Inverse Distance Power terutama Inverse Distance Square (pangkat 2).

Estimasi pada model blok dilakukan dari informasi kadar Ni dari setiap interval

bor. Radius pencarian data yang digunakan pada penelitian ini adalah X = 37.5 m

dan Y = 37,5 m yaitu 1 ½ jarak antar lubang bor dan Z = 5 m. Dalam Datamine

parameter ini diinputkan dalam perintah “Estima” dari parameter ‘espar’ dan

‘sparm’. Parameter tersebut merupakan prototype dalam estimasi kadar pada

setiap model blok. Visualisasi estimasi kadar tersebut dapat dilihat pada gambar

4.4.

60

Gambar 4.4 Estimasi Kadar pada Model Blok Section N-S 901 E

(BHID GB 365 – GB 628)

B

B’

61

4.4 Statistik Deskriptif

Analisis statistik digunakan untuk memberikan gambaran menyeluruh dan

kecenderungan dari data awal dan data hasil olahan. Dengan pendekatan statistik

ini maka akan didapatkan batas pencilan data untuk tujuan verifikasi data awal.

Tujuan dilakukannya analisis statistik adalah untuk mengetahui parameter-

parameter atau karakteristik populasi endapan dari data yang akan diolah yaitu

data kadar hasil analisis dari pemboran. Hasil pengolahan data statistik deskriptif

tersebut seperti pada table 4.5 berikut.

Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Zona Nikel Blok GB P. Gee

Statistik

ZONA

LIMONIT LSOZ HSOZ

Ni Fe MgO Ni Fe MgO Ni Fe MgO

Minimum 1.01 8.07 6.32 1.4 6.41 6.45 1.8 7.55 9.18

Maximum 1.39 56.88 33.77 1.78 55.6 31.06 4.02 42.81 36.05

Range 0.38 48.81 27.45 0.38 49.19 24.61 2.22 35.26 26.87

Mean 1.257 41.56 10.22 1.534 36.87 13.013 2.061 16.02 25.737

Median 1.27 43.25 9.225 1.51 39.86 10.99 1.93 14.33 26.09

Mode 1.33 44.24 9.61 1.49 11.35 18.95 1.83 11.46 30.01

ST Dev 0.089 9.594 4.13 0.097 11.16 5.5065 0.315 6.372 4.7633

Skewness -0.66 -1.24 3.451 0.903 -0.73 1.4195 2.119 1.418 -0.647

Kurtosis -0.09 1.847 14.13 -0 -0.28 1.3182 6.485 2.227 0.3496

Untuk mempermudah penaksiran kadar dan melihat penyebaran kadar,

daerah penelitian dibagi menjadi 2 bagian yaitu blok utara dan blok selatan blok

GB Pulau Gee yang ditinjau dan dilihat dari 3 unsur yaitu nilai kadar Ni, Fe dan

MgO seperti pada gambar 4.5 berikut.

62

Gambar 4.5 Pembagian Blok Utara – Blok Selatan Peta Penelitian Blok GB

Pulau Gee

Blok Utara

Blok Selatan

63

4.4.1 Statistik Univarian

Statistik deskriptif yang digunakan untuk melihat hubungan antar data

dalam satu populasi, tanpa mempertimbangkan faktor posisi dari data-data

tersebut.

Tabel 4.6 Hasil analisis statistik univarian kadar Ni

Statistik Kadar Ni (%)

Parameter Blok Utara Blok Selatan

Minimum 0.32 0.34

Maximum 5.81 4.62

Mean 1.552615651 1.783637

Median 1.52 1.72

Mode 1.45 1.35

Standard Deviation 0.644818 0.669382

Standard Error 0.013027 0.01422

Variance 0.41579 0.448072

Kurtosis 1.654829 -0.214228

Skewness 0.510274 0.207604

Range 5.49 4.28

Sum 3583.12 49720.98

Count 2314 2228

Pertimbangan yang melatarbelakangi membagi 2 daerah blok utara dan

blok selatan blok GB Pulau Gee adalah untuk membandingkan penyebaran kadar

Ni, Fe dan MgO yang relatif menyebar tidak merata. Disamping itu juga

bermanfaat sebagai bahan tambahan evaluasi dan pertimbangan didalam estimasi

kadar pada suatu model blok.

Dari tabel 4.6 dapat dilihat bahwa karakteristik populasi data kadar Ni

pada blok utara sedikit berbeda dengan populasi data kadar Ni pada blok selatan.

Hal ini dapat ditunjukkan pada besarnya nilai mean / rata – rata blok utara sebesar

1.55 % sedangkan blok selatan sebesar 1.78 %. Kemudian untuk sebaran datanya

dari dua tempat yang dibandingkan dapat dilihat dari nilai skewness dan kurtosis

yang memberikan hasil yang tidak jauh berbeda (nilai Ni antara blok utara dan

blok selatan memiliki karakteristik yang hampir sama).

64

Gambar 4.6 Histogram Kadar Ni Blok ; a) Blok Utara ,b) Blok Selatan

a)

b)

65

4.4.1.1 Histogram Kadar Ni

Histogram berguna untuk melihat sebaran data dari suatu populasi data.

Apakah data tersebut mengumpul pada suatu populasi data yang bernilai tinggi

ataupun sebaliknya atau juga menyebar secara merata. Konsekuensinya kita dapat

mengetahui karakteristik dari populasi data tersebut dan mempermudah kita di

dalam menentukan kualitas data di dalam estimasi kadar yang akan dilakukan.

Taksiran bentuk populasi data ini dapat mengurangi besarnya kesalahan dan dapat

digunakan sebagai informasi awal di dalam pengolahan data selanjutnya.

Dari gambar 4.6a histogram kadar Ni blok utara dapat dilihat bahwa

penyebaran data terletak pada nilai kadar yang relatif rendah yaitu di histogram

puncak range 1,55 – 1,6 %, dapat juga dilihat dari nilai skewness positif yang

menunjukkan data cenderung ke arah kiri/kadar rendah. Kemudian dari nilai

variansinya yang relatif kecil menunjukkan ekor histogram yang pendek. Jika

ekor histogram tersebut panjang maka memiliki nilai varians yang besar. Namun

penyebaran data pada blok utara ini menunjukkan distribusi data yang hampir

simetris dengan nilai puncak histogram 1,6 mendekati nilai rataan (mean).

Sedangkan untuk kadar Ni blok selatan yang ditunjukkan pada gambar

4.6b dapat dilihat bahwa penyebaran data cenderung menyebar hampir secara

merata tetapi sedikit lebih besar ke nilai kadar rendah. Dapat juga dilihat dari nilai

skewness yang positif. Tetapi dibandingkan dengan blok utara, blok selatan ini

memiliki penyebaran distribusi data yang mendekati simetris (distribusi normal)

dengan memberikan nilai skewness yang hampir mendekati 0 yaitu 0,20 dan nilai

variansi yang kecil serta puncak histogram yang mendekati nilai rataan (mean)

yaitu 1,7 %.

66

Tabel 4.7 Hasil analisis statistik univarian kadar Fe

Statistik Kadar Fe (%)


Minimum 4.1 4.31

Maximum 77.339996 58.080002

Mean 21.782522 21.607147

Median 13.17 12.475

Mode 8.21 8.54



Variance 243.050369 238.86647

Kurtosis -0.839354 -1.014735

Skewness 0.805585 0.751835

Range 73.239998 53.77

Sum 49720.98 47767.84005

Count 2314 2228

Berdasarkan tabel 4.7 data statistik Fe untuk blok utara dan blok selatan

memberikan hasil yang tidak jauh berbeda, dilihat dari nilai mean untuk blok

utara 21.78 % dan blok selatan 21.06 % dan nilai skewness dan kurtosis yang

relatif sama. Sehingga untuk nilai kadar Fe pada blok utara dan blok selatan

dianggap memiliki karakteristik yang hampir sama.

67

Gambar 4.7 Histogram Kadar Fe Blok ; a) Blok Utara ,b) Blok Selatan

a)

b)

68

4.4.1.2.Histogram Kadar Fe

Histogram kadar Fe pada blok utara gambar 4.7a menunjukkan nilai

variansi yang cukup besar (ekor histogram yang panjang) kemudian nilai

distribusi taksimetri (skewness) yang cukup besar yaitu 0,81 (positif). Namun

disini dapat dilihat hasil nilai distribusi taksimetri (skewness) terjadi dikarenakan

terdapat sedikit data yang memiliki frekuensi yang sangat banyak pada kadar Fe

yang rendah tetapi data cenderung menyebar secara merata pada range

selanjutnya, sehingga karakteristik kadar Fe pada blok utara ini menunjukkan nilai

yang memiliki variasi yang cukup tinggi pada kadar Fe rendah, tetapi relatif

menyebar pada kadar medium ke atas.

Sedangkan untuk kadar Fe pada Blok Selatan yaitu pada gambar 4.7b

menunjukkan nilai skewness dan mean serta variansi yang hampir sama dengan

kadar Fe blok utara sehingga distribusi data pada kadar Fe blok selatan ini

memiliki karakteristik yang hampir sama.

69

Tabel 4.8 Hasil analisis statistik univarian kadar MgO

Statistik Kadar MgO (%)


Minimum 2.21 2.21

Maximum 44 70.029999

Mean 22.497616 22.75593

Median 25.120001 26.62

Mode 7.92 8.18



Variance 102.567024 100.155777

Kurtosis -1.431594 -1.332928

Skewness -0.174772 -0.217232

Range 41.790001 67.82

Sum 52449.02997 50740.88005

Count 2306 2220

Berdasarkan tabel 4.8 hasil statistik MgO untuk blok utara dan blok

selatan memberikan hasil yang juga tidak jauh berbeda, dilihat dari nilai mean

untuk blok utara 22.49 % dan blok selatan 22.77 % dan nilai skewness dan

kurtosis yang relatif sama sehingga untuk nilai kadar MgO pada blok utara dan

blok selatan memiliki karakteristik yang hampir sama.

70

Gambar 4.8 Histogram Kadar MgO Blok ; a) Blok Utara ,b) Blok Selatan

b)

a)

71

4.4.1.3.Histogram Kadar MgO

Pada gambar 4.8a ditunjukkan kadar MgO relatif menyebar pada kadar

yang bernilai tinggi (nilai skewness yang negatif yaitu -0,17). Kemudian nilai

variansinya besar ditunjukkan ekor histogram yang panjang. Histogram untuk

kadar MgO ini menyebar relatif merata walaupun sedikit cenderung ke kadar yang

tinggi. Namun histogram tersebut mendekati bentuk simetris.

Sedangkan kadar MgO blok selatan pada gambar 4.8b ditunjukkan oleh

penyebaran data yang relatif menyebar secara fluktuatif pada kadar rendah <12 %

dan pada kadar sangat tinggi yaitu >25 %, tetapi bentuk histogram cukup simetris.

Namun data nilai statistik memberikan gambaran untuk blok selatan ini hampir

sama dengan blok utara.

4.4.2 Statistik Bivarian

Metode statistik bivarian digunakan untuk menganalisis 2 (dua) kelompok

data yang berbeda tetapi terletak pada lokasi yang sama, dimana dalam kasus ini

kelompok data yang dianalisis yaitu data kadar Ni dan data kadar Fe serta data

kadar MgO yang terdapat pada lokasi yang sama yaitu pada masing-masing blok

pemodelan. Adapun metode statistik bivarian yang umum digunakan yaitu

diagram pencar atau scatter plot.

72

Gambar 4.9 Diagram Pencar antara Kadar Ni dan Fe Blok Utara

Gambar 4.10 Diagram Pencar antara Kadar Ni dan Fe Blok Selatan

73

Gambar 4.11 Diagram Pencar antara Kadar Ni dan MgO Blok Utara

Gambar 4.12 Diagram Pencar antara Kadar Ni dan MgO Blok Selata

74

4.5 Tabulasi Sumberdaya

Penelitian ini menghasilkan 2 model blok yaitu zona limonit dan zona

saprolit yang merupakan gabungan antara Low Saprolite Ore Zone dan High

Saprolite Ore Zone. Selain tabulasi sumberdaya secara umum, terdapat juga

tabulasi sumberdaya yang tergolong ekonomis yang tersusun didalam skenario.

4.5.1 Presentasi Sumberdaya Blok GB Pulau Gee

Berikut ini adalah gambar model blok sumberdaya nikel blok GB Pulau

Gee berdasarkan klasifikasi zona nikel :

500E

500E

600E

600E

700E

700E

800E

800E

900E

900E

1000E

1000E

1100E

1100E

1200E

1200E

1300E

1300E

900

N

1000

N

1000

N

1100

N

1100

N

1200

N

1200

N

1300

N

1300

N

1400

N

1400

N

1500

N

1500

N

1600

N

1600

N

1700

N

1700

N

1800

N

1800

N

1900

N

1900

N

-100 Elev-100 Elev

-50 Elev-50 Elev

0 Elev0 Elev

50 Elev50 Elev

100 Elev100 Elev

150 Elev150 Elev

200 Elev200 Elev

250 Elev250 Elev

300 Elev300 Elev

350 Elev350 Elev

Block Model Zone Nickel

1:4000

Datamine: ORE (mod_ore (block model))

[LIMONITE]

[SPRLITE]

Gambar 4.13 Model Blok Nikel Blok GB P. Gee

75

4.5.2 Tabulasi Sumberdaya Nikel

Dari hasil permodelan dan estimasi kadar pada setiap model blok yang

dibuat, dikumpulkan dan diakumulasikan di dalam suatu tabulasi seperti tabel 4.9

berikut :

Tabel 4.9 Tabulasi Total Sumberdaya Nikel Blok GB P. Gee

Ni Co Fe SiO2 CaO MgO

LIMONIT 310,704.41 1.6 497,127.06 1.286 0.12 44.3 16.27 0.0201 9.3931SAPROLIT 1,486,248.13 1.6 2,377,997.01 2.076 0.07 20 34.64 0.0574 23.322

TOTAL 1,796,952.54 1.6 2,875,124.06 1.68 0.09 32.18 25.46 0.04 16.36

ZONA VOLUME (m3) DENSITY (Ton/m

3) TONNES (Ton)

Kadar Rata - Rata (%)

Dalam estimasi sumberdaya yang bernilai ekonomis pada daerah

penelitian dilakukan asumsi – asumsi yang diambil, hal ini dimasukkan didalam

skenario – skenario. Skenario ini diambil dari parameter – paremeter yang

digunakan oleh beberapa perusahaan. Kemudian dalam skenario – skenario

tersebut zona limonit dan zona saprolit dijadikan menjadi satu produk yaitu zona

ore dan untuk overburden nya disebut waste. Asumsi density ore 1,6 ton/m3. Hasil

statistik dan tabulasi sumberdaya skenario 1 dan skenario 2 terdapat pada tabel

berikut.

Tabel 4.10 Hasil Statistik Deskriptif Skenario 1 (COG >1,2)

Nikel Blok GB P. Gee

StatistikKadar (%)

Ni Fe MgO

Minimum 1.802481 8.561625 14.77826

Maximum 3.241168 36.7694 32.00795

Range 1.438687 28.20778 17.22968

Mean 2.097591 20.28745 23.13431

ST Dev 0.230292 5.849509 3.719005

Skewness 1.348307 0.256561 0.094485

Kurtosis 2.932097 -0.61757 -0.626072

76

Tabel 4.11 Tabulasi Sumberdaya Ekonomis Skenario 1 (COG >1,2)


ZONA VOLUME(m3) TONNES (ton)

Ore 1,768,039.00 2,682,186.50

Waste 336,795.78

Tabel 4.12 Hasil Statistik Deskriptif Skenario 2 (COG >1,8)


StatistikKadar (%)

Ni Fe MgO

Minimum 1.205347 8.561625 8.623197

Maximum 3.241168 45.0274 32.00795

Range 2.035821 36.46577 23.38475

Mean 1.949525 23.35858 21.23238

ST Dev 0.288747 7.81679 4.605278

Skewness 0.633174 0.461153 -0.09408

Kurtosis 1.133735 -0.301104 -0.40276

Tabel 4.13 Tabulasi Sumberdaya Ekonomis Skenario 2 (COG > 1,8)


ZONA VOLUME (m3) TONNES (ton)

Ore 1,171,253.63 1,766,697.88

Waste 210,562.27

bab iv penyusunan dan pengolahan data · studio 3 datamine dengan format *.dwg (autocad) dalam...

Documents