penentuan nilai ambang anomali kadar batuan uranium dan

PROSIDING Seminar Geologi Nuklir dan Sumber Daya Tambang Tahun 2019 PUSAT TEKNOLOGI BAHAN GALIAN NUKLIR - BATAN

ISBN 978-979-99141-7-0 175

Penentuan Nilai Ambang Anomali Kadar Batuan Uranium dan

Thorium menggunakan Kurva Probabilitas di Daerah Mamuju,

Sulawesi Barat

Determination of Threshold Anomaly Value of

Uranium and Thorium Rocks using Probability Curve in Mamuju,

West Sulawesi

Ersina Rakhma1, Bambang Priadi2, Ilsa Rosianna1, Kurnia Setiawan Widana1

1Pusat Teknologi Bahan Galian Nuklir – Batan, Jl. Lebak Bulus Raya No.9 Pasar Jum’at, Jakarta, 12440,

Indonesia 2Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha No.10, Bandung, 40132, Indonesia; email:[email protected]

*Pos-el: [email protected]

ABSTRAK

Mamuju menjadi daerah penelitian yang menarik karena tingginya laju dosis radiasi di daerah tersebut.

Penelitian selanjutnya juga menemukan beberapa lokasi dengan kadar Uranium (U) dan Thorium (Th) yang

tinggi. Maksud penelitian ini adalah menentukan nilai anomali kadar U dan Th pada batuan di daerah Mamuju,

sedangkan tujuannya diharapkan sebagai data dukung dalam menentukan daerah prospek mineralisasi U dan Th.

Berdasarkan data 81 sampel yang diperoleh, maka metode yang digunakan untuk menentukan nilai ambang

anomali adalah metode statistik yang menggunakan kurva probabilitas dikarenakan nilai data yang menunjukkan

distribusi tidak normal. Berdasarkan pengolahan data statistik, didapatkan nilai ambang anomali daerah Mamuju

untuk U 237,14 ppm dan Th 1258,93 ppm. Wilayah di Mamuju dengan kadar U di atas ambang anomali tersebar

di Hulu Mamuju, Botteng, Tande-tande, Saleto, Takandeang, Taan, Pengasaan dan Salunangka. Sedangkan

wilayah dengan kadar Th di atas ambang anomali hanya di Hulu Mamuju. Berdasarkan hasil penelitian tersebut,

disimpulkan bahwa hanya Hulu Mamuju yang mempunyai daerah paling prospek untuk dikembangkan pada

tahapan eksplorasi lebih lanjut.

Kata kunci: kadar, Uranium, Thorium, anomali, Mamuju

ABSTRACT

Mamuju is an interesting research area based on its high radiation dose rate of environment. Further research

also found high Uranium and Thorium grade in certain areas. The purpose of this study is to determine the

anomalous values of U and Th concentrations on rocks in the Mamuju area, while the objectives are expected as

supporting data in determining the prospect area of U and Th mineralization. Based on the data of 81 samples

obtained, the method used to determine the anomaly threshold value is a statistical method that uses the

probability curve due to the data value indicating abnormal distribution.. Data processing resulted threshold for

U and Th respectively, 237,14 ppm and 1258,93 ppm with the most prospective potential area in Mamuju

upstream.

Keywords: grade, Uranium, Thorium, anomaly, Mamuju

PENDAHULUAN

Daerah Mamuju yang berada di provinsi

Sulawesi Barat merupakan salah satu daerah

penelitian eksplorasi mineral radioaktif yang

dilakukan oleh PTBGN – BATAN.

Penelitian ini diawali dengan penelitian

terdahulu oleh PTKMR – BATAN yang

menunjukkan adanya laju dosis radiasi yang


176 ISBN 978-979-99141-7-0

tinggi (100-2800 nSv/jam) di daerah

Mamuju [1] (Gambar 1).

Kebutuhan Indonesia untuk menambah

sumberdaya mineral radioaktif mendorong

PTBGN – BATAN untuk melakukan

eksplorasi di daerah Mamuju dengan

menggunakan berbagai pendekatan. Salah

satu pendekatan yang dapat digunakan yaitu

dengan geokimia. Tujuan dari pendekatan ini

untuk mengetahui lokasi-lokasi yang

menunjukkan anomali pada unsur U dan Th

sehingga dapat dijadikan panduan untuk

melakukan eksplorasi yang lebih detil.

Metode yang dilakukan yaitu dengan

identifikasi unsur menggunakan XRF dan

menentukan nilai ambang anomali kadar U

dan Th menggunakan kurva probabilitas.

Metode ini jarang dilakukan di PTBGN

untuk menentukan nilai ambang karena lebih

sering menggunakan data simpangan baku.

Nilai laju dosis alamiah yang tinggi di

suatu daerah mencerminkan keterdapatan

unsur radioaktif yang terkandung dalam

batuan, seperti Uranium (U), Thorium (Th),

dan Potasium (K), dan atau keterdapatan

unsur anak luruhnya. Pada umumnya,

keterdapatan mineral radioaktif terutama U

dan Th sangat erat kaitannya dengan batuan

beku asam baik batuan plutonik (granit atau

granitoid) ataupun batuan gunung api (dasit-

riolit), estimasi kadar rata-rata kandungan U

dan Th pada beberapa bagian kerak bumi

yang memiliki kaitan erat dengan jenis

batuan penyusunnya [2] tercantum pada

Tabel 1.

Gambar 1. Daerah penelitian (modifikasi dari [1])

Keterangan :

= Daerah penelitian

2250 = Nilai laju dosis radiasi (nSv/jam)


ISBN 978-979-99141-7-0 177

Tabel 1. Perkiraan kadar rata-rata U dan Th di berbagai lingkungan [2]

Reservoir U (ppm) Th (ppm) References

CI carbonaceous chondrites 0.0074 0.02* Plant et al. (1999)

Eucrite meteorites 0.07 to 0.15 0.3 to 0.8

T. McCoy and L. Nittler,

pers.com.

Bulk silica Earth 0.02 0.06*

Plant et al. (1999); Palme

and O’Neill (2003)

Crust 1 to 2.7 ~ 10

Taylor (1964); Plant et al.

(1999); Emsley (1991)

MORB 0.05 to 0.15 ~0.15 to 0.45

Lundstrom (2003;

Workman and Hart (2004)

OIB 1 3* Plant et al. (1999)

Granite 10 30 Plant et al. (1999)

High-grade ore deposits 104 to 105 104

Plant et al. (1999); Deer et

al. (1997)

Average seawater

3 x 10-3 9 x 10-6

Miyake et al. (1970);

Emsley (1991); Chen and

Wasserburg (1986)

Average river water

~ 10-4 ~2.5 x 10-4

Bertine et al. (1970);

Moore (1967); Windom et

al. (2000)

*Estimated from unknown U concentration and average U:Th ~ 1:3

Laju dosis yang tinggi di daerah Mamuju

merupakan Naturally Occurring Radioactive

Material (NORM) yang berasal dari

formasi/batuan penyusunnya yang

diidentifikasi sebagai Batuan Gunung api

Adang berupa lava felspatoid, piroklastik,

tuff dan granit [3]. Pemetaan radiometri di

Mamuju menunjukkan tingginya konsentrasi

unsur radioaktif berasal dari batuan dan

tanah [3].

Berdasarkan peta geologi pada Gambar

2, batuan penyusun daerah penelitian secara

umum tersusun oleh kelompok batuan

plutonik, sedimen tua, batuan gunung api

serta batuan sedimen muda. Batuan intrusi di

daerah penelitian dijumpai pada dua lokasi,

yaitu di Sungai Ampalas yang terdapat di

Desa Ampalas, Kecamatan Kalukku. Batuan

sedimen tua yang tersingkap di daerah ini

adalah batuan sedimen gunung api berupa

batulempung dan batupasir berlapis [4].


178 ISBN 978-979-99141-7-0

Gambar 2. Peta geologi daerah penelitian [4]

Berdasarkan Kamus Besar Bahasa

Indonesia, secara tekstual anomali adalah

ketidaknormalan, penyimpangan dari normal

dan kelainan. Hampir serupa namun dalam

eksplorasi, anomali geokimia merupakan

perbedaan dari pola geokimia normal dari

suatu daerah [4]. Selain anomali, digunakan

istilah yang hampir serupa namun berbeda,

yaitu ambang (threshold) sebagai batas

tertinggi atau terluar dari variasi latar

(background) [5], sedangkan nilai latar

(background) adalah nilai normal atau nilai

yang terjadi sejak semula, datanya tidak

dipengaruhi oleh suatu proses/aktivitas

manusia atau fenomena geologi [6]. Suatu

populasi yang mempunyai kelompok data

dapat dikatakan mempunyai anomali jika

nilai ambang dari nilai keseluruhan populasi

tersebut kurang dari nilai kelompok tersebut.

Nilai anomali nilainya dapat sangat

bervariasi, tergantung intensif atau tidaknya

suatu kejadian geologi (misalnya:

mineralisasi) yang terjadi di daerah tersebut.

Variasi dari nilai ini sebenarnya adalah

tingkat keintensifan dari suatu proses

mineralisasi. Hal ini dapat disimpulkan

bahwa jika suatu daerah yang mempunyai

nilai lebih besar dibanding daerah lainnya,

maka daerah tersebut mengalami proses

geologi yang lebih intensif dan biasanya

terletak dekat dengan sumbernya. Dengan

mengelompokkan nilai ini bisa digunakan

untuk melacak sumber suatu proses

mineralisasi [6].

Nilai latar (background) juga dapat

bervariasi karena berkaitan dengan sejarah

dari pembentukan batuan yang menjadi

batuan induk tempat mineralisasi terjadi.

Terkadang suatu batuan induk telah

mengalami proses mineralisasi yang

berulang. Nilai ambang (threshold) anomali

dapat ditentukan dengan beberapa cara,


ISBN 978-979-99141-7-0 179

yaitu: (i) dibandingkan dengan data literatur;

(ii) dilihat penyebarannya di peta; (iii)

dibandingkan dengan hasil survei; dan (iv)

dengan pengolahan statistik (distribusi

normal atau tidak normal).

Maksud penelitian ini adalah

menentukan nilai anomali kadar U dan Th

pada batuan di daerah Mamuju, sedangkan

tujuannya diharapkan nilai anomali tersebut

menjadi indikasi dalam penentuan daerah

prospek mineralisasi U dan Th di Mamuju.

IDENTIFIKASI NILAI ANOMALI

1. Metode Pendekatan

Beberapa metode pendekatan yang sering

dipakai untuk mengidentifikasi suatu nilai

ambang [7][8][9] adalah:

- Membagi dengan rentang tertentu,

misalnya menggunakan pembagian 25%

persentil, 50% persentil dan 75%

persentil. Nilai yang melebihi nilai 75%

persentil dianggap sebagai nilai anomali.

Sedangkan nilai yang kurang dari nilai

25% persentil dianggap sebagai nilai

latar.

- Menggunakan rumus nilai rata - rata

ditambah 2 kali nilai standar deviasi

untuk nilai ambang, nilai yang melebihi

nilai ini dianggap sebagai nilai anomali.

Sedangkan untuk nilai latar adalah nilai

rata-rata ditambah nilai standar deviasi.

- Menggunakan metode persentil, yaitu

nilai ambang ditentukan pada nilai

97.5% persentil, nilai yang melebihi

nilai ini dianggap sebagai anomali.

- Menggunakan grafik probabilitas,

metode ini dianggap lebih baik dari

metode lainnya karena mampu membagi

rentang nilai ambang dari tiap sub-

populasi yang ada dalam suatu populasi.

Selanjutnya metode ini akan diterangkan

lebih rinci.

2. Grafik Histogram vs Grafik

Probabilitas

Grafik merupakan salah satu media

dalam penyajian data statistik [6]. Grafik

yang paling umum dipakai adalah histogram,

yaitu berupa diagram batang dengan rentang

data tertentu pada sumbu-X dan nilai

frekuensi (dalam persen) pada sumbu-Y.

Dengan pembuatan histogram ini kita dapat

mengetahui sifat statistik dari suatu populasi

data, contohnya suatu populasi yang bersifat

distribusi normal akan berbentuk suatu kurva

setangkup (simetris) atau berbentuk lonceng.

Grafik probabilitas adalah suatu grafik

yang menunjukkan garis lurus jika populasi

data mempunyai distribusi normal. Grafik

ini dibuat secara semilog, yaitu sumbu-X

dengan skala logaritmik dan sumbu-Y

menggunakan skala biasa. Tetapi grafik ini

dapat juga menampilkan skala logaritmik

pada sumbu-Y (log-normal). Pada Gambar 3

ditampilkan contoh histogram dan grafik

probabilitas, terlihat bahwa bentuk

histogram berupa kurva setangkup

(simetris), ini berarti data dalam populasi ini

terdistribusi normal sekaligus juga bersifat

unimodal. Sedangkan pada grafik

probabilitas (Gambar 3b) pola distribusi

normal-unimodal berupa garis lurus.

3. Unimodal vs Bimodal

Penyebaran unimodal adalah penyebaran

yang mempunyai nilai modus tunggal.

Distribusi normal adalah suatu contoh

penyebaran bersifat unimodal. Pada grafik

histogram terlihat seperti kurva yang

berbentuk lengkung (flexure). Sedangkan

pada grafik probabilitas akan tampak sebagai

garis lurus (Gambar 3).

Penyebaran yang bersifat bimodal yaitu

penyebaran yang mempunyai nilai modus


180 ISBN 978-979-99141-7-0

ganda sehingga akan tampak garis yang

melengkung pada grafik probabilitas

(Gambar 4). Demikian juga untuk data yang

bersifat polimodal, tetapi jumlah lengkungan

akan semakin banyak. Bentuk lengkungan

yang terdapat dalam grafik probabilitas

untuk distribusi bimodal atau polimodal

adalah suatu sub-populasi yang ada dalam

populasi tersebut. Suatu sub-populasi dapat

terjadi sebagai akibat perbedaan intensitas

suatu proses geologi (mineralisasi). Pada

Gambar 4 memperlihatkan penyebaran data

yang bersifat bimodal, terdapat satu

lengkungan pada kurva tersebut.

a.

b.

Gambar 3. Contoh grafik dengan distribusi normal dalam bentuk histogram (a) dan probabilitas (b) [8]

Gambar 4. Pola penyebaran data yang bersifat bimodal pada grafik probabilitas [8]


ISBN 978-979-99141-7-0 181

METODOLOGI DAN PENGOLAHAN

DATA

Data yang digunakan dalam

penelitian ini berasal dari 81 sampel batuan

(Tabel 2) [10] yang mewakili litologi

penyusun daerah Mamuju (Gambar 5) [11].

Penentuan nilai ambang anomali pada

penelitian ini diawali dengan menghitung

nilai ambang menggunakan rata-rata (X) dan

simpangan baku (SD) untuk mengetahui

apakah data yang diperoleh mengikuti pola

distribusi normal. Hasil perhitungan dapat

dilihat pada Tabel 3.

Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai

simpangan baku lebih besar dari rata-rata,

yang artinya penentuan nilai ambang

anomali dari data geokimia yang tersedia

tidak bisa menggunakan rumus X+2SD

karena bukan termasuk distribusi normal.

Maka pada penelitian ini nilai ambang

anomali ditentukan dengan menggunakan

kurva probabilitas [8].

Tabel 2. Data geokimia kadar U dan Th batuan daerah Mamuju [10]

Gambar 5. Peta lokasi pengambilan sampel di daerah penelitian (peta geologi dicuplik dari [11])


182 ISBN 978-979-99141-7-0

Tabel 3. Perhitungan nilai ambang anomali

menggunakan simpangan baku

No Unsur

Simpang-

an Baku

(SD)

Rata-

rata

(X)

Nilai

Ambang

(X+2SD)

1. Uranium

(U) 702 269,5 1673,5

2. Thorium

(Th) 1455,4 678,7 3589,6

Tahapan penggunaaan data untuk

membuat kurva probabilitas dalam

menentukan nilai ambang U dan Th pada

batuan daerah Mamuju sebagai berikut:

a) Merubah data menjadi logaritma

b) Menentukan kelas populasi

c) Menentukan frekuensi di tiap kelas

populasi

d) Mengubah frekuensi menjadi persen

e) Mengumulatifkan persen populasi (Tabel

4 dan Tabel 5)

f) Mengeplot kelas populasi vs persen

kumulatif pada kertas semilog (Gambar 6

dan 7)

g) Membuat kurva dari pengeplotan

tersebut, lalu menentukan titik belok (x=

inflection point) (Gambar 6a dan 7a)

h) Mendapatkan nilai fA= x/100 dan fB=

(100-x)/100

i) Menentukan populasi anomali (PA)

dengan rumus P(A)= P/fA (P merupakan

persen kumulatif sembarang).

Selanjutnya memasukkan nilai P pada

garis horisontal dalam grafik, ditarik

secara vertikal ke atas hingga bertemu

dengan kurva probabilitas dan ditarik

secara horisontal sesuai dengan angka

P(A) nya. Dengan cara yang sama pada

nilai P dan P(A) lainnya sehingga akan

terdapat titik-titik dan kemudian

membuat garis populasi anomali dari

titik-titik tersebut (Gambar 6b dan 7b).

j) Menentukan populasi latar (PB) dengan

rumus PB= (P-x)/fB (P merupakan

persen kumulatif sembarang).

Selanjutnya memasukkan nilai P pada

garis horisontal dalam grafik, ditarik

secara vertikal ke atas hingga bertemu

dengan kurva probabilitas dan ditarik

secara horisontal sesuai dengan angka

P(B) nya. Dengan cara yang sama pada

nilai P dan P(B) lainnya sehingga akan

terdapat titik-titik dan kemudian

membuat garis populasi latar dari titik-

titik tersebut (Gambar 6c dan 7c).

k) Mendapatkan nilai ambang dengan cara

menarik garis vertikal dari angka 2,5%

yang merupakan populasi komulatif

hingga menyentuh garis populasi latar

(Gambar 6d dan 7d). Selanjutnya dari

titik pertemuan tersebut ditarik garis

horizontal yang merupakan garis ambang

dan akan didapatkan nilai ambang yang

masih dalam bentuk logaritma. Oleh

karena itu nilai tersebut harus diubah

dengan antilogaritma.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Berdasarkan grafik pada kurva probabilitas,

maka ditentukan bahwa nilai ambang

anomali untuk U adalah antilogaritma dari

2,375 yaitu 237,14 ppm sedangkan nilai

ambang anomali untuk Th adalah

antilogaritma dari 3,1 yaitu 1258,93 ppm.

Dari nilai ambang anomali U dan Th

tersebut, maka dapat diketahui daerah mana

saja yang mempunyai kadar U dan Th di atas

nilai ambang.

Tabel 6 menunjukkan ada 14 titik yang

menunjukkan kadar U di atas nilai ambang

yang tersebar pada 8 wilayah, yaitu Hulu

Mamuju, Botteng, Tande-tande, Saleto,

Takandeang, Taan, Pengasaan, dan

Salunangka. Sedangkan lokasi yang

menunjukkan kadar Th di atas nilai ambang

anomali hanya di Hulu Mamuju.


ISBN 978-979-99141-7-0 183

Gambar 8 menunjukkan daerah-daerah di

lokasi penelitian yang mempunyai kadar U

di atas nilai ambang anomali yang meliputi

daerah Botteng, Hulu Mamuju, Saleto,

Pengasaan, Takandeang, Taan dan Tande-

Tande. Sedangkan Gambar 9 menunjukkan

daerah di lokasi penelitian yang mempunyai

kadar Th di atas nilai ambang anomali yaitu

di daerah Hulu Mamuju.

Tabel 4. Tabel persen kumulatif populasi

pada data U

Tabel 5. Tabel persen kumulatif populasi

pada data Th

Log ppmJumlah

sampel

Angka

kumulatif

Persen

kumulatif

1.11-1.20 2 81 100.0

1.21-1.30 1 79 97.5

1.31-1.40 1 78 96.3

1.41-1.50 4 77 95.1

1.51-1.60 8 73 90.1

1.61-1.70 9 65 80.2

1.71-1.80 5 56 69.1

1.81-1.90 4 51 63.0

1.91-2.00 7 47 58.0

2.01-2.10 11 40 49.4

2.11-2.20 6 29 35.8

2.21-2.30 7 23 28.4

2.31-2.40 4 16 19.8

2.41-2.50 2 12 14.8

2.51-2.60 2 10 12.3

2.61-2.70 0 8 9.9

2.71-2.80 1 8 9.9

2.81-2.90 2 7 8.6

2.91-3.00 1 5 6.2

3.01-3.10 2 4 4.9

3.11-3.20 1 2 2.5

3.21-3.30 0 1 1.2

3.31-3.40 1 1 1.2

Log ppmJumlah

sampel

Angka

kumulatif

Persen

kumulatif

1.31-1.40 1 82 100.0

1.41-1.50 0 81 98.8

1.51-1.60 0 81 98.8

1.61-1.70 0 81 98.8

1.71-1.80 0 81 98.8

1.81-1.90 0 81 98.8

1.91-2.00 2 81 98.8

2.01-2.10 3 79 96.3

2.11-2.20 5 76 92.7

2.21-2.30 5 71 86.6

2.31-2.40 13 66 80.5

2.41-2.50 8 53 64.6

2.51-2.60 7 45 54.9

2.61-2.70 9 38 46.3

2.71-2.80 8 29 35.4

2.81-2.90 9 21 25.6

2.91-3.00 4 12 14.6

3.01-3.10 4 8 9.8

3.11-3.20 1 4 4.9

3.21-3.30 0 3 3.7

3.31-3.40 0 3 3.7

3.41-3.50 1 3 3.7

3.51-3.60 0 2 2.4

3.61-3.70 0 2 2.4

3.71-3.80 0 2 2.4

3.81-3.90 0 2 2.4

3.91-4.00 2 2 2.4


184 ISBN 978-979-99141-7-0

Gambar 6. Kurva probabilitas untuk U, a. titikbelok, b. populasi anomali, c. populasi latar, d. nilai

ambang dari 2,5% populasi kumulatif, e. garis ambang.

Gambar 7. Kurva probabilitas untuk Th, a. titikbelok, b. populasi anomali, c. populasi latar, d. nilai

ambang dari 2,5% populasi kumulatif, e. garis ambang.


ISBN 978-979-99141-7-0 185

Tabel 6. Sampel U dan Th yang memiliki kadar di atas nilai ambang anomali berdasarkan

kurva probabilitas

No. Kode

Sampel

Kode

Lokasi

Kadar

U (ppm) No.

Kode

Sampel

Kode

Lokasi

Kadar Th

(ppm)

1. MJU 122 HM 5705 1. MJU 21 HM 9541

2. MJU 07 BTG 2288 2. MJU 20 HM 9457

3. MJU 117 HM 1388 3. MJU 117 HM 2602

4. MJU 06 BTG 1175 4. MJU 122 HM 1488

5. MJU 61 TTD 1131

6. MJU 03 STO 993,7

7. MJU 04 TK 745,8

8. MJU 121 HM 651,8

9. MJU 09 BTG 593,1

10. MJU 59 TAN 388,7

11. MJU 55 PNG 343,5

12. MJU 56 PNG 283,3

13. MJU 124 HM 264,3

14. MJU 02 SN 240,7

Keterangan: HM=Hulu Mamuju; BTG=Botteng; TTD=Tande-tande; STO=Saleto; TK=Takandeang;

TAN=Taan; PNG=Pengasaan; SN=Salunangka

Gambar 8. Peta lokasi yang menunjukkan kadar U di atas nilai ambang anomali (modifikasi

dari [11])


186 ISBN 978-979-99141-7-0

Gambar 9. Peta lokasi yang menunjukkan kadar Th di atas nilai ambang anomali (modifikasi

dari [11])

KESIMPULAN DAN SARAN

Penyebaran nilai kadar U dan Th di

daerah Mamuju membuat hasil distribusi

tidak normal, sehingga nilai ambang anomali

ditentukan dengan membuat kurva

probabilitas. Pengolahan data kadar U dan

Th dengan kurva probabilitas di daerah

Mamuju menghasilkan nilai ambang anomali

U 237,14 ppm dan Th 1258,93 ppm.

Berdasarkan hasil tersebut, terdapat

penyebaran kadar U dan Th yang melebihi

nilai ambang anomali di beberapa lokasi di

wilayah Mamuju. Namun hanya daerah Hulu

Mamuju yang mempunyai batuan dengan

kadar U dan Th di atas nilai ambang,

sehingga daerah Hulu Mamuju merupakan

daerah yang paling prospek untuk

dikembangkan ke tahapan eksplorasi lebih

lanjut.

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis menyampaikan terima kasih

kepada Kepala Pusat Teknologi Bahan

Galian Nuklir – BATAN, Jakarta yang telah

menyediakan bahan penelitian serta fasilitas

laboratorium analisis.

DAFTAR PUSTAKA

[1] D. Iskandar, Syarbaini, and Kusdiana,

“Map of Environmental Gamma Dose

Rate of Indonesia,” Jakarta, 2007.

[2] R. M. Hazen, R. C. Ewing, and D. A.

Sverjensky, “Evolution of uranium

and thorium minerals,” Am. Mineral.,

vol. 94, pp. 1293–1311, 2009.

[3] H. Syaeful, I. G. Sukadana, and A.

Sumaryanto, “Radiometric Mapping

for Naturally Occurring Radioactive

Materials ( NORM ) Assessment in

Mamuju , West Sulawesi,” Atom

Indones., vol. 40, no. 1, pp. 33–39,

2014.

[4] I. G. Sukadana, A. Harijoko, and L. D.

Setijadji, “Tataan Tektonika Batuan


ISBN 978-979-99141-7-0 187

Gunung Api di Komplek Adang,

Kabupaten Mamuju, Provinsi

Sulawesi Barat,” Eksplorium, vol. 36,

no. 1, pp. 31–44, 2015.

[5] R. . Garret, “The Management,

Analysis and Display of Exploration

Geochemical Data,” in Exploration

Geochemistry Workshop, Ottawa,

1991, pp. 399–444.

[6] D. Risdianto and D. Kusnadi,

“Aplikasi Grafik Probability dalam

Pengolahan Data Eksplorasi Panas

Bumi,” Bull. Sumber Daya Geol., vol.

4, no. 1, pp. 1–10, 2009.

[7] H. E. Hawkes and J. S. Webb,

Geochemistry in Mineral Exploration.

New York: Harper & Row, 1962.

[8] A. W. Rose, H. E. Hawkes, and J. S.

Webb, Geochemistry in Mineral

Exploration. London: Academic Press

Inc., 1979.

[9] C. Reimann, P. Filzmoser, and R. G.

Garrett, “Background and threshold:

Critical comparison of methods of

determination,” Sci. Total Environ.,

vol. 346, no. 1–3, pp. 1–16, 2005.

[10] I. G. Sukadana, F. D. Indrastomo, R.

Iswanto, Tukijo, and U. Sarip,

“Laporan Teknis: Inventarisasi

Uranium dan Thorium di Mamuju,

Sulawesi Barat, Tahapan Survei

Pendahuluan,” Jakarta, 2014.

[11] N. Ratman and S. Atmawinata, Peta

Geologi Lembar Mamuju Skala

1:250.000. Bandung: Pusat Penelitian

dan Pengembangan Geologi, 1993.

penentuan nilai ambang anomali kadar batuan uranium dan

Documents