Pemilihan Semivariogram Terbaik Berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE) pada Data Spasial Eksplorasi Emas Awak Mas - Hendarwati, Emy Khairil; Lepong, Piter; Suyitno, Suyitno (Geophysics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Mulawarman University, 2023)
Semivariogram merupakan perangkat dasar geostatistik yang digunakan untuk memvisualisasi, memodelkan, dan menghitung autokorelasi spasial dari antar data dalam suatu variabel. Semivariogram dibedakan menjadi dua, yaitu semivariogram eksperimental dan semivariogram teoritis. Terdapat tiga jenis model semivariogram teoritis, yaitu model spherical, model eksponensial, dan model gaussian. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model semivariogram terbaik berdasarkan nilai RMSE terkecil. Data penelitian ini adalah data sekunder eksplorasi emas yang terdiri dari data drillhole sebanyak 101 data. Proses pemilihan model semivariogram dimulai dengan menghitung semivariogram eksperimental, melakukan analisis struktural dengan mencocokkan kurva semivariogram eksperimental dengan kurva semivariogram teoritis model spherical, model eksponensial, dan model gaussian, diperoleh nilai nugget, sill, dan range pada masing – masing model semivariogram, menghitung nilai RMSE pada model spherical, model eksponensial, dan model gaussian. Nilai RMSE pada model spherical sebesar 0,3259, model eksponensial sebesar 0,2655, dan model gaussian sebesar 0,3224. Berdasarkan hasil RMSE, model semivariogram terbaik dengan nilai RMSE terkecil adalah model eksponensial.