Metode

Selain observasi geologi dan mata air, juga dilakukan pengukuran kualitas air tanah di Laboratorium Kualitas Air, Badan Geologi, Bandung. Sampel yang diambil sebanyak dua buah dengan pengujian terdiri dari 22 parameter meliputi:
  1. Kekeruhan dalam        NTU
  2. Warna dalam                 TCU
  3. Bau
  4. Rasa
  5. DHL dalam                     mikroSiemens/cm
  6. TDS dalam                     ppm
  7. pH lab                    
  8. Kesadahan dalam     ppm CaCO3
  9. Ca dalam                        ppm
  10. Mg dalam                    ppm
  11. Fe3+  dalam               ppm
  12. Mn dalam                    ppm
  13. K dalam                       ppm
  14. Na dalam                    ppm
  15. Li dalam                      ppm
  16. NH4 dalam                 ppm
  17. CO3 dalam                  ppm
  18. HCO3 dalam               ppm
  19. Cl dalam                       ppm
  20. SO4 dalam                   ppm
  21. NO2 dalam                   ppm
  22. NO3 dalam                   ppm
Pengukuran di laboratorium menggunakan standar baku pengujian menurut SNI Standar Nasional Indonesia (SNI). Dalam tahap analisis, data tersebut akan dibandingkan dengan data sampel air tanah dari berbagai daerah dengan kondisi geologi yang berbeda-beda. Untuk mengidentifikasi karakter dari data, kami menggunakan piranti lunak R dan R Studio. Kode dan output plot disampaikan secara langsung di dalam makalah ini. 
Piranti lunak R digunakan karena memiliki kemampuan yang baik untuk membuat visualisasi data yang menarik. Piranti lunak ini juga menjadi pilihan banyak pengolah data (data analyst) dalam bekerja. Lingkaran komunitas yang kuat, juga menjadi salah satu pertimbangan.
Selanjutnya untuk menganalisis pengelompokkan (clustering) serta memilah komponen utama, kami menggunakan pendekatan statistik multivariabel, analisis kluster (cluster analysis/CA) dan analisis komponen utama (principal component analysis/PCA). Untuk melakukan analisis-analisis di atas, kami menggunakan beberapa R package: dplyr untuk manipulasi data, ggpubr untuk membuat strip-chart, FactoMineR dan FactoExtra
PCA bukanlah metode baru. Ia melakukan transformasi variabel dengan teknik transformasi ortogonal menjadi beberapa komponen yang merupakan set variabel baru. Dengan teknik ini, jumlah variabel dapat diringkas dan pada akhirnya ditentukan variabel/komponen mana yang paling mempengaruhi populasi data (Gambar \ref{535643}). Bila PCA mengelompokkan variabel, maka CA akan mengelompokkan kasus dengan cara cepat. CA mengukur Euclidean Distance diantara titik kasus. Jarak yang kecil merepresentasikan satu kluster yang sama, sedangkan yang jauh mencerminkan kluster yang berbeda (Gambar \ref{359214}). Kedua metode ini telah banyak dipakai untuk kasus geologi dan hidrogeologi, dalam hal ini pengelompokkan sampel air tanah berdasarkan kualitasnya \cite{nokey_4616aa,nokey_cca61,nokey_abe35,nokey_5ab79}. Beberapa artikel ilmiah lainnya di bidang ilmu kebumian yang relevan telah juga kami buat sebagai koleksi di platform ScienceOpen \cite{nokey_1e37a}. Selain itu, kami juga menemukan beberapa makalah menarik (melalui data IPI - Indonesia Publication Index) dan relevan untuk studi ini, terkait dengan interaksi antara air sungai dan air tanah, serta ekologi di bantaran sungai \cite{Devi2017,Irawan2016,Rahmadia2017}.