Hydrochemistry has been used to differentiate water samples based on their hydrogeological system. However, we would still need data visualizations to identify the similarity as well as the dissimilarity between samples. Many analysts are familiar with worksheet-based application, yet its ability to visualize data is fairly limited. In this paper we're going to introduce R statistical program to help us distinguish groundwater samples. Data were taken from several locations (from spring and dug well): 10 samples from volcanic system  (two from Pangalengan and eight from Greater Bandung), five data from limestone area of Padaralang, and five from coastal alluvium area of Indramayu. Physical properties such as elevation, temperature, pH, electro-conductivity (EC), and total dissolved solids (TDS) were measured using portable tools, whilst hardness, major elements, Fe, NO2, NO3, NH4 were measured in the lab. In the visualizations, we recommend a simple strip-chart from R. Code and data will be made publicly available upon the acceptance of this abstract to ensure its reproducibility. Our visualizations show a straightforward differentiation based on EC/TDS, hardness, Ca, Na, K, and HCO3. EC/TDS are related to the distance from recharge area and rain water. Hardness is connected to Ca dan HCO3 concentration, and it also resembles the ion exchange processes in the aquifer. HCO3, aside to only derived from carbon cycle, it could also come from rain water and probably geothermal domain gasses (especially for volcanic samples). Interestingly all samples contain NO2, NO3, and NH4, for which it could indicate water contamination from waste. This method seems to be working with its viability is subjected to the number of samples and additional data for comparison. This is where open data is important for researcher. We also recommend R for its robust visualization.

[Indonesian] Membedakan sistem hidrogeologi dapat dilakukan dengan mengetahui komposisi hidrokimianya. Namun demikian, kita akan memerlukan visualisasi data sederhana untuk dapat mengetahui perbedaan atau kesamaannya. Selama ini kita menggunakan aplikasi pengelola tabel yang terbatas visualisasinya. Dalam paper ini kami mengenalkan aplikasi pengelola data R untuk dapat memberikan visualisasi sederhana untuk membantu kita melakukan asesmen terhadap data hidrokimia. Data dikumpulkan dari berbagai lokasi: sistem gunungapi 10 sampel (dua dari Pangalengan dan delapan dari wilayah Bandung raya), lima data dari kawasan batugamping Padalarang, dan lima data dari kawasan pantai Indramayu. Data diambil dari mata air dan sumur. Sifat fisik seperti elevasi, temperatur, daya hantar listrik (DHL), dan pH diukur di lapangan dengan alat portabel, sedangkan komposisi ion utama, Fe, nitrit dan nitrat dianalisis di laboratorium. Dalam analisis hidrokimia, kami merekomendasikan data pembanding. Dalam visualisasi kami menggunakan grafik strip (strip chart) sederhana. Kode program dan data mentah akan diunggah ke repositori agar pembaca dapat mereproduksi data dengan baik. Dari visualisasi yang kami hasilkan, sampel air dari gunung api mudah dibedakan berdasarkan nilai TDS/DHL, kesadahan, Ca, Na, K, dan  HCO3. TDS/DHL akan berhubungan dengan dekat atau jauhnya sampel air dengan air hujan. Makin dekat dengan air hujan, maka nilainya akan makin kecil. Sebaliknya makin jauh dan lama sirkulasinya di dalam akuifer, maka nilainya akan makin kecil. Kesadahan akan berkaitan dengan  konsentrasi Ca dan HCO3. Ini akan sangat berkaitan dengan pH dan proses pertukaran ion di dalam akuifer. Kemudian HCO3, selain berasal dari proses siklus karbon, juga dapat diperoleh dari air hujan dan mungkin gas sistem geotermal, khususnya pada sampel air dari kawasan gunungapi.