Proses pengumpulan informasi geospasial pada sebuah organisasi merupakan salah satu proses yang sangat penting untuk mendukung pengambilan keputusan dan keberlanjutan bisnis. Tetapi terdapat banyak kendala yang dapat menghambat proses ini, yaitu kondisi alam yang tidak menentu dan wilayah geografis yang luas. Kendala tersebut menyebabkan organisasi hanya memperoleh beberapa titik sampel pengamatan yang mengakibatkan ketidaklengkapan informasi yang tersedia. Kendala ketidaklengkapan data tersebut dapat diselesaikan dengan menerapkan interpolasi spasial sebagai teknik untuk mengestimasi atau menentukan nilai pada data yang tidak tersedia. Pada penerapannya, interpolasi spasial umumnya menggunakan metode-metode geostatistik. Metode-metode geostatistik ini pada prosesnya memerlukan variogram, yaitu sebuah model yang dibangun berdasarkan pengetahuan dan masukan dari pakar geostatistik. Keberadaan variogram ini menjadi kebutuhan untuk mengimplementasikan metode-metode tersebut, namun di sisi lain menjadi kurang cocok diterapkan pada organisasi yang tidak memiliki pakar geostatistik. Penelitian ini akan mengembangkan sebuah model Fast IGMN dalam menyelesaikan interpolasi spasial. Hasil dari modifikasi model Fast IGMN pada interpolasi spasial pada penelitian ini meningkatkan akurasi interpolasi. Pada Fast IGMN tanpa modifikasi menghasilkan MSE = 1.234429691 sedangkan dengan menggunakan Fast IGMN-Modifikasi menghasilkan MSE = 0.687391. Nilai MSE dari model Fast IGMN-Modifikasi lebih kecil yang berarti bahwa semakin kecil nilai MSE maka semakin tinggi akurasi hasil interpolasi. Model Fast IGMN-modifikasi ini dapat digunakan untuk menyelesaikan kendala dalam pengumpulan informasi geospasial sebuah organisasi yang tidak memiliki pakar geostatistik pada proses pemodelan data spasial. Akan tetapi perlu dikembangkan Kembali dengan data masukan yang lebih variatif.