## Review: Identifikasi Batubara dan Gangue Menggunakan Machine Learning dan Deep Learning
*Abdul Rahman Bohari 1 , Miwan Kurniawan Hidayat 2 , Diah Andianingsari 3
1,2,3 Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: 1 abdul.lrb@bsi.ac.id, 2 miwan@bsi.ac.id, 3 diah.dhn@bsi.ac.id
Diterima 13-12-2023 Direvisi 03-01-2024 Disetujui 22-01-2024
Abstrak - Pemisahan gangue dari batubara adalah hal yang cukup penting dalam dunia industri pertambangan batubara.  Berbagai  upaya  telah  dilakukan  oleh  para  peneliti  dalam  mencari  cara  yang  lebih  efektif  dan  efisien untuk  identifikasi  gangue dan batubara. Diantara metode yang cukup banyak diminati  oleh para peneliti dalam satu  dekade  terkahir  ini  adalah  penggunaan  teknologi machine  learning dan deep  learning .  Studi  review  ini bertujuan untuk melihat tren penelitian terkait klasifikasi batubara dan gangue yang menggunakan metode machine learning dan deep  learning .  Studi  ini  juga  memotret  perkembangan  metode classifier yang  digunakan  beserta perkembangan penggunaan berbagai jenis sumber data citra yang menjadi masukan pada classifier . Berdasarkan hasil tabulasi  dan analisa dari  data-data yang dikumpulkan melalui studi ini diketahui  bahwa jumlah penelitian terkait  klasifikasi  batubara  dan  gangue  mengalami  peningkatan  dalam  beberapa  tahun  terkahir  yang  disertai dengan penggunaan berbagai jenis metode classifier dan sumber data citra yang juga cukup bervariasi. Metode classifier yang cukup banyak digunakan adalah Convolutionary Neural Networks , dimana penggunaannya cukup dominan dengan angka lebih dari 60% diantara metode classifier lainnya. Sedangkan data citra optik menduduki peringkat atas sebagai sumber data citra yang paling banyak digunakan yaitu di level sekitar 60%. Di sisi lain, tren penggunaan data citra multispectral dan data citra thermal juga meningkat sebagai alternatif terhadap data citra optik yang cukup sensitif terhadap faktor lingkungan.
Kata Kunci : identifikasi batubara dan gangue, machine learning, deep learning
Abstract - Separating gangue from coal is quite important in the coal mining industry. Various efforts have been carried out by researchers in looking for more effective and efficient ways to identify gangue and coal. Among the methods that have attracted quite a lot of interest from researchers in the last decade is the use of machine learning and  deep  learning  technology.  This  review  study  aims  to  look  at  research  trends  related  to  coal  and  gangue classification using machine learning and deep learning methods. This study also describes the development of the classifier method used along with the development of the use of various types of image data sources as input to the classifier. Based on the results of tabulation and analysis of the data collected through this study, it is known that the number of studies related to coal and gangue classification has increased in recent years, accompanied by the use of various types of classifier methods and image data sources. The classifier method that is quite widely used is Convolutionary Neural Networks, where its use is quite dominant with a figure of more than 60% among other used classifiers. Meanwhile, optical image data is ranked at the top as the most widely used source of image data at a level of around 60%. On the other hand, the trend of using multispectral image data and thermal image data is also increasing as an alternative to optical image data which is quite sensitive to environmental factors.
Keywords: coal and gangue identification, machine learning, deep learning

## PENDAHULUAN
Kualitas menjadi salah satu faktor yang sangat penting bagi dunia industri khususnya dalam 50 tahun belakangan  ini.  Kualitas  didefinisikan  sebagai karakteristik  atau  persyaratan  yang  diharapkan  ada pada  suatu  produk  atau  layanan.  Karakteristik  atau
persyaratan dalam konteks ini dipahami sebagai suatu kebutuhan atau harapan dari pelanggan. Oleh karena itu,  aktifitas  perusahaan  dalam  menjaga  kualitas diartikan  dalam  kerangka  untuk  memenuhi  tuntutan dan harapan dari pelanggan (Boon-itt, S., 2010).
Salah  satu  permasalahan  kualitas  yang dihadapi dalam dunia indusri pertambangan batubara
adalah  tercampurnya  gangue  ke  dalam  batubara. Gangue adalah adalah material padat yang lebih keras dari  batubara dengan kandungan karbon lebih kecil, (Hou,  W.,  2019).  Gangue  yang  tercampur  pada batubara sangat tidak diharapkan karena menurunkan kualitas batubara, menurunkan efisiensi  penggunaan energi dan membuat pemakaian sumber daya menjadi tidak  optimal.  Oleh  karena  itu  pemisahan  batubara dan  gangue  menjadi  hal  yang  sangat  penting  dalam proses  pertambangan  atau  pada  proses  produksi batubara.
Pemisahan  batubara  dan  gangue  dilakukan dengan  terlebih  dahulu  melakukan  identifikasi batubara  dan  gangue.  Ada  banyak  metode  yang dikembangkan  oleh  para  peneliti  untuk  melakukan identifikasi tersebut, yang mana bisa dikelompokkan dalam dua kategori yaitu: Metode Basah dan Metode Kering  (Hu,  F.  et  al.,  2022).  Metode  Basah  adalah metode  yang  menggunakan  media  air  dalam mengidentifikasi  batubara  dan  gangue.  Hanya  saja, metode  ini  dianggap  tidak  ramah  bagi  lingkungan sehingga  kurang  diminati.  Metode  Kering  adalah metode  yang  tidak  menggunakan  air  sebagai  media dalam  identifikasi  dan  pemisahan  batubara  dan gangue,  dan  menjadi  metode  yang  paling  banyak digunakan saat ini.
Diantara  metode  Kering  yang  sebelumnya dikembangkan adalah metode crushing (Yang, D. et al.,  2018)  yang  memanfaatkan  perbedaan hardness pada batubara dan gangue. Ada juga metode vibrasi (Wan, L. et  al.,  2022) yang melihat pada perbedaan respon  akibat  gerakan  vibrasi.  Metode  yang  cukup populer adalah metode machine learning dan metode deep  learning  yang  menggunakan  berbagai  jenis sumber  data  seperti  data  optik  (berbasis  gelombang optik),  data  berbasiskan  sinar-X  dan  sinar  gamma, data thermal yang berbasiskan sinar inframerah, data multispectral/hyperspectral dan data berbasiskan sifat dielectric.
Berkembangnya  metode  yang  menggunakan machine learning dan deep learning tidak terlepas dari perkembangan  yang  cukup  pesat  pada  teknologi artificial  intelligence dan juga teknologi  pengolahan citra  (Xue,  G.  et  al.,  2023).  Machine  learning  yang konvensional masih menggunakan tahapan ekstraksi fitur  sebelum  masuk  ke  proses  klasifikasi  oleh classifier seperti teori Bayesian (Gao, K. et al., 2013), K-means  clustering  (Li,  N.  et  al.,  2021),  Support Vector Machine (Wang, X. et al., 2021; Cheng, G. et al.,  2023;  Zhang,  L.  et  al.,  2022),    Multilayer Perceptron (Jiang, J. et al., 2022; Liu, K. et al., 2018) atau Backpropagation Neural Networks (Wang, D. et al.,  2022),  Random  Forest  (Lai,  W.  et  al.,  2020), Maximum  Parameter  Likelyhood  (Zhang,  Q.  et  al., 2021).
Di  sisi  lain,  perkembangan convolutionary neural  networks (CNN)  yang  cukup  pesat  pada dekade  terkahir  membuat  metode  deep  learning mengalami  metamorfosis  dalam  menyelesaikan permasalahan  pengolahan  citra.  Metode  deep
learning  berbasiskan  CNN  tidak  lagi  memerlukan tahapan ekstraksi fitur dalam klasifikasi berbasiskan citra  karena  mekanisme  pengenalan  fitur  itu  sendiri sudah terintegrasi di dalam CNN. Studi implementasi CNN  pada  identifikasi  batubara  dan  gangue dilaporkan  oleh  cukup  banyak  peneliti,  diantaranya seperti (Hong, , 2023).
Studi  review  ini  dilakukan  untuk  melihat secara  keseluruhan  tren  penelitian  terkait  dengan identifikasi  batubara  dan  gangue  menggunakan machine  vision.  Studi  ini  juga  memotret  berbagai metode  dan  jenis-jenis  sumber  data  yang  digunakan beserta kecendrungan-kecendrungannya. Bagian pertama  dari  studi  review  ini  adalah  pendahuluan, lalu  metode  penelitian,  hasil  dan  pembahasan,  dan bagian terkahir adalah kesimpulan dan referensi yang menjadi rujukan sstudi review ini.

## METODE PENELITIAN

## 1. Metode Review
Metode review yang dipergunakan pada studi ini,  mengacu  kepada  metode  Systematic  Literature Review (SLR),  yang guideline -nya sudah dibakukan oleh  Kitchenham,  B.,  &  Charters,  S.  (2007), Kitchenham,  et  al.  (2010).  Metode  ini  sudah diimplemantasikan  diberbagai  studi  literatur  review di  bidang engineering ,  diantaranya  yang  dilakukan oleh Hall, T. et al. (2011) dan Wahono, R. (2015).
Terkait  dengan  SLR,  Kitchenham,  B.,  & Charters,  S.  (2007)  memberikan  penjelasan  bahwa yang  dimaksud  dengan  SLR  adalah  proses identifikasi,  pengkajian  dan  intepretasi  terhadap bukti-bukti penelitian yang ada dengan tujuan untuk memberikan jawaban terhadap pertanyaan penelitian tertentu yang sebelumnya diajukan. Sedangkan dalam implementasinya,  SLR  dilakukan  melalui  tiga tahapan yaitu tahapan perencanaan, tahapan implementasi  dan  tahapan  pelaporan  hasil.  Dalam tahapan  perencanaan  dilakukan  pembahasan  terkait latar  belakang,  tujuan  serta  progres  penelitian  yang sebelumnya dilakukan, sebagaimana dijelaskan pada bagian  pendahuluan  di  studi  ini.  Pada  tahapan implementasi,  poin-poin  yang  dibahas  adalah pertanyaan penelitian, strategi pencarian dan seleksi, pengkajian  kualitas  dan  ekstraksi  data  serta  proses analisa. Selanjutnya implementasi pada tahapan akhir yaitu pelaporan hasil.

## 2. Daftar Pertanyaan Review Studi
Untuk mengarahkan jalannya penelitian, pada tahapan  perencanaan  dibuat  beberapa  pertanyaan yang mana menjadi acuan dan untuk menjaga fokus dalam implementasi review studi. Daftar pertanyaan yang dibuat sebagaimana digambarkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Daftar Pertanyaan Review Studi No Pertanyaan Motivasi RQ1 Seperti  apa  tren penelitian  terkait identifikasi batubara dan gangue yang menggunakan machine learning atau deep learning ? Identifikasi  batubara  dan gangue pada industri pertambangan batubara adalah  hal  yang  sangat penting. Sedangkan beberapa  tahun  terkahir berkembang penelitian terkait penggunaan teknologi machine learning dan  deep  learning  untuk identifikasi  batubara  dan gangue.  Kami  bermaksud untuk memotret seperti apa perkembangan penelitian tersebut. RQ2 Jenis sumber data apa  yang  paling banyak dipergunakan untuk identifikasi batubara dan gangue yang menggunakan machine learning atau deep learning ? Dalam  proses  identifikasi batubara dan gangue dengan machine  learning atau deep learning diperlukan  data-data  yang menjadi masukan bagi model klasifikasi yang dikembangkan.  Penelitian ini bermaksud untuk melihat  jenis  sumber  data apa  saja  yang  digunakan dan  yang  paling  sering digunakan. RQ3 Metode klasifikasi apa saja yang digunakan dan paling banyak digunakan  untuk identifikasi batubara dan gangue yang menggunakan machine learning atau deep learning ? Proses identifikasi batubara dan gangue dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi. Penelitian  ini  bermaksud untuk memotret jenis metode  klasifikasi  yang digunakan dan paling banyak digunakan oleh para peneliti. RQ4 Kombinasi metode klasifikasi-jenis sumber  data  apa yang paling banyak dipergunakan untuk identifikasi batubara dan gangue yang menggunakan machine learning atau deep learning ? Dalam  melakukan  proses identifikasi, metode klasifikasi mendapatkan input data dari sumber data seperti data citra optik, data citra  thermal  dan  lain-lain. Penelitian  ini  bermaksud untuk memotret jenis kombinasi metode klasifikasi dan jenis sumber datanya.
Sumber: Penelitian:2023
3. Search Process (Proses Pencarian)
Proses  pencarian  jurnal  dilakukan  melalui platform Google Scholar (scholar.google.com) yang memfasilitasi  akses  ke  jurnal-jurnal  yang  tersedia secara  online.  Selain Google  Scholar ,  proses
pencarian juga dilakukan melalui beberapa perpustakaan online seperti IEEE eXplore (ieeexplore.ieee.org), ScienceDirec t (sciencedirect.com), Springer (springerlink.com) dan ACM  Digital  Library (dl.acm.org).  Sedangkan rentang  waktu  untuk  jurnal  yang  menjadi  target pencarian adalah dari Januari 2013 sampai Juni 2023. Key  words yang  digunakan  dalam  proses  pencarian diiedentifikasi  melalui  daftar  pertanyaan  studi ( Research  Question )  sebagaimana  disebutkan  pada Tabel 1, yaitu “ Coal and Gangue Identification ” OR “ Coal  and  Gangue  Classification ” OR “ Coal  and Gangue Recognition ” AND “ Machine Learning ” OR “ Deep Learning ” OR “ Machine Vision ”.

## 4. Seleksi Studi
Pemilihan  atau  seleksi  studi  dilakukan berdasarkan inclusion dan exclusion  criteria sebagaimana disebutkan pada tabel 2.
Tabel 2 Inclusion dan Exclusion Criteria
Inclusion Criteria Studi yang diambil adalah yang relevan dengan tema utama yaitu identifikasi batubara dan gangue dengan Machine
Learning dan Deep Learning
Studi yang diambil hanya yang berbahasa Inggris saja.
Apabila ada versi jurnal dan ada versi conference paper maka yang dipilih
journal paper Exclusion Criteria Studi yang tidak menggunakan pendekatan Machine Learning dan Deep Learning walau terkait identifikasi batubara dan gangue
Studi yang diluar rentang waktu Januari
2013 sampai dengan Juni 2023
Studi yang ditulis bukan dalam bahasa Inggris

## Sumber: Penelitian:2023
Relevan atau tidak relevannya hasil studi, ditentukan dengan  melakukan  pengecekan  pada  judul  studi, abstract  dan  kesimpulan  pada  hasil  studi  tersebut. Setelah mengeluarkan hasil studi yang tidak relevan maka  didapatkan  58  hasil  studi.  Hasil  studi  inilah yang kemudian dianalisa lebih lanjut dan dikompilasi data-datanya.
5. Pengkajian Kualitas  Studi dan Validitas
Kriteria inclusion dan exclusion yang ditetapkan pada sesi 4 sebagaimana dilihat pada hasil pembahasan,  dipandang  cukup  relevan  untuk menjaring  studi-studi  yang  terkait  dalam  kerangka menjawab pertanyaan-pertanyaan yang didesain pada sesi  2.  Sedangkan  proses  pencarian  studi  yang relevan, sebagaiman disebutkan sebelumnya dilakukan melalui mesin pencarian dan perpustakaan
digital. Reviewer tidak mengklaim bahwa semua studi terkait  sudah  dicover  dalam  review  kali  ini.  Akan tetapi upaya tambahan untuk meningkatkan coverage rujukan  referensi  diupayakan  juga  melalui  metode pemcarian  lain  yaitu  melalui  referensi  jurnal-jurnal terkini  yang  terkait  yang  memiliki  ranking  jurnal yang cukup baik.
Setelah melalui proses pencarian dan seleksi, selanjutnya dilakukan ekstraksi data dan analisa data. Ekstraksi  data  dilakukan  baik  terhadap  data kuantitatif  maupun  kualitatif.  Bukti-bukti  aggregat dari data yang diekstraksi tersebut dikompilasi dan di tabulalsi  untuk  menjawab  pertanyaan-pertanyaan yang diajukan dalam studi review ini. Hasil kompilasi dan  tabulasi  ada  disajikan  baik  dalam  bentuk  tabel maupun grafik untuk lebih memudahkan pembacaan hasil kompilasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Publikasi Jurnal/Tren Penelitian
Pada literatur review kali ini, ada 58 jurnal yang menjadi rujukan yang dianalisa dan dikompilasi untuk menjawab pertanyaan review studi kali ini. Dari hasil kompilasi, sebagaimana pada gambar 1 di bawah ini, ditunjukkan  distribusi  penelitian  terkait  identifikasi batubara  dan  gangue  yang  menggunakan machine learning dan deep  learning ,  dimana  terjadi  tren peningkatan  penelitian  yang  cukup  signifikan. Peningkatan terlihat dimulai pada tahun 2017 dan terus menanjak sampai di tahun 2021. Jumlah studi di tahun 2023 diperkirakan 2 kali lipat dari yang disebutkan di grafik karena periodenya hanya 6 bulan (Januari-June 2023).
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Gambar 1 Distribusi Penelitian Beberapa Tahun Terakhir
Dari hasil analisa studi didapatkan bahwa dalam proses identifikasi batubara dan gangue dengan menggunakan metode machine learning yang konvensional diperlukan tahapan-tahapan yaitu 1) tahapan pengambilan  data,  2)  tahapan  ekstraksi  fitur,  dan  3) tahapan klasifikasi atau identifikasi.

## 2. Sumber Data
Terkait pengambilan data, ada beberapa jenis sumber data yang digunakan oleh para peneliti. Dari
hasil kompilasi data yang dilakukan terhadap review studi  ini,  sumber  data  yang  digunakan  untuk identifikasi Batubara dan gangue dapat dikategorikan menjadi  5  sumber  data,  yaitu  data  optik,  data multispectral ,  data thermal ,  sinar  X  &  Gamma  dan data dielectric . Data optik adalah kategori data citra yang  bersumber  dari  spektrum  cahaya  tampak  dan dapat berupa data grayscale (Hou, W., 2019; Liu, K., 2018),  data  warna  (Liu,  H.,  2023),  tekstur  dan geometri  (Li,  M.  et  al.,  2020).  Data multispectral adalah  data  yang  diambil  dari  beberapa  spektrum yang  berbeda  (Hu,  F.  et  al.,  2022).  Data thermal adalah  data  citra  yang  didapatkan  dari  sinar inframerah yang memanfaatkan perbedaan temperatur  dalam  melakukan  identifikasi  (Eshaq,  et al., 2020). Data citra sinar-X dan gamma didapatkan dari  pancaran  gelombang  elektromagnetik  sinar tersebut  (Zhang,  Y.  et  al.,  2021).  Sedangkan  data dielektrik  didapatkan  dari  sifat  dielektrik  bahan (Wang, X. et al., 2021).
Terkait  dengan  kuantitas  masing-masing sumber  data  yang  digunakan  untuk  identifikasi, sebagaimana ditunjukkan pada gambar 2, didominasi dari  data citra optik yaitu sekitar 60% dari  58 studi. Selebihnya  19%  menggunakan  data multispectral , 9%  data  citra  thermal,  9%  data  dari  sinar  X  & Gamma, dan 3% dari data dielectric .

## Sumber: Hasil Penelitian (2023) Gambar 2 Jenis Sumber Data
Kelebihan  dari  penggunaan  data  citra  optik adalah  relatif  lebih  aman  dan  ramah  terhadap lingkungan  dibandingkan  dengan  penggunaan  sinar X atau sinar Gamma yang radiasinya cukup beresiko terhadap  manusia.  Dari  sisi  biaya,  dibandingkan dengan  peralatan  pada  sinar  X,  sinar  Gamma  atau peralatan  multispectral,  peralatan  yang  digunakan pada data citra optik relatif lebih murah.
Kelemahan  yang  ada  pada  metode  yang menggunakan  data  citra  optik  adalah  faktor lingkungan  seperti  pencahayaan  atau  debu  yang menempel  di  permukaan.  Faktor  lingkungan  yang tidak  kondusif  akan  menurunkan  akurasi  dalam klasifikasi  batubara  dan  gangue.  Untuk  mengatasi permasalahan  ini  bebeapa  peneliti  melakukan pendekatan  melalui  optimalisasi  pencahayaan  dan penghilangan noise .  Zhang,  L.  (2022)  dalam  hal ini melakukan optimalisasi pencahayaan dengan menggunakan beberapa sumber cahaya dan mengatur
intensitas  cahaya  pada  angka  17.130  Lux.  Untuk meminimalisir noise, Zhang, L. (2022) menggunakan Gaussian filtering . Pendekatan sejenis dilakukan oleh peneliti  lain,  yaitu  Cheng,  G.  (2023)  yang  juga menggunakan  beberapa  sumber  cahaya  namun pengaturan intensitas cahaya yang dianggap optimal dilakukan  pada  angka  2.000  Lux.  Sedangkan  untuk meminimalisir noise Cheng, G. (2023) menggunakan Median filtering .
Table 3 Kelebihan dan Kekuruangan Sumber Data
Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## 3. Metode Klasifikasi dan Ekstraksi Fitur
Data  yang  didapatkan  dari  sumber-sumber seperti  citra  optik,  citra thermal ,  citra  sinar  X  atau gamma,  citra  multispectral  atau  data  dielectric, selanjutnya  diolah  oleh classifier untuk  proses identifikasi  lebih  lanjut.  Ada  banyak  jenis classifier yang  digunakan  untuk  identifikasi  batubara  dan gangue. Pada studi review ini, dari 58 penelitian yang menjadi obyek review kali ini ada 6 penelitian yang metode classifier penelitiannya  tidak  disebutkan dengan jelas sehingga hanya 52 stu   di yang menjadi target. Dari 52 hasil penelitian tersebut, sebagaimana ditunjukkan  pada  gambar  3,  metode classifier yang paling banyak digunakan adalah CNN ( Convolutional  Neural  Networks )  sebesar  32  studi atau  sekitar  61.5%  dari  total  52  studi.  Sedangkan SVM  ( Support  Vector  Machine )  terbanyak  kedua, yaitu  10  studi  atau  sekitar  19.2%.    Selanjutnya terbesar  ketiga  yaitu  MLP  (Multilayer  Perceptron), sebanyak  4  studi  atau  sebesar    7.7%.  Metode klasifikasi  lainnya  yaitu PCANET,  XGBoost, Bayesian,  K-Mean,  MPL  (Maximum  Parameter Likelihood)    dan  RF  (Random  Forest), masing- masing 1 studi.
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Gambar 3 Jenis-Jenis Classifier Dalam
perkembangannya, metode
klasifikasi  dapat  dikategorikan  menjadi  metode klasifikasi  yang  berasiskan machine  learning dan metode klasifikasi yang berbasiskan deep learning (CNN).  Metode machine  learning masih memerlukan  tahapan  ekstraksi  fitur  ( feature extraction ), seperti metode SVM, MLP, RF, MPL, teori Bayesian dan K-Means Clustering. Sedangakan metode deep learning yang berbasiskan CNN tidak tidak memerlukan tahapan ekstraksi fitur.
Ada  tiga  metode  classifier  yang  cukup mendominasi  penggunaannya  oleh  para  peneliti dalam melakukan proses identifikasi batubara dan gangue, yaitu CNN (32 studi), SVM (10 studi) dan MLP (2 studi). Ketiga metode tersebut digunakan dalam 46 studi atau sekitar 85% dari 52 studi yang menjadi rujukan dalam penelitian ini. Selanjutnya pembahasan akan difokuskan pada ketiga classifier tersebut.
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Gambar 4 Tren Penggunaan Metode Classifier
4.1 SVM ( Support Vector Machine ) Sebagaimana  diuraikan  di  atas,  10  studi yang menggunakan SVM sebagai metode klasifikasi  dan  dari  10  studi  tersebut,  6  studi menggunakan sumber data dari citra optik, 2 studi dari  sumber  data  dielektrik  dan  masing-masing  1 studi dari sumber data Multispectral/Hyperspectral dan data citra thermal . Metode Media Kelebihan Kekurangan Citra Optik Menggunakan spektrum cahaya tampak Efisien dan biaya relatif lebih murah. Relatif lebih aman dan ramah terhadap lingkungan Faktor lingkungan seperti pencahayaan, kelembaban dan debu berpengaruh terhadap akurasi identifikasi Multispectral Menggunakan multi spektral (Beberapa spektrum yang berbeda) Menggunakan multi spektral sehingga analisa lebih menyeluruh dan komprehensif. Peralatan multispectral imaging yang berkualitas relatif mahal. Pemrosesan bisa jadi lebih kompleks. Citra Thermal Menggunakan radiasi sinar inframerah Dapat dioperasikan dari tempat yang relatif lebih jauh sehingga relatif aman bagi operator. Dapat dioperasikan dalam kondisi cahaya yang berbeda kondisi. Peralatan thermal imaging yang berkualitas relatif mahal Sinar X, Gamma Menggunakan radiasi sinar X & Gamma Dapat menghasilkan identifikasi yang cukup akurat. Tidak banyak terpengaruh oleh faktor lingkungan. Ada resiko keamanan pada pekerja dan lingkungan. Peralatan sinar X dan sinar gamma yang berkualitas relatif mahal. Dielektrik Menggunakan sifat dielektritik bahan Tidak banyak dipengaruhi faktor luar seperti lighting dan debu di permukaan. Data dielektrik bisa jadi kompleks dan sulit untuk dianalisa
Kombinasi metode SVM dan data citra optik Sebagaimana disebutkan sebelumnya, metode SVM memerlukan fitur-fitur sebagai input . Oleh  karena  itu  data  dari  citra  optik  perlu  diolah terlebih  dahulu  agar  didapatkan  fitur-fitur  yang sesuai  sebagai input .  Pada  awalnya  fitur  yang diekstrak  dari  citra  optik  yaitu  level  keabuan, berupa grayscale co-occurance matrix (Wang, W. et  al.,  2018).  Namun  untuk  meningkatkan  akurasi identifikasi, para peneliti cendrung untuk mengkombinasikan dengan fitur-fitur dari parameter lain. Dou, D. et al. (2019) mengkombinasikan  antara  grayscale,  citra  warna dan  tekstur  permukan  untuk  ekstraksi  fitur,  yang mana  kombinasi  ini  menghasilkan  19  fitur  yang terdiri  dari  12  fitur  yang  diambil  dari  citra  warna dan  gray-scale,  serta  7  fitur  diambil  dari  citra permukaan  tekstur.    Variasi  fitur  yang  digunakan oleh Dou, D. et al. (2019) cukup banyak, sehingga punya banyak pilihan untuk meningkatkan akurasi dalam  mengenali  batubara  dan  gangue,  termasuk pemilihan  fitur  tertentu  yang  dianggap  lebih optimal.
Lei  Zhang  (2022)  yang  juga  menggunakan metode  kombinasi  citra  optik  dan  SVM,  selain memakai  fitur  level  keabuan  (6  fitur gray-scale ) dan  fitur  tekstur  (4  fitur  tekstur),  dia  juga melakukan  pendekatan  lain  untuk  meningkatkan akurasi pengenalan/pengklasifikasian batubara dan gangue,  yaitu  melalui  optimalisasi  pencahayaan dan  penghilangan noise .  Pencahayaan  dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber cahaya dan pencahayaan  optimal  ditetapkan  pada  angka 17.130  Lux.  Sedangkan  penghilangan  noise dilakukan dengan menggunkan Gaussian filtering. Peneliti  lain  yaitu  Cheng,  G.  (2023)  melakukan pendekatan yang sejenis dengan Zhang, L. (2022) terkait  dengan  pencahayaan  dan  penghilangan noise. Pencahayaan menggunakan beberapa sumber  cahaya  dengan  penetapan  pencahayaan optimal di angka 2.000 Lux. Sedangkan penghilangan noise dilakukan dengan menggunkan Median Filtering .
Terkait  fitur  dari  data  citra  optik,  Cheng, G.(2023) menggunakan fitur berupa HOG ( Histogram  of  Oriented  Gradients )  dan  LBP ( Local  Binary  Pattern ).  HOG  adalah  fitur  yang menggunakan  distribusi  orientasi  gradien  pada citra.  Sedangkan  gradien  tersebut  merupakan representasi  dari  perubahan  intensitas  piksel  dan orientasinya  yang  mana  dimanfaatkan  untuk menangkap  struktur  dan  tepian  pada  citra.  Di  sisi lain LBP digunakan sebagai fitur untuk identifikasi pola  tekstur  pada  citra  melalui  pembuatan histogram pola biner (binary pattern histogram).
4.2 MLP ( Multilayer Perceptron ) Multilayer  Perceptron (MLP)  adalah  salah satu  jenis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  termasuk dalam  kategori Feedforward  Neural  Networks (FFNN)  yang  didesain  menggunakan  algoritma
Supervised  Learning .  MLP  memiliki  kemampuan untuk digunakan pada berbagai macam jenis tugas, termasuk diantaranya adalah permasalahan regresi, pengenalan pola  ( pattern recognition ) dan klasifikasi seperti permasalahan klasifikasi batubara  dan  gangue.  Sebagaimana  disebutkan pada gambar 4, ada 4 penelitian yang menggunakan  metode  MLP  untuk  identifikasi batubara  dan  gangue,  yang  mana  semuanya menggunakan  data  citra  optik  sebagai  sumber datanya.  Berikut ini,  kombinasi  metode  MLP  dan data citra optik dibahas lebih lanjut.
Kombinasi metode MLP dan data citra optik Hou,  W.  (2017)  menggunakan  MLP  untuk klasifikasi batubara dan gangue dengan memanfaatkan  citra  optik  dari  kedua  obyek tersebut.  Fitur  yang  dipergunakan  dari  citra  optic tersebut berasal dari grayscale (6 fitur) dan tekstur permukaan  obyek  (3  fitur).    Fitur-fitur  tersebut menjadi input atau masukan pada MLP, yaitu pada input  neuron yang  berada  pada input  layer . Konfigurasi struktur MLP yang dipergunakan oleh Hou, W. (2017) terdiri dari 1 input layer , 1 output layer dan  pada hidden  layer ada  pilihan  1 hidden layer serta  2 hidden  layer .  Sedangkan  jumlah neuron pada hidden layer memiliki  variasi dari 5, 10, 15, 20 sampai 25 neuron . Tingkat akurasi yang didapatkan  dari  hasil  pengujian  sekitar  90-95%, cukuk baik namun pengujian masih pada skala lab dan sampel yang digunakan baru sekitar 30 sampel untuk masing-masing batubara dan gangue.
4.3 CNN ( Convolutional Neural Networks ) CNN  adalah  bagian  dari  Jaringan  Syaraf Tiruan yang banyak dikembangkan dan diaplikasikan  untuk  analisa  citra,  termasuk  dalam hal  ini  untuk  klasifikasi  batubara  dan  gangue. Salah satu bagian yang penting dalam CNN adalah convolution  layer . Convolution  layer adalah lapisan yang ada pada hidden layer yang berfungsi untuk  mengabstraksi  input  menjadi feature  map melalui convolution kernel (Ghosh, A. et al. 2020). Dengan  adanya convolution  layer ini  maka  CNN tidak  memerlukan  tahapan  ekstraksi  fitur  terlebih dahulu  sebgaimana  pada  metode  konvensional seperti pada SVM atau MLP.
Sumber: Hasil Penelitian (2023) Gambar 5 Tren Penggunaan CNN
Sebagaimana  disebutkan  pada  gambar  5.  CNN adalah  metode  klasifikasi  yang  paling  banyak dipergunakan (32 studi) untuk identifikasi batubara dan  gangue  dengan  menggunakan  analisa  citra dalam  10  tahun  terkahir.  Sedangkan  sumber  data yang dipergunakan oleh CNN, terdiri dari data citra optik sebanyak
22 studi, data multispectral/hyperspectral sebanyak  7  studi  dan data citra thermal sebanyak 3 studi.

## KESIMPULAN
Studi review ini bertujuan untuk melihat tren penelitian  terkait  dengan  klasifikasi  batubara  dan gangue  dalam  kurun  waktu  Januari  2013  sampai dengan  Juni  2023.  Dari  hasil  analisa  dan  kompilasi data  yang  dilakukan,  terlihat  bahwa  penelitian tersebut  mengalami  tren  peningkatan  terutama sesudah diimplementasikannya Convolutionary Neural  Networks (CNN)  sebagai classifier dalam proses identifikasi batubara dan gangue.
Pada  umumnya  pendekatan  yang  dilakukan dalam  proses  identifikasi  dapat  dibagi  dalam  2 kategori yaitu pendekatan machine learning konvensional  dan  pendekatan deep  learning yang berbasiskan  CNN.  Pada  pendekatan machine learning yang konvensional, metode klasifikasi yang digunakan  adalah Support  Vector  Machine (SVM), Multilayer  Perceptron (MLP),  teori Bayesian ,
PCANET, XGBoost, Maximum Parameter
Likelihood (MPL) dan Random Forest (RF). Diantara metode machine learning tersebut, SVM menempati posisi  yang  cukup  menonjol  dimana  50%  studi berdasarkan pendekatan machine learning konvensional  menggunakan  metode  SVM.  Hal  ini tidak terlepas dari kelebihan yang dimiliki oleh SVM seperti  kemampuan  yang  baik  dalam  bekerja  pada ruang fitur dimensi tinggi sehingga sesuai juga untuk digunakan pada permasalahan yang memiliki jumlah fitur yang besar. Namun demikian, pada metode yang menggunakan machine learning konvensional diperlukan  adanya  ekstraksi  fitur  terlebih  dahulu sebelum masuk pada tahapan proses klasifikasi  oleh classifier . Kekurangan ini terjawab pada metode deep learning yang  berbasiskan  CNN,  dimana  proses pengenalan  fitur  terintegrasi  di  dalam  CNN  yang berfungsi  sebagai classifier .  Kelebihan  CNN  ini menjadikannya  sebagai classifier yang  paling dominan  digunakan  dalam  proses  identifikasi batubara dan gangue.
Terkait dengan sumber data yang dipergunakan  baik  oleh  metode machine  learning maupun metode deep learning , dapat dibagi ke dalam beberapa kelompok data, yaitu: data citra optik, data citra  thermal,  data  multispectral  atau  hyperspectral, data  dari  sinar-X  atau  sinar  Gamma  dan  data dielectric .  Dari  berbagai  jenis  sumber  data  tersebut, data citra optik adalah jenis data yang paling banyak
dipakai oleh para peneliti. Hal ini tidak terlepas dari berbagai  kelebihan  yang  dimiliki  data  citra  optik, seperti harga peralatan yang relatif lebih murah, aman bagi  kesehatan  manusia  dan  ramah  terhadap lingkungan.  Di  sisi  lain,  tren  penggunaan  data  citra multispectral dan  data  citra thermal juga  meningkat sebagai alternatif terhadap data citra optik yang cukup sensitif terhadap faktor lingkungan seperti pencahayaan dan debu.

## REFERENSI
Alfarzaeai, M. S., Niu, Q., Zhao, J., Eshaq, R. M. A.,
&  Hu,  E.  (2020). Coal/gangue  recognition using  convolutional  neural  networks  and thermal  images.  IEEE  Access ,  8,  76780- 76789. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?ar number=9078124
Bai, F., Fan, M., Yang, H., & Dong, L. (2021). Fast recognition using convolutional neural network  for  the  coal  particle  density  range based on images captured under multiple light sources.  International  Journal  of  Mining Science  and  Technology ,  31(6),  1053-1061. https://www.sciencedirect.com/science/article /pii/S2095268621001014
Boon-itt,  S.  (2010). An  empirical  model  of  the relationship between competitive capabilities: evidence  from  the  Thai  automotive  industry. NIDA Development Journal, 50(2), 19-45.
Cheng,  G.,  Chen,  J.,  Wei,  Y.,  Chen,  S.,  &  Pan,  Z. (2023). A Coal Gangue Identification Method Based on HOG Combined with LBP Features and  Improved  Support  Vector  Machine. Symmetry, 15(1), 202. https://www.mdpi.com/2073-8994/15/1/202
Dou,  D.,  Zhou,  D.,  Yang,  J.,  &  Zhang,  Y.  (2018).
Coal  and  gangue  recognition  under  four operating conditions by using image analysis and Relief-SVM. International Journal of Coal Preparation and Utilization .
Dou,  D.,  Wu,  W.,  Yang,  J.,  &  Zhang,  Y.  (2019). Classification  of  coal  and  gangue  under multiple surface conditions via machine vision and  relief-SVM.  Powder  Technology ,  356, 1024-1028.
Eshaq, R. M. A., Hu, E., Li, M., & Alfarzaeai, M. S. (2020). Separation between coal  and gangue based  on  infrared  radiation  and  visual extraction  of  the  YCbCr  color  space.  Ieee Access , 8, 55204-55220. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?ar number=9039581
Eshaq, R. M. A., Hu, E., Qaid, H. A., Zhang, Y., & Liu,  T.  (2021). Using  deep  convolutional neural networks and infrared thermography to identify  coal  quality  and  gangue.  IEEE Access , 9, 147315-147327.
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?ar number=9579439
Gao, K., Du, C., Wang, H., & Zhang, S. (2013). An efficient  of  coal  and  gangue  recognition algorithm.  International  Journal  of  Signal Processing,  Image  Processing  and  Pattern Recognition , 6(4), 345-354. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=
rep1&type=pdf&doi=c7d48c37cfd6705786ae 8f284965099e8be967cb
Gao,  R.,  Sun,  Z.,  Li,  W.,  Pei,  L.,  Hu,  Y.,  &  Xiao,  L.
(2020). Automatic coal and gangue segmentation using u-net based fully convolutional  networks.  Energies, 13(4),  829. https://www.mdpi.com/1996-1073/13/4/829
Guo,  Y.,  Wang,  X.,  Wang,  S.,  Hu,  K.,  &  Wang,  W. (2021). Identification  method  of  coal  and  coal gangue based on dielectric characteristics. Ieee Access, 9 , 9845-9854.
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnu mber=9317851
Hall,  T.,  Beecham,  S.,  Bowes,  D.,  Gray,  D.,  & Counsell,  S.  (2011). A  systematic  literature review  on  fault  prediction  performance  in software  engineering.  IEEE  Transactions  on Software  Engineering, 38(6),  1276-1304. https://bura.brunel.ac.uk/bitstream/2438/5907 /2/Fulltext.pdf
He,  L.,  Wang,  S.,  Guo,  Y.,  Hu,  K.,  Cheng,  G.,  & Wang,  X.  (2023). Study  of  raw  coal identification  method  by  dual-energy  X-ray and dual-view visible light imaging.
International  Journal  of  Coal  Preparation and Utilization, 43(2), 361-376.
Hong,  H.,  Zheng,  L.,  Zhu,  J.,  Pan,  S.,  &  Zhou,  K.
(2017). Automatic  recognition  of  coal  and gangue based on convolution neural network . arXiv preprint arXiv:1712.00720. Hou, W. (2019). Identification of coal and gangue by feed-forward  neural  network  based  on  data analysis.  International  Journal  of  Coal Preparation and Utilization , 39(1), 33-43.
Hu, F., Zhou, M., Yan, P., Bian, K., & Dai, R. (2019). Multispectral  imaging:  A  new  solution  for identification  of  coal  and  gangue.  IEEE Access,
7, 169697-169704.
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?ar number=8911443
Hu,  F.,  Zhou,  M.,  Dai,  R.,  &  Liu,  Y.  (2022). Recognition method of coal and gangue based on  multispectral  spectral  characteristics combined with one-dimensional convolutional neural  network.  Frontiers  in  Earth  Science ,
10,
893485. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/f eart.2022.893485/full
Hu,  F.,  &  Bian,  K.  (2022). Accurate  identification strategy  of  coal  and  gangue  using  infrared imaging technology combined with convolutional  neural  network.  IEEE  Access , 10, 8758-8766.
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?ar number=9684859
Hu, F., Zhou, M., Yan, P., Liang, Z., & Li, M. (2022).
A  Bayesian  optimal  convolutional  neural network  approach  for  classification  of  coal and  gangue  with  multispectral  imaging. Optics  and  Lasers  in  Engineering ,  156, 107081.
Hu, F., Hu, Y., Cui, E., Guan, Y., Gao, B., Wang, X., & Yao, X. (2023). Recognition method of coal and  gangue  combined  with  structural similarity  index  measure  and  principal component analysis network under multispectral imaging. Microchemical Journal , 186, 108330.
Jiang, J., Han, Y., Zhao, H., Suo, J., & Cao, Q. (2021).
Recognition  and  sorting  of  coal  and  gangue based  on  image  process  and  multilayer perceptron.  International  Journal  of  Coal Preparation and Utilization , 43(1), 54-72. Kitchenham, B., & Charters, S. (2007). Guidelines for performing  Systematic  Literature  Reviews  in Software  Engineering.  EBSE  Technical Report Version 2.3, EBSE-2007-.
Kitchenham, B., Pretorius, R., Budgen, D., Brereton,
O.  P.,  Turner,  M.,  Niazi,  M.,  &  Linkman,  S. (2010). Systematic  literature  reviews  in software engineering–a tertiary study. Information  and  software  technology ,  52(8), 792-805. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid= rep1&type=pdf&doi=c3910095b25a674e715 4acd9c38d0af220026e31
Lai,  W.,  Zhou,  M.,  Hu,  F.,  Bian,  K.,  &  Song,  H. (2020). A  study  of  multispectral  technology and two-dimension  autoencoder for coal  and gangue  recognition.  IEEE  Access ,  8,  61834- 61843. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?ar number=9049102
Li, D., Zhang, Z., Xu, Z., Xu, L., Meng, G., Li, Z., & Chen, S. (2019). An image-based hierarchical deep learning framework for coal and gangue detection.  IEEE  Access ,  7,  184686-184699. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?ar number=8936870
Li,  L.,  Wang,  H.,  &  An,  L.  (2015). Research  on recognition  of  coal  and  gangue  based  on image processing. World Journal of Engineering , 12(3), 247-254. Li, M., Duan, Y., He, X., & Yang, M. (2020). Image positioning  and  identification  method  and system  for  coal  and  gangue  sorting  robot. International  Journal  of  Coal  Preparation and Utilization , 42(6), 1759-1777.
Li,  M.,  &  Sun,  K.  (2018,  August). An  image recognition  approach  for  coal  and  gangue used  in  pick-up  robot.  In 2018  IEEE International Conference on Real-time Computing  and  Robotics (RCAR) (pp.  501- 507). Ieee.
Li, N., & Gong, X. (2021). An image preprocessing model of coal and gangue in high dust and low light conditions based on the joint enhancement algorithm. Computational
Intelligence and Neuroscience , 2021. Liu, K., Zhang, X., & Chen, Y. (2018). Extraction of coal  and  gangue  geometric  features  with multifractal  detrending  fluctuation  analysis.
Applied Sciences , 8(3), 463.
https://www.mdpi.com/2076-3417/8/3/463
Liu,  H.,  &  Xu,  K.  (2023). Recognition  of  gangues from color images using convolutional neural networks with attention mechanism. Measurement , 206, 112273.
Liu, X., Jing, W., Zhou, M., & Li, Y. (2019). Multi- scale feature fusion for coal-rock recognition based on completed local binary pattern and convolution  neural  network.  Entropy ,  21(6), 622. https://www.mdpi.com/1099- 4300/21/6/622
Pan, H., Shi, Y., Lei, X., Wang, Z., & Xin, F. (2022). Fast identification model for coal and gangue
based on the improved tiny YOLO v3. Journal of  Real-Time  Image  Processing ,  19(3),  687- 701.
Pu, Y., Apel, D. B., Szmigiel, A., & Chen, J. (2019). Image  recognition  of  coal  and  coal  gangue using  a  convolutional  neural  network  and transfer  learning.  Energies ,  12(9),  1735. https://www.mdpi.com/1996-1073/12/9/1735 Sun,  J.,  &  Su,  B.  (2013). Coal–rock  interface detection  on  the  basis  of  image  texture features.  International  Journal  of  Mining Science and Technology , 23(5), 681-687.
Sun, Z., Huang, L., & Jia, R. (2021). Coal and gangue separating  robot  system  based  on  computer vision. Sensors,
21(4), 1349.
https://www.mdpi.com/1424-8220/21/4/1349
Sun, Z., Lu, W., Xuan, P., Li, H., Zhang, S., Niu, S., &  Jia,  R.  (2022). Separation  of  gangue  from coal  based  on  supplementary  texture  by morphology.  International  Journal  of  Coal Preparation and Utilization , 42(3), 221-237. Wahono, R. S. (2015). A systematic literature review of  software  defect  prediction.  Journal  of software engineering, 1(1), 1-16.
Wan, L., Wang, J., Zeng, Q., Ma, D., Yu, X., & Meng, Z. (2022). Vibration response analysis of  the tail  beam  of  hydraulic  support  impacted  by coal  gangue  particles  with  different  shapes. ACS omega , 7(4), 3656-3670.
Wang,  D.,  Ni,  J.,  &  Du,  T.  (2022). An  Image Recognition  Method  for  Coal  Gangue  Based on  ASGS-CWOA  and  BP  Neural  Network . Symmetry , 14(5), 880. https://www.mdpi.com/2073-8994/14/5/880 Wang, W., & Zhang, C. (2017). Separating coal and gangue using three-dimensional laser scanning.  International  Journal  of  Mineral Processing , 169, 79-84.
Wang,  W.,  Lv,  Z.,  &  Lu,  H.  (2018). Research  on methods  to  differentiate  coal  and  gangue using  image processing  and a support  vector machine.  International  Journal  of  Coal Preparation and Utilization.
Wang,  X.,  Wang,  S.,  Guo,  Y.,  Hu,  K.,  &  Wang,  W.
(2021). Dielectric  and  geometric  feature extraction  and  recognition  method  of  coal  and gangue based on VMD-SVM. Powder Technology, 392 , 241-250.
Wei, D., Li, J., Li, B., Wang, X., Chen, S., Wang, X., & Wang, L. (2023). A fast recognition method for coal gangue image processing. Multimedia Systems, 1-13.
Xie, Y., Chi, X., Li, H., Wang, F., Yan, L., Zhang, B., &  Zhang,  Q.  (2021). Coal  and  gangue recognition  method  based  on  local  texture classification  network  for  robot  picking. Applied Sciences, 11(23), 11495. https://www.mdpi.com/2076-
3417/11/23/11495
Xue, H., Hu, B. H., Zhao, X. Y., Liu, E. M., & Ding, W.  J.  (2014). Study  on  characteristic extraction of coal and rock at mechanized top coal caving face based on image gray scale. In Applied  Mechanics  and  Materials  (Vol.  678, pp. 193-196). Trans Tech Publications Ltd.
Xue, G., Hou, P., Li, S., Qian, X., Han, S., & Gao, S. (2023). Coal Gangue Recognition during Coal Preparation  Using  an  Adaptive  Boosting
Algorithm. Minerals , 13(3), 329.
https://www.mdpi.com/2075-163X/13/3/329
Xue, G., Li, S., Hou, P., Gao, S., & Tan, R. (2023). Research  on  lightweight  Yolo  coal  gangue detection  algorithm  based  on  resnet18 backbone feature network. Internet of Things , 22, 100762.
https://www.sciencedirect.com/science/article /pii/S2542660523000859
Yan, P., Kan, X., Zhang, H., Zhang, X., Chen, F., & Li, X. (2023). Target Recognition of Coal and Gangue  Based  on  Improved  YOLOv5s  and Spectral  Technology.  Sensors, 23(10),  4911. https://www.mdpi.com/1424-
8220/23/10/4911
Yang, D., Li, J., Zheng, K., Du, C., & Liu, S. (2018).
Impact-crush  separation  characteristics  of coal  and  gangue.  International  Journal  of Coal Preparation and Utilization , 38(3), 127- 134.
Yang, J., Chang, B., Zhang, Y., Luo, W., & Wu, M.
(2021). Research  on  CNN  Coal  and  Rock Recognition  Method  Based  on  Hyperspectral Data.
https://www.researchsquare.com/article/rs- 501935/v1
Yang, J., Chang, B., Zhang, Y., Luo, W., Ge, S., & Wu,  M.  (2022). CNN  coal  and  rock recognition  method  based  on  hyperspectral data. International Journal of Coal Science & Technology , 9(1), 63. https://link.springer.com/article/10.1007/s407 89-022-00516-x Zhang, N., & Liu, C. (2018). Radiation characteristics of natural gamma-ray from coal and gangue for recognition in top https://www.nature.com/articles/s41598-017- 18625-y  coal  caving.  Scientific  Reports ,  8(1), 190. https://www.nature.com/articles/s41598- 017-18625-y
Zhang, L., Sui, Y., Wang, H., Hao, S., & Zhang, N. (2022). Image feature extraction and recognition  model  construction  of  coal  and gangue based on image processing technology.  Scientific  Reports ,  12(1),  20983. https://www.nature.com/articles/s41598-022- 25496-5
Zhang, Q., Gu, J., & Liu, J. (2021). Research on coal and  rock  type  recognition  based  on mechanical vision. Shock and Vibration , 2021, 1-10.
https://www.hindawi.com/journals/sv/2021/6 617717/
Zhang, Y., Zhu, H., Zhu, J., Ou, Z., Shen, T., Sun, J., &  Feng,  A.  (2021). Experimental  study  on separation of lumpish coal and gangue using X-ray.  Energy  Sources,  Part  A:  Recovery, Utilization,  and  Environmental  Effects ,  1-13. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080 /15567036.2021.1976325
Zhang,  Y.,  Wang,  J.,  Yu,  Z.,  Zhao,  S.,  &  Bei,  G. (2022). Research  on  intelligent  detection  of coal  gangue  based  on  deep  learning.
Measurement, 198, 111415.
https://www.sciencedirect.com/science/article /abs/pii/S0263224122006479
Zhao,  Y.  D.,  &  He,  X.  (2013). Recognition  of  coal and  gangue  based  on  X-ray.  In  Applied
mechanics and materials (Vol. 275, pp. 2350- 2353). Trans Tech Publications Ltd .
Zhao,  Y.,  Wang,  S.,  Guo,  Y.,  Cheng,  G.,  He,  L.,  & Wang,  W.  (2022). The  identification  of  coal and gangue and the prediction of the degree of coal  metamorphism  based  on  the  EDXRD principle and the PSO-SVM model. Gospodarka Surowcami Mineralnymi , 38(2). Zhou, M., & Lai, W. (2023). Coal gangue recognition based  on  spectral  imaging  combined  with XGBoost.  PloS  one ,  18(1),  e0279955. https://journals.plos.org/plosone/article?id=1 0.1371/journal.pone.0279955
Zhou,  S.,  Chen,  Y., Zhang,  D.,  Xie,  J.,  &  Zhou, Y. (2017). Classification  of  surface  defects  on steel  sheet  using  convolutional  neural networks.  Mater.  Technol ,  51(1),  123-131. http://mit.imt.si/izvodi/mit171/zhou.pdf