## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352

## Klasterisasi Mineral Batuan di Lapangan X berdasarkan Data Spektral menggunakan K-Means Clustering
Sulaiman Abdullah Pane * , Felix Mulia Hasudungan Sihombing
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Program Studi Geologi, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia Email: 1,* sulaiman.abdullah@ui.ac.id, 2 felix.sihombing@ui.ac.id Email Penulis Korespondensi: Sulaiman.abdullah@ui.ac.id
Abstrak− Teknologi  terus  diterapkan  dalam  bidang  geologi  pada  berbagai  cabang  keilmuannya,  salah  satunya  adalah pemanfaatan metode pembelajaran mesin yang termasuk dalam teknologi kecerdasan buatan. Identifikasi mineral batuan dapat dilakukan menggunakan metode pembelajaran mesin. Klasterisasi mineral batuan dilakukan untuk mengidentifikasi persebaran jumlah  kelompok mineral teroptimal berdasarkan informasi  geologi  yang  dimiliki  pada data  hasil  pengeboran batuan dalam tahap  eksplorasi  geologi  di  wilayah  Manjimup,  Australia  Bagian  Barat.  Identifikasi  mineral  batuan  melalui  klasterisasi dilakukan menggunakan pembelajaran mesin tidak tersupervisi ( unsupervised ) dengan metode K -Means clustering . Data yang digunakan dalam adalah data hasil pengukuran spektrum elektromagnetik berupa data spektral Thermal Infrared (TIR) yang berasal  dari  data  hasil  pengeboran  batuan.  Data  spektral  yang  digunakan  terdiri  dari  341  parameter  sehingga  dilakukan pengurangan dimensi  input  untuk mengurangi  kompleksitas komputasi menggunakan Principal  Component Analysis (PCA) menjadi  data  dua  dimensi  agar  dapat  divisualisasikan  dengan  lebih  mudah.  Berdasarkan  hasil  evaluasi,  jumlah  kelompok mineral batuan teroptimal melalui hasil klasterisasi menggunakan K- Means berdasarkan informasi geologi yang dimiliki adalah 3 kelompok mineral batuan.
Kata Kunci: Data Spektral, Klasterisasi, K- Means , Mineral, Pembelajaran Mesin, Principal Component Analysis (PCA)
Abstract− Technology continues to be applied in the field of geology in various branches of science, one of which is the use of  machine  learning  methods  which  are  included  in  artificial  intelligence  technology.  Machine  learning  methods  able  to identifying rock minerals. Rock mineral clustering is carried out to identify the distribution of the optimal number of miner al groups  based  on  geological  information  held  in  rock  drilling  results  data  during  the  geological  exploration  stage  in  the Manjimup  region,  Western  Australia.  Identification  of  rock  minerals  through  clustering  is  carried  out  using  unsupervised machine learning with the K-Means clustering method. The data used in this research are  data from the measurement of the electromagnetic spectrum in the form of Thermal Infrared (TIR) spectral data derived from rock drilling results. The spectral data  used  consisted  of  341  parameters  so  that  the  input  dimension  was  reduced  to  reduce  computational  complexity  using Principal  Component  Analysis  (PCA)  into two-dimensional  data so  able to  visualized more  easily.  Based  on the  evaluation results,  the  optimal  number  of  rock  mineral  groups  through  the  results  of  clustering  using  K-Means  based  on  geological information is 3 groups of rock minerals.
Keywords : Spectral Data , Clustering , K- Means , Minerals , Machine Learning , Principal Component Analysis (PCA)

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan zaman yang terus diikuti dengan pemanfaatan teknologi pada era revolusi industri 4.0 saat ini telah banyak tercipta berbagai teknologi yang bermanfaat untuk mempermudah pekerjaan yang dilakukan oleh manusia dalam kehidupannya. Revolusi industri 4.0 telah mempengaruhi esensi dalam kehidupan manusia secara luas [1].
Salah satu pemanfaatan teknologi melalui revolusi industri 4.0 adalah teknologi kecerdasan buatan yang diterapkan  dalam  berbagai  disiplin  ilmu.  Dalam  bidang  geologi,  teknologi  kecerdasan  buatan  telah  digunakan dalam proses identifikasi batuan menggunakan pembelajaran mesin [2]. ( Pembelajaran mesin telah dimanfaatkan dalam bidang geologi terutama pada sektor eksplorasi sumber daya energi  untuk melakukan klasifikasi berbagai aspek geologi termasuk jenis batuan, jenis mineral, struktur geologi, serta aspek lainnya [3].
Pembelajaran  mesin  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  dari  teknologi  kecerdasan  buatan  yang  mampu membuat  komputer  melakukan  serangkaian  kegiatan  pembelajaran  secara  mandiri  tanpa  disertai  pemrograman secara eksplisit [4]. Dalam kegiatan pembelajaran mesin, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan sesuai output yang ingin dihasilkan dan ketersediaan data yang dimiliki. Salah satunya adalah pembelajaran mesin tidak tersupervisi  dimana  pembelajaran  dilakukan  tanpa  diserta  label  data  pada  data input sehingga  mesin  akan mempelajari  informasi  data  input  untuk  menghasilkan  pola  tertentu  [5]. Output yang  dihasilkan  melalui pembelajaran tersebut adalah klasterisasi atau pengelompokkan data. Klasterisasi dapat dilakukan menggunakan metode  K- means yang  umum  dilakukan  pada  berbagai  jenis  dalam  kegiatan  pengelompokkan  data  menjadi sejumlah nilai K kelompok yang sejajar dengan kelompok lainnya sesuai dengan yang didefinisikan [6].
Penelitian terdahulu dari penilitian ini merupakan karakterisasi data well log berupa log densitas dan data kecepatan gelombang P menggunakan metode  k- means clustering dimana dilakukan kegiatan klasterisasi untuk mengidentifikasi perbedaan  jenis litologi  batuan,  pori  fluida, dan  kontak  fluida  [7].  Berbeda  dengan  penelitian terdahulu,  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  pendekatan  data  spektral  hasil  pengukuran  instrumen spektroskopi  pada  data  hasil  pengeboran  batuan  untuk  menentukan  persebaran  kelompok  mineral  batuan berdasarkan metode k- means clustering yang belum pernah dilakukan sebelumnya.
Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  spektral  berisikan informasi  mengenai  reflektansi pada  panjang  gelombang  tertentu,  kedalaman,  kode  sampel,  dan  jenis  mineral  yang  berasal  dari  pengukuran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352
instrumen  spektrum  elektromagnetik.  Jumlah  parameter  data  yang  mencapai  341  parameter  membuat  proses visuasilasi  data  sulit  sehingga  dilakukan  pengurangan  dimensi  yang  lebih  kecil  agar  dapat  menghasilkan  data dengan 2 dimensi menggunakan principal component analysis (PCA) [6].
Daerah penelitian terletak di wilayah Manjimup, Australia Bagian Barat yang memiliki geologi regional berupa  deposit  Au-Ag-Cu  pada  endapan Volcanogenic  Massive  Sulphide (VMS)  [8].  Tujuan  dilakukannya penelitian ini adalah untuk menentukan pengelompokkan tipe batuan di lapangan X melalui metode pembajaran mesin tidak tersepervisi pada data spektral Thermal Infrared (TIR) yang dikaitkan dengan informasi geologi yang terdapat pada daerah penelitian. Geologi spektral merupakan kegiatan yang melakukan pengukuran dan analisis bagian  dari  spektrum  elektromagnetik  untuk  mengindentifikasi  fitur-fitur  batuan  atau  material  yang  terdapat dipermukaan secara fisik, mineralogi, dan tingkat alterasi dari batuan yang di identifikasi [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  kegiatan  penelitian  ini  terbagi  menjadi  beberapa  tahapan  yaitu  tahap  studi  literatur, pengumpulan data hasil pengeboran batuan, reduksi dimensi data melalui metode PCA, klasterisasi menggunakan K- means  clustering ,  deskripsi quick-look mineral,  evaluasi  klaster,  lalu  mendapatkan  hasil  klasterisasi  mineral batuan dan memperoleh jumlah kelompok mineral batuan teroptimal. Berikut adalah rincian dari metode penelitian yang dilakukan:
a. Studi literatur merupakan tahap persiapan dimana dilakukan pengumpulan dari berbagai literatur berupa buku , jurnal ilmiah, atau publikasi lainnya yang bersifat valid.
b. Pengumpulan  dataset  pengeboran  batuan  merupakan  tahap  melakukan  kegiatan  pengambilan  data  untuk keperluan pengolahan data. Dataset terdiri dari 3 databor yaitu WPD02, WPD04, dan WPD07. Databor tersebut dalam  penelitian  ini  digabung  menjadi  WPD247.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data spektral. Data spektral dihasilkan melalui pengukuran oleh sensor spektral pada material (batuan inti) dengan prinsip  sensor  tersebut  akan  merekam  radiasi  yang  dipantulkan  dari  permukaan  material.  Data  tersebut mencakup  informasi  mengenai  kode  sampel  batuan,  kedalaman  batuan,  jenis  mineral  pada  batuan,  serta reflektansi  mineral  pada  panjang  gelombang  tertentu.  Panjang  gelombang  yang  digunakan  adalah Thermal Infrared (TIR).
c. Pre-processing dataset atau pemilahan dataset dilakukan untuk mengurangi kesalahan atau eror yang terjadi pada  kegiatan  pembelajaran  mesin  dengan  cara  membuang  data  yang  tidak  memiliki  informasi  ( Null )  atau bernilai 0.
d. Analisis  menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA)  untuk  mengurangi  dimensi  pada  dataset  agar kompleksitas komputasi dataset berkurang.
e. Pembelajaran  mesin  melalui  bahasa  pemrograman  python  menggunakan  metode  K- Means  clustering untuk melakukan  klasterisasi  atau  membagi  kelompok  mineral  batuan  berdasarkan  nilai  K atau jumlah  kelompok yang ditentukan. Kemudian dilakukan penentuan nilai K optimal melalui metode elbow .
f. Deskripsi quick-look mineral dillakukan setelah terbagi beberapa variasi jumlah kelompok mineral batuan yang belum  memiliki  informasi  geologi  didalamnya.  Sehingga  dilakukan  deskripsi  mineral  untuk  melengkapi informasi geologi.
g. Evaluasi klaster dilakukan untuk menentukan jenis mineral batuan yang terkandung dalam setiap kelompok mineral sesuai dengan kondisi geologi dan hasil klasterisasi menggunakan metode K- means .
h. Tahap hasil klasterisasi mineral batuan didapatkan kelompok mineral batuan yang teroptimal berdasarkan hasil pembelajaran mesin dan kondisi geologi daerah penelitian.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Hasil Pengeboran Batuan
Data hasil pengeboran batuan yang akan diproses dalam kegiatan pembelajaran mesin berjumlah 61711 data yang telah dilakukan pemilahan data sehingga tidak terdapat data yang tidak memiliki informasi atau null . Data tersebut mencakup kode sampel, kedalaman sampel, jenis mineral, dan reflektansi pada panjang gelombang tertentu. Data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352
reflektansi memiliki interval panjang gelombang 25 nm dari rentang panjang 6000 – 14500nm sehingga memiliki 341 kolom data. Berikut merupakan tampilan dataset yang akan diproses.
Gambar 2. Tampilan kode memasukkan dataset pada Jupyter notebook
3.2 Hasil Pembelajaran Mesin
3.2.1 Principal Component Analysis (PCA)
Principal  component  analysis (PCA)  dilakukan  untuk  mengurangi  dimensi  data.  Data  yang  digunakan  untuk melakukan  metode  tidak  tersupervisi adalah  data  mineral  TIR.  Mineral null yang  terdapat  pada  dataset  tidak digunakan karena memiliki nilai kosong dan bukan termasuk dalam mineral. Hal tersebut dilakukan untuk menjaga kualitas data agar tidak terjadi kesalahan dalam proses pembelajaran mesin.. data yang terdiri dari 341 kolom akan direduksi  dimensinya  menjadi  dua  kolom  atau  dua  dimensi  yaitu  sumbu  X  dan  Y  untuk  memudahkan  proses pembelajaran  mesin  [6].  Data  yang telah  direduksi  oleh  PCA  menjadi  dua dimensi tetap memiliki  kualitas  dan informasi yang sama dengan data asalnya. berikut merupakan tampilan data yang telah dilakukan PCA:
Gambar 3. Hasil PCA dataset
3.2.2 K-Means Clustering
Metode  k- means clustering merupakan  salah  satu  metode  pembelajaran  mesin  tidak  tersupervisi yang  mampu melakukan klasterisasi atau pengelompokan data. Metode k- means dapat dilakukan secara cepat dan mudah untuk mengimplementasikannya  sehingga  digunakan  dalam  kegiatan  klasterisasi  [10].  Dalam  k- means ,  k  merupakan variabel  angka  merujuk  pada  jumlah  klaster  yang  akan  dibentuk.  Metode elbow digunakan  untuk  menentukan jumlah k (klaster) yang paling optimal dengan berdasarkan nilai distorsi pada setiap nilai k sehingga membentuk garis  siku  [11]  seperti pada  gambar  4.  Pada  grafik  tersebut,  garis  antara  nilai  k  yang mengalami  patahan  akan membentuk siku ( elbow ) pada saat k = 2, k = 3, k = 4, k = 5. Terdapat 4 nilai yang diinterpretasikan sebagai nilai k paling optimal karena patahan yang dialami oleh data tidak begitu signifikan dalam menentukan 1 nilai terbaik sehingga  metode elbow digunakan  sebagai  pertimbangan  awal  dalam  menentukan  klaster  yang  optimal berdasarkan bentuk siku dan nilai selisih distorsi yaitu pada saat nilai k = 2, k = 3, k = 4, k = 5. Penentuan jumlah nilai paling optimal lebih rinci dilakukan berdasarkan informasi geologi yang dicirikan dengan persebaran jenis mineral pada masing-masing kelompok hasil klasterisasi.
Tabel 1. Selisih nilai distrosi pada K Nilai K Nilai Distorsi Selisih Nilai Distorisi 1 2 3 4 5 6 7 8 0.49 0.32 0.28 0.25 0.23 0.21 0.2 0.19 0.49 0.17 0.04 0.03 0.02 0.02 0.01 0.01

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352
Gambar 4. Metode elbow pada dataset
Setelah melakukan analisis menggunakan metode elbow untuk  menentukan  pertimbangan awal  dalam  memilih jumlah klaster yang paling optimal, selanjutnya melakukan klasterisasi menggunakan metode k-means. Persebaran pada jumlah klaster 2 hingga 5 memiliki distribusi data klaster yang bervariasi. Pada jumlah 2 klaster, klaster 0 yang  ditandai  dengan  warna  merah memiliki persebaran distribusi  yang  lebih  dominan.  Pada  jumlah 3  klaster, semua  klaster  memiliki  distribusi  yang mirip  namun  didominasi  oleh  klaster  1.  Pada  jumlah 4  klaster, terdapat perbedaan  distribusi yang cukup  signifikan  dimana  klaster 0  dan  klaster  2  memiliki  distribusi  yang  serupa  dan klaster  3  mendominasi  distribusi  persebaran  data.  Pada  jumlah  klaster  5,  terdapat  kemiripan  dalam  distribusi persebaran  data  dengan  4  klaster  dimana  pada  jumlah  5  klaster,  klaster  2,3,  dan  4  terbagi  menjadi  3  klaster sedangkan pada jumlah 4 klaster terbagi menjadi 2 klaster.
Gambar 5. Persebaran hasil klasterisasi dengan jumlah (kiri: k=2, kanan: k=3)
Gambar 6. Persebaran hasil klasterisasi dengan jumlah (kiri: k=4, kanan: k=5)

## 3.3 Deskripsi Quick-look Mineral
Deskripsi mineral batuan dilakukan secara manual menggunakan linescan image yang terdapat pada software The Spectral Geologist (TSG). Deskripsi mineral batuan dilakukan untuk menentukan persebaran mineral pada dataset. Informasi mengenai deskripsi mineral batuan kemudian digunakan untuk melengkapi informasi  klaster . Jumlah klaster yang telah ditentukan berdasarkan metode elbow belum memuat informasi mengenai mineral batuan yang terdapat  dalam  klaster  tersebut.  sehingga  dengan  melakukan  deskripsi  mineral  batuan  serta  melakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352
perbandingan  dengan  data  litologi  batuan  untuk  setiap  klaster,  dapat  menentukan  jumlah  klaster  yang  paling optimal berdasarkan informasi geologi. Deskripsi mineral dilakukan menggunakan acuan warna mineral dominan yang terdapat pada linescan batuan [12]. Hal tersebut dikarenakan ciri mineral yang dapat dideskripsi secara umum menggunakan linescan image secara quicklook adalah hanya warna mineral. Pembagian mineral secara garis besar terbagi  menjadi  5  jenis  yaitu  plagioklas  +  kuarsa, hornblende ,  ortoklas,  muskovit,  dan garnet .  Gambar  7. merupakan foto mineral batuan yang telah dilakukan deskripsi secara quicklook menggunakan foto pada batuan.
Gambar 7. Mineral batuan pada dataset: (a) hornblende , (b) plagioklas + kuarsa, (c) garnet , (d) ortoklas, (e) muskovit
Daerah  penelitian  mencakup  databor  WPD02,  WPD04,  1s  deskripsi quick-look mineral  yang  dilengkapi  oleh informasi litologi geologi mengenai dearah penelitian.
Tabel 2. Informasi geologi pada klaster dengan jumlah 2
2 KLASTER Klaster WPD02 WPD04 WPD07 Informasi
0 didominasi oleh plg + qtz (65%). Hb (25%), gnt (12%), ort (12%), mus (11%) didominasi oleh gnt (45%). Plg + qtz (35%), hb (8%), ort (7%), mus (5%) didominasi oleh plg + qtz (70%). ort (15%), gnt (10%), hb (10%), mus (5%) Didominasi oleh Felsic gneiss dan amphibolite . Terdapat intermediate gneiss , mafic gneiss , amphibolite (WPD4), mafic gneiss , amphibolite , felsic volcanic breccia (WPD02), dan amphibolite , felsic volcanic , CLR (WPD7) 1 didominasi oleh plg + qtz (45%). Hb (35%), mus (8%), ort (6%), gnt (6%) didominasi oleh plg + qtz (50%). Hb (35%), mus (10%), gnt (5%) didominasi oleh plg + qtz (45%). Hb (35%), ort (10%), mus (5%), gnt (5%) Didominasi oleh CLR, amphibolite . Terdapat shear zone , mafic gneiss (WPD04), gabbro , felsic gneiss (WPD02), mafic gneiss (WPD07)
Tabel 3. Informasi geologi pada klaster dengan jumlah 3
3 KLASTER Klaster WPD02 WPD04 WPD07 Informasi 0 didominasi oleh plg + qtz (40%). Hb (25%), gnt (12%), ort (12%), mus(11%) didominasi oleh plg + qtz(45%). Hb (25%), gnt (10%), ort (10%), mus(10%) didominasi oleh plg + qtz (50%). Hb (25%), gnt (8%), ort (8%), mus (9%) didominasi oleh CLR dan
amphibolite . Terdapat dolerite (WPD4), gabbro (WPD02), dan mafic gneiss (WPD7)
( ( (c ( (

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352
3 KLASTER Klaster WPD02 WPD04 WPD07 Informasi 1 didominasi oleh plg + qtz (60%). ort (40%) didominasi oleh plg + qtz (60%). sedikit gnt (14%), ort (13%), mus (13%) didominasi oleh plg + qtz (55%), mus (30%), hb (15%) didominasi oleh felsic gneiss , sedikit terdapat CLR dan amphibolite (WPD4 dan 7) 2 didominasi oleh plg + qtz (60%). Hb (20%), ort (10%), mus(20%) didominasi oleh plg + qtz(60%). Hb (14%), gnt (13%), ort (13%) didominasi oleh plg + qtz (55%). Hb (35%), gnt(10%) terdiri dari CLR, felsic gneiss , intermediate gneiss , amphibolite , shear zone
Tabel 4. Informasi geologi pada klaster dengan jumlah 4
4 KLASTER Klaster WPD02 WPD04 WPD07 Informasi 0 didominasi oleh plg + qtz (50%). Hb (30%), gnt (5%), ort (10%), mus (5%) didominasi oleh plg + qtz (60%). Hb (30%), gnt (5%), mus(5%) didominasi oleh plg + qtz (60%). Hb (25%), ort (10%), gnt(5%) didominasi oleh CLR dan amphibolite , terdapat juga dolerite (WPD4), gabbro (WPD2), shear zone (WPD7) 1 didominasi oleh hb (50%). Plg + qtz (35%), mus (10%), ort (5%) didominasi oleh gnt (65%). Plg + qtz (15%), mus (10%), ort (10%) didominasi oleh plg + qtz (45%). Hb (35%), mus (20%) didominasi oleh felsic gneiss , terdapat intermediate gneiss
(WPD4), mafic gneiss (WPD7), dan CLR (WPD2) 2 didominasi oleh plg + qtz (45%). Hb (25%), gnt (20%), ort(5%),mus(5%) terdiri dari plg + qtz (55%), gnt (30%). Sedikit terdapat hb (15%) didominasi oleh plg + qtz (55%). Hb (25%), gnt (10%), ort (5%), mus(5%) didominasi oleh CLR dan amphibolite , terdapat sedikit felsic gneiss (WPD2 dan 4), felsic volcanic (WPD7) 3 didominasi oleh plg + qtz (80%). sedikit ort (7%), hb(8%) didominasi oleh plg + qtz (85%). sedikit ort (5%), gnt(7%), hb(3%) didominasi oleh plg + qtz (85%), ort (7%), hb (8%) menurut litologi lokal, didominasi oleh felsic gneiss , kemudian terdapat felsic volcanic (WPD07), intermediate dan mafic gneiss
(WPD04), CLR dan mafic gneiss (WPD02)
Tabel 5. Informasi geologi pada klaster dengan jumlah 5
5 KLASTER Klaster WPD02 WPD04 WPD07 Informasi 0 didominasi oleh plg + qtz (40%). Hb (30%), gnt (10%), ort (10%), mus (10%) didominasi oleh plg + qtz (40%). Hb (25%), gnt (25%), ort (10%). didominasi oleh plg + qtz (50%). Hb (45%), ort (5%) didominasi oleh CLR dan amphibolite , sedikit mengandung intermediate gneiss 1 didominasi oleh plg + qtz (55%). hb (25%), gnt (10%), ort (10%), mus (10%) didominasi oleh plg + qtz (60%). hb (26%), gnt(17%), mus (17%). didominasi oleh plg + qtz (50%), hb (40%), ort (10%) didominasi oleh CLR dan amphibolite . 2 didominasi oleh plg + qtz (55%). Hb (30%), mus(15%) didominasi oleh plg + qtz (35%). hb (25%), gnt (25%), ort (8%), mus (8%). didominasi oleh plg + qtz (50%). Hb (25%), mus(15%), ort (10%) didominasi oleh felsic gneiss , amphibolite dan CLR 3 didominasi oleh plg + qtz (55%), mus (45%) didominasi oleh gnt + qtz (55%). plg (35%), ort (10%) didominasi oleh plg + qtz (50%) dam mus(50%) felsic gneiss , CLR 4 didominasi oleh plg + qtz (50%). Hb (40%), ort (10%) didominasi oleh plg + qtz (40%). gnt (30%), ort (30%) didominasi oleh plg + qtz (75%). Hb (20%), gnt(5%) dominan felsic gneiss dan CLR, sedikit amphibolite

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352

## 3.4 Evaluasi Klaster
Berdasarkan  hasil  klasterisasi  yang  telah  dilakukan  dengan  menginput  informasi  geologi  berupa  mineral  dan litologi batuan, menunjukkan bahwa klaster 1 pada 2 klaster, klaster 0 pada 3 klaster, klaster 0 dan 2 pada 4 klaster, dan klaster 0 dan 1 pada 5 klaster memiliki kesamaan ciri yaitu didominasi oleh mineral plagioklas + kuarsa dan hornblende dengan litologi batuan dominan CLR dan amphibolite . Kemudian klaster 0 pada 2 klaster, klaster 1 dan 2 pada 3 klaster, klaster 1 dan 3 pada 4 klaster, dan klaster 2, 3, dan 4 pada 5 klaster secara umum memiliki kemiripan ciri yaitu didominasi oleh mineral plagioklas + kuarsa dengan litologi yang didominasi oleh felsic gneiss dan amphibole serta sedikit CLR. Untuk menentukan jumlah klaster yang optimal, dibutuhkan pertimbangan mengenai perbedaan informasi geologi pada setiap klaster agar dalam 1 klaster, memiliki suatu ciri khusus yang berbeda dengan klaster lainnya secara geologi. 3 klaster merupakan jumlah klaster yang paling optimal karena memiliki perbedaan informasi geologi serta sehingga setiap klaster dapat merepresentasikan informasi geologi yang terkandung di dalamnya antara klaster 0, 1, dan 2.
Tabel 6. Informasi kesamaan ciri pada klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 Klaster 5 Klaster

## 4. KESIMPULAN
Hasil  klasterisasi yang  dilakukan  menggunakan  metode  PCA  dan  K- means ,  serta  informasi  geologi  mengenai klaster, dapat disimpulkan bahwa klaster dengan jumlah k=3 merupakan jumlah klaster yang paling optimal dan ideal  karena memiliki informasi  geologi  berupa  data  mineral dan  litologi  batuan yang  dapat  dibedakan  cirinya antara klaster 0, klaster 1, dan klaster 2 serta memiliki batas antar klaster yang tegas. Variasi jumlah 2 klaster tidak dipilih sebagai klaster paling optimal karena setiap klaster mengandung informasi yang berlebihan sehingga kedua klaster tersebut bersifat umum dan tidak merepresentasikan informasi klaster. Sedangkan, variasi jumlah 4 klaster tidak dipilih juga karena klaster 0 dan klaster 2 memiliki informasi yang serupa sehingga masih dapat digabungkan menjadi satu. Varuasi jumlah 5 klaster juga memiliki informasi klaster yang sama antara klaster 0 dan 1 klaster 2.

## REFERENCES
[1] Klaus Schwab, The Fourth Industrial Revolution , World Econ. Geneva, 2016.
[2] K.  Parakh,  S.  Thakur,  B.  Chudasama,  S.  Tirodkar,  A.  Porwal,  and  A.  Bhattacharya,  “Machine  learning  and  spectral techniques for lithological classification,” Multispectral, Hyperspectral, Ultraspectral Remote Sens. Technol. Tech. Appl. VI , vol. 9880, no. April, p. 98801Z, 2016, doi: 10.1117/12.2223638.
Klaster 0 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 1 Klaster 0 Klaster 3 Klaster 1 Klaster 0 Klaster 2 Klaster 0 Klaster 1 Klaster 3 Klaster 2 Klaster 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2352
[3] A. Caté, L. Perozzi, E. Gloaguen, and M. Blouin, “Machine learning as a tool for geologists,” Lead. Edge , vol. 36, no. 3, pp. 215–219, 2017, doi: 10.1190/tle36030215.1.
[4] A. L. Samuel, “Some studies in machine learning using the game of checkers,” IBM J. Res. Dev. , vol. 44, no. 1–2, pp. 207–219, 1959, doi: 10.1147/rd.441.0206.
[5] Andreas C. Müller and Sarah Guido, Introduction to with Python Learning Machine . O’Reilly Media, Incorporated, 2016.
[6] J. W. G. Putra, “Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning,” pp. 1–235, 2019.
[7] A. Ali and C. Sheng-Chang, “Characterization of well logs using K-mean cluster analysis,” J. Pet. Explor. Prod. Technol. , vol. 10, no. 6, pp. 2245–2256, 2020, doi: 10.1007/s13202-020-00895-4.
[8] B. Savage, “Wheatley project, Anuual report E70/2258 & E70/2339: Hampton Hill Mining Wheatley Project,” Australia, 2007.
[9] D. W. Coulter, P. D. Harris, L. M. Wickert, and X. Zhou, “Advances in Spectral Geology and Remote Sensing: 2008  – 2017,” Proc. Explor. 17 Sixth Decenn. Int. Conf. Miner. Explor. , pp. 23–50, 2017.
[10]  L.  Shu,  K.  McIsaac,  G.  R.  Osinski,  and  R.  Francis,  “Unsupervised  feature  learning  for  autonomous  rock  image classification,” Comput. Geosci. , vol. 106, no. March 2016, pp. 10–17, 2017, doi: 10.1016/j.cageo.2017.05.010.
[11]  T. S. Madhulatha, “An Overview on Clustering Methods,” IOSR J. Eng. , vol. 2, no. 4, pp. 719–725, 2012.
[12]  C. Klein, The 22nd Edition of the Manual of Mineral Science , 22nd ed. New York: John Wiley & Sons, 2002.
[13]  L. Hassan, Metamorphosed Vms Mineralization At Wheatley , Southwest At Wheatley , Southwest , no. August. 2017.