## Pemodelan Dataset Tambang Terbuka pada PT. United Tractors Semen Gresik
dengan Metode Artificial Neural Network
(Open pit Mining Dataset Modeling at PT. United Tractors Semen Gresik using
Artificial Neural Network Method)
Muchamad Kurniawan 1* , Yazid Fanani 2 , Siti Agustini 1 , Aldi Wachid 1
1 Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
2 Jurusan Teknik Pertambangan, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
* Korespondensi E-mail: muchamad.kurniawan@itats.ac.id

## Abstrak
Industri pertambangan di Indonesia memegang peranan penting sebagai sumber pendapatan negara dan bagian dari kemajuan industri suatu bangsa. Mayoritas industri pertambangan di Indonesia adalah tambang terbuka. Salah satu faktor cuaca yang bisa menjadi hambatan dalam penambangan terbuka ialah curah hujan. Penelitian ini berfokus pada pemodelan data dari curah hujan, jam kerja, dan hasil produksi menggunakan Algoritma Artificial Neural Network Backpropagation dengan input layer yang terdiri dari dua neuron, satu hidden layer dengan dua neuron, serta satu output layer. Data curah hujan, jam kerja, dan hasil produksi di-training sehingga menghasilkan sebuah model yang nantinya model ini akan  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  untuk  hasil  produksi.  Untuk  pengujian  model,  penelitian  ini menggunakan dua parameter, yaitu learning rate dan epoch. Dari 90 kali pengujian didapatkan model terbaik dengan nilai learning rate bernilai 0,3 dan epoch bernilai 1000 yang menghasilkan error RMSE sebesar 0,0048.
Kata kunci: Tambang tanah liat, artificial neural network

## Abstract
The Mining industry in Indonesia plays a vital role as a source of state income and an integral part of the industrial progress of the nation. The majority of the mining industry in Indonesia employs open-pit mining. One of the weather factors that can be an obstacle in open-pit mining is rainfall. Therefore, this research  focused  on  modelling  data  from  rainfall,  working  hours  and  production  outcomes  use  the Artificial  Neural  Network  Algorithm  Backpropagation  method  with  an  input  layer  consisting  of  two neurons, a hidden layer with two neurons, and an output layer. The data on Rainfall working hours, and production  results  were  trained  to  produce  a  model  that,  later,  will  be  used  to  predict  the  value  of production results. For model testing, this study uses two parameters, namely learning rate and epoch. From 90 times of testing, the best model was obtained with a learning rate value of 0.3 and an epoch of 1000 which resulted in an RMSE error of 0.004.

## Keywords: Clay mine, artificial neural network

## 1.  Pendahuluan
Industri pertambangan di Indonesia memegang  peranan  penting  sebagai  sumber pendapatan  negara  dan  bagian  dari  kemajuan industri suatu bangsa. Mayoritas industri pertambangan  di  Indonesia  adalah  tambang terbuka.  Tambang  terbuka  merupakan  metode penambangan yang langsung terekspose dengan udara  bebas  karena  berada  diatas  permukaan bumi.  Faktor  cuaca  sangat  mempengaruhi produktivitas  dari  tambang  terbuka  selain  dari efektifitas kerja dan kekerasan material (Fathollahzadeh et al., 2021; Nugroho et al., 2023). Faktor  cuaca  yang  bisa  menjadi  hambatan dalam  penambangan  terbuka  ialah  curah  hujan (Ridwan  et  al.,  2021;  Zhu  et  al.,  2020). Perusahaan  pertambangan  yang  melakukan
penambangan  secara  terbuka  dengan  hasil produksi yang terdampak oleh curah hujan, yaitu PT. United Tractors Semen Gresik (PT. UTSG)
Penelitian  ini  berfokus  pada  pemodelan  data dari  curah  hujan,  jam  kerja,  dan  faktor  produksi. Sehingga  akan  didapatkan  sampai  sejauh  mana pengaruh dari curah hujan dan jam kerja terhadap penurunan  nilai  produksi.  Edi  Yasa  Ardiansyah melakukan  penelitian  mengenai  analisis  curah hujan  di  area  pertambangan  dengan  metode gumbel,  mononobe  dan  persamaan  rasional. Penilitian  ini  menggunakan  salah  satu  metode Artificial Intelligence untuk menemukan pemodelan  data  yang  sesuai  dengan  mengolah data menggunakan Artificial Neural Network.
Algoritma  Artificial  Neural  Network  memiliki beberapa kelebihan diantaranya adalah kemampuannya  melakukan  pemodelan  untuk
pengenalan  pola  (Liu  et  al.,  2021;  Shafiq  et  al., 2022). Kelebihan lainnya adalah kemampuannya untuk melakukan pembelajaran berdasarkan data yang digunakan untuk pelatihan, dapat melakukan self-organization atau  melakukan  representasi dari informasi yang diterimanya dan memiliki real time  operation  dalam  pengertian  Artificial  Neural Network  dapat  melakukan  perhitungan  secara parallel  serta  memiliki  fault  toleran  yang  tinggi (Hakimah, dkk., 2020). Beberapa penelitian yang menggunakan  metode  ANN  untuk  melakukan prediksi  data  pada  tambang  terbuka  (Fan  et  al., 2024; Lu et al., 2023; Nguyen et al., 2021; Shang et al., 2020)
Diharapakan  dengan  metode  ANN  dapat memprediksi  produksi  tanah  liat  pada  tambang terbuka  PT.  UTSG  dapat  mempredeksi  kondisi tanah saat terjadi musim hujan.

## 2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  dua  tahap  yaitu training  dan  testing  dengan  pembagian  dataset menjadi  data  training  dan  data  testing.  Proses training  digunakan  untuk  membuat  model  data dan hasilnya berupa bobot (W) dan bias (B) yang telah lalukan pelatihan sebanyak n epoch. Proses testing digunakan untuk evaluasi dari model yang telah dibuat.

## Gambar 1. Arsitektur ANN
Arsitektur ANN  yang  digunakan  dalam penelitian ini mempunyai dua input neuron (1) (2), satu hidden layer dengan dua neuron (3) (4) dan satu  output  neuron  (5)  seperti  pada  Gambar  1. Total bobok yang akan dilakukan pelatihan ada 9 ( 𝑊 03 , 𝑊 13 , 𝑊 14 , 𝑊 23, 𝑊 24, 𝑊 04 , 𝑊 05 , 𝑊 35 , 𝑊 45 )  bobot dengan 3 bias (𝑏 1 , 𝑏 𝑏 , 𝑏 3 ) . Cara kerja ANN dibagi jadi  dua  tahapan  perambatan  maju  dan perambatan mundur.

## Perambatan maju
Perambatan  maju  merupakan  perhitungan nilai input dengan bobot serta bias sampai dengan node  output.  Untuk  menghitung  satu  output dihitung  dengan  persamaan  1,  dimana 𝑥 adalah nilai  input, 𝑛 merupakan  banyak  neuron, 𝑤 merupakan bobot dan 𝑏 adalah bias.
𝑛𝑒𝑡 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏 𝑛 𝑖 ……………………………………….. (1)

## Fungsi Aktifasi
Setelah  semua  perambatan  maju  dilakukan maka yang dilakukan adalah merubah nilai output dengan  fungsi  aktifasi.  Fungsi  aktivasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  fungsi Sigmoid dengan persamaan 2.
𝑓 ( 𝑥 ) = 1 1+𝑒−𝑥 ………………………………………………… (2)

## Perambatan Mundur
Perambatan mundur dilakukan dengan tujuan untuk  merubah  nilai  bobot  dan  bias  sampai dengan  nilai  batas  error  yang  diharapkan.  Untuk merubah  nilai-nilai  tersebut  diperlukan  sebuah metode optimasi, metode optimasi yang digunakan pada penelitian adalah gradient decent. Langkah  pertama  yang  digunakan  adalah menghitung  error  pada  setiap  output  dengan Persamaan 3. Dari error 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 , dihitung faktor 𝛿 𝑘 , k = 1, 2, 3, … m untuk mendistribusikan error di  unit 𝑦 𝑘 ke  semua  unit  hidden  layer  yang terhubung  langsung  dengan 𝑦𝑘 . 𝛿 𝑘 juga digunakan  untuk  mengubah  bobot  garis  yang terhubung langsung dengan unit output.
𝛿 𝑘 = ( 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) ……………………….(3)
Setelah error diketaui  maka  perlu  dihitung nilai  selisih  bobot Δ 𝑤 𝑗𝑖 dan  selisilih  bias Δ 𝑏 𝑗𝑖 dengan Persamaan 4 dan 5, dimana j merupakan epoch  waktu  ini  dan i adalah  data  ke- i . 𝛼 merupakan parameter learning rate. Parameter ini digunakan  untuk  bobot  perubahan  nilai w dan b setiap epoch.
Δ 𝑤 𝑗𝑖 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 𝑦 𝑗 ............................................ (4) Δ 𝑏 𝑗𝑖 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 ................................................ (5)
Langkah  terakhir  adalah  menghitung  bobot  dan bias baru dengan Persamaan 6 dan 7.
𝑤 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = w ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) + Δ 𝑤 ........................... (6) 𝑏 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = 𝑏 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) + Δ𝑏 ............................. (7)

## Pengukuruan Evaluasi
Evaluasi  testing  digunakan  untuk  melihat pengukuran  model  yang  dihasilkan  oleh  proses training  dengan  data  training.  Model  yang  telah terbentuk akan diukur dengan  data testing. Hasil prediksi  dari  data  testing  akan  dilakukan pengukuran  terhadap  hasil  aktual  dari  data testing. Pengukuran yang dipakai dalam penelitian  ini  adalah  Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dengan  persamaan  8,  dimana 𝑦 merupakan  target  testing, 𝑦̂ adalah  target prediksi, dan n adalah jumlah banyak data.
RMSE = √ ∑ (𝑦𝑖−𝑦̂𝑖)2 𝑛 𝑖=1 𝑛 ................................. (8)

## Dataset
Data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian  ini. Data  tersebut  juga  sudah  melalui  proses normalisasi  agar  menghasilkan  suatu  informasi seperti yang diinginkan (Tabel 1).
Tabel 1. Dataset No Jam Kerja/Bulan (Jam) Total Curah Hujan/Bulan (mm) Produksi (Ton)/Bulan 1 87,21 123,1 82.359 2 90,53 3,8 103.086 3 101,64 116,8 109.170 4 94,04 289,4 84.213 5 103,48 196,6 77.310 6 30,77 30,3 30.942 7 6,43 60,6 5.022 8 2,59 0 1.224 9 55,8 0 77.373 10 34,71 43,3 96.426 11 69 51,9 79.695 12 0 365,4 0 13 63,47 224,5 63.747 14 8,24 60,6 6.282 15 21,73 224,5 18.036 16 20,63 75,5 9.846 17 67,12 18,3 68.067 18 48,76 0 30.411 19 76,79 13,9 52.146 20 37,33 14,4 42.190 21 0 0 0 22 0 4,8 0 23 91,98 0 86.445 24 91,39 255,8 75.447 25 101,35 122,1 95.949 26 91,02 180,8 74.817 27 107,09 154,8 111.366 28 85,66 88,5 75.546 29 106,75 10,6 137.574 30 118,31 5,3 110.610 31 120,33 0 126.855 32 151,26 0 103.923 33 150,81 0 110.882 34 138,38 0 118.855 35 119,89 22,1 109.627 36 133,47 293,3 116.235

## Skenario Pengujian
Skenario  pengujian  yang  digunakan  adalah percobaan untuk perubahan nilai learning rate ( 𝑎 ) dan  epoch  untuk  mendapatkan  RMSE.  Tabel  2 menunjukkan nilai parameter yang digunakan saat simulasi.
Tabel 2. Nilai Parameter No. Epoch 𝑎 1 1000 0,01 2 3000
3 5000
4 7000 5 10000 6 1000 0,02 7 3000
8 5000
9 7000 10 10000 …. …. 0,89 500 …. 0,9

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Perangkat  keras  yang  digunakan  untuk membuat  dan  menjalankan  pelatihan  atau pengujian  model  adalah  prosesor  dengan kekuatan  core  i5  gen  3 th ,  dan  kapasitas  RAM sebesar  8  GB.  Perangkat  lunak  yang  digunakan adalah  Bahasa  pemrograman  Matlab  2013.b dengan database MySQL 2016.
Parameter  yang  digunakan  pada  model Artificial Neural Network (ANN) untuk penelitian ini
adalah learning rate ( 𝑎 ) dengan nilai 0.01 sampai denga  0.9,  dengan  ketelitian  0.01.  Epoch merupakan  parameter  kedua  yang  menjadi parameter  uji  coba.  Nilai  epoch  yang  ditentukan pada penelitian ini adalah 1000, 3000, 5000, 7000 dan 10000.
Untuk  mencapai  pemodelan  data  dengan evaluasi  terbaik  yaitu  pengukuran  lost  (RMSE) terkecil maka perlu dilakukan skenario percobaan yang  berbeda.  Perbedaan  nilai  learning  rate menjadi  salah  satu  pembentukan  model  dari metode  ANN.  Percobaan  dilakukan  dengan  nilai learning  rate  0.01  sampai  dengan  0,9  dan  hasil yang  diperoleh  ditunjukkan  pada  Gambar  2 dengan hanya 7 nilai terbaik. Hasil pelatihan ANN Backpropogration digambarkan dengan sumbu x- axis adalah nilai alpha ( α) sedangkan nilai y-axis adalah  error  RMSE.  Dari  percobaan  yang  telah dilakukan,  nilai  learning  rate  berpengaruh terhadap  RMSE,  semakin  besar  learning  rate semakin  kecil  nilai  RMSE.  Dari  hasil  tersebut dapat  dianalisa  dengan  arsitektur  dan  dataset yang  digunakan  parameter  alpha  mempunyai dampak  dalam  prediksi  curah  hujan  dan  alpha yang terbaik adalah 0,3.
Setiap  percobaan  yang  dilakukan  akan menghasilkan  nilai error pada  setiap  epoch, Perbandingan nilai RMSE terdapat epoch dengan contoh  pada  learning  rate  0,01  (a)  dan  0,02  (b) pada  Gambar  3.  Jumlah  epoch  yang  digunakan tidak  punya  pengarus  signifikan  terhadap  hasil lost  (RMSE)  pada  metode  ini  tidak  dapat memperbaiki lost secara signifikan.
Gambar 2. Hasil RMSE dengan parameter alpha ( α) 0.000 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.01 0.02 0.03 0.06 0.08 0.1 0.3 RMSE alpha ( α )

## Hasil RMSE terhadap parameter alpha
a b
Gambar 3. Error per epoch: (a) learning rate 0,01 (b) learning rate 0,02

## 4.  Kesimpulan
Penelitian  ini  melakukan  pemodelan  dengan metode  ANN  untuk  menganalisa  perngaruh  jam kerja  dan  curah  hujan  terhadap  hasil  produksi tanah liat pada tambang terbuka. Hasil pengukuran  RMSE  terbaik  sebesar  0,0048 dengan  learning  rate  yang  digunakan  0,3.  Nilai epoch rata-rata cukup hanya sampai 1000 epoch. Arsitektur ANN dengan satu layer input , dengan 2 hidden  node dapat  memberikan  hasil  yang  baik dengan pengukuran RMSE. Curah hujan mempunyai korelasi dengan hasil produksi tanah liat  sehingga  jam  kerja  sudah  tentu  menjadi attribute dengan  korelasi  tertinggi  terhadap produksi tanah liat.

## Daftar Pustaka
Fan, C., Zhang, N., Jiang, B., & Liu, W. V. (2024). Using  deep  neural  networks  coupled  with principal component analysis for ore production  forecasting  at  open-pit  mines. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering ,
16 (3), 727 –740. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2023.06.005
Fathollahzadeh, K., Asad, M. W. A., Mardaneh, E., &  Cigla,  M.  (2021).  Review  of  Solution Methodologies for Open Pit Mine Production Scheduling Problem. International Journal of Mining, Reclamation and Environment , 35 (8), 564 –599. https://doi.org/10.1080/17480930.2021.1888 395
Liu, X., Tian, S., Tao, F., & Yu, W. (2021). A review of artificial neural networks in the constitutive modeling
of composite materials. Composites  Part  B:  Engineering , 224 , 109152.
https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.1 09152

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  Program  Studi  Teknik Informatika  dan  Program  Studi  Pertambangan Institut  Teknologi  Adhi  Tama  Surabaya  serta pihak yang terlibat dalam penelitian ini.
Lu, X., Zhou, W., Ly, H. B., Qi, C., Nguyen, T.-A., Nguyen,  M.  H.,  Huang,  J.,  &  Pham,  B.  T. (2023).  Optimization  of  neural  network parameters  in  improvement  of  particulate matter  concentration  prediction  of  open-pit mining. Applied  Soft  Computing , 147 , 110769. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110769
Nguyen,  H.,  Bui,  X.-N.,  Bui,  H.-B.,  &  Mai,  N.-L. (2021). Correction to: A comparative study of artificial neural  networks in predicting blast- induced  air-blast  overpressure  at  Deo  Nai open-pit  coal mine,  Vietnam. Neural Computing and Applications , 33 (16), 10615 – 10615.  https://doi.org/10.1007/s00521-021- 05773-6
Nugroho, G., Sofan, P.,  Pambudi,  A. I., Yulianto, F.,  Nugroho,  U.  C.,  Suwarsono,  S.,  Ichsan, N.,  Susantoro,  T.  M.,  Suliantara,  S.,  & Setiawan, H.  L. (2023). Improving Open-Pit Mining  Mapping  Accuracy  in  the  Tropics Using Enhanced Input Selection for Classification Process of Machine Learning. Journal  of  the  Indian  Society  of  Remote
Sensing , 51 (12), 2481 –2494. https://doi.org/10.1007/s12524-023-01783-0 Ridwan, W. M., Sapitang, M., Aziz, A., Kushiar, K. F.,  Ahmed,  A.  N.,  &  El-Shafie,  A.  (2021). Rainfall  forecasting  model  using  machine learning  methods:  Case  study  Terengganu, Malaysia. Ain  Shams  Engineering  Journal , 12 (2),
1651 –1663. https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.09.011 Shafiq, A., Batur Çolak, A., Naz Sindhu, T., Ahmad Lone,  S.,  Alsubie,  A.,  &  Jarad,  F.  (2022). Comparative  study  of  artificial  neural network  versus  parametric  method  in COVID-19 data analysis. Results in Physics , 38 , 105613.
https://doi.org/10.1016/j.rinp.2022.105613 Shang, Y., Nguyen, H., Bui, X.-N., Tran, Q.-H., & Moayedi,  H.  (2020).  A  Novel  Artificial Intelligence  Approach  to  Predict  Blast- Induced Ground Vibration in Open-Pit Mines Based on the Firefly Algorithm and Artificial Neural
Network. Natural Resources Research , 29 (2), 723 –737. https://doi.org/10.1007/s11053-019-09503-7
Zhu,  D.,  Chen,  T.,  Zhen,  N.,  &  Niu,  R.  (2020).
Monitoring the effects of open-pit mining on the  eco-environment  using  a  moving window-based  remote  sensing  ecological index. Environmental  Science and Pollution Research , 27 (13), 15716 –15728. https://doi.org/10.1007/s11356-020-08054-2 Hakimah, M., & Kurniawan, M., 2020. Integration of  Double  Exponential  Smoothing  Damped Trend  with  Metaheuristic  Methods  to Optimize  Forecasting  Rupiah  Exchange Rate  against  USD  during  COVID-19 Pandemic,  Khazanah  Informatika:  Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Informatika,  6(2),  151- 157.