## STUDI KARAKTERISTIK SOIL DAN IMPLEMENTASI TERHADAP PENERAPAN MACHINE LEARNING SEBAGAI PENDEKATAN BARU DALAM EKSPLORASI ENDAPAN RESIDUAL NIKEL LATERIT BLOK Y

## STUDY OF SOIL CHARACTERISTICS AND IMPLEMENTATION OF MACHINE LEARNING APPLICATION A NEW APPROACH IN EXPLORATION OF RESIDUAL NICKEL LATERITE DEPOSIT BLOCK Y
Veggy Vireni Ramli 1* , Unggul Prabowo 2 , TyasAditama 3
1 Teknik Geologi, Fakultas Teknologi Mineral, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
E-mail : veggyvireniramli@gmail.com

## Abstract
The research area is located in block Y, Central Sulawesi Province, the area is composed mostly of ophiolite complex formations (Ku) and Matano formations (Km). The presence of laterite nickel deposits is generally characterized by the  presence  of  a  dark  yellow  to  slightly  black  soil/soil  color.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the characteristics  of  the  soil  from  a  physical  and  chemical  perspective  and  to  apply  machine  learning  as  a  new approach to the exploration of laterite nickel deposits. This research method is qualitative (problem formulation and literature review) and quantitative (data collection and chemical/studio analysis). Both methods are integrated with geological data. Observation of soil characteristics in the study area was divided into 3, namely non-laterite soil, Ni  laterite, and soil from limestone. The train  and validation data are processed with the CNN algorithm with 5 convolution layers and 1 fully connected layer. Brown to gray black non-laterite soils contain chemical elements Ni 0.11  and  Fe  14.1,  reddish  black  laterite  Ni  contains  0.66  and  Fe  34.3,  while  dark  black  to  gray  limestone  soils contain Ni 0.00 and Fe 0.30. The result of model training has an accuracy rate of 88.05%. The model results from this data  training can be further developed for early exploration of  the presence of  laterite nickel  deposits using drones or mobile apps.
Keywords: exploration, machine learning, nickel, soil.

## Abstrak
Daerah penelitian berada di blok Y, Provinsi Sulawesi Tengah, daerah tersebut disusun oleh sebagian besar formasi komplek  ofiolit  (Ku)  dan  formasi  Matano  (Km).  Keberadaan  endapan  nikel  laterit  umumnya  dicirikan  dengan kehadiran  warna  tanah/soil  merah  kekuningan  gelap  hingga  agak  hitam.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui karakteristik soil dari segi fisik maupun kimia dan menerapkan machine learning sebagai pendekatan baru eksplorasi endapan nikel laterit. Metode  penelitian ini kualitatif (perumusan masalah dan pengkajian  literatur)  dan  kuantitatif (pengambilan  data  dan  analisis  kimia/studio).  Kedua  metode  diintegrasi  dengan  data  geologi.  Pengamatan karakteristik soil  di  daerah penelitian dibagi  menjadi 3  yakni soil  non laterit , laterit Ni, dan soil dari batugamping. Data train dan validation tersebut diolah dengan algorithm CNN dengan 5 layer  konvolusi dan  1 fully  connected layer .  Soil  non  laterit  coklat  hingga  abu-abu  hitam  kandungan  unsur kimia Ni 0.11 dan Fe 14.1, laterit Ni hitam kemerahan kandungan Ni 0.66 dan Fe 34.3, sedangkan Soil batugamping  hitam  gelap  hingga  abu-abu  kandungan Ni  0.00  dan  Fe  0.30.  Hasil  pelatihan  model  tingkat akurasi sebesar 88,05 %. Hasil model dari pelatihan data ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk ekplorasi awal keberadaan endapan nikel laterit menggunakan drone ataupun mobile apps .
Kata kunci: eksplorasi, machine learning , nikel, tanah.

## PENDAHULUAN
Endapan  nikel  laterit  merupakan  suatu bahan galian hasil pelapukan residual batuan ultramafik dan  tersebar  luas  daerah  bagian  timur  Indonesia. Endapan  ini  terbentuk  oleh  pelapukan  intensif pada batuan ultramafik dan terakumulasi di  zona pemerkayaan  supergen  (Kusuma  R  dkk,  2019). Salah satu faktor yang mempengaruhi pembentukan  endapan      nikel      laterit      adalah morfologi,  batuan  asal  dan  tingkat  pelapukan (Kurniadi dkk., 2017). Selain itu, proses laterisasi juga dikontrol oleh tingkat pelapukan yang  tinggi (Lintjewas L dkk., 2019).
Lokasi  penelitian  berada  pada  Blok  Y  di Kabupaten  Morowali.  Geologi  regional  pada lembar  Lasusua-Kendari  (Rosmana  dkk,  1993) menunjukkan  bahwa  lokasi  penelitian  masuk kedalam  batuan  Ofiolit  (Ku).  Formasi  tersebut tersusun  oleh  Peridotit,  Hazburgit,  Dunit,  gabro, dan  serpentinit.  Keberadaan  batuan  ultramafik (serpnetinit) pada formasi Ku menjadi sebuah hal penting  terbentuknya  endapan  nikel  laterit. Keberadaan  endapan  nikel  laterit  umumnya dicirikan dengan kehadiran   warna   tanah   merah kekuningan  gelap  hingga  agak  hitam.  Arifin  M, dkk  (2015)  menyatakan  bahwa  warna  soil  laterit coklat kemerahan, teksture butiran clay – softsand merupakan  laterit  prospek  di  daerah  kecamatan Bahodopi,  Kabupaten  Morowali.  Manifestasi warna  dari  endapan  nikel  laterit merupakan  efek daripada  proses  oksidasi  unsur  besi  pada  zona limonit.  Biasanya  hasil dari endapan  nikel laterit kehadiran  ferricrite  atau  biji  besi  hitam  yang cukup keras.
Algoritma Convolution Neural Network (CNN) merupakan  suatu  teknik  sekaligus  metode  yang umumnya digunakan dalam mengolah citra digital atau  gambar.    Salah  satu      pemanfaatan      dari machine   learning adalah image processing atau pengolahan  citra  digital. Image  Processing dimanfaatkan untuk  membantu  manusia  dalam mengenali  atau  mengklasifikasi  objek  dengan cepat, tepat, dan dapat melakukan proses dengan banyak data secara bersamaan.
Oleh  Karena  itu,  penelitian  ini  bermaksud melakukan  studi  karakteristik  soil  pada  Blok  Y. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui karakteristik soil dari segi fisik maupun kimia dan menerapkan machine  learning dan  diketahui akurasinya  sebagai  pendekatan  baru  eksplorasi
endapan  nikel  laterit.  model machine learning hasil dari proses CNN, diharapkan dapat  membantu  perusahaan,  geologist khususnya untuk eksplorasi awal agar lebih efisien  dan  efektif,  maupun    masyarakat untuk    mengenali    soil  dari  hasil  endapan nikel laterit.
Karakteristik  soil  khususnya  penciri endapan  nikel  laterit  menjadi  kunci  utama dalam keberhasilan suatu eksplorasi. Karakteristik      soil      merupakan manifestasi awal dalam melakukan deliniasi  suatu  daerah  yang  di  indikasikan memiliki sumberdaya nikel  laterit. Secara garis besar karakteristik soil endapan nikel laterit, dapat diamati melalui cerminan dan perbedaan warna. Warna soil endapan nikel laterit daerah Kabaena, Bombana umumnya    berwarna  coklat    tua–merah kekuningan    (Jafar,  2017).  Warna  soil endapan  nikel  laterit  kecamatan  Pomala umumnya  berwarna  coklat  kemerahan (Kusuma,  2019).  Warna  soil  endapan nikel  laterit  daerah  Tinanggea  umumnya berwarna  coklat  kehitaman  hingga  merah kehitaman  (Raivel,  R.,  &  Firman,  F., 2020).
Artificial  Intelligence (AI)  merupakan suatu  bidang  keilmuan  yang  membuat komputer  menirukan  kecerdasan  dan kebiasaan  manusia. Machine  learning bekerja  menggunakan  algoritma  yang dibuat berdasarkan pada hukum matematik yang  bekerja  layaknya  otak  manusia (Maulama dan Rochmawati, 2020). Seiring perkembangan  teknologi  komputerisasi telah  banyak  dilakukan  dengan  beragam aplikasi  dan  algoritma.  Salah  satu  teknik untuk  mengenali  suatu  citra  digital  atau gambar  adalah      dengan      membedakan tekstur      dan  warna  yang  merupakan komponen  dasar  pembentuk  citra.  Proses tersebut  dilakukan  menggunakan machine learning dengan  metode  dan  pendekatan CNN.  Metode  Deep  Learning  memiliki hasil  paling  signifikan  dalam  pengenalan citra adalah Convolutional Neural Network (CNN)  (Fukushima,  1980  dalam  Putri, 2020).
Convolutional  Neural  Network (CNN)
termasuk  dalam  jenis  deep  learning  karena kedalaman  jaringannya.  Deep  learning  adalah cabang  dari  machine  learning  yang  dapat mengajarkan komputer untuk melakukan pekerjaan  selayaknya  manusia,  seperti  komputer dapat  belajar  dari  proses  training  (Deng  dan  Yu, 2013).  CNN  merupakan  operasi  konvolusi  yang menggabungkan  beberapa  lapisan  pemrosesan, menggunakan  beberapa  elemen  yang  beroperasi secara  paralel  dan  terinspirasi  oleh  sistem  saraf biologis  (Hu  dkk.,  2015).  Secara    garis    besar bagian    dari    proses  CNN  dibagi  menjadi  2 tahapan  yakni feature  learning dan    lapisan klasifikasi  ( classification )  (Utami  dalam  Putri, 2020).
Pengolahan  citra  digital  merupakan  sebuah cabang  ilmu  yang  mempelajari  tentang  teknik- teknik  mengelola  citra.  citra  yang  dimaksud adalah  gambar  diam  (foto)  maupun  gambar bergerak  (Fauzi,  2019).  Sedangkan  digital  yang mempunyai maksud bahwa pengolahan citra atau gambar  dilakukan  secara  digital  menggunakan komputer.

## METODE
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah metode penelitian kualitatif dan kuantitatif. Metode  tersebut  integrasi  dengan  data  geologi permukaan  berupa  hasil  pemetaan  geologi  dan studi karakteristik soil. Metode kualitatif meliputi penemuan masalah kemudian    mengkaji    studi literatur    untuk menyelesaikan masalah. Metode kuantitatif  terletak  pada  pengambilan  data  dan mengolah data dengan menggunakan Convolutional  Neural  Network .  Implementasi metode kualitatif dan kuantitatif dibagi beberapa tahap yaitu pengumpulan dan pembagian dataset, penyusunan arsitektur CNN, pengujian data, dan evaluasi data.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  difokuskan  pada pengambilan  gambar atau citra digital  soil daerah  penelitian.  Pembagian  dataset dilakukan  dengan  membagi  menjadi  3 kelas.  Pengumpulan  data  sekunder  salah satunya referensi  tentang karakteristik  soil laterit  dilakukan  dalam  pendekatan  secara geologi.  Sifat  dan  karakteristik  baik  dari soil  nikel  laterit,  non  laterit  dan  soil batugamping  menjadi  dasar  acuan  dalam mengumpulkan data.

## Analisis Dan Penyusunan Arsitektur
Proses    pembuatan    sistem    klasifikasi CNN  dimulai  dari  perancangan  dan menyusun  arsitektur  CNN  dengan  jumlah layer 5 dan 1 Fully conected layer dengan jumlah  neuron  32.  Model  algoritma  CNN dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dan dengan library Tensorflow dan Keras (Sari  F  dan  Swanjaya  D.,  2020). CNN  memiliki  banyak  lapisan  karena merupakan  sistem  deep  learning.  Setelah dilakukan  penyusunan  arsitekture  CNN dilakukan analisis serta pelatihan ( learning ) untuk mendapatkan model.
Gambar 1 . Arsitektur CNN

## Pengujian Model
Model    yang    telah    dilakukan    proses pelatihan  kemudian  dilakukan  proses pengujian  menggunakan  data  testing  yang sudah  dipersiapkan  untuk  mengetahui  dan mengevaluasi  nilai  akurasi  dan loss dari
Tabel 1. Komposisi unsur kimia  hasil eksplorasi awal
data testing tersebut (Setiani L, 2020). Selain itu, proses  pengujian  model  juga  dilakukan  untuk mengembangkan,  mengetahui  dan  memperoleh model machine learning yang lebih baik.

## Evaluasi Data
Model  akan  dievaluasi  untuk  mengetahui tingkat      akurasi      model      dengan confusion matrix recall dan precision . Recall memiliki dua parameter  untuk  perhitungannya  yaitu true positive yang merupakan output kelas positif yang ditebak  sebagai  kelas  positif  dan true  negative yang  merupakan  output kelas positif yang ditebak sebagai  kelas  negatif. True  positif akan  dibagi dengan semua kelas output ( true positive dan true negative ) untuk mendapatkan hasil evaluasi pada model yang telah dibuat (Park dan Lee., 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Fisik Soil Daerah Penelitian
Soil  non  laterit  coklat  hingga  abu-abu  gelap dengan  ketebalan top  soil 20  cm.  Secara pemerian   megaskopis   mempunyai ciri-ciri yaitu warna coklat hingga abu-abu gelap, butiran clay – softsand dapat dilihat pada (Gambar 2).
Gambar 2. Soil Non Laterit
Soil  nikel  laterit  dengan  ketebalan top  soil lebih  dari  20  cm.  Secara  pemerian  megaskopis mempunyai ciri-ciri yaitu warna hitam kemerahan hingga merah  gelap  - kekuningan,  butiran  clay  - softsand.  Beberapa  tempat  dijumpai  kehadiran mineral ferricrite besi. Adapun gambar soil nikel
laterit dapat dilihat pada (Gambar 3).
Gambar 3 . Soil Nikel Laterit
Soil  batugamping  ketebalan  lebih  dari 10  cm.  Secara  pemerian  megaskopis mempunyai  ciri-ciri  yaitu  warna  hitam gelap  hingga  abu-  abu,  butiran  clay  - softsand.  Soil  ini  merupakan  produk pelapukan  batugamping  berlapis  dapat dilihat pada (Gambar 4).
Gambar 4 . Soil Batugamping Karakteristik Kimia Soil Daerah Penelitian Studi tentang karakteristik soil berdasarkan data geokimia dilakukan untuk menambah  akurat studi  karakteristik berdasarkan tinjauan aspek fisik. Pengamatan unsur kimia oksida  dilakukan menggunakan alat epsilon 3. Adapun untuk hasil  komposisi  unsur  kimia  tersaji  pada (Tabel 1).
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa  kandungan  unsur  kimia  soil  sangat erat  korelasinya  dengan  masing-masing
karakteristik soil pada daerah penelitian. Korelasi yang  sangat  erat  tersebut  tercerminkan  dari kehadiran  warna  penyusun  masing-masing  soil. Sebagai  contoh,  keberadaan  soil  nikel  laterit  Ni yang  berwarna  merah  berkorelasi  dengan kehadiran  Fe  tinggi  dan  kadar  Ni  tinggi.
Berdasarkan hasil unsur kimia di dapatkan Ni soil  non laterit 0.11, laterit Ni 0.6,  dan soil batugamping 0.00.

## Eksplorasi nikel
Proses  identifikasi  jenis  soil  hasil  dari
Tabel 2. Feature Extraction yang dipelajari CNN
Gambar 6. Rancangan Arsitektur CNN 5 layer dan ilustrasi.
endapan nikel laterit bisa dilakukan dengan panca indera  penglihatan  manusia  dengan  mengamati warna,  bentuk,  keberadaan  mineral  dan  tekstur. Survey  dalam  eksplorasi  nikel  laterit  meliputi kegiatan pekerjaan pengamatan  tanah  merah/red soil    pada  lokasi  penelitian  (Dipatunggoro  A., 2010).  Kegiatan  survei  awal  biasanya  dilakukan dengan  grid  lebih  dari  50  meter  (sesuai  aturan perusahaan).

## Dataset
Pengambilan  data  dilakukan  menggunakan kamera handphone beresolusi 16 MP, format Red Green  Blue (RGB),  ekstensi  .jpeg.  Pengetahuan dasar dalam
membedakan atau mengklasifikasikan  antara  soil  nikel  laterit,  non laterit dan soil batugamping sengatlah diperlukan. Karena  hal  itu,  sangatlah  penting  untuk  proses selanjutnya  dalam  pengolahan  data  terutama waktu konvolusi layer yang memiliki tujuan untuk melakukan ekstraksi  fitur  (Tabel 1). Tabel 1 akan menjelaskan  mengenai feature  extraction pada citra digital soil yang akan diteliti  termasuk  juga warna    dan    teksture  dari  masing-masing percontohan.  Kemudian  dilakukan  pembagian dataset menjadi data   train dan data   validation dengan skenario 80 ( train ): 20 ( validation ), pada jumlah total 400 citra digital.

## Arsitektur Convolution Neural Network
Desain dari arsitektur CNN 5layer dan 1 FCL  yang  dibuat  pada  penelitian  ini ditunjukkan  pada  (gambar  6).  Arsitektur terbagi  dalam  2  tahapan,  yakni feature learning dan classification .  Pada  desain arsitektur  tersebut  dilakukan  pada  input data citra digital dengan ukuran 227 x 227 dengan format RGB. Tiap input image atau citra  digital  tersebut      nantinya      akan dilakukan proses konvolusi pada layer yang dimiliki  oleh  arsitektur  CNN  Konvolusi adalah proses  operasi  untuk  menghasilkan feature  map dengan  menggunakan  kernel secara berulang (Wicaksono G dkk., 2020).

## Hasil Pelatihan
Proses  pelatihan  menggunakan  jumlah 50 epoch, nilai learning rate 1e-4. Akurasi dari  training  model  mencapai  92,05  %. Proses  training      disini  menggunakan hyperparameter  dari Adaptive  Movement Estimation (Adam)  dengan learning  rate 10e-4  dengan  input  gambar  sebesar  227  x 227  piksel.  Dalam  waktu  pelatihan  model 55 menit 19 detik. Accuracy adalah fungsi yang  menggambarkan  model  CNN.  Loss adalah fungsi yang menggambarkan kerugian yang berkaitan dengan probabilitas  yang  dihasilkan  oleh  model
Gambar 7. Grafik hasil training dan validation
Tabel 3. Hasil uji performa model
CNN.  Hasil  Pelatihan  data  menunjukkan  bahwa terjadinya  semakin  banyak  dan  lama  epoch menyebabkan  kenaikan  dari  persentase  akurasi dan  di  ikuti  oleh  penurunan  kegagalan  (loss). Berikut   grafik   hasil   training   seperti   pada (Gambar 7).

## Uji performa model
Uji  performa  model  dilakukan  dengan menggunakan data validation sebanyak 20 untuk masing  –  masing  kelas.  Uji  performa  model  ini dilakukan  secara  otomatis  dengan  metode confusion  matrix yang  menghasilkan  beberapa parameter  meliputi Precission,  Recall,  F1-Score dan support (data).  Semakin  mendekati  nilai  1 baik  precision  ataupun  recall  maka  model  yang telah  dilatih  dapat  dinyatakan      baik.     Hal     itu, karena      model machine  learning telah  berhasil mempelajari  semua  pola  serta feature yang terdapat di dalam citra.
Confusion  matrix digunakan  untuk  melihat
hasil kekeliruan model dalam memprediksi atau  mengklasifikasikan  terhadap  citra digital  yang  umumnya  dilakukan  dengan visualisasi matrix tanpa normalisasi maupun telah dilakukan normalisasi (Gambar  8).  Dilihat  pada  garis  (matrix) diagonal  yang  semakin  menunjukkan warna  paling  gelap.  Kemudian  jika  garis (matrix)  tersebut  semakin  memiliki  warna pudar  atau  nilai  kecil  maka  diartikan kesalahan  model  dalam  memprediksi ataupun mengklasifikasikan semakin besar.
Penerapan Hasil Model Machine Learning Dalam Eksplorasi Nikel
Penerapan  hasil  model  untuk  eksplorasi awal  keberadaan  nikel  laterit  secara  garis besar  dibagi  2  macam,  yakni  penerapan langsung  dan  tidak  langsung.  Penerapan langsung   menggunakan mobile apps dan tidak langsung menggunakan semi
Gambar 8. Hasil confusion matrix pada evaluasi model.

## Teknik Geologi Universitas Mulawarman
autonomus  drone .  Penerapan  model  pada mobile apps (perangkat  handphone)  dilakukan  dengan melakukan  pembuatan  kerangka  aplikasi  dan konversi  model  menjadi  format  . Tflite agar diterapkan  pada  sistem  android.  Penerapan  tidak langsung  melalui    perangkat autonomus    drone dilakukan dengan mengadopsikan model kedalam komputer  papan  tunggal  salah  satunya Rasberry Pi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan      hasil      penelitian      yang  telah dilakukan  dalam  studi  karakteristik  soil  pada daerah penelitian di  dapat  3 perbedaan. Soil  non laterit  umumnya  coklat  hingga  abu-  abu  hitam kandungan  unsur  kimia  Ni  0.11  dan  Fe  14.1, laterit  Ni  umumnya  hitam  kemerahan  memiliki kandungan  Ni  0.66  dan Fe     34.3,     sedangkan Soil     batugamping memiliki warna hitam  gelap hingga abu-abu memiliki kandungan Ni 0.00 dan Fe 0.30.
Berdasarkan  hasil  pengembangan  model machine learning menggunakan arsitektur CNN 5 layer  konvolusi  dan  1  Fcl  diperoleh  akurasi sebesar  88,05%.  Skenario memiliki  warna  hitam gelap  hingga  abu-abu  memiliki  kandungan  Ni 0.00  dan  Fe  0.30.  perbandingan  data train dan validation 80%: 20%. Penerapan model machine learning dimasa  depan  dapat  dilakukan    secara langsung  ( mobile  apps )  maupun  tidak  langsung ( autonomus  drone )  sebagai  pendekatan  baru dalam  melakukan  eksplorasi  awal  keberadaan endapan nikel laterit.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada pimpinan  dan  semua  staf  PT.  GPM.  atas persetujuan  yang  diberikan  dalam  melakukan pengambilan  data  penelitian  di  blok  Y. Terimakasih  penulis  ucapkan  kepada  semua  tim eksplorasi  termasuk  crew  warga  lokal  telah membantu  pengambilan  dana  dan  pemetaan eksplorasi awal nikel laterit.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin  M,  Widodo  S,  Anshariah,  (2015). Karakteristik Endapan   Nikel      Laterit
Pada      Blok      X      Pt.      Bintang delapan Mineral Kecamatan Bahodopi  Kabupaten  Morowali Provinsi  Sulawesi  Tengah,  Jurnal
Geomine,  vol  01  hal  37-45.
Fauzy, A. R. (2019). Implementasi Metode Region Convolutional Neural Network Dalam Mendiagnosa Anomali  Pneumonia  Pada  Foto Thorax (Doctoral dissertation, Universitas Komputer Indonesia).
Hidayatullah,  A.,  (2013),  Identifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Tomat (Lycopersicon  esculentum  Mill) Menggunakan  Metode  pengolahan citra  digital  dan  jaringan  saraf tiruan, Skripsi , Yogyakarta: UGM.
Jafar, N. (2017). Identifikasi Sebaran Nikel Laterit  Berdasarkan  Hasil  Test  Pit Kecamatan  Kabaena  Kabupaten
Bombana Provinsi Sulawesi
Tenggara. Jurnal Geomine , 5(2).
Park, K. and Lee, J., (2017). Classification of  apple  leaf  conditions  in  hyper- spectral  images  for  diagnosis  of Marssonina  blotch  using  mRMR and deep neural network,  Comput. Electron.  Agric .,  vol. 148, pp. 179– 187, 201.
Kusuma R A I, Kamaruddin H, Rosana M F,  dan  Yuningsih  E  T,  (2019), Geokimia Endapan Nikel Laterit      di      Tambang  Utara, Kecamatan  Pomalaa,  Kabupaten Kolaka, Provinsi Sulawesi Tengara . Jurnal    Geologi    dan    Sumberdaya Mineral , 20(2), hal 85–92.
Kurniadi, A., Rosana, M. F., & Yuningsih, E.  T.  (2017).  Karakteristik  Batuan Asal  Pembentukan  Endapan  Nikel Laterit  Di  Daerah  Madang  dan Serakaman  Tengah. Geoscience
Teknik Geologi Universitas Mulawarman
Journal , 2 (3), 221- 234.
Lintjewas,  L.,  Setiawan,  I.,  &  Al  Kausar,  A. (2019).  Profil  Endapan  Nikel  Laterit  di Daerah  Palangga,  Provinsi  Sulawesi
Tenggara. RISET Geologi dan
Pertambangan , 29(1), 91-104.
Maulama  F  dan  Rochmawati  N,  (2020), Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network .JINACS (Journal  of  Informatics  and  Computer Science).1(II). hal : 104-108.
Putri,  O.  N.  (2020).  Implementasi  Metode  CNN dalam  Klasifikasi  Gambar  Jamur  pada Analisis  Image  Processing  (Studi  Kasus: Gambar  Jamur  dengan  Genus  Agaricus dan  Amanita). Skiripsi. UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA.
Raivel,  R.,  &  Firman,  F.  (2020).  Karakteristik
Endapan Nikel Laterit di Bawah Molasa Sulawesi  Daerah  Tinanggea,  Sulawesi Tenggara. Jurnal  GEOMining ,  1(1),  25-
37.
Rusmana  E,  Sukido,  D  Sukarno  &  T.O. Simandjuntak.  (1993).    Peta  geologi lembar Lasusua-Kendari, Sulawesi.
Sari  F  D  dan        Swanjaya        D,  (2020).
Implementasi Convolutional Neural Network   Untuk   Identifikasi   Penyakit
Daun Gambas. Seminar Nasional Inovasi
Teknologi 137-142.
Setiani  L  J,(2020)  Implementasi  Convolutional Neural  Network  Dengan  Arsitektur
Resnet50 Untuk Identifikasi Jenis Sampah    Plastik ,    Skripsi ,  Universitas Atmajaya Yogyakarta, Yogyakarta.
Umah,  A.  (2021).    RI  Punya  Harta  Karun
Tambang  Terbesar  di Dunia, Ini Faktanya, Diakses dari https://www.cnbcindonesia.com/news/2 0210506192530-4-243907/ri-punya- harta-karun-tambang  terbesar-di-dunia-

## ini- faktanya
Wicaksono  G,  Andryana  S,  Benrahman,
(2020). Aplikasi Pendeteksi Penyakit  Pada  Daun  Tanaman Apel Dengan Metode Convolutional  Neural  Network. JOINTECS (Journal of
Information Technology and
Computer Science. 5(1), hal : 09 – 16.
Winarto, E. G., Rahmayati, R., & Lawi, A.
(2021).    Implementasi    Arsitektur
Inception Resnet-V2 untuk Klasifikasi  Kualitas  Biji  Kakao. Proceeding  KONIK  (Konferensi Nasional  Ilmu  Komputer) ,  5,132- 137.