| NIM | H1C022004 |
|---|
| Namamhs | ELVINA MAULANI |
|---|
| Judul Artikel | ANALISIS PROFIL NIKEL LATERIT DENGAN PENERAPAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODEL PADA DAERAH POMALAA, KABUPATEN KOLAKA, PROVINSI SULAWESI TENGGARA |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Endapan nikel laterit terbentuk melalui proses pelapukan intensif batuan ultramafik di daerah beriklim tropis dan umumnya memiliki karakteristik geologi serta geokimia yang kompleks. Daerah penelitian di Pomalaa, Kabupaten Kolaka, Sulawesi Tenggara, didominasi oleh topografi miring dan tersusun oleh batuan ultramafik berupa peridotit terserpentinisasi bertipe harzburgit berdasarkan hasil analisis megaskopis dan petrografi. Kondisi tersebut menghasilkan profil laterit dengan zonasi vertikal yang khas sehingga diperlukan metode analisis yang objektif dan efisien untuk mengidentifikasi karakteristik setiap zona. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning berupa Principal Component Analysis (PCA) dan Gaussian Mixture Model (GMM) untuk menganalisis 120 data geokimia hasil analisis X-Ray Fluorescence (XRF). PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data melalui standarisasi sehingga menghasilkan data geokimia pada satu skala yang sebanding dan tidak ada unsur yang mendominasi. GMM digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik geokimia, dengan jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan Bayesian Information Criterion (BIC). Hasil analisis GMM menunjukkan bahwa model dengan 7 cluster merupakan model terbaik yang mampu merepresentasikan variasi data secara optimal. Cluster yang terbentuk diinterpretasikan sebagai zona overburden, limonit atas, limonit bawah, transisi, saprolit atas, saprolit bawah dan bedrock, di mana keberadaan zona transisi mencerminkan perubahan geokimia yang bersifat gradual dalam profil laterit. Hasil klasifikasi menunjukkan kesesuaian yang cukup baik dengan kondisi lapangan, meskipun terdapat perbedaan pada batas zona. Dengan demikian, penerapan GMM memberikan pendekatan kuantitatif dan objektif dalam mengidentifikasi profil nikel laterit serta berpotensi meningkatkan akurasi interpretasi geologi. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Nickel laterite deposits are formed through the intensive weathering of ultramafic rocks in tropical climates and generally exhibit complex geological and geochemical characteristics. The study area, located in Pomalaa, Kolaka Regency, Southeast Sulawesi, is dominated by gently to moderately sloping topography and is composed of ultramafic rocks in the form of serpentinized harzburgitic peridotite, as identified through megascopic and petrographic analyses. These geological conditions have resulted in a well-developed laterite profile with distinctive vertical zonation, necessitating an objective and efficient analytical approach to characterize each zone. This study employed a machine learning approach using Principal Component Analysis (PCA) and Gaussian Mixture Model (GMM) to analyze 120 geochemical datasets obtained from X-Ray Fluorescence (XRF) analysis. PCA was applied to reduce data dimensionality through standardization, producing geochemical variables on a comparable scale and preventing any single element from dominating the analysis. GMM was then used to classify the data based on similarities in geochemical characteristics, with the optimal number of clusters determined using the Bayesian Information Criterion (BIC). The GMM results indicated that the seven-cluster model provided the best representation of the geochemical variability within the dataset. The resulting clusters were interpreted as the overburden, upper limonite, lower limonite, transition, upper saprolite, lower saprolite, and bedrock zones, where the transition zone reflects the gradual geochemical changes within the laterite profile. The classification results showed good agreement with field observations, although minor differences were observed in the boundaries between zones. Therefore, the application of GMM provides a quantitative and objective approach for identifying nickel laterite profiles and has the potential to improve the accuracy of geological interpretation. |
|---|
| Kata kunci | Gaussian Mixture Model (GMM), Principal Component Analysis (PCA), Zonasi Nikel Laterit, Geokimia, Pomalaa |
|---|
| Pembimbing 1 | Dr. Sc. Fadlin, S.T., M.Eng. |
|---|
| Pembimbing 2 | FX Anjar Tri Laksono, S.T., M.Sc., Ph.D |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2026 |
|---|
| Jumlah Halaman | 15 |
|---|
| Tgl. Entri | 2026-08-03 12:47:21.364929 |
|---|