ANALISIS ZONA LATERITISASI BERDASARKAN DATA GEOKIMIA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DI PIT X, PT CERIA NUGRAHA INDOTAMA = Lateritization Zone Analysis Based on Geochemical Data Using K-Means Clustering at Pit X, PT Ceria Nugraha Indotama

RIZKY ARKHRISTYAN. ANALISIS ZONA LATERISASI BERDASARKAN DATA GEOKIMIA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DI PIT X, PT CERIA NUGRAHA INDOTAMA (Dibimbing oleh Dr. Ir. Musri Ma’waleda, M.T.) Secara administratif daerah penelitian termasuk dalam wilayah Kecamatan Wolo, Kabupaten Kolaka, Provinsi Sulawesi Tenggara dan secara geografis terletak pada koordinat 121°18'10.28" - 121°18'17.18" Bujur Timur (BT) dan 3°52'1.14" - 3°51'43.02" Lintang Utara (LU). Penelitian yang dilakukan adalah mengetahui karakteristik dan pengelompokan zona laterisasi (laterit) daerah penelitian berdasarkan analisis data geokimia assay, serta klasifikasi domain kualitas bijih menggunakan metode Klasterisasi K-Means. Penelitian dilakukan dengan pengambilan data sekunder berupa data assay dan data collar dari PT Ceria Nugraha Indotama, selanjutnya dilakukan analisis statistik deskriptif dan penerapan algoritma Klasterisasi K-Means menggunakan bahasa pemrograman Python di platform Google Colab, yang kemudian dituangkan dalam bentuk skripsi. Hasil penelitian ini berupa data karakteristik geokimia zona laterit serta pengelompokan (klasterisasi) data assay untuk delineasi domain bijih. Parameter yang dianalisis pada data geokimia adalah kadar unsur-unsur utama Nikel (Ni), Kobalt (Co), Besi (Fe), Silika (SiO₂), Magnesium Oksida (MgO), dan Alumina (Al₂O₃). Pada pengolahan data K-Means Clustering digunakan library Scikit-learn untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan pola unsur dan menentukan jumlah klaster optimal dengan metode Elbow. Hasil analisis statistik deskriptif pada 256 titik bor menunjukkan profil laterit dengan ketebalan rata-rata Zona Limonit 9,62 m, Zona Saprolit 10,15 m, dan Zona Batuan Dasar 3,14 m, yang dicirikan oleh pola sebaran unsur yang khas. Hasil Klasterisasi K-Means terhadap 6.813 data assay menghasilkan empat klaster optimal (K=4) yang berkorelasi kuat dengan zona dan proses genetik, yaitu: Klaster 0 sebagai Zona Limonit Besi-Tinggi (Ni ~1,12%, Fe ~40,24%), Klaster 1 sebagai Zona Saprolit Nikel-Tinggi (Ni tertinggi ~1,60%), Klaster 2 sebagai Zona Limonit Diperkaya Kobalt (Co tertinggi ~0,26%), dan Klaster 3 sebagai Zona Batuan Dasar/Non-Ekonomis (dominasi MgO ~33,56% dan SiO₂ ~42,70%). Berdasarkan interpretasi geokimia, disimpulkan bahwa metode K-Means Clustering efektif untuk delineasi objektif zona laterisasi dan identifikasi domain bijih (termasuk horizon kaya kobalt) serta material non-ekonomis, sehingga dapat dijadikan dasar untuk evaluasi sumber daya dan perencanaan penambangan selektif