Analisis Pengelompokkan Tektite Berdasarkan Komposisi Data Geokimia, Type, dan Jarak Lontarannya Menggunakan Metode K-Means Clustering
Dalam ilmu matematika terdapat teknik untuk mengelompokkan data yang disebut sebagai analisis cluster. Tujuan dari analisis cluster yaitu untuk mengelompokkan data sesuai dengan karakteristik dan mengukur jarak yang dimiliki oleh satu kelompok data. Pada penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering untuk melakukan analisis cluster terhadap data tektite dari 4 strewnfield berdasarkan komposisi data geokimia, type dan jarak lontarannya yang kemudian memperkirakan lokasi induk kawah pada Australasian strewnfield. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 187 sampel tektite dengan 9 variabel komposisi geokimianya. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa pengelompokkan yang dilakukan dengan menggunakan metode K-Means Clustering untuk keempat strewnfield membentuk 2 cluster terbaik dengan perbedaan karakteristik tiap cluster yang signifikan pada komposisi geokimia yang memiliki korelasi kuat yaitu SiO_2 dengan Al_2 O_3, FeO, dan MgO. Berdasarkan hasil analisis cluster tanpa Australasian strewnfield didapatkan hasil bahwa kemungkinan lokasi crater dari Australasian strewnfield yaitu terletak pada nilai longitude berkisar antara 101 sampai dengan 111 dan nilai latitude berkisar antara 10 sampai dengan 20 atau dalam radius sekitar Laut China Selatan di sebelah Barat pulau Lincoln. Hal tersebut karena pada koordinat tersebut relatif berkumpul sampel tektite dengan komposisi SiO_2 dan FeO rendah, serta Al_2 O_3 dan MgO tinggi.
Kata Kunci: analsis cluster, K-Means, tektite, strewnfield
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2306150016
Keyword