APLIKASI ALGORITMA CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) SEBAGAI LANGKAH PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PENGELOLAAN SUMBER DAYA TAMBANG

Abstract

Pengelolaan sumber daya tambang merupakan aspek penting dalam perekonomian global yang dapat mempengaruhi keberlanjutan lingkungan dan keuntungan ekonomi. Sebagai sarana yang dapat menunjang ketercapaian aspek penting tersebut, algoritma Convolutional Neural Network (CNN) menawarkan solusi inovatif untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam pengelolaan sumber daya tambang. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi penggunaan CNN dalam pengelolaan sumber daya tambang, dengan fokus pada aspek pengambilan keputusan yang efektif. CNN adalah salah satu algoritma machine learning yang populer dan memiliki kemampuan untuk memproses data berdimensi tinggi dengan efisiensi tinggi, sehingga menjadikannya alat yang potensial untuk analisis data tambang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengumpulan data tambang yang relevan, pemrosesan data menggunakan CNN, dan evaluasi hasil untuk menilai akurasi dan efektivitas algoritma dalam mendukung pengambilan keputusan. Aspek-aspek yang dieksplorasi adalah deteksi anomali, klasifikasi jenis mineral, dan prediksi hasil tambang berdasarkan data historis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN dapat diterapkan secara efektif dalam pengelolaan sumber daya tambang, dan memberikan wawasan yang berguna bagi para pengambil keputusan. CNN menunjukkan kemampuan yang signifikan dalam memproses data tambang kompleks, serta menghasilkan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan. Kesimpulannya, aplikasi CNN dalam pengelolaan sumber daya tambang menawarkan pendekatan yang cerdas dan efisien untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Dengan kemajuan teknologi ini, diharapkan pengelolaan sumber daya tambang dapat dilakukan dengan lebih responsif dan berkelanjutan, sejalan dengan kebutuhan industri modern.