Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan sebuah metode yang sudah tidak asing lagi didengar. Akhir-akhir ini pembelajaran mesin sering digunakan untuk menyelesaikan masalah kebencanaan, khususnya pada pembuatan peta likuefaksi. Pembelajaran mesin akan memprediksi daerah-daerah yang memiliki potensi likuefaksi dari rendah hingga ke tinggi. Pada penelitian ini, metode pembelajaran mesin yang akan digunakan adalah Decision Tree dan Random Forest, dan beberapa algoritma lain sebagai pembanding dari 2 algoritma sebelumnya. Likuefaksi dipengaruhi oleh seismisitas atau magnitudo terjadinya gempa pada suatu wilayah. Pada penelitian ini digunakan 2 magnitudo sebagai pembanding yaitu magnitudo 6 dan magnitudo 7.5. Selain itu di penelitian ini digunakan 4 peta prediktor sebagai fitur-fitur input yaitu PGA (Peak Ground Acceleration), MAT (muka air tanah), Slope (kemiringan lereng) dan Vs30 (kecepatan gelombang geser). Penelitian ini mengambil 33 titik pengambilan sampel untuk melatih model pembelajaran mesin ini. Untuk nilai akurasi dari masing-masing algoritma yaitu menggunakan confusion matrix untuk membandingkan performa dari model DT dan RF.

---

Machine learning is a method that is already familiar to hear. Lately, machine learning is often used to solve disaster problems, especially in making liquefaction maps. Machine learning will predict areas that have the potential for liquefaction from low to high. In this study, the machine learning methods that will be used are Decision Tree and Random Forest, and several other algorithms as a comparison of the previous 2 algorithms. Liquefaction is influenced by the seismicity or magnitude of the earthquake in an area. In this study, 2 magnitudes were used as comparison, namely magnitude 6 and magnitude 7.5. In addition, this study uses 4 predictor maps as input features, namely PGA (Peak Ground Acceleration), MAT (ground water level), Slope (slope) and Vs30 (shear wave velocity). This study took 33 sampling points to train this machine learning model. For the accuracy value of each algorithm, it uses a confusion matrix to compare the performance of the DT and RF models."

"Batu bara merupakan salah satu komoditas terbesar yang digunakan untuk menghasilkan energi listrik di Indonesia. Mengingat batu bara merupakan salah satu sumber energi yang tidak terbarukan, maka perlu dilakukan eksplorasi untuk mencari sumber potensi batu bara baru. Kegiatan eksplorasi yang dilakukan berada di daerah Jangga, Kabupaten Batang Hari, Provinsi Jambi. Kegiatan ini merupakan kegiatan eksplorasi tahap pendahuluan yang dilakukan bersama Pusat Sumber Daya Mineral Batubara dan Panas Bumi. Kegiatan eksplorasi yang dilakukan terdiri dari dua kegiatan yaitu pemetaan geologi permukaan dan pengeboran inti. Setelah itu dilakukan olah data untuk mengetahui bentuk model 3D lapisan batu bara dan estimasi potensi batu bara. Pada kegiatan pemetaan geologi permukaan didapati kondisi geologi daerah penelitian yang terdiri dari dua satuan batuan yaitu satuan batuan batupasir dan batulempung, serta didapati beberapa singkapan batu bara. Kondisi geomorfologi daerah penelitian terdiri dari satuan dataran rendah sangat landai dan dataran rendah pedalaman agak curam. Kegiatan pengeboran dilakukan pada empat titik koordinat yaitu MK-01, MK-02, MK-03, dan MK-04. Pemodelan lapisan dan estimasi potensi batu bara dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MineScape 5.7. Dari hasil data pengeboran, terdapat delapan lapisan batu bara yang dapat dimodelkan dengan data pendukung berupa data singkapan batu bara. Estimasi potensi batu bara pada penelitian ini merujuk pada kelompok target eksplorasi dan kelompok inventori yang terdiri dari inventori tertunjuk dan inventori tereka. Dari hasil perhitungan estimasi diketahui total target eksplorasi minimum adalah 1.158.822,74 ton dan maksimum 4.208.379,08 ton. Total estimasi potensi batu bara pada kelompok inventori tertunjuk adalah 9.296.304,45 ton. Total estimasi potensi batu bara pada kelompok inventori tereka adalah 12.916.775,7 ton Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan acuan dalam kegiatan eksplorasi lanjutan yang lebih detail.

---

Coal is one of the largest commodities used to produce electrical energy in Indonesia. Considering that coal is a non-renewable energy source, exploration is needed to find new potential sources of coal. Exploration activities are carried out in the Jangga area, Batang Hari Regency, Jambi Province. This activity is an early stage exploration activity carried out by Pusat Sumber Daya Mineral Batubara dan Panas Bumi. This exploration activities consists of two activities, namely surface geological mapping activities and core drilling activities. After that, data processing is carried out to determine the 3D coal seam model and estimate the potential of coal. In the surface geological mapping activity, it was found that the geological conditions of the research area consisted of two main rock units, namely sandstone and claystone units, and several coal outcrops were found. The geomorphological condition of the research area consists of very gentle sloping lowland and rather steep inland lowland. Drilling activities are carried out at four coordinate points, namely MK-01, MK-02, MK-03, and MK-04. Coal seam modeling and potential estimation were carried out using MineScape 5.7 software. From the results of the drilling data, there are eight coal seams that can be modeled with supporting data in the form of coal outcrop data. The estimation of coal potential in this study refers to the exploration target group and the inventory group consisting of indicated inventory and inferred inventory. From the estimation results, it is known that the minimum total exploration target is 1,158,822.74 tons and the maximum is 4,208,379.08 tons. The total estimated coal potential in the indicated inventory group is 9,296,304.45 tons. The total estimated coal potential in the inferred inventory group is 12.916.775,7 tons. The results of this study are expected to be a reference material in further detailed exploration activities."

"Penelitian dilakukan pada Batugamping Formasi Cibodas yang memiliki potensi sumber daya geologi, akan tetapi belum ada penelitian terkait karakteristik litologinya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui mikrofasies, lingkungan pengendapan, proses diagenesis, tahapan diagenesis, lingkungan diagenesis, dan hubungan proses diagenesis terhadap evolusi porositas batugamping Formasi Cibodas. Penelitian dilakukan dengan menggunakan pendekatan makroskopis melalui observasi lapangan dan mikroskopis melalui analisis petrografi. Pada daerah penelitian terdapat tiga fasies, yaitu fasies barnacle rudstone, skeletal rudstone, dan skeletal grainstone. Dari tiga fasies tersebut dikelompokkan menjadi dua tipe standar mikrofasies (SMF), yaitu SMF 12-Shell dan SMF 18-Foraminifera. Berdasarkan karakteristik tipe SMF, analisis tekstur, komponen penyusun, dan karakteristik secara makroskopisnya, lingkungan pengendapan batugamping tersebut adalah Open Marine-Interior Platform (FZ-7). Proses diagenesis yang terjadi pada batugamping tersebut terdiri dari mikritisasi, sementasi, pelarutan, kompaksi, dan neomorfisme. Berdasarkan fitur diagenesis yang ditemukan, diketahui bahwa batugamping ini melalui tiga tahapan, yaitu eogenesis, mesogenesis, dan telogenesis. Lingkungan diagenesis dari batugamping ini secara berurutan terdiri dari marine phreatic zone, burial zone, meteoric phreatic zone, dan meteoric vadose zone. Proses diagenesis juga dapat mempengaruhi evolusi porositas. Proses sementasi, kompaksi, dan mikritisasi dapat menurunkan porositas, sedangkan proses pelarutan dan neomorfisme dapat meningkatkan porositas.

---

The object of the research is limestone of the Cibodas Formation which has potential geological resources but there has been no research related to its lithological characteristics. The purpose of the research is to determine the microfacies, depositional environment, diagenesis process, stages of diagenesis, diagenesis environment, and the relationship of diagenesis processes to the evolution of limestone porosity of the Cibodas Formation. The research is using macroscopic and microscopic methods, through the field trip observations and petrographic analysis. In the study area, there are three facies, namely the barnacle rudstone, skeletal rudstone, and skeletal grainstone facies. They are grouped into two standard microfacies types (SMF), namely SMF 12-Shell and SMF 18-Foraminifera. The depositional environment of this limestone is on Facies Zone (FZ-7) or on open marine-Interior platform. Diagenesis processes that occur in the limestone consist of micritization, cementation, dissolution, compaction, and neomorphism. The limestone through three stages diagenesis, namely eogenesis, mesogenesis, and telogenesis. Sequentially, the diagenesis environment of the limestone consists of marine phreatic, burial, meteoric phreatic, and meteoric vadose zone. The diagenesis processes can influence the evolution porosity. The cementation, compaction, and micritization process can reduce the porosity, meanwhile the dissolution and neomorphism process can increase the porosity."

"

Tanah longsor merupakan pergerakan material pembentuk lereng (tanah, batuan, dan campurannya) pada bidang longsor atau lereng yang bergerak secara cepat atau singkat dalam jumlah atau volume yang relatif besar. Selama 10 tahun terakhir telah terjadi lebih dari 125 kasus tanah longsor di Kabupaten Banyumas dan menghasilkan banyak kerugian dan korban. Pembuatan peta kerentanan tanah longsor menjadi salah satu solusi untuk dapat mengurangi kerugian akibat tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan zona kerentanan tanah longsor di Kabupaten Banyumas menggunakan metode analysis hierarchy process (AHP) dan metode frequency ratio (FR). Penelitian ini dilakukan menggunakan data kejadian tanah longsor sebanyak 125 titik yang dibagi menjadi 2 set data yaitu training data (70%) dan testing data (30%). Pengolahan dan analisis untuk membuat peta kerentanan terhadap dua metode dilakukan menggunakan training data dengan acuan delapan parameter yang berpengaruh terhadap tanah longsor, yaitu kemiringan lereng, elevasi, arah lereng, litologi, curah hujan, penggunaan lahan, jarak terhadap sungai, dan jarak terhadap sesar. Hasil pengolahan data dan analisis menggunakan kedua metode adalah dua buah peta kerentanan tanah longsor yang masingmasingnya dibagi menjadi empat kelas kerentanan. Peta kerentanan juga divalidasi menggunakan training data (success rate) dan testing data (predictive rate) untuk mengetahui akurasi model yang dibuat. Hasil validasi menunjukkan kedua metode menghasilkan nilai AUC yang cukup baik dan dapat diterima, tetapi metode AHP memiliki nilai AUC yang lebih tinggi dari metode FR.

---

Landslides are the rapid or sudden movement of materials forming slopes (soil, rocks, and their mixtures) in large amounts or volumes. Over the past 10 years, there have been more than 200 cases of landslides in Banyumas Regency, resulting in significant losses and casualties. The creation of a landslide vulnerability map is one solution to reduce the damages caused by landslides. This study aims to determine the zone of landslide vulnerability in Banyumas Regency using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Frequency Ratio (FR) methods. The study utilizes data from 100 landslide incidents, divided into two sets: training data (70%) and testing data (30%). Processing and analysis to create vulnerability maps for both methods are carried out using the training data with reference to eight parameters influencing landslides: slope gradient, elevation, slope aspect, lithology, rainfall, land use, distance to rivers, distance to faults, and distance to roads. The processing and analysis results using both methods produce two landslide vulnerability maps, each divided into four vulnerability classes. The vulnerability maps are also validated using the training data (success rate) and testing data (predictive rate) to assess the accuracy of the models created. The validation results indicate different values for the success rate and predictive rate, where the frequency ratio method has a higher success rate, and the AHP method has a higher predictive rate.

"

"Peristiwa tanah longsor disebabkan oleh beberapa faktor seperti aktivitas manusia, pengaruhgeologi dan morfologi, namun salah satu mekanisme pemicu pada longsor adalah kandunganlempung dalam tanah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komposisi dan distribusimineral lempung yang terdapat pada lokasi-lokasi terjadinya peristiwa tanah longsortersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1) pengambilan data lapanganmenggunakan disturb soil sampling; dan 2) analisis laboratorium XRD untuk mengetahuikomposisi dan distribusi mineral lempung. Dengan menganalisis hubungan tersebut, hasil penelitian ini berpotensi dijadikan parameter upaya pencegahan tanah longsor, pada lokasi lainnya dengan karakteristik yang sama. Harapannya, penelitian ini dapat membantu upaya pencegahan tanah longsor terutama bagi masyarakat di daerah rawan longsor.

---

Landslide events are caused by several factors such as human activities, geological and morphological influences, but one of the triggering mechanisms for landslides is the clay content in the soil. This study aims to analyze the composition and distribution of clay minerals found at the locations of the landslide events. The methods used in this research are: 1) field data collection using disturb soil sampling; and 2) XRD laboratory analysis to

determine the composition and distribution of clay minerals. By analyzing this relationship, the results of this study have the potential to be used as parameters for landslide prevention efforts, in other locations with the same characteristics. It is hoped that this research can help prevent landslides, especially for people in landslide-prone areas."

"Daerah Sukatani berada di Selatan Jawa memiliki potensi terjadi bencana tsunami yang diakibatkan oleh gempa bumi besar dari proses pergerakan di zona subduksi. Catatan sejarah kejadian tsunami di Selatan Jawa masih terbatas, sehingga perlu dilakukan penelitian identifikasi endapan paleotsunami. Daerah Sukatani dipilih sebagai lokasi penelitian karena belum ada penelitian mengenai paleotsunami di daerah ini. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sejarah kejadian paleotsunami di daerah Sukatani yang masih sangat terbatas. Pengambilan sampel kode KRB 03 sepanjang 193 cm dilakukan di Pantai Karang Bolong, Kecamatan Surade, Kabupaten Sukabumi. Untuk mengetahui lapisan endapan paleotsunami dilakukan beberapa analisis laboratorium seperti analisis ukuran butir (granulometri), loss on Ignition (LOI), geokimia unsur jejak, dan analisis foraminifera. Dari analisis yang terlah dilakukan didapatkan satu lapisan endapan paleotsunami di kedalaman 164 hingga 186 cm. Hasil analisis ukuran butir diketahui lapisan endapan paleotsunami memiliki rata-rata ukuran butir antara kerikil halus hingga pasir halus, sortasi sedang hingga sangat buruk, kurtosis tipe very platykurtic hingga very leptokurtic, dan skewness tipe very fine skewed hingga very coarse skewed. Hasil analisis Loss on Ignition (LoI) diketahui lapisan endapan paleotsunami memiliki kandungan material organik yang rendah dan material karbonat yang lebih tinggi. Hasil analisis geokimia unsur jejak diketahui lapisan endapan paleotsunami memiliki kandungan unsur Ca dan Sr yang lebih tinggi. Hasil analisis foraminifera didapatkan foraminifera bentonik dengan lingkungan neritik tengah yang diperkirakan sebagai sumber endapan paleotsunami.

---

The Sukatani area in southern Java has the potential for a tsunami disaster caused by a large earthquake from the movement process in the subduction zone. The historical record of tsunami events in southern Java is still limited, so it is necessary to conduct research on the identification of paleotsunami deposit. The Sukatani area was chosen as the research location because there was no research on paleotsunami in this area. This research was conducted to determine the history of ancient tsunami events in the Sukatani area which is still very limited. Sampling code KRB 03 along 193 cm was carried out at Karang Bolong Beach, Surade District, Sukabumi Regency. To determine the paleotsunami sediment layer, several laboratory analyzes were carried out such as grain size analysis (granulometry), loss on Ignition (LOI), trace element geochemistry and foraminifera analysis. From the analysis that has been carried out, it is found that one paleotsunami deposit layer is at a depth of 164 to 186 cm. The results of grain size analysis show that the paleotsunami sediment layer has an average grain size of fine gravel to fine sand, moderate to very poor sorting, very platykurtic to very leptokurtic types of kurtosis, and very fine skewed to very coarse skewed types of skewness. The results of the loss on Ignition (LOI) analysis show that the paleotsunami sediment layer has a low content of organic material and higher carbonate material. The results of trace element geochemistry analysis show that the paleotsunami sediment layer has higher levels of Ca and Sr. The results of foraminifera analysis obtained bentonic foraminifera with middle neritic environments which are thought to be the source of paleotsunami deposits."

"Keberagaman litologi serta struktur sedimen yang terbentuk pada Formasi Jatiluhur dapat membantu menceritakan bagaimana kondisi dari lingkungan pengendapan pada saat proses pengendapan terjadi. Formasi Jatiluhur merupakan formasi yang terbentuk pada Miosen Tengah yang dibentuk oleh litologi berupa dominasi batulanau dan batupasir, disertai keberadaan batugamping pada beberapa tempat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan litofasies dan fasies sedimentasi yang terbentuk pada bagian bawah dari Formasi Jatiluhur, serta menentukan lingkungan pengendapan yang terbentuk pada bagian bawah dari Formasi Jatiluhur. Penelitian ini menggunakan data hasil pengukuran penampang stratigrafi, serta analisis sampel batuan berupa analisis petrografi dan analisis mikropaleontologi. Hasil analisis mikropaleontologi untuk data umur relatif tidak dapat ditentukan, namun menghasilkan informasi kedalam dan lingkungan pengendapan pada daerah penelitian yang berada pada middle shelf hingga outer shelf. Sedangkan analisis petrografi dilakukan untuk melihat kandungan batuan dan menentukan nama batuan dari lapisan batuan pada daerah penelitian. Klasifikasi litofasies didasari dari karakteristik litologi pada daerah penelitian dan sebanyak delapan belas (18) litofasies pada daerah penelitian yang dapat diidentifikasi. Setelah itu ditentukannya satuan asosiasi fasies berdasarkan analisis litofasies, mikropaleontologi dan petrografi dan ditemukan adanya sembilan (9) asosiasi fasies yang terbentuk pada daerah penelitian. Asosiasi-asosiasi fasies yang ditemukan berupa endapan sandy-offshore transition; endapan offshore; endapan offshore transition hingga offshore; endapan shoreface hingga offshore transition; endapan muddy-offshore transition; endapan inner fan hingga mid-fan; endapan offshore; endapan inner fan; dan endapan mid-fan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa daerah penelitian terbentuk lingkungan pengendapan yang mencerminkan lingkungan pengendapan berupa laut dangkal yang ditandai oleh lingkungan shoreface hingga laut dalam yang ditandai oleh lingkungan mid-fan.

---

The diversity of lithology and sedimentary structures that formed in the Jatiluhur Formation can help tell how the conditions of the depositional environment occurred during the deposition process. The Jatiluhur Formation is a formation formed in the Middle Miocene which is formed by lithology in the form of the dominance of siltstone and sandstone, accompanied by the presence of limestone in several places. This study aims to determine the lithofacies and sedimentation facies that form at the bottom of the Jatiluhur Formation, as well as determine the depositional environment that forms at the bottom of the Jatiluhur Formation. This study uses data from measurements of stratigraphic sections, as well as analysis of rock samples in the form of petrographic analysis and micropaleontological analysis. The results of the micropaleontological analysis for the relative age data cannot be determined, but it provides information on the depth and environment of deposition in the study area which is from the middle shelf to the outer shelf. Meanwhile, petrographic analysis is carried out to see the rock content and determine the rock name of the rock layers in the study area. The lithofacies classification is based on the lithological characteristics of the research area and as many as eighteen (18) identifiable lithofacies in the research area. After that, the facies association unit was determined based on lithofacies analysis, micropaleontology and petrography and it was found that there were nine (9) facies associations formed in the study area. The facies associations found were sandy-offshore transition deposits; offshore deposit; offshore transition to offshore deposits; shoreface to the offshore transition deposits; muddy-offshore transition deposits; inner fan to mid-fan deposits; offshore deposits; inner fan deposits; and mid-fan deposits. The results of this study indicate that the research area is formed a depositional environment which reflects the depositional environment in the form of shallow seas characterized by the shoreface to the deep sea which is characterized by the mid-fan environment."

"ABSTRAKSingkapan di Sungai Cipamingkis yang termasuk dalam Formasi Jatiluhur memiliki sekumpulan struktur sedimen yang disebut Sequence Bouma. Sekuen Bouma merupakan salah satu kumpulan struktur sedimen yang terbentuk dari proses aliran turbidit. Aliran turbidit terjadi pada kedalaman air rata-rata 2000m, sehingga sulit untuk diamati secara langsung untuk memahami proses sedimentasi secara komprehensif. Aliran turbidit dalam penelitian ini difokuskan pada klasifikasi berdasarkan Bates (1953) dan sifat kohesivitasnya. Data yang diperoleh dari singkapan dalam penelitian ini berupa kolom Pengukuran Penampang Stratigrafik. Data tersebut akan menjadi data utama dalam melakukan eksperimen fisika. Eksperimen fisik tangki flume merupakan salah satu metode dalam memahami proses sedimentasi aliran turbidit. Pendekatan yang dilakukan dalam percobaan fisika ini adalah dengan menggunakan Froude Number dan Reynold Number. Percobaan fisis yang dilakukan memiliki 5 data percobaan dengan hasil berupa bilangan Froude, bilangan Reynold, perbandingan massa jenis campuran dengan massa jenis tangki flume air, kecepatan aliran maksimum, dan hasil geometri. Geometri hasil yang diperoleh dari percobaan fisika ini akan menjadi analog perbandingan singkapan di daerah penelitian.ABSTRACTThe outcrop in the Cipamingkis River which is included in the Jatiluhur Formation has a collection of sedimentary structures called Sequence Bouma. The Bouma sequence is a collection of sedimentary structures formed from the process of turbidite flow. Turbidite flow occurs at an average water depth of 2000m, so it is difficult to observe directly to understand the sedimentation process comprehensively. The turbidite flow in this study focused on the classification based on Bates (1953) and its cohesive properties. The data obtained from the outcrop in this study were in the form of a Stratigraphic Cross-sectional Measurement column. These data will be the main data in conducting physics experiments. The physical experiment of the flume tank is one method in understanding the process of turbidite flow sedimentation. The approach taken in this physics experiment is to use Froude Number and Reynold Number. The physical experiments carried out have 5 experimental data with the results in the form of Froude number, Reynold number, ratio of the density of the mixture to the density of the water flume tank, maximum flow velocity, and geometric results. The geometry of the results obtained from this physics experiment will be analogous to the comparison of outcrops in the research area."

"

Cekungan Kutai merupakan cekungan terluas di Indonesia. Secara fisiografis, terdapat 3 zona berorientasi utara ke selatan yang membagi Cekungan Kutai pada bagian barat hingga timur. Penelitian biostratigrafi terhadap sedimen berumur tersier di cekungan Kutai penting untuk dilakukan karena dapat meningkatkan akurasi pembatasan umur relatif bagi masing-masing satuan batuan dan peristiwa-peristiwa penting seperti sejarah pembentukan cekungan Kutai. Penelitian terdahulu mengenai sedimen Tersier yang lebih tua daripada Miosen Tengah masih sangat sedikit, terutama penelitian mengenai stratigrafi khususnya biostratigrafi yang dinilai sangat penting. Maka dari itu penelitian ini akan membahas biostratigrafi cekungan Kutai yang berada di pulau Kalimantan bagian Timur dan berumur lebih tua daripada Miosen Tengah, tepatnya pada umur Eosen Akhir hingga Oligosen. Penelitian ini dilakukan berdasarkan kandungan fosil foraminifera yang terdapat pada perconto batuan sedimen dari sumur pengeboran ILM untuk mengetahui zonasi umur, persebaran fosil, dan lingkungan pengendapan batuan yang terdapat dalam sumur pengeboran tersebut. Analisis fosil foraminifera juga akan dilengkapi oleh data fosil nanoplankton sebagai data pelengkap yang dapat meningkatkan ketelitian dari studi biostratigrafi yang dilakukan.

---

Kutai Basin is the largest sedimentary basin in Indonesia. Physiographically, there are three zones with N-S orientation that divide Kutai Basin from the west side until the east side. Researches related to biostratigraphy of tertiary Kutai basin is important to do because it can enhance the accuracy of age determination within sediment layers and it can help reconstruct the history of Kutai Basin. Previous researches related to biostratigraphy in tertiary Kutai Basin which is older than Middle Miocene is very limited, so the goal of this research is to explain the biostratigraphy of Kutai Basin older than Middle Miocene, from Late Eocene to Oligocene to be exact. This research will be based on foramifera fossils contained in sedimentary rocks of ILM drilling well to explain age zonation, fossil distribution, and sediment depositional environment of the drilling well. Foraminifera fossil analysis will also be complemented with nannoplankton fossil as the secondary data to increase the accuracy of this biostratigraphy research.

"