PREDIKSI KINERJA TIME SERIES WELL PERFORMANCE BERDASARKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

Latar Belakang. Long Short Term Memory (LSTM), sebagai inovasi dari Recurrent Neural Network (RNN), mengatasi keterbatasan RNN dan ANN dalam memproses informasi jangka panjang. Tujuan. Dalam industri minyak dan gas, LSTM berperan penting dalam memprediksi hasil produksi sumur minyak, mendukung optimalisasi hasil, pengurangan risiko, dan peningkatan efisiensi operasional. Metode. Penelitian ini berfokus pada algoritma LSTM untuk memprediksi hasil produksi minyak mentah berdasarkan data historis. Masalahnya melibatkan evaluasi kemampuan LSTM dalam prediksi jangka panjang dan membandingkannya dengan algoritma lain. Tujuannya untuk memperoleh hasil dan keakuratan prediksi, serta menilai keunggulan LSTM dibandingkan alternatif lainnya. Hasil. Temuan penelitian menunjukkan bahwa LSTM memberikan prediksi yang memuaskan terhadap hasil produksi sumur minyak dengan tingkat akurasi yang tinggi. Perbandingan dengan algoritma lain menawarkan wawasan mendalam mengenai keunggulan LSTM dalam konteks industri minyak dan gas. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan metode prediksi tingkat lanjut, yang meningkatkan keakuratan estimasi laju produksi minyak mentah. Selain itu, mengatasi masalah inisialisasi bobot dalam model jaringan saraf untuk menghindari hilangnya gradien juga dibahas. Metrik evaluasi performa model, seperti Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Square Error (RMSE), dijelaskan sebagai parameter penilaian akurasi. Kesimpulan. Dengan temuan tersebut, penelitian ini mendukung pengembangan solusi yang lebih andal dalam manajemen produksi minyak dan gas.