Penerapan Algoritma Propagasi Balik Jaringan Saraf Tiruan untuk Prediksi Produksi Sumur Gas di Sumatera Bagian Selatan - Rofingi, Aji; Yanuar Zulardiansyah, Arief; Sinka, Wilyanti; Rosyid Ridlo, Al Hakim; Muhammad, Yusro; Rian, Ardianto (Universitas Harapan Bangsa, Indonesia, 2025)
Prediksi produksi gas merupakan langkah penting untuk mendukung perencanaan dan pengelolaan sektor energi minyak dan gas (migas) suatu negara atau wilayah. Artificial Neural Network(ANN) termasuk metode yang efektif untuk melakukan prediksi, namun tantangannya adalah menentukan jumlah neuron dan hidden layeryang optimal agar akurasi prediksi tinggi. Penelitian ini bertujuan merancang arsitektur ANN dengan algoritma backpropagationuntuk memprediksi produksi sumur gas. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data produksi gas, pre-processing data, pemrosesan prediksi, pengujian akurasi dan error, serta implementasi. Data penelitian mencakup catatan produksi harian sumur gas alam dari Januari hingga Desember 2022, yang digunakan sebagai dataset pelatihan dan pengujian model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur ANN 16-4-1 dengan fungsi aktivasi sigmoidmenghasilkan akurasi terbaik sebesar 99,978% dan nilai MAPE terendah sebesar 2,192%. Temuan ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan mampu merepresentasikan pola kompleksitas data historis produksi harian secara akurat, sehingga dapat dimanfaatkan oleh pengelola lapangan migas untuk perencanaan produksi, optimasi operasi, dan pengambilan keputusan strategis di sektor energi.