Persentase Minyak Mentah Lima Sumur Jambi Ditebak Model Linear

Cekricek.id — 0,998772 adalah skor akurasi model yang menebak persentase minyak mentah dalam cairan produksi lima sumur di Jambi. Modelnya bukan yang paling rumit. Pemenangnya regresi linear, algoritma paling sederhana dari tiga yang diuji. Dua pesaingnya, SVM dan Random Forest, tertinggal pada semua metrik di dataset pertama.

Skor itu datang dari 25 sampel validasi yang tidak pernah dipakai melatih model. Galat absolut rata-ratanya 0,022168. Galat kuadrat rata-ratanya 0,001228. Tiga angka itu tercantum dalam paper yang terbit daring pada 1 Maret 2026.

Paper tersebut berjudul A Computational Physics-Based Machine Learning Modelling of Multiphase Flow Dynamics for Crude Oil Percentage Prediction Using Water Cut and Sediment Indicators. Naskahnya dimuat Jurnal Ilmu Fisika Volume 18 Nomor 1, Maret 2026, halaman 80–92.

Empat nama tercatat sebagai penulis. Jesi Pebralia dan Dwi Rahmah Amanda berasal dari Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi. Iful Amri dari Program Studi Pendidikan Fisika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sriwijaya. Muhammad Aziz Kurniawan dari PT Pertamina EP Field 1 Jambi.

Sampelnya diambil dari struktur Puspa milik PT Pertamina Jambi selama tiga bulan, Mei hingga Juli 2023. Lima sumur menjadi sumber, yakni PPS-001, PPS-004, PPS-005-ST-ST, PPS-006, dan PPS-007. Tiap sampel memuat empat angka: water cut, basic sediment, BS&W, dan persentase minyak mentah.

83 Sampel untuk Belajar, 25 Sampel untuk Ujian

Datanya dibelah dua sejak awal. Dataset pertama berisi 83 sampel dan dipakai membangun model. Dataset kedua berisi 25 sampel yang sepenuhnya terpisah. Menurut para penulis, pemisahan ini dibuat agar evaluasi model objektif dan terhindar dari overfitting.

Dataset pertama dibelah lagi dengan rasio 70 banding 30. Sebanyak 70 persen untuk melatih model, 30 persen untuk mengujinya. Paper menyebut rasio ini lazim dalam pembelajaran mesin terawasi dan cocok untuk dataset berukuran kecil sampai menengah. Jumlah sampel di tiap potongan tidak dicantumkan.

Baca juga Model MRI Alzheimer Buatan UI Menunjuk Hipokampus dan Amigdala

Pengukurannya memakai bahan kimia. Paper mencatat water paste, demulsifier, dan toluena sebagai bahan untuk mengukur water cut dan BS&W. Pemodelan dikerjakan di Jupyter Notebook dengan bahasa Python dan pustaka scikit-learn. Tiga algoritma diadu: regresi linear, Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest.

Rata-Rata Persentase Minyak Mentah 68,70

Tabel statistik paper memperlihatkan rentang yang lebar. Water cut bergerak dari 0,09 sampai 98,95 persen, dengan rata-rata 31,28. Persentase minyak mentah bergerak dari 1,00 sampai 99,90 persen. Rata-ratanya 68,70, dengan simpangan baku 35,02.

Basic sediment nyaris diam. Nilainya hanya 0,01 sampai 0,10 persen, dengan rata-rata 0,02. Gabungan air dan sedimen, BS&W, bergerak dari 0,10 sampai 99,00 persen dengan rata-rata 31,30. Simpangan bakunya sama dengan minyak, yaitu 35,02.

Rata-rata BS&W 31,3 persen dan rata-rata minyak 68,7 persen dibaca para penulis sebagai pasangan yang saling melengkapi. Menurut paper, fraksi minyak sebagian besar ditentukan oleh sisa campuran setelah komponen air dan sedimen diperhitungkan. Dasarnya kekekalan fraksi fase dalam fluida produksi.

Contoh di tabel data menunjukkan pola itu. Sampel PPS-001 yang diambil 18 Mei 2023 mencatat water cut 97,97 persen, sedimen 0,03 persen, BS&W 98 persen, dan minyak 2 persen. Sampel PPS-007 yang diambil 7 Juli 2023 kebalikannya: BS&W 1 persen, minyak 99 persen.

Koefisien 0,33 dan 0,67 dalam Satu Persamaan

Uji regresi pada data latih menghasilkan koefisien determinasi R² sebesar 0,99. Paper menafsirkannya sebagai tanda hampir seluruh variasi kadar minyak bisa dijelaskan oleh water cut, basic sediment, dan BS&W. Persamaannya: persentase minyak sama dengan 100 dikurangi 0,33 kali water cut, dikurangi 0,33 kali sedimen, dikurangi 0,67 kali BS&W.

Tiga koefisien itu bertanda negatif. Menurut paper, kenaikan 1 persen water cut atau basic sediment masing-masing menurunkan persentase minyak mentah sekitar 0,33 persen. Koefisien BS&W lebih besar, 0,67. Para penulis menyebut fraksi gabungan air dan sedimen berpengaruh lebih dominan dalam menekan fraksi minyak.

Struktur persamaan itu, menurut paper, sejalan dengan kekekalan fraksi multifase dalam sistem aliran produksi. Kenaikan komponen nonminyak menurunkan fraksi minyak secara proporsional. Nilai R² 0,99 menjadi dasar para penulis menyebut model regresi itu sangat cocok dengan data.

Tiga Algoritma, Satu Skor Akurasi 1,000

Hasil adu tiga algoritma pada dataset pertama timpang. Regresi linear mencatat galat absolut rata-rata 1,421 × 10⁻¹⁵. SVM mencatat 0,071. Random Forest mencatat 0,332. Urutan yang sama muncul pada galat kuadrat rata-rata: 1,818 × 10⁻²¹, lalu 0,005, lalu 0,573.

Skor akurasinya: regresi linear 1,000, SVM 0,994, dan Random Forest 0,427. Tabel prediksi data latih memperlihatkan selisihnya. Untuk sampel berkadar minyak aktual 98,7 persen, regresi linear menebak 98,7. SVM menebak 98,60192, sedangkan Random Forest menebak 98,836.

Skor 1,000 itu tidak dibiarkan tanpa penjelasan. Jesi Pebralia dan tiga rekannya menjelaskannya dari sisi fisika. “Karena BS&W menangkap hampir seluruh variasi pada fraksi nonminyak, hubungan antara variabel bebas dan persentase minyak pada dasarnya linear,” tulis mereka.

Random Forest Tertinggal di Skor 0,427

Model nonlinear, lanjut paper, tidak diperlukan untuk menangkap interaksi tersebut. SVM dan Random Forest disebut dapat menambah varians yang tidak perlu saat memodelkan sistem yang sebagian besar linear. Itulah penjelasan paper atas jarak antara skor 0,427 dan 1,000.

Paper mengakui algoritma nonlinear seperti SVM dan Random Forest banyak dilaporkan unggul pada sistem yang kompleks. Namun, pada sistem yang dikendalikan batasan fisika kuat, regresi linear bisa menyamai atau melampaui keduanya. Menurut para penulis, data lima sumur Puspa termasuk sistem seperti itu.

Baca juga Menteri LH Cek Pemulihan Lahan Tercemar Minyak Wilayah Rokan

Para penulis menarik tiga implikasi. Pertama, parameter multifase yang bermakna fisika membuat model linear sederhana pun bisa sangat akurat. Kedua, pemahaman fisika komposisi fluida dapat memandu pemilihan model. Ketiga, korelasi terbalik yang kuat antara BS&W dan persentase minyak mentah mengukuhkan pemantauan water cut dan sedimen sebagai ukuran tak langsung mutu minyak.

Korelasi −1 antara BS&W dan Minyak

Tabel korelasi paper memuat dua angka mutlak. Water cut dan BS&W berkorelasi +1. Keduanya berkorelasi −1 dengan persentase minyak mentah. Basic sediment jauh lebih longgar: korelasinya dengan water cut 0,18534, dengan BS&W 0,185894, dan dengan minyak −0,18589.

Paper tidak memperlakukan angka +1 dan −1 itu sebagai temuan statistik biasa. Korelasi sempurna itu “menunjukkan ketergantungan definisional dan komposisional, bukan sekadar asosiasi statistik,” tulis para penulis. Keterangan itu muncul langsung di bawah tabel korelasi, pada halaman 89.

Penjelasannya kembali ke neraca fraksi. Paper menulis jumlah fraksi minyak, air, dan sedimen kira-kira tetap 100 persen. Karena variasi basic sediment relatif kecil, BS&W bergerak nyaris seiring water cut. Dari situ para penulis menjelaskan munculnya korelasi +1 dan −1 tersebut.

25 Sampel Validasi dengan Satu Kolom Pengukuran

Tahap validasi memakai 25 sampel dataset kedua. Tabelnya hanya memuat satu kolom pengukuran, yakni water cut. “Dalam kasus ini, ada dua variabel yang hilang: basic sediment (BS) dan basic sediment and water (BS&W),” tulis para penulis. Menurut paper, model sudah dilatih untuk menebak persentase minyak mentah meski sebagian variabelnya hilang.

Hasilnya tercantum di tabel prediksi. Sampel PPS-001 tanggal 17 Mei 2023 dengan water cut 96,95 persen ditebak berkadar minyak 3,017046 persen. Sampel PPS-007 tanggal 18 Mei 2023 dengan water cut 9,95 persen ditebak 90,03483 persen. Sampel ber-water cut 29,99 persen ditebak 69,99073 persen.

Sepuluh sampel yang ditampilkan tabel itu seluruhnya berlabel Nonstandard. Standar perusahaan untuk kondisi baku adalah kandungan BS&W di bawah 0,5 persen dari total minyak mentah. Tabel hanya menampilkan lima sampel pertama dan lima sampel terakhir, sehingga label sampel lainnya tidak terlihat.

Baca juga ICP Juli 2026 Turun ke US$81,68 per Barel Seiring Pulihnya Pasokan Minyak Dunia

Metrik validasinya: galat absolut rata-rata 0,022168, galat kuadrat rata-rata 0,001228, dan akurasi 0,998772. Paper menilai galat itu relatif kecil dan tingkat akurasinya dapat dipercaya. Dari angka inilah para penulis menyimpulkan model linear memberi performa paling andal.

Dua Versi Angka MSE, 0,001227 dan 0,001228

Naskah memuat beberapa angka yang tidak seragam. Abstrak menulis galat kuadrat rata-rata validasi 0,001227, sedangkan badan naskah dan grafik validasi menulis 0,001228. Kepala halaman pertama mencantumkan halaman 80–96. DOI dan kaki halaman berikutnya menulis 80–92.

Nama mitra lapangan juga muncul dalam tiga versi. Afiliasi penulis menyebut PT Pertamina EP Field 1 Jambi. Abstrak menyebut PT Pertamina Puspa Field Jambi. Ucapan terima kasih ditujukan kepada PT Pertamina Hulu Rokan Zone 1 Field Jambi.

Grafik perbandingan tiga model juga memberi label R² pada panel yang di tabel disebut skor akurasi. Nilai panel itu untuk Random Forest tertulis 0,4269. Paper juga tidak merinci berapa sampel dari 83 yang masuk potongan latih dan uji.

Para penulis mencatat dua keterbatasan. “Ukuran dataset relatif terbatas, dan ketergantungan fisik yang kuat antarvariabel dapat membatasi generalisasi model pada sistem produksi dengan dinamika multifase yang lebih kompleks,” tulis mereka. Riset lanjutan disarankan memakai dataset lebih besar serta parameter suhu, tekanan, dan kondisi aliran.

Angka terakhir yang tersisa adalah 0,5 persen, batas BS&W untuk minyak berstandar menurut perusahaan. Tidak satu pun dari sepuluh sampel validasi yang ditampilkan lolos batas itu. Berapa dari 25 sampel yang persentase minyak mentahnya memenuhi standar, paper tidak menjawabnya.