PENENTUAN SEBARAN FASIES MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING BERDASARKAN METODE ATRIBUT SEISMIK SPECTRAL DECOMPOSITION PADA LAPANGAN VOLVE, NORTH SEA

Abstract

Perkembangan teknologi memberikan jalan lain dalam mengolah data geologi menggunakan machine learning. Sebagai salah satunya, penelitian ini akan memberikan contoh penggunaan machine learning pada bidang geologi untuk menentukan persebaran fasies menggunakan data sumur dan seismik pada Lapangan Volve, North Sea. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi studi pendahuluan, pemilahan data, pembuatan data, dan pengolahan data menggunakan machine learning. Hasil dari penelitian ini berupa interpretasi fasies hasil klasifikasi machine learning, confusion matrix setiap algoritma, hasil pengolahan data melalui kuesioner untuk menentukan hasil terbaik klasfikasi machine learning melalui analisis kualitatif. Hasil pengolahan data menunjukan bahwa proses klasifikasi dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain: pre-processing data, jenis algoritma machine learning, persebaran data. Berdasarkan penaksiran klasifikasi menggunakan kuantitatif dan kualitatif dapat diketahui bahwa hasil terbaik untuk melakukan klasifikasi persebaran fasies adalah menggunakan algoritma LGBM dan XGBoost.