UNSCHEDULED EVENT STANDARDIZATION: RECONCILE DRILLING AND COMPLETION PROBLEM CODE TO ENHANCE DATA ANALYSIS AND DECISION CORRECTION BY MACHINE LEARNING APPROACH
Selama operasi pengeboran atau komplesi, peristiwa yang tidak diharapkan dan diinginkan dapat terjadi, atau yang biasa disebut Peristiwa Tidak Terjadwal (UE) atau Peristiwa Tidak Terencana. UE adalah suatu kejadian yang tidak direncanakan, diduga, atau diharapkan tetapi terjadi sebagai akibat dari p...
Saved in:
Main Author: | |
---|---|
Format: | Final Project |
Language: | Indonesia |
Subjects: | |
Online Access: | https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/66499 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Institution: | Institut Teknologi Bandung |
Language: | Indonesia |
Summary: | Selama operasi pengeboran atau komplesi, peristiwa yang tidak diharapkan dan diinginkan dapat terjadi, atau yang biasa disebut Peristiwa Tidak Terjadwal (UE) atau Peristiwa Tidak Terencana. UE adalah suatu kejadian yang tidak direncanakan, diduga, atau diharapkan tetapi terjadi sebagai akibat dari perubahan rencana di awal atau di antara operasi pemboran, gagal memenuhi target awal atau tidak melakukan apa-apa (operasi pengeboran atau komplesi terhenti) karena terjadi sesuatu. Tujuan dari studi ini adalah untuk menganalisis penyebaran penggunaan kode UE dan memberikan rekomendasi kode UE untuk mengurangi inkonsistensi data. Pada studi ini, dilakukan proses menganalisa UE, secara khusus kode UE yang terjadi selama 3 tahun terakhir di Perusahaan Minyak Z. Tujuan utama menganalisa kode UE adalah untuk mengetahui konsistensi dari data aktual yang terjadi dilapangan, antara kode UE yang terdiri dari UE Major Category dan UE Detail dengan Deskripsi UE nya. Studi ini menggunakan bahasa pemrograman python dan excel sebagai tool untuk membantu proses mengolah dan menganalisa data. Metode slovin juga digunakan dalam menentukan jumlah sampel data dari populasi data yang sudah melalui proses cleansing. Studi ini juga menggunakan beberapa algoritma (Cosine Similarity untuk menghitung derajat kesamaan dua kalimat, R-Square untuk menghitung ketidakkonsistenan data, dan K-Means Clustering untuk memberikan rekomendasi pada Deskripsi UE, baik menambahkan kata kunci maupun memberikan rekomendasi penulisan deskripsi yang benar sesuai dengan kode UE berdasarkan data aktual di Perusahaan Minyak Z.). Hasil dari studi ini adalah ditemukannya 11.45% data UE yang tidak konsisten
2
yakni antara deskripsi dan kode UE nya, terdapat 11 kode UE yang bisa diperbaiki, dan sebanyak 56 kode UE tidak duganakan selama 3 tahun terakhir di Perusahaan Minyak Z. |
---|