VALERIE JOSEPHINE ADELINE SALINDEHO (2022) IMPLEMENTASI METODE EXTREME LEARNING MACHINE DALAM PREDIKSI GAS LOCKING PADA ELECTRICAL SUBMERSIBLE PUMP. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 081811333097_HALAMAN JUDUL.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) 081811333097_BAB I.pdf Download (436kB)
	Text (FULLTEXT) 081811333097_FULLTEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Dalam penelitian ini mengambil topik di bidang fisika instrumen dan fisika komputasi, dengan judul Implementasi Metode Extreme Learning Machine Dalam Prediksi Gas Locking Pada Electrical Submersible Pump. Dimana, penelitian ini akan memfokuskan kepada alat atau instrumen Electrical Submersible Pump yang seringkali terjadi peristiwa gas locking pada sumur. Latar belakang memilih topik dan permasalahan ini adalah pentingnya minyak dan gas bumi sebagai bahan keseharian hidup masyarakat Indonesia bahkan di dunia, dan melanjutkan penelitian dari praktek kerja lapangan yang telah diselenggarakan. Digunakan metode Extreme Learning Machine sebagai metode yang digunakan oleh mesing untuk dapat belajar, mengklasifikasikan, lalu pada akhirnya memprediksi kondisi yang terjadi di lapangan. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini yang diharapkan adalah suatu pemodelan yang bisa mengeluarkan output atau target dengan akurasi yang baik. Dan akan dilakukan perhitungan dengan delapan neuron yang berbeda yang diinput secara random. Dan didapatkan hasil dengan nilai akurasi terbaik untuk training ada di neuron 1000 dengan akurasi 95,7% dan akurasi terbaik untuk testing ada di neuron 30 dengan akurais 52,7%. Keunggulan dari ELM ini adalah untuk kecepatan nya dalam belajar dan menghitung output dengan harapan akurasi yang baik pula.

Actions (login required)

View Item