Portal Conference FMIPA, Seminar Nasional Matematika, Statistika dan Aplikasinya (SNMSA) Tahun 2023

Font Size: 
PENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTERGRATED MOVING AVERAGE PADA DATA LOGGING
Sasqia Aklysta Antaristi, Yundari Yundari, Hendra Perdana

Last modified: 2023-06-15

Abstract


Data Well Logging adalah metode pengukuran besaran batuan terhadap kedalaman lubang bor. Lapisan batuan dipengaruhi oleh elastisitas dan densitas batuan dalam waktu tertentu. Dengan kriteria tersebut, metode analisis deret waktu yang sesuai untuk digunakan adalah VARIMA (Vector Autoregressive Integreted Moving Average)Model VARIMA adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisis data deret waktu yang lebih dari satu variabel. Tujuan penelitian ini membahas tentang penggunaan model VARIMA untuk menganalisis data logging dengan menentukan model dan hasil peramalan data GR, LSD, dan SSD serta tingkat kebaikan model. Data yang digunakan adalah hasil Log Gamma Ray (GR), Long Spacing Density (LSD), dan Short Spacing Density (SSD) pada perusahaan XYZ dalam periode data kedalaman 1.4 m – 98.8 m. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu mendeskripsikan data GR, LSD, dan SSD dilanjutkan uji stasioner ADF, melakukan differencing, mengidentifikasi model MACF dan MPACF, mengestimasi parameter, melakukan peramalan model VARIMA dan diakhiri perhitungan MAPE. Hasil pemodelan terbaik yang diperoleh adalah VARIMA (1,1,0) dengan 12 estimasi parameter diantaranya 5 signifikan. Tingkat kebaikan hasil peramalan GR kedalaman 99 m – 100 m pada MAPE adalah 27,74% dikategorikan cukup baik. Hasil peramalan LSD menurut MAPE bernilai 10.90% tergolong baik. Hasil peramalan SSD bernilai 7.81%  yang dikategorikan sangat baik berdasarkan perhitungan MAPE.

Keywords


Logging, Model Peramalan, Vector Autoregressive Integrated Moving Average