Vol.17, No.1, Tahun 2023 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Penentuan Model Total Organic Carbon dengan Menggunakan Metode Artificial Neural Network dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System untuk Estimasi Potensi Gas Serpih di Cekungan Jawa Barat Utara
Muhammad Rizqy Septyandy 1 , Eddy Ariyono Subroto 2 , Aveliansyah 3
1 Program Studi Teknik Geologi, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman
2 Program Studi Teknik Geologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
3 Pertamina Hulu Energi Offshore Southeast Sumatra (PHE OSES)
1 rizqyseptyandy@ft.unmul.ac.id, 2 subroto@gl.itb.ac.id, 3 aveliansyah@pertamina.com
ABSTRAK . Gas serpih adalah jenis gas alam yang dihasilkan dan terperangkap dalam batuan serpih yang kaya material organik.  Potensi  sebagai  batuan  induk  gas  serpih  harus  dibuktikan  melalui  analisis  geokimia.  Analisis  geokimia hidrokarbon meliputi parameter kekayaan/total karbon organik (TOC), kematangan, dan jenis kerogen. Parameter kekayaan (TOC)  hanya  tersedia  untuk  empat  sumur  (SA-13,  SA-11,  E-5,  dan  JB-7),  sehingga  TOC  sintetik  harus  dimodelkan. Artificial Neural Network (ANN) dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah jenis kecerdasan artifisial yang memberikan cara paling efektif untuk menentukan nilai TOC di sumur tanpa data hasil analisis laboratorium. Metode ANN adalah metode terbaik di Sub-cekungan Arjuna Selatan, E15, dan Jatibarang bagian barat dengan nilai korelasi 0,98. Metode ANFIS adalah metode terbaik di Jatibarang bagian timur dengan nilai korelasi mencapai 0,88.
Kata  Kunci : Artificial  Neural  Network;  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System;  Total  Organic  Carbon;  Gas  Serpih; Geokimia
ABSTRACT . Shale gas is a kind of natural gas that is generated and trapped in organic-rich shale rocks. The potential as a  source  rock  for  shale  gas  must,  however,  be  demonstrated  through  geochemical  investigation.  The  geochemical examination of hydrocarbons comprises a richness parameter/total organic carbon (TOC), maturity, and kind of kerogen. Richness (TOC) parameter is only available for four wells (SA-13, SA-11, E-5, and JB-7), hence synthetic TOC must be modeled.  Artificial  neural  networks  (ANN)  and  adaptive  neuro  fuzzy  inference  system  (ANFIS)  are  components  of artificial intelligence that provide the most effective way for determining the value of TOC in wells with no TOC Analysis Result data. With a correlation value of 0.98, the ANN approach is the best method in the South Arjuna, E15, and western Jatibarang Subbasins. With a correlation value of 0.88, ANFIS is the most effective approach in eastern Jatibarang.
Keywords : Artificial  Neural  Network;  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System;  Total  Organic  Carbon;  Shale  Gas; Geochemistry

## 1. PENDAHULUAN
Gas serpih merupakan produk hidrokarbon non-konvensional yang mulai menarik untuk dieksplorasi. Berbeda  dengan  hidrokarbon  konvensional  yang  harus  memenuhi  persyaratan  sistem  perminyakan;  harus memiliki  batuan  induk  matang,  batuan  reservoir,  batuan  tudung,  dan  sistem  jebakan,  gas  serpih  tidak memerlukan migrasi. Hal ini karena bahan organik yang kaya akan serpih telah mencapai kematangan, selain berfungsi  sebagai  batuan  induk,  pada  kondisi  dan  jenis  tertentu  dapat  berfungsi  sebagai  reservoir  gas termogenik. Porositas dan permeabilitas primer dalam serpih umumnya sangat kecil sehingga sering dianggap sebagai penutup dalam sistem perminyakan. Namun, ada satu catatan bahwa serpih dapat menyimpan gas alam dalam jumlah besar, yang menambah kepercayaan dan kepastian dalam interpretasi bawah permukaan.
Salah satu wilayah yang menarik untuk dikaji adalah Cekungan Jawa Barat Utara yang terletak pada Formasi Talangakar dan Jatibarang di Sub-cekungan Arjuna Selatan, Sub Cekungan E15, dan Sub Cekungan Jatibarang yang merupakan blok milik PT PHE ONWJ. Cekungan Jawa Barat Utara memiliki potensi cadangan gas  serpih  sebesar  5,64  Tcf  (Badan  Geologi,  2013).  Ilustrasi  kolom  stratigrafi  Cekungan  Jawa  Barat  Utara dapat dilihat pada Gambar 1.
Ada beberapa parameter penting dalam analisis eksplorasi gas serpih. Salah satu parameternya adalah TOC. TOC atau karbon organik total adalah jumlah karbon organik dalam suatu formasi untuk menganalisis
kekayaan batuan induk. Nilai TOC optimal untuk potensi gas serpih adalah 2-5% dengan ketebalan lapisan 15- 20 m dengan nilai TOC yang tinggi. Selain itu, tipe kerogen di daerah yang terindikasi memiliki potensi gas serpih adalah tipe 2 dan/atau 3 dengan porositas primer 3-6% dan permeabilitas 400 nanodarcy (Waldo, 2012).
Gambar 1. Kolom stratigrafi Cekungan Jawa Barat Utara (Pertamina, 2008).
Nilai  TOC  dapat  ditentukan  atau  diprediksi  dengan  beberapa  metode.  Beberapa  penelitian  terkait penentuan nilai TOC dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Beberapa penelitian terdahulu yang relevan No Penulis Tujuan Metode 1. Passey dkk. (1990), Zhu dkk. (2019) Metode tumpang- susun berskala dari log porositas - resistivitas Delta Log R 2. Kamali dan Mirshady (2004), Bai dan Tan (2021), Ahangari dkk. (2022) Penggunaan data- data log konvensional untuk prediksi TOC menggunakan logika fuzzy Neuro Fuzzy 3. Kadkhodaie-
Ilkhchi dkk.
(2009), Shalaby dkk. (2019), Qian dkk. (2019), Rui dkk. (2019), Wang
dkk. (2019), Zhu dkk. (2020), Zheng dkk. Penggunaan data- data log konvensional untuk prediksi TOC menggunakan metode machine learning dan deep learning Artificial Neural Networks, Extreme Learning Machine (ELM), Bayesian
Regularization for Feed-Forward Neural Networks (BRNN), Support Vector for Regression (SVR),
(2021), Amosu dkk. (2021), Wang dkk. (2022), Zhang dkk. (2022) Random Forest (RF) 4. Zhao dkk. (2016) Metode tumpang- susun kurva indikator lempung yang diskalakan dengan benar pada kurva sinar gamma Delta d 5. Yu dkk. (2017), Rui dkk. (2020). Model gabungan untuk prediksi nilai TOC berdasarkan Gaussian Mixture Model (GMM) dan Gaussian Process Regression (GPR) dari beberapa kombinasi data-data log konvensional Gaussian Mixture Model (GMM) dan Gaussian Process Regression (GPR) 6. Zeng dkk. (2021) Teknik pencocokan permukaan 3D berdasarkan interpolasi biharmonik Pencocokan permukaan 3D
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  terdapat  dua  metode  yang  paling  sering  digunakan  untuk menentukan  prediksi  parameter  TOC  yaitu  metode Neuro  Fuzzy dan  Metode Artificial  Neural  Network . Harapannya  dengan  membandingkan  kedua  metode  tersebut  secara  komprehensif  akan  didapatkan  nilai prediksi karbon organik total yang mendekati dengan nilai yang dihasilkan dari analisis laboratorium geokimia namun dengan waktu yang relatif lebih singkat.

## 2. METODE
Dalam penelitian ini digunakan dua metode yaitu metode Artificial Neural Network (ANN) dan metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS).  Kedua  metode  tersebut  akan  dikomparasi  satu  sama  lain untuk bisa mendapatkan parameter TOC terbaik di tiga Sub-cekungan pada daerah penelitian yang nantinya akan dibandingkan kembali dengan metode ΔlogR. Metode ANN dan ANFIS menggunakan empat data log sumur listrik yang sama dengan metode ΔlogR yaitu log sinar gamma (GR), log porositas neutron (NPHI), log densitas  (RHOB),  dan  log  resitivitas  (Rt)  sebagai  data  masukan.  Litologi  serpih  akan  menunjukkan  nilai densitas  rendah,  porositas  sonik  tinggi,  nilai  sinar  gamma  tinggi,  dan  peningkatan  nilai  resistivitas (Khoshnoodkia, 2011). Kedua metode tersebut mengasumsikan batuan induk yang kaya dan matang memiliki nilai sinar gamma yang tinggi (Dellenbach, 1983), resistivitas yang juga tinggi (Nixon, 1973; Meissner, 1978; Schmoker. 1983), nilai porositas neutron meningkat (Passey dkk., 1990), dan densitasnya rendah (Schmoker, 1979).

## A. Metode Artificial Neural Network (ANN)
Metode  ANN  adalah  model  matematika  yang  menyimulasikan  perilaku  jaringan  saraf  hewan  dan memproses informasi dengan menyesuaikan hubungan antara sejumlah besar simpul internal. Model ini terdiri dari  berbagai  algoritma  dan  struktur (Zeng  dkk., 2021).  Pada  penelitian  ini,  metode  ANN  digunakan  untuk memprediksi parameter TOC. Semua pengolahan data dilakukan dengan menggunakan MATLAB 2017a.
Metode Backpropagation Artificial Neural Network (BPANN) adalah model umpan maju multi-lapisan yang dilatih menggunakan algoritma propagasi balik galat (Zeng dkk., 2021). BPANN telah banyak digunakan dalam studi klasifikasi dan prediksi data. Sebuah model BPANN terdiri dari satu lapisan masukan, satu lapisan tersembunyi, dan satu lapisan luaran (Gambar 2). Setiap lapisan memiliki satu atau lebih neuron yang saling berhubungan (Zeng dkk., 2021). Proses BPANN adalah menetapkan bobot dan ambang batas ke neuron lapisan
tersembunyi, menyesuaikan bobot dan ambang sesuai dengan galat propagasi balik yang dihitung oleh fungsi galat, dan menyelesaikan pelatihan hingga luaran yang diharapkan diperoleh (Gambar 2).
Input
Metode ANN termasuk hubungan (bobot) antar neuron Penyesuaian Bobot Dibandingkan Luaran Target Gambar 2. Mekanime metode backpropagation artificial neural network (Mathworks, 2017).
Metode perceptron multi-lapisan  adalah artificial  neural  network  backpropagation dengan  satu  atau lebih lapisan tersembunyi. Pada penelitian ini, untuk membedakan artificial neural network dengan  struktur yang  berbeda, artificial  neural  network dengan  satu  lapisan  tersembunyi  disebut artificial  neural  network backpropagation (BPANN), dan artificial neural network dengan dua lapisan tersembunyi disebut multi-layer perceptron artificial neural network (MLPNN) (Zeng dkk., 2021). MLPNN mencakup empat lapisan: lapisan input, lapisan tersembunyi satu, lapisan tersembunyi dua, dan lapisan luaran (Gambar 3). Proses pelatihannya sama dengan metode BPANN.
Gambar 3. Metode artificial neural network dengan multi-input dan multi-lapisan (Mathworks, 2017).
Metode ANN dilakukan pada tiga sub-cekungan yang berbeda sehingga memiliki tiga model TOC yang berbeda pada masing-masing  sub-cekungan. Di setiap  sub-cekungan, nilai  TOC yang diindikasikan sebagai batubara dapat dihilangkan. Hal ini dimaksudkan untuk mencapai prediksi nilai TOC yang bebas dari gangguan batubara. Sub-cekungan Arjuna Selatan menggunakan SA-13 sebagai sumur latihan dan SA-11 sebagai sumur validasi.  Jaringan  yang  terbentuk  terdiri  dari  tiga lapisan  yang  terdiri  dari  20  neuron  pada  lapisan pertama, sepuluh  neuron  pada  lapisan  kedua,  dan  satu  neuron  pada  lapisan  ketiga.  Lapisan  pertama  dan  kedua menggunakan  fungsi  aktivasi  tangen  sigmoid  (tansig)  hiperbolik,  sedangkan  lapisan  ketiga  menggunakan
fungsi linier (purelin). Luaran yang dihasilkan adalah nilai prediksi TOC. Parameter yang digunakan adalah parameter pelatihan dengan metode Lavenberg-Marquadt dan kinerja dengan menggunakan root mean square (RMSE). Untuk Sub-cekungan  E15, E-5 digunakan sebagai  sumur latihan. Struktur jaringan yang terbentuk sama dengan yang digunakan di Sub-cekungan Arjuna Selatan, namun terdapat satu perbedaan; jumlah neuron yang digunakan pada jaringan  Sub-cekungan E15;  30  neuron pada lapisan pertama,  20  neuron pada lapisan kedua, dan satu neuron pada lapisan ketiga. Fungsi aktivasi, parameter pelatihan, dan performa yang digunakan di Sub-cekungan E15 sama dengan yang digunakan di Sub-cekungan Arjuna Selatan. JB-7 digunakan sebagai sumur  latihan  di  Sub-cekungan  Jatibarang.  Struktur  jaringan,  parameter  pelatihan,  dan  performansi  yang digunakan sama dengan yang digunakan di  Sub-cekungan Arjuna Selatan. Gambar  4 menunjukkan struktur jaringan yang digunakan dalam metode ANN pada Sumur SA-13.
Gambar 4. Struktur jaringan beserta parameter yang digunakan pada metode ANN di Sumur SA-13.

## B. Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Fuzzy  Logic (FL)  dapat  dianggap  sebagai  metode  berdasarkan  strategi  inferensi  serta  ketidakpastian kognitif  yang  terkait  dengannya.  Di  sisi  lain,  ANN  memiliki  struktur  distribusi  paralel  serta  sejumlah kemampuan untuk beradaptasi dengan cepat ke masalah target. Menggunakan FL dan ANN secara gabungan akan  menghasilkan  metode hybrid yang  disebut  sebagai  metode neuro  fuzzy atau Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS) (Andrian dkk., 2020). Pada gilirannya, ketika menggabungkan metode fuzzy dan ANN, ANFIS dapat diperoleh (Ahangari dkk., 2022). Struktur keseluruhan model ANFIS dapat dilihat pada Gambar  5.  Pada  gambar  ini,  aturan fuzzy Sugeno  orde  pertama  diusulkan  sedemikian  rupa  sehingga  dalam kasus X 1 = A i dan X 2 = B j maka f i = m i X 1 + n i X 2 = r i . Dalam relasi ini, nilai m i , n i , dan r i harus dihitung saat melakukan optimalisasi proses pelatihan (Ahangari dkk., 2022). Struktur yang ditunjukkan pada Gambar 4 ini memiliki lima lapisan berbeda dengan aplikasi yang disebutkan di bawah ini:
Lapisan  1:  Lapisan  ini  terdiri  dari  simpul  adaptif.  Simpul  ini  sesuai  dengan  istilah  linguistik.  Perlu dicatat bahwa parameter luaran dari istilah linguistik ini terkait dengan fungsi keanggotaan (MF):
𝑂 𝑖 1 = 𝛽(𝑋) = 𝑒𝑥𝑝 [− 1
2 (𝑋−𝑍)2 𝜎2 ] (1)
Dalam persamaan ini, σ, O, dan Z masing-masing menandakan varians, output, dan pusat dari Gaussian MF.
Lapisan 2: Sinyal input dikalikan untuk menentukan firing strength , sebagai berikut (8):
𝑂 𝑖 2 = 𝑊 𝑖 (𝑋) = 𝛽 𝐴𝑖 (𝑋) ∙ 𝛽 𝐵𝑖 (𝑋) (2)
Lapisan 3: Lapisan ini terdiri dari beberapa simpul tetap, yang menghitung rasio firing strength dengan jumlah faktor aturan individual ini. Hasil untuk setiap simpul di lapisan ini ditunjukkan sebagai berikut:
𝑂 𝑖 3 = 𝑊 𝑖 ∑ 𝑊 𝑖 (3)
Lapisan  4:  Ini  terdiri  dari  simpul  adaptif,  yang  digunakan  untuk  menentukan firing  strength yang dinormalisasi, sebagai berikut:
𝑂 𝑖 4 = 𝑊 i ̅̅̅𝑓 i = 𝑊 i ̅̅̅ m i X 1 + n i X 2 = r i (4)
Lapisan 5: Lapisan terakhir mencakup satu simpul yang dikaitkan dengan penambahan yang dilakukan pada lapisan sebelumnya.
𝑂 𝑖 5 = 𝑌 = ∑ 𝑊 i ̅̅̅ 𝑖 𝑓 1 + 𝑊 2 ̿̿̿̿𝑓 2 = ∑ 𝑊 𝑖 𝑓 𝑖 ∑ 𝑊 𝑖
(5)
Gambar 5. Struktur pendekatan metode ANFIS (Ahangari dkk., 2022).
Metode  ANFIS  juga  dilakukan  pada  tiga  sub-cekungan  yang  berbeda  sehingga  memiliki  tiga  model TOC yang berbeda pada masing-masing sub-cekungan. Mirip dengan metode ANN, di setiap sub-cekungan, nilai  TOC  yang  diindikasikan  sebagai  batubara  juga  dihilangkan.  Perbedaan  dengan  metode  ANN  adalah penggantian  fungsi  neuron  dengan  aturan  logika fuzzy dan  fungsi  pembobotan  diganti  dengan  radius pengelompokan. Aturan logika fuzzy diterapkan pada setiap sumur pada formasi input. Aturan dalam model ini setidaknya terdiri dari empat aturan:
1. Jika nilai log sinar gamma (GR) rendah dan nilai log porositas (NPHI) rendah dan nilai log densitas (RHOB) sangat tinggi dan nilai log resistivitas (Rt) rendah Maka nilai TOC rendah
2. Jika nilai log sinar gamma (GR) sedang dan nilai log porositas (NPHI) sedang dan nilai log densitas (RHOB) tinggi dan nilai log resistivitas (Rt) sedang Maka nilai TOC sedang
3. Jika nilai log sinar gamma (GR) tinggi dan nilai log porositas (NPHI) tinggi dan nilai log densitas (RHOB) sedang dan nilai log resistivitas (Rt) tinggi Maka nilai TOC tinggi
4. Jika nilai log sinar gamma (GR) sangat tinggi dan nilai log porositas (NPHI) sangat tinggi dan nilai log  densitas  (RHOB)  rendah  dan  nilai log  resistivitas  (Rt)  sangat  tinggi  Maka  nilai  TOC  sangat tinggi.
Gambar 6 menunjukkan aturan logika fuzzy yang digunakan di Formasi Talangakar Tengah di Sumur SA-13.
Lapisan (1) Lapisan (2) Lapisan (3) Lapisan (4) Lapisan (5)
Simpul Tetap Simpul Adaptif
Gambar 6. Aturan logika fuzzy yang digunakan pada Formasi Talangakar Tengah di Sumur SA-13.

## C. Metode ΔlogR
Metode ΔlogR menggunakan empat log listrik; log resistivitas, log sonik, log porositas neutron, dan log densitas.  Log  sonik,  log  porositas  neutron,  dan  log  densitas  akan  ditumpang-susun  dengan  log  resistivitas. ΔlogR dt adalah ΔlogR yang diperoleh dari tumpang susun log resistivitas dengan log sonik, ΔlogR NPHI adalah ΔlogR yang diperoleh dari tumpang susun log resistivitas dengan log porositas neutron, dan ΔlogR RHOB adalah ΔlogR yang diperoleh dari tumpang susun log resistivitas dengan log densitas. Untuk mendapatkan nilai tingkat kematangan (LOM) yang sesuai dengan formasi pada masing-masing sumur input, dibuat grafik silang antara TOC dan S2 pada masing-masing formasi pada sumur input. Kemudian setelah didapatkan nilai LOM pada masing-masing  formasi,  dilakukan  proses  perhitungan  ΔlogR dt ,  ΔlogR NPHI ,  dan  ΔlogR RHOB pada  masing- masing formasi yang akan mendapatkan nilai prediksi TOC pada masing-masing formasi. Metode ΔlogR yang digunakan dalam penelitian ini adalah ΔlogR NPHI . Hal ini dikarenakan ΔlogR NPHI menghasilkan prediksi nilai TOC yang paling sesuai dengan data TOC hasil analisis laboratorium dengan nilai korelasi tertinggi; 0,37 jika dibandingkan  dengan  metode  ΔlogR RHOB dan  metode  ΔlogR dt yang  hanya  memiliki  korelasi  0,3  dan  0,16 seperti pada Gambar 7 sedangkan untuk diagram alir kerja dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Hasil metode ΔlogR NPHI , ΔlogR RHOB , dan ΔlogR dt untuk Sumur SA-13 pada Formasi Talangakar Tengah. Titik hijau merupakan nilai TOC hasil metode ΔlogR, sedangkan titik hitam merupakan nilai TOC hasil analisis laboratorium.
Penentuan Potensi Gas Serpih pada Formasi Talangakar dan Jatibarang Studi Literatur Data Sumur Potensi Gas Serpih Log Talikawat Data Geokimia Elektrofasies Pembuatan Model Kekayaan dan Kematangan
Data Masukan Proses dan Interpretasi Data
Hasil Penelitian ANN : Artificial Neural Network TOC : Total Organic Carbon ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
Metode ANN dan ANFIS Penetapan keputusan Prediksi TOC Sesuai dengan TOC Hasil Analisis Lab Metode ΔlogR Tidak Ya
Gambar 8. Diagram alir kerja penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Metode Terbaik untuk Prediksi Nilai TOC
Pada Sub-cekungan Arjuna Selatan, formasi target meliputi Formasi Talangakar Tengah – Jatibarang. Sumur  input  di  sub-cekungan  ini  adalah  SA-13.  Hal  ini  berdasarkan  kelengkapan  data  TOC  hasil  analisis laboratorium. Metode ANN dan ANFIS memberikan nilai prediksi TOC yang sesuai dengan TOC hasil analisis laboratorium di Talangakar Tengah, Formasi Talangakar Bawah, dan Formasi Jatibarang. Hal ini ditunjukkan dengan  nilai  korelasi  yang  mencapai  0,97  untuk  metode  ANN  dan  0,89  untuk  metode  ANFIS,  sedangkan metode ΔlogR menghasilkan prediksi nilai TOC yang tidak sesuai pada beberapa titik di ketiga formasi target. Kemudian  untuk  mengetahui  bahwa  kedua  metode  tersebut  dapat  digunakan  untuk  input  sumur  baru  maka digunakan sumur validasi sebagai validitas kedua metode tersebut. SA-11 digunakan sebagai sumur validasi dengan alasan memiliki nilai TOC hasil analisis laboratorium sehingga terdapat kontrol terhadap nilai prediksi TOC. Perbandingan antara metode ANN dan ANFIS pada Formasi Talangakar Tengah pada sumur validasi diperoleh,  kedua  metode  tersebut  menghasilkan  prediksi  nilai  TOC  yang  sesuai  dengan  hasil  TOC  analisis laboratorium,  namun  metode  ANN  memberikan nilai  TOC  yang  rendah  pada  daerah  dengan  litologi  selain serpih, sedangkan metode NF memberikan nilai tinggi pada daerah dengan litologi non-serpih (Gambar 9).
Untuk Sub-cekungan E15, target formasi meliputi Formasi Talangakar Tengah – Bawah. Sumur input di sub-cekungan ini adalah E-5. Metode ANN dan ANFIS memberikan nilai prediksi TOC yang sesuai dengan TOC hasil analisis laboratorium di Formasi Talangakar Tengah. Hal ini ditunjukkan dengan nilai korelasi yang mencapai 0,97 untuk metode ANN dan 0,87 untuk metode ANFIS. Pada Formasi Talangakar Bawah terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  nilai  prediksi  TOC  metode  ANN  dan  ANFIS.  Metode  ANN  dapat memprediksi  nilai  TOC  yang  tinggi  pada  daerah  dengan  sisipan  batugamping  yang  tidak  dapat  diprediksi dengan baik oleh metode ANFIS (Gambar 10).
Untuk  Sub-cekungan  Jatibarang,  formasi  target  meliputi  Formasi  Talangakar  Tengah  –  Jatibarang. Berdasarkan karakteristik litologi yang diperoleh dari analisis elektro fasies, Sub-cekungan Jatibarang terbagi menjadi dua bagian yaitu bagian barat dan bagian timur. Sub-cekungan Jatibarang bagian timur diwakili oleh Sumur  JB-7,  sedangkan  Sub-cekungan  Jatibarang  bagian  barat  diwakili  oleh  JB-4.  Pada  Sub-cekungan Jatibarang,  Sumur  JB-7  digunakan  sebagai  sumur  input,  sedangkan  Sumur  JB-4  digunakan  sebagai  sumur validasi untuk menentukan model prediksi TOC yang dapat digunakan pada sumur dengan karakteristik log yang berbeda. Pada Formasi Talangakar Tengah terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai prediksi TOC metode ANN dan ANFIS. Metode ANN memberikan nilai TOC yang rendah pada daerah dengan litologi non- serpih, sedangkan metode ANFIS memberikan nilai tinggi pada daerah dengan litologi bukan serpih. Metode ANN  dan  ANFIS  memberikan  nilai  prediksi  TOC  yang  sesuai  dengan  TOC  hasil  analisis  laboratorium  di Formasi Jatibarang. Hal ini ditunjukkan dengan nilai korelasi yang mencapai 0,98 untuk metode JST dan 0,88 untuk metode NF. Perbandingan antara metode ANN dan ANFIS pada sumur validasi JB-4 diperoleh prediksi dari metode ANN memberikan nilai TOC yang rendah pada daerah dengan litologi non-serpih, sedangkan NF memberikan nilai yang tinggi untuk litologi bukan serpih (Gambar 11).
Gambar 9. (a) Perbandingan antara metode ANN, ANFIS, dan ΔlogR untuk Sumur SA-13 pada Formasi Talangakar Tengah. (b) Perbandingan antara metode ANN, ANFIS, dan ΔlogR untuk Sumur SA-11 pada Formasi Talangakar Tengah. Garis hijau adalah hasil prediksi TOC dengan tiga metode, sedangkan titik hitam adalah TOC dari analisis laboratorium. Kotak hijau adalah area dengan hasil yang sama antara metode ANN dan ANFIS, sedangkan kotak merah adalah area dengan prediksi TOC yang berbeda antara metode
ANN dan ANFIS.
Gambar 10. (a) Perbandingan antara metode ANN, ANFIS, dan ΔlogR untuk Sumur E-5 di Formasi Talangakar Tengah. (b) Perbandingan antara metode ANN, ANFIS, dan ΔlogR untuk Sumur E-5 pada Formasi Talangakar Bawah. Garis hijau adalah hasil prediksi TOC dengan tiga metode, sedangkan titik hitam adalah TOC dari analisis laboratorium. Kotak hijau adalah area dengan hasil yang serupa antara metode ANN dan ANFIS, sedangkan kotak merah adalah area dengan prediksi TOC yang berbeda antara metode ANN dan ANFIS.
Gambar 11. (a) Perbandingan antara metode ANN, ANFIS, dan ΔlogR untuk Sumur JB-7 di Formasi Jatibarang. (b) Perbandingan antara metode ANN, ANFIS, dan ΔlogR untuk Sumur JB-4 pada Formasi Talangakar Bawah. Garis hijau adalah hasil prediksi TOC dengan tiga metode, sedangkan titik hitam adalah TOC dari analisis laboratorium. Kotak hijau adalah area dengan hasil yang sama antara metode ANN dan ANFIS, sedangkan kotak merah adalah area dengan prediksi TOC yang berbeda antara metode ANN dan ANFIS.
Berdasarkan  perbandingan  ketiga  metode  tersebut  (metode  ANN,  ANFIS,  dan  ΔlogR),  ditemukan bahwa  metode  ANN  merupakan  metode  terbaik  untuk  Sub-cekungan  Arjuna  Selatan,  E15,  dan  Jatibarang bagian  barat,  sedangkan  metode  ANFIS  merupakan  metode  terbaik  untuk  Sub-cekungan  Jatibarang  bagian Timur.

## B. Model Parameter Kekayaan (TOC) dan Potensi Gas Serpih
Model parameter kekayaan (TOC) pada tiga sub-cekungan didapatkan dari data masukan yang terdiri dari empat log listrik yang meliputi log sinar gamma, log resistivitas, log porositas neutron, dan log densitas pada 24 sumur tes (14 sumur di Sub-cekungan Arjuna Selatan, empat Sumur di Sub-cekungan E15, dan enam sumur  di  Sub-cekungan  Jatibarang)  dengan  menggunakan  metode  prediksi  TOC  terbaik  pada  setiap  sub- cekungan. Model TOC merujuk kepada resume hasil analisis geokimia di daerah penelitian (Tabel 2). Hasil prediksi  nilai  TOC di  setiap sumur tes dibuat zonasi  sesuai  dengan tingkat  kekayaan material organik  pada sumur tersebut. Zonasi tersebut terdiri dari empat zona yaitu:
1. Zona 0 TOC
Zona  ini  terdiri  dari  nilai  TOC  0-1%  berat  TOC atau  kategori  non-batuan  induk-cukup.  Pada penelitian ini, zona 0 bukan merupakan target dari daerah berpotensi gas serpih.
2. Zona 1 TOC
Zona ini terdiri dari nilai TOC 1-2% berat TOC atau kategori baik. Zona ini bukan merupakan target pada penelitian, akan tetapi masih bisa berfungsi sebagai batuan induk hidrokarbon konvensional.
3. Zona 2 TOC
Zona  ini  memiliki  nilai  TOC  berkisar  2-5%  berat  TOC  atau  kategori  sangat  baik.  Zona  ini merupakan daerah target pada penelitian.
4. Zona 3 TOC
Zona ini memiliki nilai TOC antara >5% berat TOC atau kategori istimewa. Zona ini merupakan daerah target pada penelitian.
Tabel 2. Resume hasil analisis geokimia di daerah penelitian
No Parameter Sub-cekungan Arjuna Selatan Sub-Cekungan E15 Sub-cekungan Jatibarang 1. TOC > 2% Berat TOC > 1% Berat TOC > 2% Berat TOC 2. Area dengan Jendela Kematangan Gas 10.300 – 13.100 Kaki 10.300 – 13.100 Kaki 10.300 – 13.100 Kaki
3. Tipe Kerogen Tipe kerogen 2 dan/atau 3 Tipe kerogen 2 dan/atau 3 Tipe kerogen 2 dan/atau 3
Berdasarkan  zonasi  tersebut,  maka  dapat  terlihat  daerah  target  merupakan  daerah  dengan  nilai  TOC pada zona 2 dan/atau zona 3. Gambar 12 menunjukkan model TOC beserta zonasinya pada sumur-sumur di Sub-cekungan  Arjuna  Selatan,  sedangkan  Gambar  13  dan  Gambar  14  merupakan  model  TOC  beserta zonasinya pada sumur-sumur di Sub-Cekungan E15 dan Sub-Cekungan Jatibarang.
Berdasarkan  zonasi  TOC  yang  dilakukan  pada  sumur-sumur  yang  berada  pada  tiga  sub-cekungan daerah penelitian, maka akan didapatkan bahwa nilai TOC semakin meningkat pada daerah dengan lingkungan pengendapan semakin ke arah darat (fluvio-deltaik). Hal ini dipengaruhi oleh keberadaan batubara, sehingga nilai  TOC menjadi  tinggi. Selain itu, semakin tebal  serpih  yang ditemukan maka nilai  TOC semakin tinggi yang diakibatkan oleh ruang untuk proses preservasi semakin besar.
Gambar 12. Model TOC beserta zonasinya pada sumur-sumur di Sub-cekungan Arjuna Selatan. Sumur SA- 1 - SA-8 (a), sedangkan Sumur SA-9 - SA-16 (b).
Gambar 13. Model TOC beserta zonasinya pada sumur-sumur di Sub-cekungan E15.
Gambar 14. Model TOC beserta zonasinya pada sumur-sumur di Sub-cekungan Jatibarang.
Untuk mendapatkan total ketebalan lapisan yang berpotensi menghasilkan gas serpih, maka perlu dipilih zonasi yang sesuai untuk menjadi target eksplorasi gas serpih yaitu lapisan yang berada di Zona 2 dan Zona 3 TOC di masing-masing sub-cekungan. Berdasarkan analisis tersebut didapatkan untuk tebal zonasi potensi gas serpih  di  Sub-cekungan  Arjuna  Selatan  sebesar  2300  kaki  yang  mencakup  Formasi  Talangakar  Tengah  - Formasi  Jatibarang dengan kedalaman 10300-13100 kaki. Untuk Sub-cekungan E15 didapatkan untuk tebal zonasi potensi gas serpih sebesar 450 kaki yang mencakup Formasi Talangakar Tengah - Formasi Talangakar Bawah dengan kedalaman 8717-10273 kaki. Sedangkan Sub-cekungan Jatibarang memiliki ketebalan zonasi potensi gas serpih sebesar 175 kaki yang berada pada Formasi Talangakar Tengah - Formasi Jatibarang dengan kedalaman 8294-11337 kaki.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  keunggulan  dari  kedua  metode  prediksi  model TOC (Metode Artificial Neural Network (ANN) dan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)) yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dibandingkan  metode-metode  penentuan  nilai  TOC  lainnya  yaitu  dapat menghasilkan suatu model prediksi TOC yang mendekati kondisi sebenarnya pada sumur yang tidak memiliki data TOC hasil analisis laboratorium. Metode ANN relatif lebih baik pada daerah dengan perubahan litologi yang signifikan sedangkan metode ANFIS relatif lebih baik pada daerah dengan litologi yang homogen. Kedua metode  tidak  terlalu  baik  dalam  menghasilkan  prediksi  nilai  TOC  pada  litologi  batugamping  masif  dan perselingan tipis batupasir dengan serpih.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih  kepada PT Pertamina Hulu Energi  Offshore Nort  West  Java atas dukungan yang diberikan meliputi data penelitian dan workstation sehingga penelitian dapat terlaksana dengan baik. Peneliti juga mengucapkan terima kasih juga kepada Program Studi Teknik Geologi Institut Teknologi Bandung yang telah memberikan kesempatan penulis untuk bisa melakukan analisis geokimia di laboratium Geokimia Organik.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahangari,  D.,  Daneshfar,  R.,  Zakeri,  M.,  Ashoori,  S.,  &  Soulgani,  B.  S.  (2022).  On  the  prediction  of geochemical  parameters  (TOC,  S1  and  S2)  by  considering  well  log  parameters  using  ANFIS  and LSSVM strategies. Petroleum , 8 (2), 174–184. https://doi.org/10.1016/j.petlm.2021.04.007 Amosu, A., Imsalem, M., & Sun, Y. (2021). Effective machine learning identification of TOC-rich zones in the Eagle
Ford Shale.
Journal
of Applied Geophysics , 188 , 104311. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2021.104311
Andrian, D., Rosid, M. S., & Septyandy, M. R. (2020). Pore Pressure Prediction using Anfis Method on Well and Seismic Data Field “ayah.” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 854 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/854/1/012041
Badan Geologi (2013). Laporan Tahunan Badan Geologi Tahun 2013 . Badan Geologi. (Online).
Bai, Y., & Tan, M. (2021). Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content  prediction  from  wireline  logs. Computers  and  Geosciences , 146 (October  2020),  104626. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020.104626
Dellenbach, J., Espitalie, J. and Lebreton, F. (1983) Source rock logging. Transactions of the 8th European SPWLA Symposium, paper D.
Kadkhodaie-Ilkhchi, A., Rahimpour-Bonab, H., & Rezaee, M. (2009). A committee machine with intelligent systems  for  estimation  of  total  organic  carbon  content  from  petrophysical  data:  An  example  from Kangan and Dalan reservoirs in South Pars Gas Field, Iran. Computers and Geosciences , 35 (3), 459– 474. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2007.12.007
Kamali,  M.  R.,  &  Mirshady,  A.  A.  (2004).  Total  organic  carbon  content  determined  from  well  logs  using ΔLogR and Neuro Fuzzy techniques. Journal  of  Petroleum Science and Engineering , 45 (3–4), 141– 148. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2004.08.005
Khoshnoodkia,  M.,  Mohseni,  H.,  Rahmani,  O.,  &  Mohammadi,  A.  (2011).  TOC  determination  of  Gadvan Formation in South Pars Gas field, using artificial intelligent systems and geochemical data. Journal of Petroleum Science and Engineering , 78 (1), 119–130. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2011.05.010 Mathworks (2017). Neural Network Toolbox . MathWorks. (Online).
Meissner,  F.  F.  (1978)  Petroleum  geology  of  the  Bakken  Formation  Williston  basin,  North  Dakota,  and Montana. In:  The  Economic  Geology  of  the  Williston  Basin:  Montana  Geological  Society,  1987 Williston Basin Symposium, 207-227.
Nixon,  R.  P.  (1973).  Oil  Source  Beds  in  Cretaceous  Mowry  Shale  of  Northwestern  Interior  United  States.
American Association of Petroleum Geologists Bulletin , 57 (1), 136–161.
https://doi.org/10.1306/819a4250-16c5-11d7-8645000102c1865d
Passey, Q. R., Creaney, S., Kulla, J. B., Moretti, F. J., & Stroud, J. D. (1990). A practical model for organic richness from porosity and resistivity logs. In American Association of Petroleum Geologists Bulletin (Vol. 74, Issue 12, pp. 1777–1794). https://doi.org/10.1306/0c9b25c9-1710-11d7-8645000102c1865d Pertamina (2008). Laporan Geologi Regional . Asset 3 PT Pertamina EP. (Online).
Qian, K., Ning, J., Liu, X., &  Zhang, Y. (2019). A rock physics driven Bayesian inversion  for TOC in  the Fuling  shale  gas  reservoir. Marine  and  Petroleum  Geology , 102 (January),  886–898. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2019.01.011
Rui, J., Zhang, H., Ren, Q., Yan, L., Guo, Q., & Zhang, D. (2020). TOC content prediction based on a combined Gaussian  process  regression  model. Marine  and  Petroleum  Geology , 118 (May),  104429. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2020.104429
Rui, J., Zhang, H., Zhang, D., Han, F., & Guo, Q. (2019). Total organic carbon content prediction based on support-vector-regression machine with particle swarm optimization. Journal of Petroleum Science and Engineering , 180 (April), 699–706. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.06.014 Schmoker, J. W. (1979). Determination of Organic Content of Appalachian Devonian Shales from Formation-
Density Logs: GEOLOGIC NOTES. AAPG Bulletin , 63 (9), 1504–1509. https://doi.org/10.1306/2f9185d1-16ce-11d7-8645000102c1865d
Schmoker,  J.  W.,  &  Hester,  T.  C.  (1983).  Organic  Carbon  in  Bakken  Formation,  United  States  Portion  of Williston  Basin. American  Association  of  Petroleum  Geologists  Bulletin , 67 (12),  2165–2174. https://doi.org/10.1306/ad460931-16f7-11d7-8645000102c1865d
Shalaby,  M.  R.,  Jumat,  N.,  Lai,  D.,  &  Malik,  O.  (2019).  Integrated  TOC  prediction  and  source  rock characterization  using  machine  learning,  well  logs  and  geochemical  analysis:  Case  study  from  the Jurassic  source  rocks  in  Shams  Field,  NW  Desert,  Egypt. Journal  of  Petroleum  Science  and Engineering , 176 (December 2018), 369–380. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.01.055
Waldo, D. (2012). A Review of Three North American Shale Plays: Learnings from Shale Gas Exploration in the  Americas. Geoscience  Technology  Workshop  (GTW)  on  Unconventional  Hydrocarbons , 80214 (March), 15–16.
Wang, H., Lu, S., Qiao, L., Chen, F., He, X., Gao, Y., & Mei, J. (2022). Unsupervised contrastive learning for few-shot TOC prediction and application. International Journal of Coal Geology , 259 (December 2021), 104046. https://doi.org/10.1016/j.coal.2022.104046
Wang, H., Wu, W., Chen, T., Dong, X., & Wang, G. (2019). An improved neural network for TOC, S1 and S2 estimation  based  on  conventional  well  logs. Journal  of  Petroleum  Science  and  Engineering , 176 (January), 664–678. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.01.096
Yu, H., Rezaee, R., Wang, Z., Han, T., Zhang, Y., Arif, M., & Johnson, L. (2017). A new method for TOC estimation  in  tight  shale gas reservoirs. International  Journal  of  Coal  Geology , 179 (May), 269–277. https://doi.org/10.1016/j.coal.2017.06.011
Zeng, B., Li, M., Zhu, J., Wang, X., Shi, Y., Zhu, Z., Guo, H., & Wang, F. (2021). Selective methods of TOC content estimation for organic-rich interbedded mudstone source rocks. Journal of Natural Gas Science and Engineering , 93 (January), 104064. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2021.104064
Zhang, W., Shan, X., Fu, B., Zou, X., & Fu, L. Y. (2022). A deep encoder-decoder neural network model for total  organic  carbon  content  prediction  from  well  logs. Journal  of  Asian  Earth  Sciences , 240 (May),
105437. https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2022.105437
Zhao, P., Mao, Z., Huang, Z., & Zhang, C. (2016). A new method for estimating total organic carbon content from well logs. AAPG Bulletin , 100 (8), 1311–1327. https://doi.org/10.1306/02221615104
Zheng, D., Wu, S., & Hou, M. (2021). Fully connected deep network: An improved method to predict TOC of shale  reservoirs  from  well  logs. Marine  and  Petroleum  Geology , 132 (December  2020),  105205. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2021.105205
Zhu,  L., Zhang,  C., Zhang, Z.,  Zhou,  X., &  Liu, W.  (2019).  An  improved  method for  evaluating  the  TOC content of a shale formation using the dual-difference ΔlogR method. Marine and Petroleum Geology , 102 (July 2018), 800–816. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2019.01.031
Zhu, L., Zhang, C., Zhang, C., Zhang, Z., Zhou, X., Liu, W., & Zhu, B. (2020). A new and reliable dual model- and data-driven TOC prediction concept: A TOC logging evaluation method using multiple overlapping methods integrated with semi-supervised deep learning. Journal of Petroleum Science and Engineering , 188 (November 2019), 106944. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.106944