Resources Asia Energi News Makers
Related Articles
RESOURCESASIA.ID, JAKARTA – Transofrmasi digital yang dicanangkan SKK Migas terus bergulir. Sejak launching Integrated Operation Center (IOC) di malam pergantian tahun 2020, penerapan teknologi informasi terus berkembang. Termasuk penggunaan Artificial Intelligence (AI) / Machine Learning (ML). Untuk pertama kalinya, SKK Migas mengadakan kompetisi Digital Hackathon penerapan AI/ML dalam pelaksanaan operasional Kontraktor Kontrak Kerja Sama (KKKS). Penerapan AI/ML yang telah dilakukan di KKKS, tercatat bisa menghasilkan nilai tambah dan penghematan biaya hingga Rp 900 miliar.per tahun.
Kepala Divisi Produksi dan Pemeliharaan Fasilitas SKK Migas Bambang Prayoga pada acara tersebut (10/11) mengatakan bahwa kompetisi hackaton diharapkan terjadi kompetisi data sicence, yang mendorong KKKS mencari penerapan terbaru teknologi digital di industtri hulu migas. Dia menjelaskan jika penerapan AI/ML di SKK Migas dan KKKS itu sangat penting untuk menjawab tantangan industri hulu migas kedepan yang semakin kompetitif serta menjaga fasilitas produksi agar tetap optimal.
Lebih lanjut, Bambang menyampaikan jika sesungguhnya potensi penghematan biaya lebih besar dari yang terkumpulkan dalam kompetisi AI/ML. “Karena ini adalah pertama kali dilakukan sehingga masih sebagian KKKS yang ikut serta, pada kompetisi berikutnya, kami yakin potensi penghematan yang dihasilkan akan jauh lebih besar”, ujarnya.
BACA JUGA : SKK Migas Perkuat Komitmen Penegakan Integritas
“Melalui kompetisi penerapan AI/ML di setiap KKKS, maka diharapkan tidak hanya operasional yang lebih efisien, tetapi juga predictive maintenance yang lebih presisi, mengurangi potensi terjadinya unplanned shutdown. “Antar KKKS juga dapat saling belajar, karena banyak peralatan yang jenis maupun modelnya sama, banyak pula permasalahan yang mirip antar KKKS. Maka keberhasilan salah satu KKKS dalam menerapkan AI/ML pada suatu kasus tertentu dapat menjadi pembelajaran bagi KKS lainnya. Ujung-ujungnya juga akan ada penghematan biaya operasi”, kata dia.
Sementara itu, Koordinator Panitia Acara dan Dewan Juri pada kompetisi AI/ML Dr.-Ing. Mohamad Fauzan Amir yang juga adalah Koordinator Penyaluran dan Lifting SKK Migas, mengatakan, pada lomba Hackathon tingkat Basic/Entry Level telah diikuti oleh 90 peserta dalam 2 (dua) batch kompetisi, sedangkan perlombaan tingkat advance diikuti oleh 27 Tim dengan 110 peserta dari seluruh KKKS di Indonesia. Pada kegiatan tersebut, diikuti pula pemaparan poster paper yang diikuti oleh 27 tim dari KKKS.
Terpilih sebagai para juara untuk kategori basic level Batch 1 secara berturut adalah sbb:
1 Sri Devi (Medco E&P Indonesia)
2 Erwin Fernanda (Medco E&P Indonesia)
3 Muhammad Fuad Dwi Rizki (PT Pertamina EP)
4 Adi Nugroho (SKK Migas)
5 Subhan Malik (PT Pertamina Hulu Mahakam)
Dan kategori basic atau entry level Batch 2:
1 Ady Bastian Saputra (Pertamina EP Cepu)
2 Januar Arifin (Medco E&P Indonesia)
3 Achmad Rocky Falach (SKK Migas)
4 Refit Gustaroska Darfiti (Pertamina Hulu Sanga-Sanga)
5 Wirana (Medco E&P Indonesia)
Adapun pada kompetisi tingkat Advanced katagori Implementasi, yang menjadi juara secara berturut turut adalah:
| Rank | Nama Group | KKKS | Nama Anggota | Judul Proposal Aplikasi AI/ML | |
| 1 | SUPERDOME | Pertamina Hulu Rokan – WK Rokan | Freddy Frinly Rizki | Artificial Intelligence (AI) Based Rig Safety Visual Supervision: Utilizing AI to Prevent Serious Injury & Fatality (SIF) Potential on Drilling & Well Intervention Operation | |
| Ari Sukma Negara | |||||
| Bima Surya Khoirul Fikri | |||||
| Bayu Raka Janasri | |||||
| Luthfi Soni Kurnia | |||||
| 2 | SSL – Saurus | Pertamina Hulu Rokan – WK Rokan | Ramdhan Ari Wibawa | Dynamometer Cards Classification using Self-Supervised Learning | |
| Muhammad Awqi Gibran | |||||
| Chairul Ichsan | |||||
| Rosyadi | |||||
| Supriono Hariyadi | |||||
| 3 | SEOF Proactive | PT Medco E&P Indonesia | Imam Dermawan | Utilizing Artificial Intelligence For Liquid Carryover Prevention In Compressor System: A Proactive Approach | |
| Fadhilla Tanjungsari | |||||
| Dwiki Kurniawan | |||||
| Gatot Sularso | |||||
| Agung Cahyono |
Dan juara Katagori Proof of Concept (PoC) adalah:
| Rank | Nama Group | KKKS | Nama | Proposal |
| 1 | ESSPRESSO | SIPL | Harris Pramana | ESPresso – ESP Predictive Solution |
| Ifani Putri Ramadhani | ||||
| M. Arif Afandy | ||||
| Risma Yudhanto | ||||
| Raditia Wiyadi | ||||
| 2 | SAPU JAGAT | PHM | Ridwan Bermawan | Extending Engine Replacement Respective To Running Hours Using Data Driven Approach |
| Subhan Malik | ||||
| Harry P Soedarsono | ||||
| Aditia | ||||
| Dimaz Gesang | ||||
| 3 | FMD 1.0 (Failure Mode Detection) | PT. Medco E&P Group | Enrill Febrian | Deep Learning System To Predict Major Failure Modes: Combustor Crack & Thrust Balance System Damage / Rotor Jammed |
| Erwin Fernanda | ||||
| Fadhilla Tanjungsari | ||||
| I Nyoman Sutama | ||||
| Eira P. Arief |
Fauzan menerangkan, jika dari evaluasi dewan juri apa penerapan AI/ML yang telah dilakukan oleh KKKS yang ikut kompetisi tersebut masih ada peluang untuk lebih ditingkatkan hasilnya. Dia menjelaskan bahwa penjurian yang dilakukan secara terbuka, interaksi antara dewan juri dengan para peserta telah memberikan insight-insight baru kepada peserta yang hadir. Pengetahuan ini diharapkan dapat dibawa ke KKKS untuk menjadi bahan diskusi dalam rangka meningkatkan Kinerja operasional di KKKS tersebut melalui penerapan AI/ML.
Vice President Transformasi Digital SKK Migas Rendra Utama menyampaikan kegiatan ini juga sebagai sarana SKK Migas untuk menggali masukan, ide-ide dari KKKS. “Pada sesi diskusi, ada usulan dari peserta agar SKK Migas dapat membuat daftar implementasi AI/ML pada berbagai penerapan di KKKS, kami melihat usulan tersebut sangat menarik dan produktif, karena nanti akan mempercepat proses pembelajaran antar KKKS dalam penerapan AI/ML. Ini masukan yang sangat baik dan diharapkan kedepan dapat mengakselerasi penerapan AI/ML di KKKS”, imbuh Rendra.
Kepala Divisi Program dan Komunikasi SKK Migas Hudi D. Suryodipuro mengatakan bahwa digitalisasi menjadi salah satu enabler yang menjadi pilar dalam menopang pencapaian target Renstra IOG 4.0. “Teknologi digitalisasi adalah enabler dalam pencapaian taget IOG 4.0, karena itu penerapan AI/ML akan terus didorong pelaksanaannya di industri hulu migas. Keberhasilan penerapan AI/ML di salah satu KKKS akan didorong untuk dapat direplikasi di KKKS lainnya. Nilai tambah dan penghematan yang mencapai sekitar Rp 900 miliar tentu akan berdampak positif bagi SKK Migas dalam menjaga biaya-biaya, sehingga dapat mengoptimalkan penerimaan negara”, terangnya. (Rama)
Foto : SKK Migas
