PERBANDINGAN REGRESI POLINOMIAL DAN REGRESI LINIER UNTUK PERAMALAN JUMLAH SUMUR GAS DAN GAS KONDENSAT DI MONTANA

Abstract

Produksi gas alam di Montana, Amerika Serikat, menunjukkan tren yang tidak konsisten, sehingga diperlukan pendekatan pemodelan yang tepat untuk mendukung perencanaan energi di masa depan. Penelitian ini bertujuan memproyeksikan jumlah sumur gas dan gas kondensat di Montana hingga tahun 2030 dengan mengevaluasi kinerja tiga model regresi, yaitu Regresi Polinomial Derajat 2 (Model A), Regresi Polinomial Derajat 3 (Model B), dan Regresi Linier yang dilatih menggunakan data 10 tahun terakhir (Model C). Kinerja ketiga model dievaluasi menggunakan tiga metrik, yakni koefisien determinasi (R²), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Model C merupakan model yang paling akurat dan konsisten unggul, dengan R² sebesar 0,927, RMSE sebesar 138,7, dan MAPE sebesar 2,09%. Sebaliknya, Model B yang lebih kompleks (R² = 0,895) mengalami overfitting sehingga menghasilkan proyeksi jumlah sumur yang tidak realistis (bernilai negatif) mulai tahun 2025, sementara Model A relatif stabil namun menghasilkan rata-rata kesalahan prediksi yang cukup besar (MAPE 13,71%). Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan data yang lebih terkini lebih efektif dibandingkan model kompleks yang dilatih dengan seluruh rentang data historis, serta menegaskan bahwa nilai R² yang tinggi tidak dapat dijadikan satu-satunya acuan validitas ekstrapolasi jangka panjang tanpa disertai pemeriksaan kewajaran logika domain.