Bab I Pendahuluan membahas tentang pentingnya pengukuran aliran multifasa (gas, minyak, dan air) dalam industri minyak dan gas, yang merupakan tantangan signifikan karena kompleksitas dan biaya. Metode konvensional yang digunakan adalah **test separator**, yang memisahkan fasa fluida sebelum diukur. Namun, metode ini mahal, membutuhkan ruang besar (tidak cocok untuk lepas pantai atau lokasi terpencil), tidak *real-time*, dan mengandalkan korelasi empiris yang tidak selalu akurat, serta memiliki risiko keselamatan. Alternatifnya, **Multiphase Flow Meter (MPFM)** menawarkan pengukuran *real-time* dengan akurasi lebih tinggi, tetapi memiliki kekurangan pada biaya pengadaan dan operasional yang tinggi, kompleksitas teknis, kesulitan kalibrasi untuk kondisi dinamis, akurasi yang terbatas dibanding meter satu fasa, dan sensitivitas terhadap *flow regimes* serta komposisi fluida. Mengingat tantangan ini, penelitian ini mengusulkan penggunaan **Kecerdasan Buatan (AI)**, khususnya **Pemelajaran Mendalam (Deep Learning)** dan **Pemelajaran Mesin (Machine Learning)**. AI dapat beradaptasi dengan kondisi operasi yang berubah, belajar dari data baru, menangkap pola kompleks, dan memprediksi laju alir secara akurat, menawarkan pemantauan *real-time* dan meningkatkan optimasi produksi, serta berpotensi mengatasi keterbatasan MPFM. Penelitian ini akan mengembangkan model *Deep Learning* (LSTM, DNN) dan *Machine Learning* (Random Forest, XGBoost, LightGBM, SVR, KNN) untuk memprediksi laju alir multifasa dari data *multivariate time series* yang diperoleh dari operasi aktual. Model-model ini akan divalidasi dengan *cross-validation* (k-fold) dan dievaluasi kehandalan serta konsistensinya menggunakan kuantifikasi ketidakpastian (Monte Carlo Dropout, Ensemble). **Pertanyaan Riset** adalah bagaimana DL/ML dapat mengestimasi laju alir gas dan minyak, serta bagaimana memeriksa keakuratan dan kehandalan model. **Hipotesis** menyatakan bahwa DL/ML dapat memprediksi laju alir multifasa dengan akurasi tinggi dan ketidakpastian rendah, bahkan dapat menjadi pembanding bagi MPFM. **Tujuan** penelitian ini adalah mengestimasi laju alir gas dan minyak dari sumur produksi menggunakan AI berdasarkan data MPFM dan instrumen lain, menghasilkan model yang akurat, handal, dan dapat digunakan untuk *well testing* serta pengaturan produksi. **Batasan Penelitian** mencakup aliran multifasa gas, minyak, dan air (GVF > 95%) dari sumur produksi K06 di Kalimantan, Indonesia, selama 5 tahun 5 bulan (Mei 2018 - Oktober 2023) dengan sampling 10 menit. Input model berasal dari tekanan/suhu *downhole*, tekanan *topside*, bukaan *choke valve*, dan data *flowline* (tekanan, tekanan diferensial, suhu), dengan output berupa laju alir volumetrik gas dan minyak yang akan dibandingkan dengan hasil *Wet Gas Meter (WGM)*. **Metodologi Penelitian** meliputi studi literatur, pengumpulan dan pemrosesan data historis, analisis data, pembagian data (latih, validasi, uji), perancangan dan pembuatan model, finalisasi dan evaluasi model untuk akurasi dan kehandalan (menggunakan kuantifikasi ketidakpastian), serta monitoring performa.