Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Bauksit, sebagai bijih utama aluminium, mempunyai kualitas yang baik jika mengandung kadar alumina (Al2O2) yang tinggi dan reaktif silika (RSiO2) rendah. Penelitian ini dilakukan untuk memetakan distribusi spasial kadar Al2O3 dan RSiO2 menggunakan metode interpolasi ordinary kriging (OK) dan inverse distance weighting (IDW). Fitting variogram dilakukan dengan model spherical, exponential, dan gaussian, dan pemilihan variogram dilakukan dengan parameter residual sum of square (RSS). Dalam proses interpolasi IDW menggunakan power 1, 2, 3 dan 4. Evaluasi metode interpolasi terbaik dilakukan dengan parameter root mean square error (RMSE) dan mean error (ME). Hasil penelitian menunjukkan bawa metode interpolasi OK lebih baik dibandingkan dengan metode IDW. Peta hasil interpolasi OK menggambarkan bahwa distribusi bauksit dengan konsentrasi kadar Al2O3 ≥ 48% dan RSiO2 ≤ 5% menempati kurang lebih 50% dari luas daerah penelitian. Distribusi bauksit dengan kadar tersebut masih terbuka dan menerus ke arah utara, barat dan tenggara.

Abstrak :
ABSTRAK Suhu permukaan, merupakan salah satu unsur meteorologi dan klimatologi yang memegang peranan penting. Informasi temperatur yang disampaikan haruslah akurat. Informasi suhu secara realtime dapat digunakan untuk sistem monitoring lingkunga, penelitian di bidang meteorologi dan klimatologi, dan pekerjaan teknis seperti perencanaan dan produksi terkait energi surya. Untuk dapat memberikan informasi suhu spasial secara realtime, perlu dilakukan analisa kinerja terhadap model yang digunakan. Analisa kinerja model dilakukan terhadap metode pengisian data kosong, model prediksi time-series dan model interpolasi spasial terhadap suhu maksimum harian di Pulau Jawa. Perbandingan pengisian data kosong dilakukan antara metode nilai rata-rata dengan metode spasial co-Kriging. Perbandingan model timeseries untuk prediksi suhu maksimum untuk satu hari kedepan dengan metode ANFIS, Wavelet ANFIS dan ARIMA. Sedangkan interpolasi spasial membandingkan metoda Ordinary Kriging dengan Ordinary Co-Kriging dengan DEM sebagai data sekunder. Kinerja diukur dengan membandingkan nilai error, yaitu RMSE dan ME yang membandingkan antara hasil prediksi dengan nilai observasinya. Hasil pengisian data kosong, metode nilai rata-rata lebih baik dari interpolasi spasial. Hasil prediksi stime-series metode Wavelet ANFIS memiliki kinerja terbaik, selanjutnya ANFIS dan terakhir Arima. Sedangkan secara spasial hasil interpolasi ANFIS terhadap observasi antara metode Kriging dan CoKriging, didapatkan bahwa kedua metode secara general mengandung error di lokasi yang sama.

---

ABSTRACT
Temperature is one of important meteorogy and climatology parameter. Accurate information about the future temperature for all region in Indonesia is essential. Real-time information on temperature is useful for environmental monitoring system and researches in meteorology and climatology as well as engineering works such as planning for solar energy production. For these purposes accurate information on the future temperature for all region in Indonesia is essential. However, spatial real-time prediction for temperature in all Indonesia region is not available. Analysis of performance of temperature prediction models therefore is required. This study aims to compare method for imputation missing value, model prediction and spatial analysis. Average value method and Co-Kriging was compare in imputation missing value. ANFIS, Wavelet ANFIS and ARIMA are compare to predict daily maximum temperature in Java. The best model is selected based on its RMSE and ME values. For spatial analysis, this model prediction result is interpolated using Kriging and CoKriging. The results show that the performance of average value is better than CoKriging, Wavelet ANFIS-based model is better than the two other models whereas both Kriging and CoKriging interpolation methods show identical spatial error.

Abstrak :
Inflasi sebagai indikator makro ekonomi memiliki peran penting bagi pemerintah dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan. Namun penghitungan inflasi yang dilakukan oleh BPS masih terbatas di beberapa kabupaten/kota sampel SHK padahal data inflasi dibutuhkan di semua kabupaten/ kota. Dalam mengatasi keterbatasan tersebut dapat dilakukan pendekatan geostatistika dengan metode Ordinary Point Kriging untuk memprediksi nilai inflasi di beberapa kabupaten/kota tidak tersampel berdasarkan nilai inflasi di kabupaten/kota sampel yang ada di sekitarnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode Ordinary Point Kriging dengan model semivariogram Gaussian untuk memprediksi nilai inflasi di beberapa kabupaten/kota kontrol di Pulau Jawa diperoleh hasil prediksi yang baik yang ditunjukkan oleh nilai MAPE sebesar 12,56 persen. Sementara itu, hasil penerapan metode kriging pada kabupaten/kota yang tidak tersampel di Pulau Jawa cenderung menunjukkan kemiripan nilai inflasi dengan kabupaten/ kota sampel yang berdekatan

Abstrak :
ABSTRAK
Pengembangan Metode Ekstraksi Digital Terrain Model DTM pada Data Airborne Lidar Point Cloud menggunakan Interpolasi Kriging Light Detection and Ranging Lidar merupakan teknologi penginderaan jauh remote sensing yang berkembang pesat karena mampu menyediakan data pengukuran elevasi dengan cepat dan akurat. Hasil pengolahan data Lidar mampu menghasilkan data geospasial 3D, dibandingkan metode tradisional seperti survei lapangan dan fotogrametri yang kurang efisien dan mahal. Metode Pengolahan data Lidar yang diusulkan dalam penelitian ini menggunakan filter morfologi progresif Progressive Morphological Filtering untuk memperoleh Digital Terrain Model DTM yang memuat informasi ketinggian permukaan tanah bare-earth surface dengan menggunakan interpolasi kriging, berupa Universal Kriging. Untuk membandingkan tingkat akurasinya, hasil pengolahan data dibandingkan dengan metode Ordinary Kriging dan Inverse Distance Weighted IDW . Analisis Digital Terrain Model DTM yang diperoleh dari pengolahan Lidar point cloud di wilayah Kapuas Hulu, Kalimantan Barat sebanyak 122 data LAS menggunakan Progressive Morphological Filter berdasarkan Universal Kriging menunjukkan Root Mean Square Error RMSE sebesar 1,05128 dibandingkan dengan Ordinary Kriging RMSE = 1,053119 dan IDW RMSE = 1,46025 , dari hasil RMSE yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa metode filter morfologi progresif berdasarkan interpolasi Universal Kriging memiliki tingkat akurasi yang baik. Pada penelitian ini juga dianalisis Digital Terrain Model DTM pada area penggunaan lahan dan kemiringan terrain yang berbeda. Untuk analisis pengolahan Digital Terrain Model DTM dengan area penggunaan lahan yang berbeda dapat disimpulkan bahwa metode Universal Kriging memperoleh nilai RMSE terendah. Nilai RMSE eror terbesar diperoleh pada area pemukiman dan penggunaan metode Universal Kriging untuk tipe kemiringan memperoleh nilai RMSE terendah yang berarti memiliki tingkat akurasi lebih baik terutama pada tipe kemiringan sangat curam. Kata kunci :Lidar, Digital Terrain Model DTM , Progressive Morphological Filtering, Universal Kriging, Ordinary Kriging, Inverse Distance Weighted IDW.

---

ABSTRACT
Development of Digital Terrain Model DTM Extraction Method on Airborne Lidar Point Cloud Data using Kriging Interpolation Lidar Light Detection and Ranging is a fast growing remote sensing technology since it has the ability to provide fast and accurate elevation measurements. Lidar data processing can produce 3D geospatial data directly, compared to less efficient and expensive traditional methods such as field surveys and photogrammetry. We proposed Lidar cloud point processing using Progressive Morphological Filtering method to obtain the Digital Terrain Model DTM which contains information of bare earth surface level. We applied the kriging interpolation filtering based on Universal Kriging. The results of the data processing were compared with the Ordinary Kriging and Inverse Distance Weighted IDW methods. The Digital Terrain Model DTM obtained from Lidar point cloud processing in Kapuas Hulu, Kalimantan Barat region using 122 scenes based on Universal Kriging showed the Root Mean Square Error RMSE of 1,05128 compared to Ordinary Kriging RMSE 1,053119 and IDW RMSE 1,46025 . RMSE result showed that progressive morphological filter method based on Universal kriging interpolation has better accuracy. In this study we also analyzed the Digital Terrain Model DTM with different land use areas and different terrain slope. Digital Terrain Model DTM of different land use areas showed the Universal Kriging method obtained the lowest RMSE value. The largest RMSE was obtained from residential area. While the RMSE of sloped area obtained by Universal Kriging had the lowest RMSE which means it had better accuracy, especially on the very steep slope type. Key words Lidar, Digital Terrain Model DTM , Progressive Morphological Filtering, Universal Kriging, Ordinary Kriging, Inverse Distance Weighted IDW .

Abstrak :
Aktivitas domestik masyarakat di pesisir dan kepulauan merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi kualitas dan kuantitas dari ketersediaan air tanah. Salah satu parameter limbah cair rumah tangga yaitu pencemar deterjen. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis sebaran spasial konsentrasi deterjen dan risiko cemaran deterjen pada air minum masyarakat pulau Kodingareng Lompo. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Metode yang digunakan adalah model sebaran konsentrasi deterjen dengan interpolasi kriging dan pendekatan Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan (ARKL). Sebaran kandungan deterjen tertinggi pada air sumur terdapat pada RW 2 dan RW 3 sebesar 2,384-2,98 mg/l, sedangkan sebaran kandungan deterjen pada air sumur terendah juga terdapat pada RW 2 dan RW 3, dan RW 6 sebesar 0,005-0,0088 mg/L. Berdasarkan pemeriksaan yang dilakukan, konsentrasi tertinggi terdapat pada sampel air minum 4 dan 5, yaitu sebesar 2,98 mg/l. Sedangkan sampel air minum 2 memiliki konsentrasi cemaran deterjen paling rendah, yaitu 0,005 mg/l. Hasil perhitungan ARKL yang dilakukan terhadap konsentrasi cemaran deterjen pada air minum menunjukkan tingkat risiko yang tinggi (RQ >1) pada tiga responden dan tergolong tidak aman untuk konsumsi air minum.

---

Domestic activities in coastal and island communities are one of the factors that can affect the quality and quantity of groundwater availability. One of the parameters of household wastewater is detergent pollutants. The purpose of this study was to analyze the risk of detergent contamination in drinking water in the community of Kodingareng Lompo Island. This research is a type of quantitative research with a descriptive approach. The method used are the model of the distribution of detergent concentrations by interpolating kriging and the Environmental Health Risk Analysis (ARKL) approach. The highest distribution of detergent content in well water is in RW 2 and RW 3 of 2,384 - 2,98 mg/l, while the distribution of detergent content in the lowest well water is also found in RW 2 and RW 3, and RW 6 of 0,005 - 0,0088 mg/l. Based on the examination conducted, the highest concentration was found in drinking water samples 4 and 5, which was equal to 2.98 mg/l. while the drinking water sample 2 has the lowest concentration of detergent contamination, which is 0.005 mg/l. The results of ARKL calculations conducted on the concentration of detergent contamination in drinking water showed a high level of risk (RQ> 1) in three respondents and classified as unsafe for drinking water consumption.

Abstrak :
Telah dilakukan pemodelan kecepatan subregional dan konversi kedalaman dari dua horizon seismik yaitu horizon Top Kais dan horizon Base Cretaceous di area Tangguh, Papua. Penelitian ini dilakukan karena belum ada pemodelan kecepatan dengan skala subregional yang menyertakan parameter geologi di area Tangguh. Faktor geologi yang mempengaruhi kecepatan rerata di area subregional Tangguh adalah litologi dan ketebalan interval. Untuk itu telah dilakukan pemodelan geologi dengan 2 layer berdasarkan litologi yaitu: shale (layer 1: SRD - Top Kais) dan karbonat+klastik (layer 2: Top Kais - Base Cretaceous). Metode External Drift Kriging menggunakan horizon Top Kais dan Base Cretaceous terbukti mampu memprediksi kecepatan pada skala subregional dimana data sumur tidak banyak (sparse). Didapatkan rentang (range) kecepatan rerata Top Kais adalah 1700m/sec hingga 2500m/sec dan rentang kecepatan rerata Base Cretaceous adalah 2700m/sec hingga 4000m/sec. Hasil penelitian ini adalah model kecepatan yang dapat digunakan untuk skala subregional Tangguh. Horizon kedalaman (depth horizon) dari penelitian ini dapat digunakan untuk penentuan rentang volume secara deterministik dari prospek di area eksplorasi (ILX) yang baru.

---

Velocity modelling and depth conversion of two seismic horizons (Top Kais and Base Cretaceous) was performed for subregional scale at Tangguh area, Papua. This study was initiated because there were no any previous works on velocity modelling for subregional scale at Tangguh area which incorporated any geological parameters. Geological factors that affected the average velocity distribution at Tangguh are lithology and interval thickness. Therefore a 2 layer geological model was created which was defined by lithology: shale (layer 1: SRD - Top Kais) and carbonate + clastic (layer 2: Top Kais - Base Cretaceous). External Drift Kriging by using Top Kais and Base Cretaceous horizons was proved to be superior to predict velocity distribution on sparse well data in a subregional scale. It was found that the average velocity range for Top Kais was 1700m/sec to 2500m/sec and the average velocity range for Base Cretaceous was 2700m/sec to 4000m/sec. The velocity models as the outcome of this study can be used for Tangguh subregional scale. The depth horizons can be used to define the deterministic volume of the prospects in the new ILX area.

Abstrak :
ABSTRAK
Land subsidence (amblesan tanah) adalah suatu fenomena alam yang banyak terjadi di kota-kota besar yang berdiri di atas lapisan sedimen, seperti kota Semarang. Untuk mengidentifikasi pengaruh amblesan tanah dan penurunan muka air tanah tersebut dilakukan studi gayaberat mikro 4D di daerah penelitian ini. Pengambilan data dilakukan dua kali yaitu pada Juli 2007 dan Agustus 2009. Anomali gayaberat mikro 4D dan anomali gradien gayaberat mikro 4D diperoleh dari proses pengurangan data gayaberat pada bulan Agustus 2009 oleh data gayaberat bulan Juli 2007. Data gayaberat observasi tersebut setelah dilakukan koreksi pasang surut (tide), koreksi apungan (drift) dan interpolasi Kriging. Dalam penelitian ini, pemodelan inversi dilakukan dengan menggunakan software GRAV3D sedangkan interpretasi amblesan tanah dan penurunan muka air tanah dilakukan dengan menggunakan software Golden Surfer. Peta anomali gayaberat mikro 4D dan anomali gradien gayaberat mikro 4D hasil interpolasi kriging menunjukan adanya anomali positif dan anomali negatif. Anomali positif terdapat di sebelah utara kota Semarang menunjukan adanya penurunan muka tanah akibat amblesan dan penambahan massa karena adanya intrusi air laut. Anomali negatif di sebelah selatan kota Semarang menunjukan adanya pengurangan massa akibat penurunan muka air tanah.

---

Abstract
Land subsidence is a natural phenomenon that occurs in many large cities, like Semarang which stands on the top layer of sediment. To identify the effect of land subsidence and groundwater reduction 4D microgravity study was carried out in this research area. Data were collected twice i.e. in July 2007 and August 2009. The anomaly of 4D microgravity and microgravity gradient were obtained from gravity data reduction process in August 2009 and gravity data in July 2007 respectively. Observed gravity data have been corrected with tide, drift and Kriging interpolation. In this study, inversion modeling was performed using software GRAV3D while the interpretation of land subsidence and groundwater reduction was using Surfer Golden software. The maps of 4D microgravity and the gradient of kriging interpolation results show positive and negative anomalies. The positive anomaly is found in the northern city of Semarang showing a decrease of the land surface due to subsidence and the addition of mass due to the intrusion of sea water. Negative anomaly in the southern part of Semarang shows a reduction of mass due to decreased groundwater.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendekatan aproksimasi minimax, LS-SVM, dan GPR untuk proses pemodelan semivariogram pada metode kriging. Proses ini adalah bagian tahap dalam operasi kriging yang biasanya dilakukan untuk proses interpolasi dan fusi. Kriging sendiri telah banyak digunakan untuk memprediksi nilai spasial yang terbukti lebih baik dalam memprediksi proses dibandingkan dengan metode deterministik, di mana kriging dikategorikan sebagai pada metode interpolasi stokastik. Pendekatan konvensional untuk proses pemodelan semivariogram menggunakan metode weighted least square dengan menggunakan fungsi tertentu. Fungsi yang tersedia untuk metode ini antar lain stable, exponential, spherical, dan lain-lain. Beberapa pembaharuan untuk kasus pemodelan semivariogram saat ini telah dibuat dengan menggunakan teknik regresi seperti LS-SVM. Selain itu sebagai bagian dari kebaruan, pendekatan aproksimasi minimax, LS-SVM, dan GPR yang diusulkan untuk kasus ini dapat meningkatkan akurasi pada hasil interpolasi, dalam hal ini diimplementasikan pada metode ordinary kriging. Pendekatan baru, yang dapat disebut sebagai minimax kriging ini dapat mengurangi eror. Minimax berkontribusi pada prediksi bobot nilai semivariogram lebih baik daripada weighted least square dan proses komputasi yang lebih cepat daripada metode berbasis SVM dan GPR. ......This study aims to analyze the approach of Minimax, LS-SVM, and GPR approximation for the semivariogram modeling process in the kriging method. This process is part of the stage in kriging operations that are usually carried out for interpolation and fusion processes. Kriging itself has been widely used to predict spatial values which are proven to be better in predicting processes compared to deterministic methods, where kriging is categorized as a stochastic interpolation method. The conventional approach to the semivariogram modeling process uses the weighted least square method using certain functions. Functions available for this method include stable, exponential, spherical, and others. Several updates to the case of semivariogram modeling have now been made using regression techniques such as LS-SVM. Apart from that as part of the novelty, the proposed Minimax, LS-SVM, and GPR approximation approaches for this case can improve the accuracy of the interpolation results, in this case implemented in the ordinary kriging method. This new approach, which can be called minimax kriging, can reduce errors. Minimax contributes to the predicted weighting of semivariogram values better than weighted least square and faster computing processes than SVM and GPR-based methods.

Abstrak :
Curah hujan memiliki keragaman dan fluktuasi yang tinggi di daerah tropis, namun data curah hujan yang didapatkan dari stasiun hujan hanya berupa data titik, sehingga metode interpolasi diperlukan dalam menggambarkan distribusi curah hujan wilayah. Curah hujan wilayah digambarkan dari 32 stasiun hujan di Kabupaten Kebumen selama periode 1986-2015 menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW), Spline, Ordinary Kriging dan Natural Neighbor untuk menemukan metode terbaik dalam memetakan pola spasial curah hujan rata-rata tahunan, curah hujan rata-rata musim hujan dan curah hujan rata-rata maksimum bulanan di Kabupaten Kebumen. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Ordinary Kriging merupakan metode terbaik dalam menggambarkan distribusi curah hujan rata-rata tahunan dan curah hujan rata-rata maksimum bulanan, sementara metode IDW merupakan metode terbaik dalam menggambarkan distribusi curah hujan rata-rata musim hujan di Kabupaten Kebumen.

---

Rainfall rate attributed with high variability and fluctuations in the tropics, yet the rainfall rate data available from the rainfall monitoring station is a point data. The interpolation method, thus, is required to explain the distributions of area rainfall rate. The area Rainfall rate is illustrated from the data in 32 rain stations in Kebumen during the period 1986 - 2015 using the Inverse Distance Weighted (IDW), Ordinary Kriging, Spline, and Natural Neighbor to find the best method to map the spatial rainfall rate pattern of the annual average, monsoon average, and the monthly maximum average of rainfall rate in Kebumen. The results obtained from this study indicate that the method of Ordinary Kriging is the best method to describe the distribution of annual average rainfall rate and monthly maximum average of rainfall rate, while the IDW method is the best method to describe the distribution of average monsoon season rainfall rate in the Kebumen district.

Abstrak :
Terdapat banyak hasil penyelidikan tanah lapangan di DKI Jakarta yang tidak terpakai lagi setelah proyek pembangunan selesai. Sebagai bentuk pemanfaatan data hasil penyelidikan tanah di lapangan, pemetaan nilai N SPT serta qc dan FR CPT dilakukan untuk wilayah DKI Jakarta menggunakan data dari Laboratorium Mekanika Tanah, Universitas Indonesia. Pemetaan dilakukan untuk membuat prediksi hasil pengujian SPT maupun CPT sebagai data pembanding untuk penyelidikan tanah selanjutnya. Analisis geostatistik berupa kriging dilakukan untuk proses pemetaan. Sebelum dilakukan proses pemetaan, data hasil SPT dan CPT dikelompokkan berdasarkan kelompok kedalaman. Dengan bantuan aplikasi ArcGIS, hasil pemetaan prediksi nilai N SPT menunjukkan sebaran nilai yang membentuk kontur dari wilayah selatan menuju utara dengan nilai yang semakin meningkat ke arah selatan. Sedangkan pada peta prediksi nilai qc dan FR CPT ditemukan sebaran nilai yang cenderung homogen di setiap kedalaman yang ditinjau. Hasil prediksi nilai qc dan FR CPT juga digunakan untuk memetakan jenis tanah berdasarkan grafik Soil Behavior Type Robertson. Peta prediksi jenis tanah menunjukkan pada kedalaman 0-10 m akan ditemukan jenis tanah lempung (clay) dan campuran lanau-lempung (silt mixtures). Sedangkan pada kedalaman 10-20 m diprediksi akan ditemukan jenis tanah campuran pasir-lanau (sand mixtures). ......There are many results of field investigations in DKI Jakarta that are not used anymore after the construction project is completed. As a form of utilizing data from soil investigations in the field, mapping of N SPT values as well as qc and FR CPT was conducted for the DKI Jakarta area using data from the Soil Mechanics Laboratory, University of Indonesia. Mapping is done to offer predictions of SPT and CPT test results as comparative data for further soil investigations. Geostatistical analysis in the form of kriging is carried out for the mapping process. Before the mapping process is carried out, the SPT and CPT result data are grouped by depth groups. With the help of the ArcGIS application, the results of mapping the predicted N SPT values shows the distribution of values that form the contours from the south to the north with increasing values to the south. Whereas on the prediction map, the values of qc and FR CPT were found to be uniformly distributed at each depth observed. In addition, the results of prediction of qc and FR CPT are used to map soil types based on Robertson's Soil Behavior Type Graph. A map of soil type predictions shows that at depths of 0-10 m, clay types and silt mixtures will be found. While at a depth of 10-20 m, it is predicted that sand mixtures will be found.