Interpolasi Metode Geostatistik (Kriging)

LAPORAN PRAKTIKUM II

PRAKTIKUM STATISTIKA SPASIAL Interpolasi Metode Geostatistik (Kriging )

Disusun Oleh : Rian Nurohman / 23-2014-126 Kelas C Nama Asisten : Herdis Dwi Toga

(23-2013-071)

Marianus Filipe Logo (23-2014-118)

LABORATORIUM SISTEM INFORMASI SPASIAL JURUSAN TEKNIK GEODESI FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL BANDUNG 2017

Praktikum Statistika Spasial : Interpolasi Metode Geostatistik

DAFTAR ISI

BAB I PENDAHULUAN................................................................................. ..........................2

1.1. Maksud dan Tujuan.............................................................................................................2 1.2. Waktu Pelaksanaan Pekerjaan.............................................................................................2

BAB II DASAR TEORI..............................................................................................................3

2.1. Interpolasi Geostatistik...................................................................... ..................................3 2.2. Metode Kriging/CoKriging................................................................ ..................................4

BAB III PELAKSANAAN PRAKTIKUM........................................................................... ....5

3.1. Langkah Praktikum..............................................................................................................5

BAB IV HASIL DAN ANALISIS....................................................................... ........................12

4.1. Analisis Simple Kriging........................................................................................................12 4.2. Analisis Ordinary Kriging....................................................................................................13

BAB V KESIMPULAN.................................................................................... ............................14

5.1.

Kesimpulan...........................................................................................................................14

Rian Nurohman / 23-2014-108 / C

1


BAB I PENDAHULUAN

1.1 Maksud dan Tujuan Praktikum

Maksud dari praktikum ini adalah untuk mempelajari bagaimana cara menggunakan fitur interpolasi metode geostatistik pada suatu data yang diperoleh menggunakan software ArcGis, lalu mahasiswa juga diharapkan dapat menganalisis suatu data yang dapat dilihat dari fitur ArcGis yang digunakan tersebut. Tujuan dari praktikum adalah mahasiswa dapat melakukan analisis dan pengamatan data menggunakan metode interpolasi geostatistik Kriging (Simple) di dalam fitur geostatistik software ArcGIS. 1.2 Waktu Pelaksanaan Praktikum

Waktu dan tempat pelaksanaan praktikum ini dilaksanakan pada : Hari, Tanggal : Senin, 16 Oktober 2017 Pukul

: 15.00 – 17.00

Tempat

: Gedung Teknik Geodesi ITENAS, 18305


2


BAB II DASAR TEORI

2.1 Interpolasi Geostatistik

Geostatistik merupakan suatu disiplin yang menerapkan bermacam-macam metode kriging untuk interpolasi spasial optimal (Carr, 1995). Sedangkan Matheron (1963) mendefinisikan geostatistik adalah ilmu yang khusus mempelajari distribusi dalam ruang, yang sangat berguna untuk insinyur tambang dan ahli geologi, seperti grade, ketebalan, akumulasi dan termasuk semua aplikasi praktis untuk masalah-masalah yang muncul di dalam evaluasi endapan bijih. Matheron

(1963),

mendefinisikan

geostatistik

adalah ilmu

yang

khusus

mempelajari distribusi dalam ruang, yang sangat berguna untuk insinyur tambang dan ahli geologi, seperti grade, ketebalan, akumulasi dan termasuk semua aplikasi praktis untuk masalah-masalah yang muncul di dalam evaluasi endapan bijih. Isaaks, E.H. dan R.M. Srivastava (1989) dalam "An Introduction to Applied Geostatistics" menyebutkan bahwa metoda statistik sangat berguna untuk mengembangkan kajian kualitatif pada berbagai fenomena alam; demikian juga untuk menjawab permasalahan kuantitatif terhadap permasalahan yang khusus. Namun, pada umumnya metoda statistik klasik tidak memanfaatkan informasi spasial dalam kumpulan data ilmu kebumian. Geostatistik memberikan suatu cara untuk menjelaskan kontinuitas spasial yang merupakan unsur penting dalam berbagai fenomena alam dan termasuk juga men ggunakan teknik regresi klasik untuk memanfaatkan kontinuitas tesebut. Geostatistik melibatkan analisis dan prediksi data yang terdistribusi dalam ruang atau waktu, seperti kadar logam di suatu daerah, nilai porositas dan permeabilitas di lapangan tertentu, konsentrasi polutan di wilayah perkotaan, dan sebagainya. Saat ini geostatistik hanyalah sebuah nama yang terkait dengan metoda yang digunakan untuk menganalisis dan memprediksi nilai dari variabel yang didistribusikan dalam ruang atau waktu.


3

Praktikum Statistika Spasial : Interpolasi Metode Geostatistik 2.2 Metode Kriging/CoKriging

Istilah kriging diambil dari nama seorang ahli, yaitu D.G. Krige, yang pertama kali menggunakan korelasi spasial dan estimator yang tidak bias. Istilah kriging diperkenalkan oleh G. Matheron untuk menonjolkan metode khusus dalam moving average terbobot (weighted moving average) yang meminimalkan varians dari hasil estimasi. Kriging adalah suatu metode geostatistika yang memanfaatkan nilai spasial pada lokasi tersampel dan variogram untuk memprediksi nilai pada lokasi lain yang belum dan/atau tidak tersampel dimana nilai prediksi tersebut tergantung pada kedekatannya terhadap lokasi tersampel. Pada penerapannya, kriging dibawah asumsi kestasioneran dalam ratarata (μ) dan varians (σ2), sehingga jika asumsi kestasioneran tersebut dilanggar maka kriging menghasilkan nilai prediksi yang kurang presisif. Selain itu, sebagaimana pada semua metode analisis data nonspatial (crosssectional, time series, panel, dll.),kriging juga dapat menghasilkan nilai prediksi kurang presisif jika di antara data yang ada terdapat pencilan (outlier). Outlier didefinisikan sebagai nilai yang ekstrim dari nilai amatan lainnya yang kemungkinan dapat disebabkan oleh kesalahan pencatatan, kalibrasi alat yang tidak tepat atau kemungkinan lainnya. Kriging sebagai interpolasi spasial optimum dapat menghasilkan nilai prediksi kurang presisif jika di antara data yang ada terdapat pencilan (outlier ). Outlier didefinisikan sebagai nilai yang ekstrim dari nilai amatan lainnya yang kemungkinan dapat disebabkan oleh kesalahan pencatatan, kalibrasi alat yang tidak tepat atau kemungkinan lainnya. Pengembangan ordinary kriging (kriging klasik) adalah robust kriging yang mentransformasi bobot variogram pada variogram klasik sehingga menjadi variogram yang robust terhadap outlier .


4


BAB III PELAKSANAAN PRAKTIKUM

3.1 Langkah Praktikum No 1

Printscreen

Keterangan Buka aplikasi ArcMap

2

Pada tampilan dasar, kita klik “ Add Data”

3

Kemudian masukan shapefile “Batas_administrasi” dan “Curah Hujan”

4

Maka akan muncul tampilan seperti disamping


5

Praktikum Statistika Spasial : Interpolasi Metode Geostatistik 5

Pada toolbar kita klik kanan kemudian klik “Geostatistical Analyst”

6

Maka akan muncul toolbar seperti disamping

7

Pilih “Geostatistical Wizard”

8

Maka akan muncul tampilan seperti disamping, kemudian masukan Data Field nya “intensitas”. Kemudian klik “Next”


6


Setelah itu pilih kriging type nya “Simple” kemudian klik “ Next”

10

Lalu pilih type nya “multiplicative skewing” . kemudian klik “ Next”

11

Kemudian klik “Next”

12

Kemudian klik “Next”


7


Setelah itu akan muncul tampilan report kriging nya. Kemudian klik “Finish”

14

Setelah itu export datanya ke dalam format vektor dengan “export to vector”

15

Setelah itu akan muncul tampilan seperti disamping


8


Maka akan muncul tampilan seperti disamping. Matikan layer kriging

17

Setelah itu export data ke vektor dengan contour type nya filled contour

18

Setelah itu akan muncul seperti disamping


9


Kemudian clip atau potong raster yang tidak diperlukan dengan klik “Geoprocessing” kemudian klik “clip”

20

Setelah itu akan muncul tampilan seperti disamping. Kemudian isi seperti disamping. Lalu klik “OK”

21

Kemudian akan muncul seperti disamping


10


Lalu kita ubah warna berdasarkan kelasnya dengan klik kanan pada layer yang tadi di clip kemudian klik “ properties”

23

Setelah itu akan muncul seperti disamping. Value Field nya isi dengan “Value_Max” lalu pilih warnanya sesuai dengan yang kita inginkan

24

Maka akan muncul tampilan seperti disamping


11


BAB IV HASIL DAN ANALISIS

4.1 Analisis Simple Kriging

Gambar diatas adalah hasil dari interpolasi geostatistik simple Kriging yang menunjukan bahwa sebagian daerah dirangkap menjadi satu interpolasi yang sama.


12

Praktikum Statistika Spasial : Interpolasi Metode Geostatistik 4.2 Analisis Ordinary Kriging

Tampilan diatas adalah hasil dari interpolasi geostatistik ordinary Kriging yang terlihat bahwa daerah tertentu dipisahkan menjadi daerah interpolasi yang berbeda juga memiliki “kehalusan” yang cukup baik berbeda dari simple kriging dan IDW

IDW


Simple Kriging

Ordinary Kriging

13


BAB V KESIMPULAN

5.1 Kesimpulan

Dengan praktikum ini, kita dapat menggunakan tools yang ada pada fitur geostatistical analyst, terutama fitur Kriging bahwa tools tersebut juga memiliki tipe yang berbeda-beda seperti simple Kriging dan ordinary Kriging . Hal ini karena fungsi tiap tools Kriging memiliki tujuan dan fungsi yang berbeda bergantung pada kebutuhan. Teknik interpolasi ini sangat cocok digunakan untuk kebutuhan yang mendetail dan lebih akurat.


14


DAFTAR PUSTAKA 1. Materi Statistika Geospasial oleh Dr. Ir. Dewi Kania Sari, M.T. 2. http://berylele.blogspot.co.id/2017/02/interpolasi-geostatistik.html 3. http://zaihooiz.blogspot.co.id/2012/05/pengertian-dan-model-kriging.html


15

Interpolasi Metode Geostatistik (Kriging)

Recommend Documents