BAB IV ANALISIS. Gambar 4.1 Suhu, tekanan, dan nilai ZWD saat pengamatan
|
|
- Yulia Sucianty Iskandar
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB IV ANALISIS 4.1 Analisis Input Data Setelah dilakukan pengolahan data, ada beberapa hal yang dianggap berpengaruh terhadap hasil pengolahan data, yaitu penggunaan data observasi GPS dengan interval epok 30 detik, kemudian penggunaan metoda secara diferensial mengharuskan penulis untuk mengetahui koordinat fix dari titik kontrol dan titik pengamatan (Bakosurtanal CGPS-ITB). Keadaan meteorologis dapat mempengaruhi hasil ukuran yang direprensentasi dari ukuran ZWD yang didapatkan dari data pengamatan meteorologi secara langsung. Hal ini disebabkan suhu dan kelembaban memberikan pengaruh pada perhitungan komponen ZWD. Berdasarkan hasil pengamatan, keadaan meteorologis cenderung memiliki pola yang dapat terlihat pada gambar 4.1 berikut ini, hujan Gambar 4.1 Suhu, tekanan, dan nilai ZWD saat pengamatan Pada gambar 4.1 dapat diketahui, nilai suhu dan kelembaban cenderung sama. Keadaan suhu dan kelembaban pada gambar 4. 1 sampel pengamatan menunjukkan saat suhu naik pada siang hari maka kelembaban akan meningkat dan sebaliknya. Perubahan signifikan terjadi bila ada proses yang terjadi di atmosfer seperti fenomena Halaman 46
2 hujan yaitu suhu turun dan kelembaban naik (waktu ke 66 waktu ke 72). Pada gambar 4.1 dapat diketahui pola perubahan ZWD saat pengamatan yang mengikuti pola suhu dan kelembaban baik dalam keadaan normal maupun saat hujan. Dari gambar 4.1 juga dapat diketahui pola keadaan meteorologis di daerah pengamatan secara umum. Perlunya diketahui pola perubahan keadaan suhu dan kelembaban terkait dengan pengaruhnya dalam penentuan nilai ZWD dimana nilai ini dipengaruhi oleh beberapa parameter seperti suhu dan kelembaban. 4.2 Analisis Strategi Penentuan ZTD dari GPS Pada dasarnya nilai ZTD terkait dengan beberapa paramater. Secara teori penggunaan fungsi mapping untuk menentukan nilai ZTD dalam Bernese terbatas, sehingga untuk nilai 5 o keatas nilai ZTD menunjukkan nilai yang sama dengan penggunaan fungsi mapping yang berbeda, sedangkan untuk dibawah 5 o direkomendasikan model Hopfield modifikasi [Hugentobler, 2001 dikutip dari Shrestha, 2003], sehingga diputuskan digunakan fungsi Hopfield sebagai mapping function referensi. Hal ini didasarkan juga pada beberapa referensi yang menganjurkan penggunaan Model Hopfield yang sesuai digunakan di Indonesia [Wedyanto, 2007]. Hasil perhitungan ZTD memiliki tingkat kepresisian antara 1-3 milimeter. Dapat diketahui nilai ini menunjukkan bahwa nilai ZTD cukup dapat diterima Analisis dari Aspek Variasi Lama Waktu Pengamatan Dalam penggunaan informasi orbit, final ephemeris digunakan sebagai referensi. Hal ini menjadi alasan karena kualitas final ephemeris yang baik dan beberapa referensi yang menganjurkan penggunaan jenis informasi orbit ini. Dengan menggunakan metode diferensial untuk mengeliminir kesalahan terutama kesalahan jam (receiver dan satelit). Pengaruh baseline berpengaruh dalam pengamatan, bila baseline terlalu pendek atau panjang dapat menghilangkan efek meteorologis yang diamati. Panjang baseline pengamatan (Bako ITB) adalah Halaman 47
3 km. Baseline ini memenuhi syarat untuk mengamati keadaan meteorologis seperti pengamatan ZTD. Berdasarkan referensi, bahwa kesalahan penentuan posisi secara diferensial terpengaruh dari panjang baseline yang juga mengindikasikan efek meteorologis. Efek meteorologis cenderung sama bila baseline kurang dari 26 km yang menunjukkan efek meteorologis mendekati nol dan hal sama terjadi pada jarak diatas 300 km, sehingga panjang baseline pengamatan dianjurkan antara km [Snay et al., 2002]. Pengolahan data menggunakan final ephemeris untuk mendapatkan nilai ZTD dengan interval lama waktu pengamatan setiap 20 menit dan membandingkannya dengan 30 menit, dan 60 menit, kemudian dilakukan analisis melihat adanya perubahan dan pengaruh interval waktu pengamatan. Hasil pengolahan data dengan variasi interval lama waktu pengamatan yang berbeda tentu saja memberikan nilai yang berbeda dan dapat dilihat pada gambar 4.2 berikut ini, Gambar 4.2 Perbandingan nilai ZTD dengan variasi interval lama waktu pengamatan Nilai ZTD pada gambar 4.2 didapatkan dari pengamatan selama 14 hari. Pada hari ke-2 dan ke-3 terdapat perubahan nilai ZTD cukup signifikan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.3 ini, Halaman 48
4 Gambar 4.3 Pengaruh cycle slip terhadap nilai ZTD Dari gambar 4.2 nilai ZTD maksimum adalah m dan minimum adalah m dengan selisih m (nilai ZTD maks - ZTD min ). Perubahan tiap interval lama waktu pengamatan umumnya 3 mm 20 mm. ZTD dengan interval lama waktu pengamatan 60 menit menunjukkan pola semakin smooth daripada interval lama waktu pengamatan 20 menit. Hal ini membuktikan bahwa memperpanjang waktu pengamatan akan memberikan variasi dalam penentuan nilai ZTD. Pada gambar 4.3 Kesalahan cycle slip mempengaruhi nilai posisi yang berarti terjadi perubahan nilai ZTD yang didapatkan dari H tro - H nontro. Masalah ini muncul pada hari pengamatan ke-2 dan ke-3. Masalah ini dapat diketahui dari meningkatnya nilai unresolved ambiguitas hingga 3 kali lipat (pada hasil pengolahan data hari yang lain nilai unresolved ambiguitas antara 0 sampai 3). Untuk lebih jelasnya dapat dilhat pada gambar 4.4 sebagai berikut, Halaman 49
5 Gambar 4.4 Nilai unresolved ambiguitas akibat cycle slip Untuk perubahan nilai ZTD yang signifikan memerlukan perubahan signifikan (dan hal itu dipengaruhi keadaan cuaca di sekitar titik pengamatan, penulis menganggap keadaan meteorologis terjadi secara umum), tetapi mengingat tidak adanya data kondisi meteorologis pada hari tersebut, analisis berdasarkan pengaruh meteorologis menjadi sulit untuk dikaitkan ke sampel pengamatan meteorologis. Tidak dapat dipastikan apakah nilai ZTD tersebut (hari 2 dan 3) juga dipengaruhi kondisi meteorologis. Secara statistik nilai ZTD yang dihasilkan menggunakan final ephemeris dengan interval lama waktu pengamatan yang berbeda cenderung sama. Hal ini dapat dilihat pada gambar 4.5 sebagai berikut : Gambar 4.5 Statistik hasil ZTD final ephemeris dengan variasi interval waktu Secara Statistik, nilai ZTD final ephemeris pada interval lama waktu pengamatan yang berbeda cenderung memiliki nilai yang hampir sama dan menunjukkan informasi Halaman 50
6 orbit yang digunakan menghasilkan nilai ZTD yang terdistribusi normal sehingga nilai ZTD dapat diterima dan dapat dijadikan referensi untuk pengamatan menggunakan ultra rapid ephemeris. Penggunaan ultra rapid ephemeris memiliki alasan untuk tujuan penentuan delay troposfer di masa akan datang secara near real-time dan mendapatkan nilai ZTD yang memiliki kualitas ZTD yang berasal dari final ephemeris. Hal ini juga berdasarkan kelebihan ultra rapid ephemeris yaitu ketersediaan data yang cukup cepat (4 kali sehari) dibandingkan final ephemeris yang harus menunggu minimal 13 hari. Ada alasan mengapa ultra rapid ephemeris digunakan daripada broadcast ephemeris, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.6 : Gambar 4.6 Nilai ZTD menggunakan final ephemeris dan broadcast ephemeris Pada gambar 4.6 menunjukkan nilai ZTD menggunakan broadcast ephemeris memiliki pola yang sangat jauh dengan nilai ZTD menggunakan final ephemeris (selisih sekitar 0.6 m), sehingga hal ini menjadi alasan mengapa broadcast ephemeris tidak digunakan untuk menentukan ZTD walaupun tersedia secara real time, sedangkan hasil pengolahan data menggunakan ultra rapid ephemeris dapat dilihat pada gambar 4.7 berikut ini, Halaman 51
7 Gambar 4.7 Nilai ZTD menggunakan ultra rapid ephemeris Dari gambar 4.7 dapat dilihat bahwa nilai ZTD yang dihasilkan masih memiliki kesalahan penentuan ZTD yang cukup besar. Hal ini dapat dilihat terjadi pada hari ke 6 dan 10 yang menunjukkan masih adanya kesalahan yang cukup signifikan terutama pada interval lama waktu pengamatan 20 menit. Salah satu alternatif solusi yang dilakukan adalah meningkatkan interval waktu pengamatan. Nilai kesalahan pada hari ke 6 dan 10 ini terkoreksi meningkat sejalan dengan meningkatnya lama waktu pengamatan. Nilai kesalahan (ZTD maks ZTD min ) ultra rapid adalah mm ( m m) dari pengamatan tiap 20 menit menjadi 82 mm ( m) dari lama waktu pengamatan tiap 60 menit. Secara Statistik nilai ZTD menggunakan ultra rapid ephemeris dapat dilihat pada gambar 4.8 berikut ini, Gambar 4.8 Statistik Nilai ZTD menggunakan ultra rapid ephemeris Halaman 52
8 Dari gambar 4.8 secara statistik dapat dilihat, adanya nilai yang berbeda yang menunjukkan kesalahan cukup signifikan pada waktu pengamatan 20 menit (2.25 m) dan berkurang pada waktu interval 60 menit. Peningkatan lama waktu pengamatan mampu mereduksi kesalahan yang muncul tanpa perlu penghilangan data awal. Kesalahan ini bisa disebabkan kekurangan data untuk menentukan nilai ZTD setelah proses cleaning data saat processing. Lama waktu pengamatan meningkatkan jumlah data pengamatan sehingga nilai ZTD akan saling berkorelasi secara matematis dan mampu mereduksi kesalahan akibat adanya ukuran lebih dalam pengamatan. Dari gambar 4.8 dapat ditarik analisis bahwa peningkatan lama waktu pengamatan mampu meningkatkan kualitas ZTD yang menggunakan ultra rapid ephemeris Analisis dari Aspek Informasi Orbit Teliti yang Digunakan Gambar 4.9 Perbandingan ZTD dengan interval lama waktu pengamatan 20 menit antara final ephemeris dan ultra rapid ephemeris Dari gambar 4.9 masih dapat dilihat adanya kesesuaian pola antara informasi orbit yang digunakan. ZTD ultra rapid ephemeris dengan interval lama waktu pengamatan 20 menit umumnya berbeda 1-2 mm dengan ZTD menggunakan final ephemeris dan menunjukkan masih munculnya kesalahan cukup signifikan. Kesalahan nilai ZTD terjadi pada hari ke 6 dan 10. Kesalahan ini bisa terjadi mengingat kualitas ultra rapid ephemeris yang masih dibawah final ephemeris. Pada Halaman 53
9 Hari ke 6 dan 10 data input (RINEX) memiliki kualitas yang baik (tidak bermasalah). Kesalahan ini dapat terkoreksi dengan meningkatkan interval lama waktu pengamatan menjadi 60 menit. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.10, Gambar 4.9 Perbandingan ZTD dengan interval lama waktu pengamatan 60 menit antara final ephemeris dan ultra rapid ephemeris Pada gambar 4.10 dapat diketahui peningkatan lama waktu pengamatan dapat meningkatkan kualitas hasil ZTD menggunakan ultra rapid ephemeris. Pola yang didapatkan menggunakan kedua jenis informasi orbit cenderung sama dengan peningkatan kualitas ZTD menggunakan ultra rapid ephemeris yang ditunjukkan dengan makin kecilnya kesalahan yang muncul. Halaman 54
10 4.3 Verifikasi Hasil ZWD GPS dan ZWD Hopfield ( ) orde 3 ( ) orde 4 ( ) orde 8 Gambar 4.11 Pola Harian ZWD di CGPS-ITB Untuk melihat fitting model di titik CGPS-ITB digunakan polinomial agar mendapatkan pendekatan yang mewakili nilai ZWD saat pengamatan. Fitting model dilakukan untuk mendapatkan nilai ZWD yang paling mendekati hasil ukuran. Fitting model paling sesuai adalah polinomial yang memiliki jumlah kuadrat residu paling kecil. Dari pengolahan data serta percobaan didapatkan, 1. Menggunakan Polinomial orde 3 nilai vv = (hijau) 2. Menggunakan Polinomial orde 4 nilai vv = (oranye) 3. Menggunakan Polinomial orde 8 nilai vv = (merah) Fitting model pada gambar 4.11 dapat diketahui model apakah yang paling mendekati nilai ZWD dari hasil pengolahan data sehingga model ini dapat merepresentasikan ZWD saat pengamatan. Alasan melihat vv adalah mengetahui nilai jumlah residu terkecil yang menunjukkan bahwa model tersebut dapat mendekati nilai ZWD ukuran. Dapat dijelaskan bahwa bukan berarti menggunakan orde yang lebih kompleks (polinomial 8) dapat memberikan nilai pendekatan lebih baik (nilai vv orde 4 < orde 8) dan model yang paling mendekati adalah polinomial orde 4 dengan vv = Bila melihat pola fitting model 6 jam menunjukkan adanya kesesuaian dengan pola pada polinomial orde 4. Halaman 55
11 Untuk Melihat apakah ukuran GPS sudah dapat memperkirakan kondisi meteorologis di titik pengamatan dapat dilihat pada gambar 4.12 sebagai berikut, Gambar 4.12 Verifikasi Data ZWD GPS dan ZWD Hopfield Dari gambar 4.12 dapat dilihat hasil ZWD GPS dengan ZWD Hopfield yang menggunakan data ukuran langsung memiliki kecenderungan pola yang relatif sama. Pola yang didapat dari 2 data pada gambar 4.12 cenderung memiliki kesamaan walaupun sebenarnya ada perbedaan muncul. Nilai ZWD yang didapatkan dengan GPS lebih smooth, sedangkan nilai ZWD hopfield berbeda (lebih tersebar dan fluktuatif). Perbedaan pola dapat disebabkan pada jumlah data pengamatan yang saling berkorelasi selama waktu pengamatan (ZWD GPS), sedangkan ZWD Hopfield hanya menunjukkan nilai ZWD saat waktu sampel pengamatan diambil serta ketelitian alat pengamatan suhu dan kelembaban yang digunakan masih konvensional dengan ketelitian terbatas. Bila menggunakan alat pengamatan meteorologis yang lebih teliti dapat diharapkan pola lebih smooth (pada gambar 4.12, nilai ZWD hopfield tersebar dan fluktuatif) dan ditunjang dengan pengamatan lebih lama sehingga jumlah data ukuran cukup banyak. Gambar 4.12 menunjukkan pengamatan dengan GPS sudah mampu menentukan nilai ZWD terutama untuk pengamatan yang merepresentasikan kondisi meteorologis. 4.4 Analisis Temporal dari data GPS Menggunakan Model ZHD Saastamoinen cukup membantu terutama untuk mendapatkan nilai ZWD yang cukup bervariasi secara temporal. Alasan mendapatkan Halaman 56
12 ZWD adalah untuk mengamati keadaan meteorologis secara temporal sehingga penentuan ZWD dapat membantu untuk memperkirakan keadaan troposfer saat pengamatan. Nilai PWV (banyak jumlah uap air di troposfer) didapatkan dengan menggunakan konstanta tanpa dimensi 0.15, maka didapatkan PWV yang menunjukkan keadaan secara temporal seperti gambar 4.13 berikut ini, Rerata PWV mm/m 3 WIB mm/m 3 Hari Pengamatan (DOY) Gambar 4.13 Variasi temporal CGPS-ITB Dari nilai rata-rata PWV ( mm/m 3 ) didapatkan keadaan secara temporal yang menunjukkan bagaimana kondisi normal meteorologis di daerah pengamatan. Warna gradasi biru menunjukkan adanya penurunan jumlah PWV yang berarti keadaan pada hari dan jam saat itu dalam keadaan kering dari keadaan normal. Warna gradasi merah menunjukkan terjadi peningkatan jumlah PWV sehingga diperkirakan saat pengamatan pada hari dan jam tersebut terjadi peningkatan jumlah uap air (atau hujan). Sebagai contoh hari ke 28 jam 6-10 pagi menunjukkan keadaan jumlah uap air menurun (dalam keadaan kering), sedangkan tanggal 28 jam 23 dini hari hingga tanggal 29 jam 6 pagi menunjukkan peningkatan jumlah uap air (dalam keadaan basah). Nilai maksimum Halaman 57
13 PWV saat pengamatan adalah 6.3 mm/m 3 dari keadaan normal dan nilai minimum PWV saat pengamatan adalah -6.1 mm/m 3 dari keadaan normal. Umumnya peningkatan jumlah uap air adalah saat tengah hari dimana suhu naik yang mengakibatkan penguapan meningkat sehingga jumlah uap air di atmosfer meningkat. Hal ini dapat diketahui pada gambar 4.13 menunjukkan setiap hari pengamatan dalam keadaan basah pada jam siang. Adanya anomali yang berbeda (digambarkan dengan perubahan gradasi warna) menunjukkan adanya perubahan kondisi meteorologis di titik pengamatan secara temporal. Nilai PWV akan meningkat sesuai dengan hasil pengamatan ZWD, karena PWV berkorelasi dengan nilai ZWD. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.14 sebagai berikut : Gambar 4.14 Pola 6 Jam pengamatan ZWD di CGPS-ITB Pola 6 jam pada gambar 4.14 dapat diketahui bahwa nilai ZWD akan meningkat dari pagi hingga tengah hari dan menunjukkan pola turun saat sore hari serta meningkat kembali pada malam hari, sehingga dapat dikatakan atmosfer memiliki pola secara temporal. Pola pada gambar 4.14 memiliki pola cenderung sama dengan pola ZWD harian pada gambar 4.12 menggunakan polinomial orde 4. Halaman 58
BAB I PENDAHULUAN. Halaman Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Satelit GPS beredar mengelilingi bumi pada ketinggian sekitar 20.200 km. Satelit GPS tersebut berada di atas atmosfer bumi yang terdiri dari beberapa lapisan dan ditandai
Lebih terperinciBAB III PENENTUAN ZENITH TROPOSPHERIC DELAY
BAB III PENENTUAN ZENITH TROPOSPHERIC DELAY 3.1 Akuisisi Data Data yang dibutuhkan dalam pengolahan data dikategorikan menjadi data observasi dan data meteorologi. Setiap data yang diambil berpengaruh
Lebih terperinciB A B IV HASIL DAN ANALISIS
B A B IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Output Sistem Setelah sistem ini dinyalakan, maka sistem ini akan terus menerus bekerja secara otomatis untuk mendapatkan hasil berupa karakteristik dari lapisan troposfer
Lebih terperinciTemporal Variation Analysis From Troposphere Delay Using GPS (Study: Bandung, Indonesia)
Indonesian Journal of Geospatial Vol. 1, No. 5, 2012, 54-70 54 Temporal Variation Analysis From Troposphere Delay Using GPS (Study: Bandung, Indonesia) Dhota Pradipta, Wedyanto Kuntjoro, Kosasih Prijatna
Lebih terperinciBAB 3 PENGOLAHAN DATA DAN HASIL. 3.1 Data yang Digunakan
BAB 3 PENGOLAHAN DATA DAN HASIL 3.1 Data yang Digunakan Data GPS yang digunakan dalam kajian kemampuan kinerja perangkat lunak pengolah data GPS ini (LGO 8.1), yaitu merupakan data GPS yang memiliki panjang
Lebih terperinciB A B III GPS REALTIME UNTUK PENGAMATAN TROPOSFER DAN IONOSFER
B A B III GPS REALTIME UNTUK PENGAMATAN TROPOSFER DAN IONOSFER 3.1 Pengembangan Sistem GPS Realtime Karakteristik dari lapisan troposfer dan ionosfer bervariasi secara spasial dan temporal, oleh karena
Lebih terperinciB A B I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. bab 1 pendahuluan
B A B I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Satelit-satelit GPS beredar mengelilingi bumi jauh di atas permukaan bumi yaitu pada ketinggian sekitar 20.200 km dimana satelit tersebut berputar mengelilingi bumi
Lebih terperinciBAB II GPS DAN ATMOSFER
BAB II GPS DAN ATMOSFER 2.1 Sistem Global Positioning System (GPS) NAVSTAR GPS (NAVigation Satellite Timing and Ranging Global Postioning System) atau yang lebih dikenal dengan nama GPS adalah suatu sistem
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengolahan Data Data GPS yang digunakan pada Tugas Akhir ini adalah hasil pengukuran secara kontinyu selama 2 bulan, yang dimulai sejak bulan Oktober 2006 sampai November 2006
Lebih terperinciPENENTUAN ZENITH TROPOSPHERIC DELAY MENGGUNAKAN TEKNIK GPS DAN PERMASALAHANNYA
PENENTUAN ZENITH TROPOSPHERIC DELAY MENGGUNAKAN TEKNIK GPS DAN PERMASALAHANNYA TUGAS AKHIR Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana. Oleh: Dhota Pradipta NIM 151 04 040 PROGRAM
Lebih terperinciBAB Analisis Perbandingan Hasil LGO 8.1 & Bernese 5.0
BAB 4 ANALISIS 4.1 Analisis Perbandingan Hasil LGO 8.1 & Bernese 5.0 Pada subbab ini akan dibahas mengenai analisis terhadap hasil pengolahan data yang didapatkan. Dari koordinat hasil pengolahan kedua
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGOLAHAN DATA IV.1 SOFTWARE BERNESE 5.0 Pengolahan data GPS High Rate dilakukan dengan menggunakan software ilmiah Bernese 5.0. Software Bernese dikembangkan oleh Astronomical Institute University
Lebih terperinciBAB VII ANALISIS. Airborne LIDAR adalah survey untuk mendapatkan posisi tiga dimensi dari suatu titik
83 BAB VII ANALISIS 7.1 Analisis Komponen Airborne LIDAR Airborne LIDAR adalah survey untuk mendapatkan posisi tiga dimensi dari suatu titik dengan memanfaatkan sinar laser yang ditembakkan dari wahana
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1.
1 BB I PENDHULUN I.1. Latar Belakang Pada zaman sekarang teknologi mengalami perkembangan yang sangat pesat, tak terkecuali teknologi dalam bidang survei dan pemetaan. Salah satu teknologi yang sedang
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Global Positioning System (GPS) Konsep Penentuan Posisi Dengan GPS
BAB 2 DASAR TEORI 2.1 Global Positioning System (GPS) 2.1.1 Konsep Penentuan Posisi Dengan GPS GPS (Global Positioning System) merupakan sistem satelit navigasi dan penentuan posisi menggunakan satelit.
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH TOTAL ELECTRON CONTENT (TEC) DI LAPISAN IONOSFER PADA DATA PENGAMATAN GNSS RT-PPP
ANALISIS PENGARUH TOTAL ELECTRON CONTENT (TEC) DI LAPISAN IONOSFER PADA DATA PENGAMATAN GNSS RT-PPP Oleh : Syafril Ramadhon ABSTRAK Metode Real Time Point Precise Positioning (RT-PPP) merupakan teknologi
Lebih terperinciANALISIS KETELITIAN DATA PENGUKURAN MENGGUNAKAN GPS DENGAN METODE DIFERENSIAL STATIK DALAM MODA JARING DAN RADIAL
ANALISIS KETELITIAN DATA PENGUKURAN MENGGUNAKAN GPS DENGAN METODE DIFERENSIAL STATIK DALAM MODA JARING DAN RADIAL Oleh : Syafril Ramadhon ABSTRAK Ketelitian data Global Positioning Systems (GPS) dapat
Lebih terperinciB A B II ATMOSFER DAN GPS
B A B II ATMOSFER DAN GPS 2.1 Lapisan Atmosfer Atmosfer adalah campuran gas yang menyelubungi permukaan bumi. Campuran gas ini mengitari bumi karena ditarik oleh gaya gravitasi yang ada pada bumi, campuran
Lebih terperinciBAB III PEMANFAATAN SISTEM GPS CORS DALAM RANGKA PENGUKURAN BIDANG TANAH
BAB III PEMANFAATAN SISTEM GPS CORS DALAM RANGKA PENGUKURAN BIDANG TANAH Keberadaan sistem GPS CORS memberikan banyak manfaat dalam rangka pengukuran bidang tanah terkait dengan pengadaan titik-titik dasar
Lebih terperinciANALISA NILAI TEC PADA LAPISAN IONOSFER DENGAN MENGGUNAKAN DATA PENGAMATAN GPS DUA FREKUENSI PEMBIMBING EKO YULI HANDOKO, ST, MT
ANALISA NILAI TEC PADA LAPISAN IONOSFER DENGAN MENGGUNAKAN DATA PENGAMATAN GPS DUA FREKUENSI MOCHAMMAD RIZAL 3504 100 045 PEMBIMBING EKO YULI HANDOKO, ST, MT PENDAHULUAN Ionosfer adalah bagian dari lapisan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Titik kontrol pada proses pembuatan peta selalu dibutuhkan sebagai acuan referensi, tujuannya agar seluruh objek yang dipetakan tersebut dapat direpresentasikan sesuai
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS 4.1 Analisis Cakupan
BAB IV ANALISIS Meskipun belum dimanfaatkan di Indonesia, tetapi di masa mendatang kerangka CORS dapat menjadi suatu teknologi baru yang secara konsep mampu memenuhi kriteria teknologi yang dibutuhkan
Lebih terperinciBAB III GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS)
BAB III GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) III. 1 GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) Global Positioning System atau GPS adalah sistem radio navigasi dan penentuan posisi menggunakan satelit [Abidin, 2007]. Nama
Lebih terperinciBAB III PENGAMATAN GPS EPISODIK DAN PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGAMATAN GPS EPISODIK DAN PENGOLAHAN DATA 3.1 Pengamatan Data Salah satu cara dalam memahami gempa bumi Pangandaran 2006 adalah dengan mempelajari deformasi yang mengiringi terjadinya gempa bumi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Pada era yang semakin modern ini mengakibatkan pesatnya perkembangan teknologi. Salah satunya adalah teknologi untuk penentuan posisi, yaitu seperti Global Navigation
Lebih terperinciAplikasi Survei GPS dengan Metode Statik Singkat dalam Penentuan Koordinat Titik-Titik Kerangka Dasar Pemetaan Skala Besar
Reka Geomatika Jurusan Teknik Geodesi Itenas No. 2 Vol. 1 ISSN 2338-350X Desember 2013 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Aplikasi Survei GPS dengan Metode Statik Singkat dalam Penentuan Koordinat
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Perubahan Rasio Hutan Sebelum membahas hasil simulasi model REMO, dilakukan analisis perubahan rasio hutan pada masing-masing simulasi yang dibuat. Dalam model
Lebih terperinciBAB 4 PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS
BAB 4 PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS 4.1. Pengolahan Data Hasil Survey GPS Pengamatan penurunan muka tanah memerlukan tingkat ketelitian ketinggian yang tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan
Lebih terperinciStudi Kinerja Perangkat Lunak Starpoint untuk Pengolahan Baseline GPS Irwan Gumilar, Brian Bramanto, dan Teguh P. Sidiq
Studi Kinerja Perangkat Lunak Starpoint untuk Pengolahan Baseline GPS Irwan Gumilar, Brian Bramanto, dan Teguh P. Sidiq Kelompok Keahlian Geodesi, Institut Teknologi Bandung Labtek IX-C, Jalan Ganeca 10,
Lebih terperinciAplikasi Survei GPS dengan Metode Statik Singkat dalam Penentuan Koordinat Titik-titik Kerangka Dasar Pemetaan Skala Besar
Reka Geomatika Jurusan Teknik Geodesi Itenas No.2 Vol. 01 ISSN 2338-350x Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Aplikasi Survei GPS dengan Metode Statik Singkat dalam Penentuan Koordinat Titik-titik
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PEMBAHASAN DAN PENGOLAHAN DATA 3.1 Data Pengamatan GPS Kontinyu yang Digunakan Dalam mencapai target penelitian pada tugas akhir ini, yaitu pengujian terhadap perangkat lunak RTKLIB yang nantinya
Lebih terperinciEvaluasi Spesifikasi Teknik pada Survei GPS
Reka Geomatika Jurusan Teknik Geodesi Itenas No. 2 Vol. 1 ISSN 2338-350X Desember 2013 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Evaluasi Spesifikasi Teknik pada Survei GPS MUHAMMAD FARIZI GURANDHI, BAMBANG
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN MENGENAI GPS DALAM SISTEM AIRBORNE LIDAR
7 BAB II TINJAUAN MENGENAI GPS DALAM SISTEM AIRBORNE LIDAR Bagian pertama dari sistem LIDAR adalah Global Positioning System (GPS). Fungsi dari GPS adalah untuk menentukan posisi (X,Y,Z atau L,B,h) wahana
Lebih terperinciRADIASI MATAHARI DAN TEMPERATUR
RADIASI MATAHARI DAN TEMPERATUR Gerakan Bumi Rotasi, perputaran bumi pada porosnya Menghasilkan perubahan waktu, siang dan malam Revolusi, gerakan bumi mengelilingi matahari Kecepatan 18,5 mil/dt Waktu:
Lebih terperinci1 PENDAHULUAN. Latar Belakang
1 PENDAHULUAN Latar Belakang Pada saat ini pengguna informasi cuaca jangka pendek menuntut untuk memperoleh informasi cuaca secara cepat dan tepat. Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BKMG) telah
Lebih terperinciBAB III PELAKSANAAN PENELITIAN
BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN Pada BAB III ini akan dibahas mengenai pengukuran kombinasi metode GPS dan Total Station beserta data yang dihasilkan dari pengukuran GPS dan pengukuran Total Station pada
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. Gambar 2.1 Prinsip dasar penentuan posisi dengan GPS (Abidin, 2007)
BAB 2 DASAR TEORI Bab ini berisi rangkuman referensi dari studi literatur untuk pengerjaan penelitian ini. Menjelaskan tentang GPS, metode penetuan posisi, Precise Point Positioning, koreksi-koreksi yang
Lebih terperinciMETODE PENENTUAN POSISI DENGAN GPS
METODE PENENTUAN POSISI DENGAN GPS METODE ABSOLUT Metode Point Positioning Posisi ditentukan dalam sistem WGS 84 Pronsip penentuan posisi adalah reseksi dengan jarak ke beberapa satelit secara simultan
Lebih terperinciANALISIS HUJAN BULAN MEI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN JULI, AGUSTUS DAN SEPTEMBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA
ANALISIS HUJAN BULAN MEI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN JULI, AGUSTUS DAN SEPTEMBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA Sumber : BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG
Lebih terperinciSTUDI KONDISI UDARA DI ATAS GUNUNGAPI BATUR DENGAN MENGGUNAKAN GPS
STUDI KONDISI UDARA DI ATAS GUNUNGAPI BATUR DENGAN MENGGUNAKAN GPS Wedyanto Kuntjoro 1), Dudy Darmawan 1), Hasanuddin Z. Abidin 1), F. Kimata 2) Mipi A. Kusuma 1), M. Hendrasto 3), Oni K. Suganda 3) 1)
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Struktur Bumi
BAB 2 DASAR TEORI 2.1 Struktur Bumi Bumi yang kita tinggali ini memiliki jari-jari yang dihitung dari inti bumi ke permukaan terluarnya yaitu sekitar 6.357 km [NASA]. Dengan jari-jari sebesar itu, bumi
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS. Lama Pengamatan GPS. Gambar 4.1 Perbandingan lama pengamatan GPS Pangandaran kala 1-2. Episodik 1 Episodik 2. Jam Pengamatan KRTW
BAB IV ANALISIS Dalam bab ke-4 ini dibahas mengenai analisis dari hasil pengolahan data dan kaitannya dengan tujuan dan manfaat dari penulisan tugas akhir ini. Analisis dilakukan terhadap data pengamatan
Lebih terperinciAnalisis Hujan Ekstrim Berdasarkan Parameter Angin dan Uap Air di Kototabang Sumatera Barat Tia Nuraya a, Andi Ihwan a*,apriansyah b
Analisis Hujan Ekstrim Berdasarkan Parameter Angin dan Uap Air di Kototabang Sumatera Barat Tia Nuraya a, Andi Ihwan a*,apriansyah b a Jurusan Fisika FMIPA Universitas Tanjungpura Pontianak b Program Studi
Lebih terperinciPenentuan Posisi dengan GPS
Penentuan Posisi dengan GPS Dadan Ramdani Penggunaan GPS sekarang ini semaikin meluas. GPS di disain untuk menghasilkan posisi tiga dimensi secara cepat dan akurat tanpa tergantung waktu dan cuaca. Beberapa
Lebih terperinciBuletin Analisis Hujan dan Indeks Kekeringan Bulan Desember 2012 dan Prakiraan Hujan Bulan Februari, Maret dan April 2013 KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR Analisis Hujan, Indeks Kekeringan Bulan Desember 2012 serta Prakiraan Hujan Bulan Februari, Maret dan April 2013 disusun berdasarkan hasil pengamatan data hujan dari 60 stasiun dan pos hujan
Lebih terperinciBuletin Analisis Hujan dan Indeks Kekeringan Bulan April 2012 dan Prakiraan Hujan Bulan Juni, Juli dan Agustus 2012 KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR Analisis Hujan, Indeks Kekeringan Bulan April 2012 serta Prakiraan Hujan Bulan Juni, Juli dan Agustus 2012 disusun berdasarkan hasil pengamatan dari 60 stasiun dan pos hujan di wilayah Jawa
Lebih terperinciBuletin Analisis Hujan Bulan Februari 2013 dan Prakiraan Hujan Bulan April, Mei dan Juni 2013 KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR Analisis Hujan, Indeks Kekeringan Bulan Februari 2013 serta Prakiraan Hujan Bulan April, Mei dan Juni 2013 disusun berdasarkan hasil pengamatan data hujan dari 60 stasiun dan pos hujan di
Lebih terperinciJurnal Geodesi Undip April 2016
ANALISIS PENGOLAHAN DATA GPS MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK RTKLIB Desvandri Gunawan, Bambang Darmo Yuwono, Bandi Sasmito *) Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Jl. Prof. Sudarto
Lebih terperinciSTRATEGI PENGOLAHAN DATA GPS UNTUK PEMANTAUAN PENURUNAN TANAH : STUDI PEREDUKSIAN BIAS ATMOSFIR
STRATEGI PENGOLAHAN DATA GPS UNTUK PEMANTAUAN PENURUNAN TANAH : STUDI PEREDUKSIAN BIAS ATMOSFIR Dudy Darmawan 1, Hasanuddin Z. Abidin 1, Rochman Djaja 2, Mipi A. Kusuma 1,Irwan Meilano 1, M.Gamal 1 1)
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pendugaan Parameter Input 4.1.1. Pendugaan Albedo Albedo merupakan rasio antara radiasi gelombang pendek yang dipantulkan dengan radiasi gelombang pendek yang datang. Namun
Lebih terperinciPengaruh Waktu Pengamatan Terhadap Ketelitian Posisi dalam Survei GPS
Jurnal Reka Geomatika Jurusan Teknik Geodesi No. 1 Vol. 1 ISSN 2338-350X Juni 2013 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Pengaruh Waktu Pengamatan Terhadap Ketelitian Posisi dalam Survei GPS RINA ROSTIKA
Lebih terperinciBuletin Analisis Hujan Bulan April 2013 dan Prakiraan Hujan Bulan Juni, Juli dan Agustus 2013 KATA PENGANTAR
Buletin Analisis Hujan Bulan April 2013 dan Prakiraan Hujan Bulan Juni, Juli dan Agustus 2013 KATA PENGANTAR Analisis Hujan, Indeks Kekeringan Bulan April 2013 serta Prakiraan Hujan Bulan Juni, Juli dan
Lebih terperinciBuletin Analisis Hujan Bulan Januari 2013 dan Prakiraan Hujan Bulan Maret, April dan Mei 2013 KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR Analisis Hujan, Indeks Kekeringan Bulan Januari 2013 serta Prakiraan Hujan Bulan Maret, April dan Mei 2013 disusun berdasarkan hasil pengamatan data hujan dari 60 stasiun dan pos hujan di
Lebih terperinciTINJAUAN SECARA METEOROLOGI TERKAIT BENCANA BANJIR BANDANG SIBOLANGIT TANGGAL 15 MEI 2016
TINJAUAN SECARA METEOROLOGI TERKAIT BENCANA BANJIR BANDANG SIBOLANGIT TANGGAL 15 MEI 2016 I. PENDAHULUAN Merdeka.com - Bencana banjir bandang dan tanah longsor dilaporkan terjadi di kawasan wisata Air
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENGOLAHAN DATA & ANALISIS
BAB 4 HASIL PENGOLAHAN DATA & ANALISIS 4.1 Analisis Perbandingan Secara Keseluruhan Antara Pengolahan Baseline Pengamatan GPS Dengan RTKLIB dan TTC 4.1.1 Kualitas Pengolahan Baseline GPS Dengan RTKLIB
Lebih terperinciKEPALA STASIUN KLIMATOLOGI
KATA PENGANTAR Analisis Hujan, Indeks Kekeringan Bulan September 2013 serta Prakiraan Hujan Bulan November, Desember 2013 dan Januari 2014 disusun berdasarkan hasil pengamatan data hujan dari 60 stasiun
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Sebagai salah satu situs warisan budaya dunia, Candi Borobudur senantiasa dilakukan pengawasan serta pemantauan baik secara strukural candi, arkeologi batuan candi,
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. awan. Kumpulan embun ini bergabung menjadi titik -titik air dan kemudian jatuh
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Curah Hujan Angin yang mengandung uap air dan naik ke atas karena suhu yang makin rendah kemudian mengembun dan berkumpul. Kumpulan embun tersebut membentuk awan. Kumpulan embun
Lebih terperinciGLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) Mulkal Razali, M.Sc
GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) Mulkal Razali, M.Sc www.pelagis.net 1 Materi Apa itu GPS? Prinsip dasar Penentuan Posisi dengan GPS Penggunaan GPS Sistem GPS Metoda Penentuan Posisi dengan GPS Sumber Kesalahan
Lebih terperinciANALISIS PERUBAHAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN PRECIPITABLE WATER VAPOR DARI GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS)
TUGAS AKHIR - RG141536 ANALISIS PERUBAHAN CUACA DENGAN MENGGUNAKAN PRECIPITABLE WATER VAPOR DARI GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) VIRDONIO FILA SETIAWAN NRP 3513 100 032 Dosen Pembimbing M. Nur Cahyadi,
Lebih terperinciPENGARUH DATA METEOROLOGI TERHADAP NILAI KOORDINAT HASIL PENGAMATAN GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS)
PENGARUH DATA METEOROLOGI TERHADAP NILAI KOORDINAT HASIL PENGAMATAN GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) Faqih Rizki Ramadiansyah 1, Rustandi Poerawiardi 2, Dadan Ramdani 3 ABSTRAK Perambatan sinyal satelit
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Ekstraksi ciri Citra yang digunakan dalam penelitian ini berukuran 150 x 150 pixel, sehingga jika divektorkan akan menghasilkan vektor berukuran 22500. Melalui tahap ekstraksi ciri
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I. 1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN I. 1 LATAR BELAKANG Gempa bumi merupakan fenomena alam yang sudah tidak asing lagi bagi kita semua, karena seringkali diberitakan adanya suatu wilayah dilanda gempa bumi, baik yang ringan
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Global Positioning System (GPS)
BAB 2 DASAR TEORI 2.1 Global Positioning System (GPS) Pembahasan dasar teori GPS pada subbab ini merupakan intisari dari buku Penentuan Posisi dengan GPS dan Aplikasinya oleh [Abidin, 2007] dan SURVEI
Lebih terperinciTERBATAS 1 BAB II KETENTUAN SURVEI HIDROGRAFI. Tabel 1. Daftar Standard Minimum untuk Survei Hidrografi
1 BAB II KETENTUAN SURVEI HIDROGRAFI 1. Perhitungan Ketelitian Ketelitian dari semua pekerjaan penentuan posisi maupun pekerjaan pemeruman selama survei dihitung dengan menggunakan metoda statistik tertentu
Lebih terperinciANALISIS FENOMENA HUJAN ES (HAIL) DUSUN PAUH AGUNG, LUBUK MENGKUANG, KAB. BUNGO, PROVINSI JAMBI TANGGAL 2 FEBRUARI 2017
ANALISIS FENOMENA HUJAN ES (HAIL) DI DUSUN PAUH AGUNG, LUBUK MENGKUANG, KAB. BUNGO PROVINSI JAMBI TANGGAL 2 FEBRUARI 2017 I. INFORMASI FENOMENA HUJAN ES (HAIL) LOKASI WAKTU DUSUN PAUH AGUNG, LUBUK MENGKUANG,
Lebih terperinciANALISIS HUJAN BULAN OKTOBER 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN DESEMBER 2011, JANUARI DAN FEBRUARI 2012 PROVINSI DKI JAKARTA 1.
ANALISIS HUJAN BULAN OKTOBER 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN DESEMBER 2011, JANUARI DAN FEBRUARI 2012 PROVINSI DKI JAKARTA 1. TINJAUAN UMUM 1.1. Curah Hujan Curah hujan merupakan ketinggian air hujan yang
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sinar matahari yang sampai di bumi merupakan sumber utama energi yang menimbulkan segala macam kegiatan atmosfer seperti hujan, angin, siklon tropis, musim panas, musim
Lebih terperinciBuletin Analisis Hujan dan Indeks Kekeringan Bulan Juli 2012 dan Prakiraan Hujan Bulan September, Oktober dan November 2012 KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR Analisis Hujan, Indeks Kekeringan Bulan Juli 2012 serta Prakiraan Hujan Bulan September, Oktober dan November 2012 disusun berdasarkan hasil pengamatan dari 60 stasiun dan pos hujan di wilayah
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. RADIASI MATAHARI DAN SH DARA DI DALAM RMAH TANAMAN Radiasi matahari mempunyai nilai fluktuatif setiap waktu, tetapi akan meningkat dan mencapai nilai maksimumnya pada siang
Lebih terperinciANALISIS HUJAN BULAN JUNI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN AGUSTUS, SEPTEMBER DAN OKTOBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA
ANALISIS HUJAN BULAN JUNI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN AGUSTUS, SEPTEMBER DAN OKTOBER 2011 PROVINSI DKI JAKARTA 1. TINJAUAN UMUM 1.1. Curah Hujan Curah hujan merupakan ketinggian air hujan yang jatuh
Lebih terperinciPembuatan Program Pengolahan Data GPS Analisa Pseudorange Dan Koreksi Troposfer
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-712 Pembuatan Program Pengolahan Data GPS Analisa Pseudorange Dan Koreksi Troposfer Mohammad Hadi Kunnuha dan Akbar Kurniawan
Lebih terperinciHIDROMETEOROLOGI Tatap Muka Keenam (SUHU UDARA II)
HIDROMETEOROLOGI Tatap Muka Keenam (SUHU UDARA II) Dosen : DR. ERY SUHARTANTO, ST. MT. JADFAN SIDQI FIDARI, ST. MT 5. Penyebaran Suhu Menurut Ruang dan Waktu A. Penyebaran Suhu Vertikal Pada lapisan troposfer,
Lebih terperinciSTUDI KINERJA PERANGKAT LUNAK LEICA GEO OFFICE 8.1 UNTUK PENGOLAHAN DATA GPS BASELINE PANJANG TUGAS AKHIR. Oleh: SIDIQ PURNAMA AGUNG
STUDI KINERJA PERANGKAT LUNAK LEICA GEO OFFICE 8.1 UNTUK PENGOLAHAN DATA GPS BASELINE PANJANG TUGAS AKHIR Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik Oleh: SIDIQ PURNAMA
Lebih terperinciUdara & Atmosfir. Angga Yuhistira
Udara & Atmosfir Angga Yuhistira Udara Manusia dapat bertahan sampai satu hari tanpa air di daerah gurun yang paling panas, tetapi tanpa udara manusia hanya bertahan beberapa menit saja. Betapa pentingnya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sejak tahun 1980-an para peneliti meteorologi meyakini bahwa akan terjadi beberapa penyimpangan iklim global, baik secara spasial maupun temporal. Kenaikan temperatur
Lebih terperinciBAB II SISTEM SATELIT NAVIGASI GPS
BAB II SISTEM SATELIT NAVIGASI GPS Satelit navigasi merupakan sistem radio navigasi dan penentuan posisi menggunakan satelit. Satelit dapat memberikan posisi suatu objek di muka bumi dengan akurat dan
Lebih terperinciMODUL 3 GEODESI SATELIT
MODUL 3 GEODESI SATELIT A. Deskripsi Singkat Geodesi Satelit merupakan cabang ilmu Geodesi yang dengan bantuan teknologi Satelite dapat menjawab persoalan-persoalan Geodesi seperti Penentuan Posisi, Jarak
Lebih terperinciEvaluasi Spesifikasi Teknik pada Survei GPS
Reka Geomatika Jurusan Teknik Geodesi Itenas No.2 Vol. 01 ISSN 2338-350x Oktober 2013 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Evaluasi Spesifikasi Teknik pada Survei GPS MUHAMMAD FARIZI GURANDHI, BAMBANG
Lebih terperinciLatar Belakang STUDI POST-SEISMIC SEISMIC GEMPA ACEH 2004 MENGGUNAKAN DATA GPS KONTINYU. Maksud & Tujuan. Ruang Lingkup
STUDI POST-SISMIC SISMIC GMPA ACH 2004 MGGUAKA DATA GPS KOTIYU Ole : Imron Malra Setyawan 15103027 Latar Belakang Interseismik Gempa Bumi artquake Cycle Pre-seismik Co-seismik Post-seismik Pemantauan Potensi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Patut dicatat bahwa beberapa faktor yang juga berlaku untuk aplikasi-aplikasi GPS yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Ada beberapa hal yang membuat GPS menarik digunakan untuk penentuan posisi. Patut dicatat bahwa beberapa faktor yang juga berlaku untuk aplikasi-aplikasi
Lebih terperinciSTUDI KONSTANTA TM (MEAN WEIGHT TEMPERATURE) UNTUK PENENTUAN KANDUNGAN UAP AIR DARI DATA GPS DI INDONESIA
Globe Volume 14 No. 2 Desember 2012 : 110-115 STUDI KONSTANTA TM (MEAN WEIGHT TEMPERATURE) UNTUK PENENTUAN KANDUNGAN UAP AIR DARI DATA GPS DI INDONESIA (Mean Weight Temperature Study for Precicipatable
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. I.1. Latar Belakang. bentuk spasial yang diwujudkan dalam simbol-simbol berupa titik, garis, area, dan
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Gambar situasi adalah gambaran wilayah atau lokasi suatu kegiatan dalam bentuk spasial yang diwujudkan dalam simbol-simbol berupa titik, garis, area, dan atribut (Basuki,
Lebih terperinciJurnal Geodesi Undip Januari 2014
Verifikasi TDT Orde 2 BPN dengan Stasiun CORS BPN-RI Kabupaten Grobogan Rizna Trinayana, Bambang Darmo Yuwono, L. M. Sabri *) Program Studi Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof
Lebih terperinci4. HASIL DAN PEMBAHASAN. (suhu manual) dianalisis menggunakan analisis regresi linear. Dari analisis
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Koreksi Suhu Koreksi suhu udara antara data MOTIWALI dengan suhu udara sebenarnya (suhu manual) dianalisis menggunakan analisis regresi linear. Dari analisis tersebut dihasilkan
Lebih terperinciI. INFORMASI METEOROLOGI
I. INFORMASI METEOROLOGI I.1 ANALISIS DINAMIKA ATMOSFER I.1.1 MONITORING DAN PRAKIRAAN FENOMENA GLOBAL a. ENSO ( La Nina dan El Nino ) Berdasarkan pantauan suhu muka laut di Samudra Pasifik selama bulan
Lebih terperinciANALISIS KEJADIAN HUJAN LEBAT TANGGAL 02 NOVEMBER 2017 DI MEDAN DAN SEKITARNYA
ANALISIS KEJADIAN HUJAN LEBAT TANGGAL 02 NOVEMBER 2017 DI MEDAN DAN SEKITARNYA I. INFORMASI KEJADIAN LOKASI TANGGAL DAMPAK Kota Medan dan Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 02 November 2017 jam 23.50
Lebih terperinciPerbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation
65 Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation Risty Jayanti Yuniar, Didik Rahadi S. dan Onny Setyawati Abstrak - Kecepatan angin dan curah
Lebih terperinciBAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. OPTIMASI FORMULA 1. Penentuan Titik Maksimum Tahap awal dalam penelitian ini adalah penentuan titik maksimum substitusi tepung jagung dan tepung ubi jalar. Titik maksimum
Lebih terperinciBAB III REGRESI SPLINE = + dimana merupakan fungsi pemulus yang tidak spesifik, dengan adalah
BAB III REGRESI SPLINE 3.1 Fungsi Pemulus Spline yaitu Fungsi regresi nonparametrik yang telah dituliskan pada bab sebelumnya = + dimana merupakan fungsi pemulus yang tidak spesifik, dengan adalah faktor
Lebih terperinciANALISIS HUJAN BULAN PEBRUARI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN APRIL, MEI DAN JUNI 2011 PROVINSI DKI JAKARTA
ANALISIS HUJAN BULAN PEBRUARI 2011 DAN PRAKIRAAN HUJAN BULAN APRIL, MEI DAN JUNI 2011 PROVINSI DKI JAKARTA Sumber : BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan di lingkungan Masjid Al-Wasi i Universitas Lampung
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan di lingkungan Masjid Al-Wasi i Universitas Lampung pada bulan Juli - September 2011. 3.2 Alat dan Bahan Alat dan bahan yang
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS
BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS IV.1. PENGOLAHAN DATA Dalam proses pemodelan gempa ini digunakan GMT (The Generic Mapping Tools) untuk menggambarkan dan menganalisis arah vektor GPS dan sebaran gempa,
Lebih terperinciAnalisis. Analisis Lanjutan. menampilkan hasil dalam gambar grafik atau gambar cross section aplikasi program RAOB.
6 menampilkan hasil dalam gambar grafik atau gambar cross section aplikasi program RAOB. 3.4. Pengolahan Data Proses pengolahan data diawali dengan menginput data kedalam software RAOB. Data hasil RAOB
Lebih terperinciSTASIUN METEOROLOGI KLAS I SERANG
ANALISIS HUJAN LEBAT DI KABUPATEN PANDEGLANG PROPINSI BANTEN TANGGAL 09 FEBRUARI 2017 STASIUN METEOROLOGI KLAS I SERANG OLEH : ROFIKOH LATIF YUHANA, S.Kom TRIAN ASMARAHADI, S.Tr DESNAENI HASTUTI SERANG
Lebih terperinciPENENTUAN KANDUNGAN UAP AIR DI ATMOSFIR DENGAN GLOBAL POSITIONING SYSTEM
PENENTUAN KANDUNGAN UAP AIR DI ATMOSFIR DENGAN GLOBAL POSITIONING SYSTEM Agustan Staf Dit. TISDA-BPPT Abstrak Selama teknologi Global Positioning System (GPS) identik dengan penentuan posisi di permukaan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Gambar 2.1 Prinsip Kerja GPS (Sumber :
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi GPS GPS (Global Positioning System) adalah sistem satelit navigasi dan penentuan posisi yang dimiliki dan dikelola oleh Amerika Serikat dengan bantuan penyelarasan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Berkurangnya jumlah curah hujan di bawah normal pada suatu periode atau biasa disebut dengan kekeringan meteorologis merupakan indikasi pertama yang selanjutnya mulai
Lebih terperinciBAB II Studi Potensi Gempa Bumi dengan GPS
BAB II Studi Potensi Gempa Bumi dengan GPS 2.1 Definisi Gempa Bumi Gempa bumi didefinisikan sebagai getaran pada kerak bumi yang terjadi akibat pelepasan energi secara tiba-tiba. Gempa bumi, dalam hal
Lebih terperinciAnalisis Ketelitian Penetuan Posisi Horizontal Menggunakan Antena GPS Geodetik Ashtech ASH111661
A369 Analisis Ketelitian Penetuan Posisi Horizontal Menggunakan Antena GPS Geodetik Ashtech I Gede Brawiswa Putra, Mokhamad Nur Cahyadi Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan,
Lebih terperinci