Prinsip Kuadrat Terkecil

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I. 1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment)

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III EXTENDED KALMAN FILTER DISKRIT. Extended Kalman Filter adalah perluasan dari Kalman Filter. Extended

Matematika EBTANAS Tahun 1986

2. Tiga Dimensi (R3) Persamaan Garis

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

REGRESI LINIER. b. Variabel tak bebas atau variabel respon -> variabel yang terjadi karena variabel bebas. Dapat dinyatakan dengan Y.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki

Soal-Soal dan Pembahasan Ujian Nasional Matematika Tahun Pelajaran 2010/2011 Program Studi IPS/Keagamaan

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB IV ANALISIS 4.1 Vektor Pergeseran Titik Pengamatan Gunungapi Papandayan

HITUNGAN PERATAAN POSISI 3D TITIK PREMARK SECARA SIMULTAN PADA SURVEI FOTO UDARA FORMAT KECIL

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan dunia teknologi berkembang sangat pesat di dalam kehidupan

Matematika Ekonomi KUADRAT DAN FUNGSI RASIONAL (FUNGSI PECAH) GRAFIK FUNGSI KUADRAT BERUPA PARABOLA GRAFIK FUNGSI RASIONAL BERUPA HIPERBOLA

PERSAMAAN GARIS. Dua garis sejajar mempunyai gradien sama, sehingga persamaan garis yang sejajar l dan melalui titik (3,4) adalah

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan kajian mengenai Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

L A P O R A N K A J I A N

TINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan

BAB II LANDASAN TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep yang mendasari konsep representasi

Pertemuan 4-5 ANALISIS REGRESI SEDERHANA

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB VI ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun

6 FUNGSI LINEAR DAN FUNGSI

BAB III METODE PENELITIAN. di peroleh dari Website Bank Muamlat dalam bentuk Time series tahun 2009

BAB III METODE PENELITIAN. Pemerintah Daerah Kabupaten Lampung Barat tahun 2007 sampai dengan 2012.

Bab 2 LANDASAN TEORI

y

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan

BAB III METODE PENELITIAN. Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data

MATERI PRASYARAT. ke y= f(x) =ax2 + bx +c

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 : Perbedaan Antara Proses Stationer dan Proses Non-Stationer

BAB I PENDAHULUAN. I.1. Latar Belakang

SILABUS MATAKULIAH. : Mahasiswa menyelesaikan permasalahan matematika yang bersifat numerik.

BAB I PENDAHULUAN I.1.

1. Agar F(x) = (p - 2) x² - 2 (2p - 3) x + 5p - 6 bernilai positif untuk semua x, maka batas-batas nilai p adalah... A. p > l B. 2 < p < 3 C.

METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN NILAI BATAS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINEAR ABSTRACT

Bab 2 LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat

JENIS JENIS FUNGSI 2. Gambar. Jenis Fungsi. mengandung banyak suku (polinom) dalam variabel bebas y = a 0 + a 1 x + a 2 x a n x n

III. METODOLOGI PENELITIAN. Modal, Dinas Penanaman Modal Kota Cimahi, Pemerintah Kota Cimahi, BPS Pusat

Modul Praktikum Analisis Numerik

BAB 2 LANDASAN TEORI. pertama digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis

Matematik Ekonom Fungsi nonlinear

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah perusahaan manufaktur di bidang industri

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

g(x, y) = F 1 { f (u, v) F (u, v) k} dimana F 1 (F (u, v)) diselesaikan dengan: f (x, y) = 1 MN M + vy )} M 1 N 1

BAB II KAJIAN PUSTAKA. dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat

METODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel

Institut Manajemen Telkom

BAB III METODE PENELITIAN. September). Data yang dikumpulkan berupa data jasa pelayanan pelabuhan, yaitu

SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA VARIABEL (SPLDV), SISTEM PERSAMAAN LINEAR TIGA VARIABEL (SPLTV), DAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KUADRAT (SPLK)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Agriculture, Manufacture Dan Service di Indonesia Tahun Tipe

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Soal-Soal dan Pembahasan SBMPTN - SNMPTN Matematika Dasar Tahun Pelajaran 2010/2011

BAB 2 LANDASAN TEORI

Biaya operasional terendah adalah dialami oleh PT. Centrin Online Tbk (CENT), dan tertinggi di alami oleh Mitra Adi Perkasa Tbk (MAPI

KORELASI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /

Model Regresi Dummy dalam Memprediksi Performansi Akademik Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA UNP

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi obyek penelitian adalah DER (debt to equity ratio),

TINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi merupakan suatu teknik statistika untuk menyelidiki dan

BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa

TINJAUAN PUSTAKA. Model Regresi Linier Ganda

BAB III PEMBAHASAN. Metode kriging digunakan oleh G. Matheron pada tahun 1960-an, untuk

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

I.3. Pertanyaan Penelitian Dalam penelitian ini terdapat tiga pertanyaan penelitian :

BAB 2 LANDASAN TEORI

f(-1) = = -7 f (4) = = 3 Dari ketiga fungsi yang didapat ternyata yang terkecil -7 dan terbesar 11. Rf = {y -7 y 11, y R}

MODUL 8 FUNGSI LINGKARAN & ELLIPS

BAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang melatarbelakangi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang


BAB II TINJAUAN PUSTAKA. konsep-konsep dasar pada QUEST dan CHAID, algoritma QUEST, algoritma

Modul Praktikum Analisis Numerik

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh GCG dan Manajemen Risiko

METODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator penting

Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b

PERSAMAAN KUADRAT. Persamaan. Sistem Persamaan Linear

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi:

Prinsip Kuadrat Terkecil Dari suatu pengukuran yang tidak saling bergantung (independent): d1, d2, d3, d4,..., dn. Dari pengukuran tersebut dapat dicari nilai rata-rata (d) yang merupakan nilai yang paling mungkin (Most Probable Value)

Residual masing-masing pengukuran: V 1 = d 1 d V 2 = d 2 - d V 3 = d 3 - d V n = d n - d

Persamaan diatas dapat dituliskan sebagai berikut: v 2 = v 1 2 + v 2 2 + v 3 2 +...v n 2 = minimun...(1) v 2 = (d1-d) 2 + (d2-d) 2 + (d3-d) 2 +...+ (d n -d) 2 = minimun...(2)

Hitung Kuadrat Terkecil Metode Kondisi Dalam Metode Kondisi dibuat satu set persamaan independen yang merupakan fungsi dari besaranbesaran pengukuran. Jumlah persamaan yang dibentuk adalah jumlah pengamatan dikurangi syarat minimal pengamatan r = n u r = banyaknya persamaan kondisi n = jumlah pengamatan u = syarat minimal pengamatan

Contoh kasus Pengukuran Jarak AB diukur 5 kali d1,d2,d3,d4,d5 Persamaan yang dapat dibentuk: 1) d1 d2 = 0 2) d2 d3 = 0 3) d3 d4 = 0 4) d4 d5 = 0 5) d1 d3 = 0 6) d2 d4 = 0 7) d3 d5 = 0 8) d1 d4 = 0 9) d2 d5 = 0 10) d1 d5 = 0

Penyelesaian step 1 Menghitung jumlah persamaan kondisi 1. Menghitung jumlah persamaan kondisinya Dari 10 persamaan yang dapat dibentuk tersebut dipilih sejumlah r persamaan yang independent. n = 5 u = 1 Maka r = n u = 5 1 = 4 Empat persamaan pertama merupakan sistem persamaan yang independent (bukan merupakan fungsi dari persamaan-persamaan yang lain)

Penyelesaian step 2 Membuat persamaan kondisi 1) d1 d2 = 0 2) d2 d3 = 0 3) d3 d4 = 0 4) d4 d5 = 0 Karena d1, d2, d3, d4 dan d5 merupakan hasil pengukuran, maka masingmasing mempunyai kesalahan acak sehingga persamaan diatas dapat ditulis 1) (d1+v1) (d2+v2) = 0 v1-v2 + (d1-d2) = 0 2) (d2+v2) (d3+v3) = 0 v2-v3 + (d2-d3) = 0 3) (d3+v3) (d4+v4) = 0 v3-v4 + (d3- d4) = 0 4) (d4+v4) (d5+v5) = 0 v4-v5 + (d4-d5) = 0 v1, v2, v3, v4 dan v5 (nilai yang akan dicari) merupakan nilai koreksi terhadap hasil pengukuran d1, d2, d3, d4 dan d5

Penyelesaian step 3 Konversi persamaan kondisi ke matriks W + B. V = 0 Nilai v yang akan dicari adalah yang memenuhi sistem persamaan dengan kondisi jumlah kuadrat v ( v 2 ) harus minimum. Jika persamaan diatas ditulis dalam bentuk matriks d1-d2 1-1 0 0 0 v1 d2-d3 0 1-1 0 0 v2 d3- d4 + 0 0 1-1 0 v3 = 0 d4-d5 0 0 0 1-1 v4 v5 W + B. V = 0

Penyelesaian step 3 Cari nilai K dan V dengan rumus dibawah ini Untuk mencari matriks V (koreksi) V = B T K, dalam hal ini : K = - (BB T ) -1.W Nilai V yang didapat kemudian dikoreksikan terhadap besaran pengamatan (Lb), sehingga didapat nilai estimasi besaran yang diamat (La)

Penyelesaian step 4 koreksikan data pengukuran (La) dengan nilai residu (v) yang didapat Jika persamaan diatas ditulis dalam bentuk matriks La = Lb + v d1 d1 v1 d2 d2 + v2 d3 = d3 v3 d4 d4 v4 d5 d5 v5 Pengamatan = Lb (mengandung kesalahan acak) Koreksi = V Pengamatan Terkoreksi = La

Contoh kasus Pengukuran Panjang A B D1 = 50,54 D2 = 50,56 Cari nilai Estimasi AB

Solusi pengukuran panjang 1. Persamaan Kondisi n = 2 u = 1 r = n u = 2 1 = 1 (d1 +v1) (d2+v2) = 0 d1-d2+v1-v2 = 0 v1-v2+ (d1-d2) =0 2. W + B. V = 0 F (Lb) + F / Lb. V = 0 d1 d2 + v1 v2 = 0 (50,54 50,56) + v1 v2 = 0, dibuat matriksnya menjadi : -2 + 1-1 v1 = 0 v2

Solusi pengukuran panjang (lanjutan) 3. Mencari Nilai Matriks Koreksi (V) V = B T K, dimana K = - (BB T ) -1.W K= - 1-1 1-1 -2-1 = - 2-1 -2 = 1 V = B T K V = 1 1 = 1-1 -1

Solusi pengukuran panjang (lanjutan) Didapat harga pengukuran terkoreksi : La = Lb + v d1 50,54 0,001 = + d2 50,56-0,001 d1 = 50,55, d2 = 50,55 maka jarak AB terestimasi adalah 50,55

Pengukuran Beda Tinggi A h1 B h2 Diketahui tinggi titik A (HA) = 100,510 m Dari pengukuran sipat datar diperoleh: H1 = 2,343 m (beda tinggi AB) H2 = 1,562 m (beda tinggi BC) H3 = 3,902 m (beda tinggi AC) Jarak AB = 1 km Jarak BC = 2 km Jarak AC = 3 km h3 C Tentukan tinggi titik B (HB) dan titik C (HC)

Hitung Kuadrat Terkecil metode parameter merupakan metode perataan kuadrat terkecil dengan model matematik yang disusun berdasrkan parameter yang dicari dan besaran ukuran merupakan fungsi dari parameter Model matematik merupakan model persamaan linier sehingga semua persamaan harus dilinearkan terlebih dahulu menggunakan deret taylor

Model matematik La = F (Xa) La = nilai teoritis besaran ukuran Xa = nilai teoritis parameter La = F (Xa) Lb + v = F (Xo + X) La = besaran ukuran terkoreksi Xa = besaran parameter terkoreksi Lb = harga ukuran V = Residual (koreksi harga ukuran) Xo = nilai pendekatan parameter X = nilai koreksi parameter

V = Ax + L = Ax + (Xo)-Lb dengan X = Xa Xo Dapat dituliskan dalam bebtuk matriks v1 a11 a12... a1u x1 L1 v2 a21 a22... a2u x2 L2 v3 = a31 a32... a3u x3 + L3 vn an1 an2... anu xu Lu V = Matriks residu dengan dimensi (nx1) A = Matriks koefisien dengan dimensi (nxu) yang didapatkan dari proses differensial parsial terhadap parameter yang dicari X = Matriks Parameter dengan dimensi (n x 1) L = Matriks sisa dengan dimensi (nx1) nv 1 nau ux 1 nl 1

Apabila Pengamatan dengan bobot: P = σ 2 0 Lb -1 = σ 02 / σ 2 Lb σ 2 0 = Varian apriori σ 2 Lb = Varian ukuran Untuk mencari besaran parameter terkoreksi: V= Ax + L X = -(A T PA) -1 A T PL Xa = Xo + X

A B D1 = 32,51 m D2 = 32,48 m D3 = 32, 52 m D4 = 32, 53 m Tentukan jarak AB dari hasil perataan dengan metode parameter

Penyelesaian 1 Menyusun persamaan pengamatan: n = 4 (Jumlah pengamatan) n0 = 1 (Banyaknya variabel yang dibutuhkan) u = 1 (Banyaknya parameter /(d)) r=n n0 = 4 1 = 3 (banyaknya ukuran lebih) Jumlah Persamaan: r + u = 3+1 = 4 (banyaknya persamaan)

Penyelesaian 1 Menyusun persamaan pengamatan: La = F (Xa) Lb + V = F (Xo + X) L1 + V1 = Xo + X L2 + V2 = Xo + X L3 + V3 = Xo + X L4 + V4 = Xo + X V1 = X + Xo L1 V2 = X + Xo L2 V3 = X + Xo L3 V4 = X + Xo L4

Penyelesaian 2 Linearisasi dengan deret taylor V = AX + L Matriks A diperoleh dari deferensiasi dari F (Persamaan pengamatan) A = F / X, dalam hal ini V1 / X = 1 V2 / X = 1 V3 / X = 1 V4/ X = 1 Persamaan pengamatan dapat ditulis dalam matriks V1 1 L1 V2 1 L2 V3 = 1 x + L3 V4 1 L4

Penyelesaian 2 Linearisasi dengan deret taylor Persamaan pengamatan dapat ditulis dalam matriks V1 1 Xo - L1 X0 = Rata-rata, L1 : data ukuran V2 1 Xo - L2 V3 = 1 x + Xo - L3 V4 1 Xo - L4 V1 1 0 V2 1 0,03 V3 = 1 x + -0,01 V4 1-0,02

Penyelesaian 3 Menghitung koreksi Parameter dan Parameter Terkoreksi Rumus: X = -(A T PA) -1 A T PL Didapat X = 0 Xa = Xo + X Xa = 32, 51 + 0 = 32,51

Latihan: Pemotongan ke mukaengukuran koordinat C?? A D1 B1 B2 D2 B Hitung Koordinat C pada pengukuran pemotongan kemuka tersebut dengan metode parameter jika diketahui: A (1000; 1000) B ( 1072,64 ; 1012,1210 S1 = 40 38 30 S2 = 51 55 21 D1 = 58, 027 m D2 = 47, 9 m