BOGOR
2011
DAFTAR PUSTAKA
[BPPTK] Balai Penyelidikan dan Pengembangan Teknologi Kegunungapian
Yogyakarata. 2010.Maret 2011].
Aunuddin. 2005. Rancangan dan Analisis Data. Bogor : IPB Press.
Banerjee S. 2004. Hierarchical Modelling and Analysis For Spatial Data. Florida : Chapman & Hall/CRC.
Batschelet E. 1981. Circular Statistics in Biology. Switzerland : Institute of Mathematics University of Zurich. Academic Press.
Cressie NAC. 1993. Statistics For Spatial Data. New York : John Wiley & Sons, Inc.
Draper N, Smith. 1981. Applied Regression Analysis. Ed 2. New York : John
Wiley & Sons,Inc.
Fisher NI. 1993. Statistical Analysis Of Circular Data. Cambridge : Cambridge University.
Hardi B. 2005. Efek Arah Angin Terhadap Curah Hujan dengan Menggunakan
Metode Analisis Regresi Sirkular Linier (Studi Kasus Data Iklim dari Badan Meteorologi dan Geofisika Jakarta Pusat Tahun 2003) [skripsi]. Depok : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia.
Hardiansyah J. 2001. Strategi Perhitungan Akurasi Pada Metode Ordinary
Kriging dengan Menggunakan Teknik Jackknife. Bogor [skripsi] : IPB.
Khoerudin M. 2010. Pendugaan Data Hilang Menggunakan Metode Ordinary
Kriging (Studi Kasus : Data Curah Hujan Kabupaten Indramayu). Bogor [skripsi] : IPB.
Makridakis, Wheelwright. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Ed 2. Suminto H, penerjemah. Jakarta : Binarupa Aksara. Terjemahan dari : Forecasting Methods and Applications.
Mardia K V, Jupp P. 2000. Directional Statistics. New York : John Wiley & Sons Inc.
Montgomery D C, Jennings CL, Kulahci Murat. 2008. Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. America : John Wiley & Sons, Inc.
Rao JS, SenGupta A. 2001. Topics in Sirkular Statistics. Singapore : World Scientific.
Srivastava I. 1989. Applied Geostatistics. New York : Oxford Univeristy Press.
Wackernagel H. 2003. Multivariate Geostatistics An Introduction With
Applications. New York : Springer.
Walpole, Myers. 2002. Probability & Statistics For Engineers & scientists. Ed 7. America : Prentice Hall. Inc.
Warti R. 2010. Analisis Regresi Dummy Pada Hasil Belajar Siswa SMA Di Kota
Jambi Berdasarkan Pendekatan Pseudo-Matched Case-Control. Bogor [Thesis] : IPB.
Webster R, Oliver MA. 2007. Geostatistics For Enviromental Scientists. New York : John Wiley & Sons, Ltd.
Wu CFJ. 1986. Jackknife, Bootstrap and Other Resampling Methods in
Regression Analysis. Paper. The Analysis of Statistics. Vol. 11. No.4. Wisconsin : University of Wisconsin-Madison.
Lampiran 1. Tahap Penelitian
Gambar 10. Tahap Penelitian
Analisis Deskriptif Pengamatan Pemantauan Deformasi Pengkonverisan data pengamatan
pemantauan ke dalam bentuk sirkular berdasarkan waktu.
Analisis regresi sirkular linier pada laju deformasi berdasarkan arah
Analisis ragam pada pos
pengamatan (stasiun pengamatan)
Melakukan pendugaan dengan Ordinary Kriging untuk pengukuran laju deformasi
Lampiran 2. Diagram Alur Pembentukan Model Regresi Sirkular Linier
Gambar 11. Diagram Alur Pembentukan Model Regresi Sirkular Linier Data Pemantauan Bentuk Model Regresi Sirkular Diagnosa Model (Uji F) Uji Nyata Parameter (Uji t)
Peubah Sirkular yang nyata
Pengujian Asumsi
Lampiran 3. Proses Pendugaan dengan Ordinary Kriging
Gambar 12. Proses Pendugaan dengan Ordinary Kriging start
Diketahui data spasial z(s1),z(s2), ....,z(sn) yaitu nilai dari peubah teregional Z pada lokasi si
Menguji apakah data memenuhi asumsi stasioner
dilakukan penaksiran di lokasi yang tidak tersampel dengan menggunakan metode OK menggunakan semivariogram
Menentukan Model Semivariogram yang valid
Membentuk kombinasi linier dari z(s1), z(s2), ....,z(sn) untuk menaksir nilai Z di lokasi yang tidak tersampel,
misalnya s0
Gunakan model semivariogram yang valid untuk membentuk sistem persamaan ordinary kriging
Didapat nilai w1, w2, ....wn
Menghitung nilai
Lampiran 4. Penduga Parameter
Parameter akan diduga dengan
menggunakan Metode Kuadrat Terkecil. Metode Kuadrat Terkecil memilih nilai
parameter sedemikian sehingga nilai
jumlah kuadrat galat menjadi minimum. Fungsi dari jumlah kuadrat galat adalah sebagai berikut :
Fungsi L akan meminimumkan terhadap . Penduga kuadrat terkecil harus
. . .
. . .
Lampiran 5. Hasil uji parsial tanpa peubah boneka Tabel 16. Analisis Ragam
Peubah Koefisien SE Koefisien T P VIF
Konstan -0.22 0.05 -4.58 0.00
cos arah -0.01 0.07 -0.12 0.91 1.00
sin arah -0.02 0.07 -0.25 0.80 1.00
Lampiran 6. Hasil Uji Parsial dengan Peubah Boneka
Tabel 17. Hasil Uji Parsial dengan Peubah Boneka
Peubah Koefisien SE Koefisien T P VIF
Konstan -1.03 0.11 -9.86 0.00 cos arah -0.08 0.06 -1.36 0.18 1.05 sin arah 0.01 0.05 0.26 0.80 1.04 Z1 0.54 0.10 5.36 0.00 1.54 Z2 0.50 0.10 5.25 0.00 1.55 Z3 0.65 0.12 5.28 0.00 1.41 T1 0.61 0.11 5.44 0.00 1.86 T2 0.54 0.11 4.95 0.00 1.95 T3 0.29 0.11 2.55 0.01 1.77
Lampiran 7. Model regresi untuk masing-masing stasiun pengamatan dan tahun pengamatan
1. Laju deformasi pada stasiun Kaliurang pada tahun 2007
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah 2. Laju deformasi pada stasiun Kaliurang pada tahun 2008
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.837 T1 + 0.429 sin arah*T1
3. Laju deformasi pada stasiun Kaliurang pada tahun 2009
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.493 T2 + 0.211 sin arah*T2
4. Laju deformasi pada stasiun Kaliurang pada tahun 2010
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah 5. Laju deformasi pada stasiun Deles pada tahun 2007
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.351 Z1 6. Laju deformasi pada stasiun Deles pada tahun 2008
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.837 T1 + 0.429 sin arah*T1 + 0.351 Z1
7. Laju deformasi pada stasiun Deles pada tahun 2009
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.493 T2 + 0.351 Z1 + 0.211 sin arah*T2
8. Laju deformasi pada stasiun Deles pada tahun 2010
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.629 Z1*T3 + 0.351 Z1
9. Laju deformasi pada stasiun Babadan pada tahun 2007
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.558 Z2 10.Laju deformasi pada stasiun Babadan pada tahun 2008
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.837 T1 + 0.429 sin arah*T1 + 0.558 Z2 - 0.489 Z2*T1
11.Laju deformasi pada stasiun Babadan pada tahun 2009
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.493 T2 + 0.558 Z2 + 0.211 sin arah*T2
12.Laju deformasi pada stasiun Babadan pada tahun 2010
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.358 Z2*T3 + 0.558 Z2
13.Laju deformasi pada stasiun Jrakah pada tahun 2007
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.816 Z3 14.Laju deformasi pada stasiun Jrakah pada tahun 2008
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.837 T1 + 0.816 Z3 + 0.429 sin arah*T1 - 0.508 Z3*T1
15.Laju deformasi pada stasiun Jrakah pada tahun 2009
Laju Deformasi = - 0.998 - 0.0669 cos arah - 0.186 sin arah + 0.493 T2 + 0.816 Z3 + 0.211 sin arah*T2
16.Laju deformasi pada stasiun Jrakah pada tahun 2010
Lampiran 8. Letak Koordinat Reflektor
Tabel 18. Titik reflektor
Nama X (LS) Y (BT) data RK1 110° 26' 42" 7° 32' 54.1" -3.76 RK2 110° 26' 42.5" 7° 32' 52.1" -23.94 RK3 110° 26' 38.4" 7° 32' 45.3" -25.32 RK4 110° 26' 38.5" 7° 32' 42.4" -24.73 RD1 110° 26' 50.6" 7° 32' 29.6" 0.01 RD2 110° 26' 53.2" 7° 32' 30.3" 0.14 RB1 110° 26' 43.2" 7° 32' 23.4" -0.01 RB2 110° 26' 43.4" 7° 32' 23" -4.20 RB3 110°26’43.7” 7°32’ 22.8” -0.02 RB4 110°26’43.6” 7°32’23.8” -0.02 RJ1 110° 26' 44.3" 7° 32' 22.3" -0.86 RJ2 110° 26' 54.8" 7° 32' 26.9" -0.95 Lampiran 9. Model Semivariogram
0. 58. 116. 174. 233. 0 163 327 490 S em iv ar ianc e Separation Distance (h) Anisotropic Variogram (0º)
Exponential model (Co = 9.40000000; Co + C = 242.08046920; AMajor = 1634; AMinor = 1634; r2 = 0.365; RSS = 117917.) 0. 58. 116. 174. 233. 0 163 327 490 S em iv ar ianc e Separation Distance (h) Anisotropic Variogram (45º)
Exponential model (Co = 9.40000000; Co + C = 242.08046920; AMajor = 1634; AMinor = 1634; r2 = 0.365; RSS = 117917.) 0. 58. 116. 174. 233. 0 163 327 490 S em iv ar ianc e Separation Distance (h) Anisotropic Variogram (90º)
Exponential model (Co = 9.40000000; Co + C = 242.08046920; AMajor = 1634; AMinor = 1634; r2 = 0.365; RSS = 117917.) 0. 58. 116. 174. 233. 0 163 327 490 S em iv ar ianc e Separation Distance (h) Anisotropic Variogram (135º)
Exponential model (Co = 9.40000000; Co + C = 242.08046920; AMajor = 1634; AMinor = 1634; r2 = 0.365; RSS = 117917.)
Lampiran 10. Matriks Jarak Lokasi RK1 RK2 RK3 RK4 RD1 RD2 RB1 RB2 RB3 RB4 RJ1 RJ2 RK1 0 62.82 291.93 374.89 797.61 807.05 943.69 955.92 962.35 932.24 979.43 922.92 RK2 62.82 0 244.04 322.39 735.10 745.54 882.25 894.41 900.72 870.63 917.59 861.39 RK3 291.93 244.04 0 89.05 610.87 646.32 688.87 701.88 709.74 679.85 729.55 756.54 RK4 374.89 322.39 89.05 0 541.18 583.85 601.49 614.59 622.64 592.89 642.85 690.31 RD1 797.61 735.10 610.87 541.18 0 82.01 296.02 299.41 297.00 279.12 296.33 152.55 RD2 807.05 745.54 646.32 583.85 82.01 0 372.26 374.40 370.92 355.58 367.48 115.87 RB1 943.69 882.25 688.87 601.49 296.02 372.26 0 13.42 23.43 16.97 47.38 370.77 RB2 955.92 894.41 701.88 614.59 299.41 374.40 13.42 0 10.82 24.74 34.83 368.73 RB3 962.35 900.72 709.74 622.64 297.00 370.92 23.43 10.82 0 30.15 24.08 362.25 RB4 932.24 870.63 679.85 592.89 279.12 355.58 16.97 24.74 30.15 0 50.57 355.91 RJ1 979.43 917.59 729.55 642.85 296.33 367.48 47.38 34.83 24.08 50.57 0 351.52 RJ2 922.92 861.39 756.54 690.31 152.55 115.87 370.77 368.73 362.25 355.91 351.52 0