HITUNG PERATAAN (ADJUSTMENT).docx

(1)

HITUNG PERATAAN

Adhilaksana DM

Course title (Indonesian) Nama mata kuliah

Hitung Perataan

Course title (English)

Nama mata kuliah

Theory and Practice of Adjustment Computation

Short Description Silabus ringkas

Ruang lingkup statistika, pengertian teknik pemetaan, informasi spasial, geodesi dan geomatika, statistik untuk pemetaan, pengertian pengukuran dan pengamatan, data pengamatan, macam-macam kesalahan dan stokastik, sebaran data, histogram, peluang,

kecenderungan nilai tengah dan ukuran penyebaran, persamaan kurva normal Gauss dan lainnya, hukum variansi dan kovariansi, teori,

aplikasi, dan analisa perambatan kesalahan, dasar pengujian statistic, definisi teori perataan, model matematika dan fungsional, definisi kuadrat terkecil, perataan kuadrat terkecil, model linier dan non-linier, aproksimasi dan estimasi, linierisasi, matriks variansi-kovariansi, teknik perataan bersyarat, teknik perataan parameter, teknik perataan

kombinasi, teknik perataan kombinasi (parameter bersyarat), prinsip ellips kesalahan.

Goals Tujuan

Instruksional Umum (TIU)

Mahasiswa mempunyai kemampuan untuk memahami dan

menerapkan pengetahuan tentang statistika yang berkaitan dengan teori pengukuran, kesalahan, serta prinsip kuadrat terkecil

Related Course

Kuliah terkait Matematika dan KalkulusPengantar pemetaan

Ilmu Ukur Tanah (Surveying/Psemetaan) Percentage

Persentase

Knowledge Pemahaman

50% Skill

Pengaplikasian 50%

Attitude

Sikat dan sikap

-Activity

(hour/week) Aktivitas (jam/minggu)

Course Kuliah

3 jam/minggu Tutorial

Responsi 2 jam/minggu

Lab Works Praktikum

-Assessment

Penilaian

UTS 30%

UAS 30%

Tugas 40%

References/Biblio graf

Rujukan

Mikhail, Edward. M., 1976, Observation and Least Squares, IEP-A Dun-Donnelley Publisher, New York.

Mikhail Edward. M. & G. Gracie, 1981, Analysis and adjusment of Survey Measurements, Van Nostrand Reinhold Company, New York. Wolf, Paul R. & C. D. Ghilani, 1997, Adjusment Computations - Statistics and Least Squares in Surveying and GIS, John Wiley & Sons, Inc., New York.

Teunissen, P. J. G., 2000, Adjusment Theory - an introduction, Delft University Press, Delft.

Mann, Prem S., 2004, Introductory Statistics, John Wiley & Sons. Inc. Devore, L. Jay., 1987, Probability and Statistics for Engineering and Sciences, Brooks/Cole Publishing

(2)

Oleh karena hitung perataan termasuk dalam rumpun Teknik Analisa Data (Statistical and Numerical Analysis, Optimization methods, Least Square Methods, Filtering, Data Processing and Management) yang dipakai hampir di semua domain dalam perspektif teknik pemetaan, maka pengajar harus memiliki pengetahuan komprehensif dalam bidang pemetaan,

khususnya teknik geodesi dan geomatika.

Uraian Rinci Materi Kuliah

Mg

# Topik Sub Topik Tujuan Instruksional Khusus (TIK) AktivitasK/P/R/X/U 1 Pengantar

Statistika  Definisi statistikaUkuran Tendensi sentral

 Ukuran sebaran data

Memahami arti penting, definisi, peranan, dan tujuan statistika dalam pemetaan

Kuliah Tugas

2 Data

pengamatan dan kesalahan

 Arti pengukuran 

Komponen-komponen pengukuran  Arti pengamatan  Keandalam

pengamatan  Arti kesalahan  Macam-macam

kesalahan

 Eliminasi kesalahan  Perambatan

kesalahan

Memahami bahwa

pengukuran sesungguhnya merupakan konsep

matematika yang tersusun oleh komponen-komponen. Dari pengukuran ini

diturunkan konsep pengamatan. Memahami bahwa pengukuran memiliki kesalahan, yang terbagi atas beberapa macam, dan kesalahan dapat direduksi/eliminasi dan merambat

Kuliah Responsi Tugas

3 Histogram, peluang, dan ukuran penyebaran

 Pengelompokan data

 Histogram  Persamaan

lengkungan kontinu

Memahami bahwa sebaran data stokastik memiliki bentuk histogram dan polygon frekuensi, dari sini dibentuk lengkungan

pendekatan, yang digunakan untuk mengetahui struktur data

4 Histogram, peluang, dan ukuran penyebaran

 Lanjutan minggu ke-3

Lanjutan minggu ke-3 Kuliah Responsi Tugas 5 Persamaan

normal Gauss

 Persamaan normal Gauss

 Persamaan fungsi densitas

 Persamaan

lengkungan Gauss  Penafsiran peluang

kesalahan pada kurva normal Gauss

Memahami bahwa dari lengkungan pendekatan menjadi lengkungan yang kontinu, yang memberikan persamaan matematika lengkungan tersebut. Dari persamaan matematika diturunkan prinsip kuadrat terkecil

6 Perambatan

Kesalahan  Sebab dan akibat dari perambatan kesalahan

 Model matematika perambatan kesalahan  Matriks

variansi-kovariansi

 Reduksi perambatan

Memahami bahwa

pengukuran secara relatif dapat mengakibatkan akumulasi kesalahan yang disebut sebagai perambatan kesalahan. Berdasarkan model yang dibentuk, kesalahan pada tiap

parameter dapat diprediksi

(3)

kesalahan guna menentukan konstelasi pengukuran yang dapat meminimalkan perambatan 7 Perambatan

Kesalahan  Lanjutan minggu ke-6

Lanjutan minggu ke-6 Kuliah Responsi Tugas

8 UTS Ujian

9 Prinsip Kuadrat Terkecil

 Prinsip kuadrat terkecil dari kurva normal Gauss  Metoda kuadrat

terkecil

 Aplikasi kuadrat terkecil

Memahami arti dan

kemanfaatan Prinsip Kuadrat Terkecil untuk menentukan nilai parameter terbaik serta berbagai macam metoda dan aplikasinya

10 Hitung perataan bersyarat

 Prinsip hitung perataan bersyarat  Model matematika

hitung perataan bersyarat

 Aplikasi hitung perataan bersyarat

Memahami arti dan

kemanfaatan Prinsip Kuadrat Terkecil hitung perataan bersyarat untuk menentukan koreksi terbaik pengukuran serta berbagai macam metoda dan aplikasinya

11 Hitung perataan bersyarat

Lanjutan minggu ke-10 Lanjutan minggu ke-10 Kuliah Responsi Tugas 12 Hitung

perataan parameter

 Prinsip hitung perataan parameter  Model matematika

hitung perataan parameter  Aplikasi hitung

perataan parameter

Memahami arti dan

kemanfaatan Prinsip Kuadrat Terkecil hitung perataan parameter untuk

menentukan nilai parameter terbaik serta berbagai macam metoda dan aplikasinya

13 Hitung perataan parameter

Lanjutan minggu ke-12 Lanjutan minggu ke-12 Kuliah Responsi Tugas 14 Hitung

perataan kombinasi

 Prinsip hitung perataan parameter bersyarat

(kombinasi)

 Model matematika hitung perataan parameter bersyarat  Aplikasi hitung

perataan parameter bersyarat

Memahami arti dan

kemanfaatan Prinsip Kuadrat Terkecil hitung perataan parameter bersyarat untuk menentukan nilai parameter terbaik sekaligus

menentukan koreksi terbaik nilai pengukuran serta berbagai macam metoda dan aplikasinya

15 Hitung perataan kombinasi

Lanjutan minggu ke-14 Lanjutan minggu ke-14 Kuliah Responsi Tugas