#ama
#ama $ Wu$ Wulan %andarenilan %andareni #&P
#&P $ G'()*++'+$ G'()*++'+ %ari T
%ari Tanggal anggal $ &abu ') $ &abu ') ,ktober '+)-,ktober
'+)-Asisten Praktikum $ Asisten Praktikum $ )!
)! AyAyulaularas ras PurPurnamnamasarasari i " " .G'.G'()'()'++*++*)/)/ '!
'! 00aahdhdi i IsIsna na M M .G.G'('()*)*++++1212// Praktikum ke31
Praktikum ke31
PENDUGAAN
PENDUGAAN DATDATA HILANGA HILANG Tujuan
Tujuan
Tu4uan praktikum kali ini adalah mempela4ari metode interpolasi spasial 5riging dan Tu4uan praktikum kali ini adalah mempela4ari metode interpolasi spasial 5riging dan IDW serta mengetahui kegunaan interpolasi spasial
IDW serta mengetahui kegunaan interpolasi spasial di bidang meteorologi dandi bidang meteorologi dan klimatologi!
klimatologi! Metodologi Metodologi
Alat dan 6ahan yang digunakan pada
Alat dan 6ahan yang digunakan pada pratikum metode klimatologi adalahpratikum metode klimatologi adalah laptop7komputer sof
laptop7komputer software Ms 8xcel alat tulis data tware Ms 8xcel alat tulis data unsur iklim dari #,AA "oftwareunsur iklim dari #,AA "oftware ArcGis!
ArcGis!
Praktikum meteode klimatologi dilaksanakan pada hari
Praktikum meteode klimatologi dilaksanakan pada hari hari &abu ') ,ktober '+)-hari &abu ') ,ktober '+)- bertempat di laboratorium kompu
bertempat di laboratorium komputer Departemen Geofisika dan Meteorologi IP6!ter Departemen Geofisika dan Meteorologi IP6! Langkah Kerja
Langkah Kerja
Gambar )
Gambar ' Metode interpolasi 5riging Pembahasan
9ntuk keperluan penyusunan model suatu fenomena di sat u wilayah diperlukan data beberapa komponen data pendukung! Pada kenyataannya sering kali s eorang peneliti dihadapkan pada ketidaklengkapan data yang diperlukan! Pertimbangan kondisi
lingkungan fisiografis keterbatasan data dari berbagai titi k di permukaan bumi ini dapat menghambat penyusunan model! "elan4utnya untuk menyusun suatu model yang baik disiasati dengan melakukan intepolasi! Interpolasi merupakan suatu metode atau fungsi matematika untuk menduga nilai pada lokasi3lokasi yang datanya tidak tersedia! Menurut 6urrough and McDonell .)22:/ interpolasi adalah proses memprediksi nilai pada suatu titik yang bukan merupakan titik sampel berdasarkan pada nilai3nilai dari titik3titik di sekitarnya yang berkedudukan sebagai sampel!
Penentuan nilai baru didasarkan pada data yang ada pada titik3titik sampel! Tanpa adanya langkah interpolasi ini maka analisis spasial tidak dapat dilakukan secara akurat! Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan interpolasi spasial!
Menurut Demers .'+++/ interpolasi spasial dapat diklasifikasikan men4adi tiga yakni global and local interpolation exact interpolation and inexact interpolation deterministic and stochastic interpolation! Diantara metode deterministik yang populer adalah Trend "pline Inverse Distance Weighted .IDW/ dan 5riging! Praktikum kali ini akan dibahas penggunaan metode IDW dan 5riging untuk ka4ian curah hu4an! Metode IDW dapat
dikelompokkan ke dalam estimasi determenistik yakni interpolasi dilakukan berdasarkan perhitungan matematika! "ementara metode 5riging dapat digolongkan ke dalam estimasi
stochastik di mana perhitungan secara statistik digunakan untuk menghasilkan interpolasi .Pramono '++:/!
Metode IDW merupakan metode interpolasi kon;esional yang memperhitungkan 4arak sebagai bobot! <arak yang dimaksud disini adalah 4arak .datar/ dari titik data
.sampel/ terhadap blok yang akan diestimasi! <adi semakin dekat 4arak antara titik sampel dan blok yang akan diestimasi maka semakin besar bobotnya begitu 4uga sebaliknya!
Interpolasi stochastic menawarkan penilaian kesalahan dengan nilai prediksi! Metode ini mengasumsikan kesalahan acak! =ontoh model ini yang populer adalah
metode 5riging! Metode 5riging merupakan estimasi stochastik yang mirip dengan IDW menggunakan kombinasi linear dari weights untuk me mperkirakan nilai di antara sampel data! Metode ini dikembangkan oleh D!>! 5rige untuk memperkirakan nilai dari bahan tambang! Asumsi dari model ini adalah 4arak dan orientasi antara sampel data
menun4ukkan korelasi spasial! Model ini memberikan ukuran error dan confidence! Model ini 4uga menggunakan semi;ariogram yang merepresentasikan perbedaan s pasial dan nilai diantara semua pasangan sampel data! "emi;arogram ini menun4ukkan bobot .weights/ yang digunakan dalam interpolasi .%adi '+)*/!
Penentuan hasil pada metode IDW berdasarkan pada asumsi bahwa nilai atribut ? .nilai yang diestimasi/ pada titik yang tidak didata adalah merupaka fungsi 4arak dan nilai rata3rata titik yang berada disekitarnya! %asil interpolasi tergantung dari seberapa kuat sebuah titik data yang diketahui mempengaruhi daerah di sekitarnya! "elain itu 4uga 4umlah titik di sekitarnya yang digunakan untuk menghitung rata3rata nilai serta ukuran pixel7raster yang dikehendaki! "edangkan penentuan hasil pada metode 5riging
berdasarkan asumsi bahwa setiap titik di dalam bentang alam saling berhubungan dan mempunyai sebuah trend! Trend .persamaan matematis/ yang digunakan untuk
memprediksi titik yang tidak memiliki data7informasi!
"umber data yang digunakan praktikum kali ini berasal dari #,AA! Data stasiun yang digunakan untuk interpolasi adalah () stasiun cuaca yang tersebar di Indonesia mulai dari Pulau "umatera <awa 5alimantan "ulawesi #usa Tenggara sampai Papua .nama stasiun terlampir/! 9nsur iklim yang diinterpolasikan adalah curah hu4an!
Gambar * Interpolasi metode IDW
Gambar diatas adalah hasil interpolasi data curah hu4an menggunakan metode IDW dengan cakupan wilayah Pulau <awa #usa Tenggara Pro;insi "ulawesi "elatan dan Tenggara "umatera selatan hingga >ampung 5alimantan Tengah dan "elatan Maluku serta Papua 6arat dan Tengah! Dapat dilihat bahwa interpolasi menggunakan metode IDW menghasilkan nilai dengan cakupan wilayah yang lebih luas! #ilai interpolasi akan lebih mirip pada data sampel yang berdekatan lokasinya daripada data yang lokasinya lebih 4auh! 5arena metode ini menggunakan rata3rata dari data sampel sehingga nilainya tidak bisa lebih kecil dari minimum atau lebih besar dari data sampel! <adi puncak bukit atau lembah terdalam tidak dapat ditampilkan dari hasil interpolasi model ini .Watson dan Philip )2:-/! 9ntuk mendapatkan hasil yang baik sampel data yang digunakan harus
rapat yang berhubungan dengan ;ariasi lokal! <ika sampelnya agak 4arang dan tidak merata hasilnya kemungkinan besar tidak ses uai dengan yang diinginkan!
Gambar ( Interpolasi metode 5riging
Gambar diatas adalah hasil interpolasi data curah hu4an menggunakan metode 5riging di wilayah yang sama dengan metode sebelumnya! %asil interpolasi nampak berbeda dari metode IDW! Pada interpolasi kriging cakupan wilayah interpolasi lebih
sempit! Pada 4arak yang dekat .sumbu horisontal/ semi;ariance bernilai kecil tetapi pada 4arak yang lebih besar semi;ariance bernilai tinggi yang menun4ukkan bahwa ;ariasi dari
nilai ? tidak lagi berhubungan dengan 4arak sampel point!
Metode lain yang dapat digunakan untuk menginterpolasi data adalah Interpolasi tetangga terdekat . Nearest Neighbor Interpolation/! Nearest Neighbor adalah
metode paling sederhana dan pada dasarnya membuat piksel lebih besar! Warna pixel dalam gambar yang baru adalah warna dari piksel terdekat dari gambar asli! Pada interpolasi nearest neighbour .tetangga terdekat/ nilai keabuan titik hasil diambil dari nilai keabuan pada titik asal yang paling dekat dengan koordinat hasil perhitungan dari transformasi spasial! 9ntuk citra ' dimensi tetangga terdekat dipilih di antara ( titik asal yang saling berhubungan satu sama lain!
Ada pula metode interpolasi "pline! "pline adalah metoda interpolasi yang biasa digunakan untuk mendapatkan nilai melalui kur;a minimum antara nilai3nilai
input! Metode ini baik digunakan dalam membuat permukaan seperti ketinggian
permukaan bumi ketinggian muka air tanah ataupun konsentrasi polusi udara! 5urang bagus untuk siatuasi dimana terdapat perbedaan nilai yang signifikan pada 4arak yang
sangat dekat! <ika dipilih metoda "pline maka ada pilihan tipe &egulari?ed dan Tension! &egulari?ed membuat permukaan halus sedangkan Tension mempertegas
bentuk permukaan sesuai dengan fenomena model! 8"&I .)22@/ menyatakan bahwa metode interpolasi spline mengestimasinilai sel berdasarkan nilai rata3rata pada hampiran antara point data masing3masing contoh!
Poligon Theissen 4uga salah satu metode interpolasi lokal! Metode ini disebut 4uga metode proximal merupakan suatu upaya memberikan bobot data titik3titik di suatu
area! "ebagai contoh untuk interpolasi lokal untuk data presipitasi! >angkahnya adalah se4umlah segitiga digambar dengan cara menghubungkan titik3titik kontrol .misalnya stasiun meteorologi/ menggunakan teknik triangulasi Delaunay .4uga digunakan untuk TI#/! Garis ditarik tegak lurus terhadap sisi segitiga di titi k tengah! Poligon didefinisikan oleh persimpangan .interaksi/ dari garis3garis! #ilai3nilai untuk titik kontrol ditugaskan untuk merepresentasikan poligon .%adi '+)*/!
Kesimulan
Interpolasi spasial dibutuhkan dalam bidang meteorologi dan klimatologi untuk mengatasi terbatasnya data lingkungan serta kondisi fisiografis lainnya! "ehingga
pemodelan unsur iklim tetap dapat dilakukan! Metode interpolasi IDW memberikan hasil interpolasi yang lebih akurat dari metode 5riging! %al ini dikarenakan semua hasil
dengan metode IDW memberikan nilai mendekati nilai mini mum dan maksimum dari sampel data! "edang metode 5riging terkadang memberikan hasil interpolasi dengan kisaran yang rendah!
Da!tar Pustaka
6urrough PA and McDonnell &A! )22:! Principles Of Geographical Information System. >ondon .95/ $ ,xford 9ni;ersity Press Inc!
Demers and Michael #! '+++! undamentals of Geographic Information System Second !dition. #ew 0ork.9"/ $ <hon Wiley and "ons!
8"&I! )22@! "sing the #rc$ie% Spatial #nalyst. &edlands .9"/ $ 8n;ironmental "ystems &esearch Institute Inc
%adi 6"! '+)*! Metode Interpolasi "pasial dalam "tudi Geografi! & Geomedia! ol )).'/$'*)3'(+!
Pramono dan Gatot %! '++:! Akurasi Metode IDW dan 5riging untuk Interpolasi "ebaran "edimen Tersuspensi! orum Geografi! ol! ''.)/$213))+!
Watson DB C Philip GM! )2:-! A &efinement of In;erse Distance Weighted Interpolation! & Geo Processing ! ol '$ *)-3*'1!
LAMPI"AN
Tabel ) Data curah hu4an dari berbagai stasiun yang digunakan L#NGITUD
E LATITUDE $TATI#N%NAME TP&P $TATI#N
)'+*** 32@@1 WAI#GAP9 MA9 %A9
ID -+ G%=#D$ID++++21*(+ ))@'@1 3:1-MATA&AM >,M6,5 I#T8&#ATI,#A> AI&P,&T ID ))2) G%=#D$IDM+++21'(+ ))-)@1 3:1(2 D8#PA"A& #G9&A% &AI ID 12+ G%=#D$IDM+++21'*+ )'''*1 3:@() WAI ,TI ID (*( G%=#D$IDM+++21*++
)):@:1 3:-( M9%AMMAD
"A>A%9DDI# ID @@+ G%=#D$IDM+++21'1+ ))1()' 3:(:2 "9M6AWA 68"A& ID -') G%=#D$IDM+++21'@+ ))(*:* 3:')1 6A#09WA#GI ID 1)1 G%=#D$IDM+++2@2:1 )'(-@1 3:')1 A>,& MA>I
5A>A6A%I ID )'1 G%=#D$IDM+++21*'+ )*)* 312:* "A9M>A5I ,>I>IT ID -1: G%=#D$ID++++212++ )+2+)1 311** =I>A=AP ID *@+ G%=#D$ID++++2@:+-))'1:1 31*: "9&A6A0A <9A#DA
ID '+11 G%=#D$IDM+++2@2*-))'1)1 31')1 "9&A6A0A P8&A5 ID @+1 G%=#D$IDM+++2@2** ))*2@1 31+- 5A>IA#G8T MAD9&A
I" ()( G%=#D$IDM+++2@21* ))+*1- 3@21* A=%MAD 0A#I ID )-*) G%=#D$IDM+++2@:*2 ))+()1 3@2@1 "8MA&A#G ID '+ G%=#D$IDM+++2@:*1 )+2)- 3@:- T8GA> ID '*2' G%=#D$IDM+++2@121 )+:'@1 3@1- =I&86,# <ATIWA#GI
ID '() G%=#D$IDM+++2@12) )+@2** 3@1 6,G,& =IT85, ID @-: G%=#D$IDM+++2@1-) )+@-1 3@'2* 69DIA&T, ID ))( G%=#D$IDM+++2@1*2 )+@:** 3@):* <A5A&TA
,6"8&AT,&0 ID *
G%=#D$ID++++2@1(-)+@@-@ 3@)'@ ",85A&#, %ATTA
)+@)** 3@))1 "8&A#G ID -'( G%=#D$IDM+++2@1*1 )+@:@1 3@) <A5A&TA TA#<9#G
P&I,5 *@) G%=#D$IDM+++2@1() ))'@** 3-:- "A#G5AP9&A
6AW8A# ID '12' G%=#D$ID++++2@2'-)*'1- 3-@:* T9A> D9MAT969# *@) G%=#D$IDM+++21:)+ )''@)1 3-(@1 6A9 6A9 68T, AM6I&I ID )(' G%=#D$IDM+++21)2' ))2-- 3-+@1 9<A#G PA#DA#G PA,T8&8 ID '((+ G%=#D$IDM+++21):' ))2--( 3-+@' %A"A#9DDI# ID )2@1 G%=#D$IDM+++21):+ )*:2- 3(+@1 WAM8#A ID *-) G%=#D$ID++++21@:@ )+'**2 3*:@( BATMAWATI ",85A&#, ID -*) G%=#D$IDM+++2@'-* )':+:* 3*1 AM6,# PATTIM9&A ID )'( G%=#D$ID++++211'( ))(1@* 3*((' "0AM"9DI# #,,& ID )+1-
G%=#D$IDM+++2@@:-)+(1+) 3':2: "9>TA# MA%M9D
6ADA&9DDI# II ID )*** G%=#D$IDM+++2@'') )*''- 3'::* BA5 BA5 T,&8A ID () G%=#D$IDM+++21@*+
)+11-- 3'1(@ % A" %A#A#D<,8DDI# ID 2) G%=#D$IDM+++2@'(2 )))@1* 3'1+- I"5A#DA& ID @*- G%=#D$IDM+++2@@(-)'+*@1 3'-- MA"AM6A A#DI <8MMA ID )'+) G%=#D$IDM+++21)'@ ))2 3'- MA<8#8 )') G%=#D$IDM+++21)'+ ))*2(* 3'''- T<I>I5 &IW9T ID )+(1 G%=#D$IDM+++2@@--)+@)* 3')1 PA#G5A>PI#A#G ID )(1 G%=#D$IDM+++2@'*1
