• Tidak ada hasil yang ditemukan

Peramalan Pasut Dengan Metode Least Square

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Peramalan Pasut Dengan Metode Least Square"

Copied!
8
0
0

Teks penuh

(1)

5

5..11..11 PPEERRAAMMAALLAANNPPAASSUUTTDDEENNGGAANNMMEETTOODDEELLEEAASSTTSSQQUUAARREE

Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Linear Regression Method) merupakan metode analisis 

harmonik  pasang  surut.  Dengan  metode  ini  kita  bisa  menentukan  amplitudo  (a)  dan  fasa  (

konstituen pasang surut dari data time series y(t) (elevasi muka air laut). Dengan diketahuinya  amplitudo  dan  fase  untuk  setiap  komponen  pasang  surut  kita  bisa  memprediksi  pasang  surut  untuk jangka waktu tertentu, serta menentukan elevasi muka air penting misalnya MSL, LLWL,  MHWL, dsb.   

Prinsip  analisis  harmonik  pasang  surut  bertujuan  untuk  menghitung  pasang  surut  yakni  amplitudo dan fase komponen‐komponen pasang surut, sehingga dari keseluruhan konstanta ini  akan  dapat  dibentuk  grafik  yang  mendekati  data  pengukuran.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  harmonik  pasang  surut  adalah  metode  Least  Square.  Dalam  Perhitungan  Pasut  ini,  metoda  Least  Square  digunakan  untuk  peramalan  pasang  surut.  Pada  bagian di bawah ini akan diuraikan metode Least Square untuk analisis harmonit pasang surut. 

K k k k k k o i

A

A

t

B

t

y

1

sin

cos

ˆ

  (1)  dimana    Ak, Bk  =  koefisien yang dihitung dengan metode Least Square.    K  =    jumlah konstituen yang diperhitungkan.    k  =    nomor konstituen.   

k  =   kecepatan sudut (frekuensi) komponen pasut k  Dari model pasang surut di atas dapat dijabarkan sebagai berikut. 

 

K k k k K k k k o i

A

A

t

B

t

y

1 1

sin

cos

ˆ

  (2)  dengan    A0  =   harga elevasi muka air rata‐rata.      =   

N

y

N i i i

     Ak, Bk  =    harga yang dicari.    K  =    jumlah konstituen yang diperhitungkan.    k  =    konstituen ke‐k.    k  =    frekuensi sudut konstituen ke‐k.    t  =    waktu (data lapangan).  Berdasarkan metoda Least Square, error didefinisikan sebagai  el data

y

y

mod

  (3) 

(2)

atau   i i

y

y

ˆ

  (4)  Jika dinytakan dalam bentuk kuadrat, maka 

y

y

s

N i i i N i

  1 2 1 2

ˆ

  (5)  Dengan mensubstitusikan Persamaan II.5, maka 

  









N i K k i k k K k i k k o i

A

A

t

B

t

y

s

1 2 1 1

sin

cos

  (6)   

  

N i K k i k k K k i k k o i

A

A

t

B

t

y

s

1 2 1 1

sin

cos

  (7) 

Kondisi  yang  diperlukan  agar  jumlah  kuadrat  selisihnya  minimum  adalah  turunan  parsial  Persamaan 7 terhadap komponen Ak dan Bk harus sama dengan nol. Dengan demikian maka 

0

k

A

s

  (8) 

0

cos

sin

cos

2

1 1 1

   N i t k K k i k k K k i k k o i k

t

t

B

t

A

A

y

A

s

  (9)  dan 

0

k

B

s

    (10) 

0

sin

sin

cos

2

1 1 1

   N i t k K k i k k K k i k k o i k

t

t

B

t

A

A

y

B

s

  (11)    Dua persamaan terakhir dapat diuraikan sebagai berikut. 

         N i i k i N i i k N i K k i k N i t k k K k i k t k k t t B t t A t y t A 1 1 0 1 1 1 1 cos cos sin cos cos cos

  (12)   

     

N i i k i N i i k N i K k i k N i t k k K k i k t k k

t

t

B

t

t

A

t

y

t

A

1 1 0 1 1 1 1

sin

sin

sin

sin

cos

sin

  (13)     

(3)

Dalam bentuk matrik                 

        K k i k N i t k K k i k N i i k K k i k N i i k K k i k N i i k t t t t t t t t 1 1 1 1 1 1 1 1 sin sin cos sin sin cos cos cos                           k k B A

                   

    N i i k i N i i k N i i k i N i i k t y t A t y t A 1 1 0 1 1 0 sin sin cos cos     (13)    untuk 1 buah konstituen, K=1                 

    N i i i N i i N i i i N i i t t t t t t 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 sin cos sin sin cos cos

                  1 1 B A

                   

    N i i i N i i N i i i N i i t y t A t y t A 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 sin sin cos cos

(14)    Untuk 2 buah konstituen, K=2, jika dinyatakan dalam persamaan matrik  

    

C XD   (15)  Maka 

 

                              

                N i i i N i i N i i i i N i i N i i t N i t N i i t N i i i N i i i i N i i N i i i N i i N i i t N i i t N i i t N i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t C 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 sin cos sin sin sin cos sin sin cos cos sin cos cos cos sin sin cos sin sin cos sin sin cos cos cos sin cos cos                             (16)   

 

                               2 2 1 1 B A B A X   (17)  = =

(4)

dan 

 

                                  

        N i i i N i i N i i i N i i N i i i N i i N i i i N i i t y t A t y t A t y t A t y t A D 1 2 1 2 0 1 2 1 2 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 sin sin cos cos sin sin cos cos           (18)    Untuk jumlah konstituen yang lain ditentukan dengan cara yang sama. Ukuran matrik dengan  N  buah konstituen adalah Matrik 2N x 2N.  Berikut adalah langkah‐langkah untuk menyesaikan Persamaan 15.  Akan dihitung 

 

   

C D C X  1 1   (19)  dimana C  = determinan Matrik C.   Menentukan Matrik C  Masukkan data k,ti.  Tentukan nilai komponen Matrik C.                                             

                            N i K i i k i k K i i k N i i k N i K i i k i k K i i k N i i k N i K i i k t k N i K i i k i k N i K i i k t k N i K i i k i k N i K i i k i k K i i k N i i k i N i i i N i i N i K i i k t k N i K i i k i k N i i i N i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 sin sin cos sin . ... sin sin cos sin sin cos cos cos . ... sin cos cos cos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . sin sin cos sin . ... sin sin cos sin sin cos cos cos . ... sin cos cos cos                                   (20)    Misal untuk K=1. 

(5)

C11   =    i N i i t t 1 1 1 cos cos 

  (21)    C12   =    i N i i t t 1 1 1 sin cos 

  (22)    C21   =    i N i i t t 1 1 1 cos sin 

  (23)    C22   =    i N i t t t 1 1 1 sin sin 

  (24)      Sehingga Matrik C  C =                   

    N i i i N i i N i i i N i i t t t t t t 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 sin cos sin sin cos cos         (25)    Membentuk Matrik C, Matrik N x N    Menentukan Matrik X  Membentuk Komponen Matrik X  Komponen Matrik X terdiri dari konstanta konstituen Ak dan Bk  Membentuk Matrik {X}, Matrik N x 1 

(6)

 

                                       N N B A B A B A X . . . . . . 2 2 1 1       (26)    Menentukan Matrik D  Masukkan Data    k   ti   yi   N y A N i i

  1 0        (27)  Tentukan nilai komponen Matrik D.  D  =                                                  

        N i i k i N i i k N i i k i N i i k N i i i N i i N i i i N i i t y t A t y t A t y t A t y t A 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 sin sin cos cos . . . . . sin sin cos cos             (28) 

(7)

Misal untuk K=1  D11  = 

  N i i i N i i y t t A 1 1 1 1 0 cos cos     (29)    D21  = 

  N i i i N i i y t t A 1 1 1 1 0 sin sin     (30)    Membentuk Matrik D, Matrik N x 1    Menghitung Konstanta Konstituen  Matrik Sasaran     

    

C XD   Dihitung     

 

   

C D C X  1 1 , dimana C  = determinan Matrik C   Menghitung Determinan Matrik C.  Menghitung Invers Matrik C.  Menghitung Konstanta Konstituen {X}.  Substitusi Konstituen kedalam Model Pasang Surut  Memasukkan Konstanta Ao, A1, B1, A2,B2, ...  AN,BN kedalam Model Pasang Surut 

    K k k k k k o i A A t B t y 1 sin cos ˆ     (31)    Analisis pasang surut selanjutnya adalah menentukan phasa komponen pasang surut k (

k, lihat 

Persamaan  II.3).  Misalkan  Ak  dan 

k pada  Persamaan  1  masing‐masing  disimbolkan  dengan  E 

dan F. Kemudian Ak dan Bk pada Persamaan 31 dinyatakan dalam A dan B, maka hubungan E  dan F dengan A dan B secara sederhana dapat dinyatakan sebagai berikut.  E cos (t + F) = A cos t + B sin t  (32)  Bentuk cos (t+F) dapat dijabarkan sebagai berikut.  cos (t+F) = cos t cos F – sin t sin F  (33)  Sehingga 

(8)

E cos (t+F) = E cos t cos F – E sin t sin F  (34)    E cos (t+F) = E cos F cos t + (‐ E sin F) sin t  (34)    Maka Persamaan II.36 dapat ditulis dalam bentuk lain sebagai berikut.  E cos F cos t + (‐ E sin F) sin t =  A cos t + B sin t  (35)       Dari persamaan di atas  E cos F = A      (36)  Hubungan E dengan F dinyatakan sebagai berikut    E =  F A cos                    (37)  (‐ E sin F) = B      (38)  Hubungan F dengan B dinyatakan sebagai berikut.  F = Arc sin        E B       (39)  atau  sin F = ‐  E B  = ‐ A B cos F      (40)    Jika kedua ruas dibagi dengan cos F, maka:  A B F F cos sin   (II‐46)  atau  tan F =  A B     (II‐47)    Jadi        F = arc tan  A B    (II‐48)  dimana F adalah phasa komponen pasang surut (

).   

Referensi

Dokumen terkait

[r]

[r]

1 Azimuth matahari acos cos Trigonometric Function6 sin Trigonometric Function4 sin Trigonometric Function3 sin Trigonometric Function2 cos Trigonometric Function >= 0

HARI AGUSTIYO : Sistem Informasi Peramalan Penjualan Pada Rossi Sari Kedelai Menggunakan Metode LEAST SQUARE, Skripsi, Teknik Informatika, Teknik Universitas Nusantara

SEM berbasis covarians – selanjtunya disebut LISREL - mampu mengatasi berbagai macam bias tersebut karena menyertakan eror pengukuran, dan laten variabel, namun

Berdasarkan hasil perbandingan antara metode WLS dan transformasi LN diperoleh metode yang paling tepat digunakan untuk mengatasi heteroskedastisitas pada data gizi buruk

Dari hasil di atas, maka penulis dapat mengambil kesimpulan dengan diterapkannya metode trend least square untuk melakukan peramalan penjualan dapat sebagai

Port Interface of ModelIP and ModelPrim Blocks cos q sin i cos sin q i data cos sin q i data channel valid data channel valid FIR data channel valid