• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perbandingan Interpolasi Spasial dengan Metode Ordinary dan Robust Kriging pada Data Spasial Berpencilan.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Perbandingan Interpolasi Spasial dengan Metode Ordinary dan Robust Kriging pada Data Spasial Berpencilan."

Copied!
7
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Tabel 1  Titik Amatan yang Merupakan Pencilan pada Masing-masing Data Set  Data Set Titik Amatan Nilai Z Data Set Titik Amatan Nilai Z
Tabel 3 Nilai Rataan Residual Standar Masing-masing Model Robust Semivariogram untuk Masing-masing Data Set

Referensi

Dokumen terkait

Misalkan diketahui segugus data yang mengandung pencilan dan representasi model dinamiknya maka secara umum hasil pendugaan parameter model tersebut dengan menggunakan metode

Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan September 2012 ini ialah curah hujan, dengan judul Pendugaan Curah Hujan Musim Kemarau Menggunakan Data

Analisis Regresi Robust pada Data Mengandung Pencilan dengan Menggunakan Metode Least Median Square ; Hufron Haditama; 051810101096; 2011; 33 Halaman; Jurusan Matematika

Machairiyah (2007), Analisis Curah Hujan Untuk Pendugaan Debit Puncak Dengan. Metode Rasional Pada DAS Percut Kabupaten

Metode Kriging merupakan estimasi stochastik yang mirip dengan IDW, menggunakan kombinasi linear dari weights untuk memperkirakan nilai di antara sampel data.. Metode ini

Berdasarkan analisis spasial menggunakan metode Ordinary Kriging (OK) diperoleh bahwa model spherikal cocok untuk merepresentatifkan keseluruhan data dari tahanan

Maksud dari tulisan ini adalah untuk mempelajari perbedaan yang dihasilkan oleh metode interpolasi Lagrange Multivariat dan Ordinary Kriging.. Mempelajari keuntungan

Berdasarkan analisis spasial menggunakan metode Ordinary Kriging (OK) diperoleh bahwa model spherikal cocok untuk merepresentatifkan keseluruhan data dari tahanan