Post on 15-Mar-2019
PERBANDINGAN AKURASI PREDIKSI PASANG SURUT
ANTARA METODE ADMIRALTY DAN METODE LEAST SQUARE
Miftakhul Ulum
350710021
Sidang
Tugas Akhir
Latar Belakang
3
• Pasut fenomena periodik dapat diprediksi
• Metode admiraty VS metode least square
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Membandingkan nilai tiap komponen pasut hasil analisa harmonik metode
admiralty dan least square dengan panjang data 15 dan 29 hari. 2. Membandingkan dan menganalisa hasil prediksi pasut metode admiralty dan
least square yang dibandingkan dengan data pasut hasil pengamatan lapangan.
Lokasi Penelitian
4
Lokasi Koordinat Panjang Data Tanggal
Surabaya
7°11’13” LS dan 112° 41’ 24” BT
29 Hari
1-29 Januari 2007
Analisa Harmonik Admiralty
7
Metode admiralty yang dicetuskan oleh A. T. Doodson pada tahun 1928 merupakan metode yang praktis untuk melakukan analisa pasang surut dari pengamatan 15 dan 29 hari.
Analisa Harmonik Least Square
8
jj
m
j
ji tCosHZty 1
0)(
Perhitungan metode least square dilakukan dengan mengabaikan faktor meteorologis, kita dapat menuliskan persamaan dimana, y(ti)= elevasi pasut dari waktu Hj = amplitudo komponen ke-j ωj = 2π/Tj Tj = periode komponen ke-j = fase komponen ke-j Z0 = duduk tengah (Mean Sea Level) t = waktu m = jumlah komponen Pemecahan secara least square dengan persamaan : X = (ATA)-1ATY Sehingga akan diperoleh amplitudo dan fase tiap komponen serta nilai MSL-nya.
Prediksi Pasut
9
Setelah diperoleh konstanta harmonik masing-masing dengan menggunakan metode admiralty dan least square selanjutnya dilakukan pemodelan prediksi pasut dengan menggunakan persamaan:
𝜂 𝑡 = 𝑆0 + 𝐴𝑖𝑓𝑖𝐶𝑜𝑠(𝜔𝑗𝑡𝑛𝑗=1 − 𝑃𝑗 + 𝑋𝑖)
dimana, fi = koreksi amplitudo dari komponen pasut ke-i Xi = argumen astronomi komponen pasut ke-i Ai = amplitudo komponen ke-i ωi = kecepatan sudut Pi = fase komponen ke-i S0 = MSL t = waktu n = jumlah komponen pasut Xi = Vi + Ui
Tipe Pasang Surut
• Tipe pasang surut suatu perairan dapat ditentukan dengan membandingkan antara amplitude (tinggi gelombang) unsur-unsur pasang surut tunggal utama dengan unsur-unsur pasang surut ganda utama menggunakan bilangan formzha yang dinyatakan dengan rumus sebagai berikut (Ongkosongko, 1989) :
F = (O1 + K1) / (M2 + S2)
Dimana jika, 1. 0 < F < 0,25 = Pasang Ganda Murni 2. 0,25 < F < 1,5 = Pasang Campuran Ganda 3. 1,5 < F < 3 = Pasang Campuran Tunggal 4. F > 3 = Pasang Tunggal Murni
10
Perhitungan Admiralty dan Least Square
12
1. Penentuan amplitudo dan fase tiap komponen pasut 2. Pemodelan prediksi pasut 3. Penentuan Selisih data observasi dengan data hasil prediksi
Analisa Data Admiralty 15 Hari
15
Hasil analisis metode admiralty berupa grafik yang terdiri dari data, prediksi, dan residu. Dapat dilihat dari Gambar berikut ini hasil analisis metode admiralty untuk panjang data 15 hari.
Analisa Data Admiralty 29 Hari
18
Hasil analisis metode admiralty berupa grafik yang terdiri dari data, prediksi, dan residu. Dapat dilihat dari Gambar 1 hasil analisis metode admiralty untuk panjang data 29 hari.
Analisa Data Least Square 15 Hari
21
Hasil analisis metode admiralty berupa grafik yang terdiri dari data, prediksi, dan residu. Dapat dilihat dari Gambar berikut ini hasil analisis metode least square untuk panjang data 15 hari.
Analisa Data Least Square 29 Hari
24
Hasil analisis metode admiralty berupa grafik yang terdiri dari data, prediksi, dan residu. Dapat dilihat dari Gambar berikut ini hasil analisis metode least square untuk panjang data 29 hari.
Kesimpulan Dari penelitian ini dapat disimpulkan beberapa informasi yang penting, yaitu antara lain: 1. 1Nilai amplitudo antara metode admiralty dengan metode least square baik untuk
data 15 dan 29 hari menunjukkan nilai selisih amplitudo masing-masing komponen relatif kecil, selisih terbesar hanya terdapat pada komponen P1 untuk perbandingan antara admiralty 15 hari dengan least square 15 hari yakni sebesar -36.49 cm.
2. Nilai beda fase antara metode admiralty dengan metode least square baik untuk data 15 dan 29 hari menunjukkan nilai selisih beda fase masing-masing komponen cukup beragam. Nilai beda fase terbesar terdapat pada selisih komponen S2 pada perbandingan antara least square 15 hari dengan least square 29 hari yakni sebesar -332.89 derajat.
3. Nilai RMS error terkecil ditunjukkan oleh metode least square 29 hari sebesar 5,972cm pada prediksi pasut bulan pertama.
4. Metode least square 29 hari lebih efektif digunakan untuk melakukan prediksi pasut jika dibandingkan dengan ketiga metode yang lain, hal ini ditunjukkan dengan nilai RMS error untuk metode least square 29 hari memiliki nilai RMS error paling kecil pada tiap rentang waktu prediksi yang dilakukan.
5. Hasil prediksi dari data pengamatan 29 hari menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan hasil prediksi dengan data pengamatan 15 hari.
31
Daftar Pustaka
1. Ali, M., Mihardja, D.K. dan Hadi, S. 1994. Pasang Surut Laut. Bandung: Institut Teknologi
Bandung.
2. Analisis Harmosik Pasang Surut. Bandung: Prodi Oseanografi dan Sains Terapan-ITB.
3. ITB-Bakosurtanal.1986. Diktat Survei dan Pemetaan Laut.
4. Mikhail, Edward M. 1981. Analysis and Adjustment of Survey Measurement. New York: Van
Nostrand Reinhold Company.
5. Ongkosongo, Otto S.R. 1989. Pasang-Surut. Jakarta: LIPI.
6. Poerbandono dan Eka Djunarsjah. 2005. Survei Hidrografi. Bandung: Refika Aditama.
7. Prihadi, Krisna. 2005. Analisis Prediksi Pasut Berdasarkan Variasi Lama Pengamatan Dan
Jumlah Konstanta Harmonik Dengan Metode Kuadrat Terkecil. Surabaya: Jurusan Teknik
Geomatika FTSP-ITS.
8. Sasongko, Agung Koko. 2006. Studi Pembuatan Software Hitungan Pasang Surut Dengan
Metode Admiralty. Surabaya: Jurusan Teknik Geomatika FTSP-ITS.
9. Setyo, Nur Kholis. 2008. Analisis Harmonik Pasang Surut Laut dari Data Satelit Altimetri
TOPEX/Poseidon. Surabaya: Jurusan Teknik Geomatika FTSP-ITS.
10. Sjachulie, Denny. 2005. Penerapan Metode Admiralty dalam Analisi Pasang Surut Jangka
Pendek Tanpa Menggunakan Tabel. Tugas Akhir Program Studi Oseanografi, ITB.
11. Vanicek, P. dan Krakiwsky, E.J. 1986. Geodesy, The Concepts. North Holland.
32