akurasi metode idw dan kriging untuk interpolasi … · 2020. 5. 5. · terumbu karang buatan....

Akurasi Metode IDW dan Kriging ... (Gatot H. Pramono) 97

AKURASI METODE IDW DAN KRIGING UNTUK INTERPOLASISEBARAN SEDIMEN TERSUSPENSI

Gatot H. PramonoPeneliti SIG di Bakosurtanal

Telpon: 021-875-9481, E-mail: [email protected]

ABSTRAK

Physical conditions of seawater in coastal area can be studied by sampling at several locations. To perform spatialanalysis, the data should be interpolated to get the values between sample points. Several approaches for interpolation mayresult in different outcomes. The purpose of this research is to compare Inverse Distance Weighted (IDW) and Krigingmethods. Their parameters are studied using the total suspended sediments in Maros area, South Sulawesi. The resultsshow that the more accurate interpolation is obtained by using IDW method than using Kriging method.

Keywords:

PENDAHULUAN

Latar BelakangData di wilayah pesisir perlu dipela-

jari untuk berbagai kebutuhan sepertiperencanaan pembangunan pelabuhan,pengembangan pariwisata dan budidayapesisir seperti ikan kerapu, rumput laut danterumbu karang buatan. Survei lapanganperlu dilakukan untuk mengumpulkan data.Dikarenakan kondisi alam yang terkadangburuk, wilayah cakupan yang luas dan ke-terbatasan waktu serta dana, maka surveidilakukan dengan mengambil beberapa titiksampel pengamatan. Untuk mengolah danmenganalisa data secara spasial, SistemInformasi Geografis (SIG) biasanya digu-nakan. Didalam analisa spasial baik dalamformat vektor maupun raster, diperlukandata yang meliputi seluruh studi area. Olehsebab itu, proses interpolasi perlu dilaksa-nakan untuk mendapatkan nilai diantaratitik sampel.

Ada beberapa metode yang bisa digu-

nakan untuk melakukan interpolasi sepertiTrend, Spline, Inverse Distance Weighted (IDW)dan Kriging. Setiap metode ini akan mem-berikan hasil interpolasi yang berbeda.Akan menjadi mudah dan bermanfaat bagipengguna berikutnya apabila ada kajiantentang perbandingan hasil interpolasidengan metode yang berbeda sehingga me-tode yang tepat bisa dipilih. Penggunaanmetode trend dan spline telah dijelaskandalam Pramono (2005). Penelitian inimemfokuskan pada penggunaan metodeIDW dan Kriging.

Maksud dan TujuanMaksud dari penelitian ini adalah

untuk mempelajari perbedaan akurasi hasilinterpolasi dengan menggunakan metodeIDW dan Kriging pada data sedimentersuspensi di lepas pantai KabupatenMaros, Sulawesi Selatan. Studi ini meru-pakan kelanjutan dari pekerjaan analisistingkat kesesuaian marine culture yang

Forum Geografi, Vol. 22, No. 1, Juli 2008: 97 - 11098

disusun oleh Lembaga Penelitian dan Pem-berdayaan Masyarakat IPB (Wiradisastra,dkk, 2004a).

Sedang tujuan penelitian ini adalahsebagai berikut:1. Mempelajari keuntungan dan kerugian

dari interpolasi dengan menggunakanmetode IDW dan Kriging,

2. Menjelaskan perbedaan hasil yangdiberikan oleh kedua metode tersebut,

3. Menentukan metode yang terbaik yangdapat digunakan untuk interpolasikhususnya pada sebaran sedimentersuspensi.

Wilayah Studi

Studi ini menggunakan data yangdiukur di Selat Makassar di kabupatenMaros, provinsi Sulawesi Selatan (Gambar1). Kabupaten ini terletak pada posisi geo-grafis antara 119°20’17’’ BT sampai119°31’34’’ BT dan 4°45’2’’ LU sampai4°59’ 16’’ LU. Batas-batas dari kabupatenMaros adalah dengan kabupaten Pangkep dibagian utara, kabupaten Bone di bagian ti-mur, selat Makassar di bagian barat dan kotaMakassar di bagian selatan. Kabupaten Ma-ros letaknya sekitar 30 km utara dari ibukotaSulawesi Selatan yaitu Makassar. Oleh sebabitu, kabupaten Maros dikenal sebagaikabupaten penyangga kota Makassar.

Gambar 1: Studi area di kabupaten Maros


Luas wilayah kabupaten Marossekitar 1.613 km

2 yang meliputi 14 keca-

matan dan 103 desa atau kelurahan. Jumlahpenduduk di kabupaten Maros pada akhir2001 sebanyak 279.259 jiwa. Tingkat kepa-datan penduduk adalah 168 orang/km

2.

Beberapa suku menghuni di kabupaten inidengan mayoritas suku Bugis dan Makassar.Curah hujan di kabupaten Maros sangatcukup sehingga memiliki kondisi pertanianyang relatif subur. Curah hujan tertinggi di-dapatkan pada bulan Februari dengan nilaisekitar 839 mm, sedang curah hujan teren-dah diketemukan pada sekitar bulan Junidan Agustus.

Metode InterpolasiInterpolasi adalah metode untuk

mendapatkan data berdasarkan beberapadata yang telah diketahui (Wikipedia, 2008).Dalam pemetaan, interpolasi adalah prosesestimasi nilai pada wilayah yang tidakdisampel atau diukur, sehingga ter-buatlahpeta atau sebaran nilai pada selu-ruh wilayah(Gamma Design Software, 2005). Didalammelakukan interpolasi, sudah pasti dihasil-kan. Error yang dihasilkan sebelum mela-kukan interpolasi bisa dikarenakan kesa-lahan menentukan metode sampling data,kesalahan dalam pengukuran dan kesalahandalam analisa di laboratorium.

Pada tulisan ini, akan dijelaskanpenggunaan metode IDW dan Kriging untukinterpolasi. Metode IDW dapat dikelom-pokkan dalam estimasi deterministic dimanainterpolasi dilakukan berdasarkan perhi-tungan matematik. Sedang metode Krigingdapat digolongkan kedalam estimasi stochas-tic dimana perhitungan secara statistikdilakukan untuk menghasilkan interpolasi.Metode IDW

Metode Inverse Distance Weighted(IDW) merupakan metode deterministik

yang sederhana dengan mempertimbangkantitik disekitarnya (NCGIA, 1997). Asumsidari metode ini adalah nilai interpolasi akanlebih mirip pada data sampel yang dekatdaripada yang lebih jauh. Bobot (weight)akan berubah secara linear sesuai denganjaraknya dengan data sampel. Bobot initidak akan dipengaruhi oleh letak dari datasampel.

Metode ini biasanya digunakan dalamindustri pertambangan karena mudah untukdigunakan. Pemilihan nilai pada powersangat mempengaruhi hasil interpolasi.Nilai power yang tinggi akan memberikanhasil seperti menggunakan interpolasi near-est neighbor dimana nilai yang didapatkanmerupakan nilai dari data point terdekat.

Kerugian dari metode IDW adalahnilai hasil interpolasi terbatas pada nilaiyang ada pada data sampel. Pengaruh daridata sampel terhadap hasil interpolasidisebut sebagi isotropic. Dengan kata lain,karena metode ini menggunakan rata-ratadari data sampel sehingga nilainya tidakbisa lebih kecil dari minimum atau lebihbesar dari data sampel. Jadi, puncak bukitatau lembah terdalam tidak dapat ditampil-kan dari hasil interpolasi model ini (Watson& Philip, 1985). Untuk mendapatkan hasilyang baik, sampel data yang digunakanharus rapat yang berhubungan denganvariasi lokal. Jika sampelnya agak jarangdan tidak merata, hasilnya kemungkinanbesar tidak sesuai dengan yang diinginkan.

Metode KrigingMetode Kriging adalah estimasi sto-

chastic yang mirip dengan Inverse DistanceWeighted (IDW) dimana menggunakankombinasi linear dari weight untuk mem-perkirakan nilai diantara sampel data(Ctech Development Corporation, 2004).


Metode ini diketemukan oleh D.L. Krigeuntuk memperkirakan nilai dari bahantambang. Asumsi dari metode ini adalahjarak dan orientasi antara sampel data me-nunjukkan korelasi spasial yang pentingdalam hasil interpolasi ESRI, 1996).Metode Kriging sangat banyak mengguna-kan sistem komputer dalam perhitungan.Kecepatan perhitungan tergantung daribanyaknya sampel data yang digunakan dancakupan dari wilayah yang diperhitungkan.

Tidak seperti metode IDW, Krigingmemberikan ukuran error dan confidence.Metode ini menggunakan semivariogram yangmerepresentasikan perbedaan spasial dannilai diantara semua pasangan sampel data.Semivariogram juga menunjukkan bobot(weight) yang digunakan dalam interpolasi.Semivariogram dihitung berdasarkan sampelsemivariogram dengan jarak h, beda nilai zdan jumlah sampel data n diperlihatkanpada persamaan di Gambar 2. Pada gambarini juga ditunjukkan grafik dari sebuahsemivariogram. Pada jarak yang dekat (sumbuhorisontal), semivariance bernilai kecil.Tetapi pada jarak yang lebih besar, semi-vari-ance bernilai tinggi yang menunjukkanbahwa variasi dari nilai z tidak lagi berhu-bungan dengan jarak sampel point. Jenis

Kriging yang bisa dilakukan adalah dengancara spherical, circular, exponential, gaussian danlinear (ESRI, 1999). Penjelasan yang lebihlengkap tentang kelima jenis Kriging ini bisadilihat pada McBratney & Webster (1986).

Tahapan dalam menggunakan meto-de ini adalah: analisa statistik dari sampeldata, pemodelan variogram, membuat hasilinterpolasi dan menganalisa nilai variance.Metode ini sangat tepat digunakan bila kitamengetahui korelasi spasial jarak dan orien-tasi dari data. Oleh sebab itu, metode inisering digunakan dalam bidang ketanahandan geologi. Kelemahan dari metode iniadalah tidak dapat menampilkan puncak,lembah atau nilai yang berubah drastisdalam jarak yang dekat. Untuk keteranganlebih lanjut tentang penelitian metodeKriging bisa dilihat dalam tulisan Bancroft& Hobbs (1986) atau Siska & Hung(2001).

METODE PENELITIAN

Pada bagian ini akan dibahas tahapandalam penelitian. Proses pengumpulan dataatau survei lapangan dijelaskan besertatahapan persiapan data untuk diinterpolasi.Perangkat lunak yang digunakan dan pa-

Gambar 2: Grafik dan persamaan semi-variogram (ESRI, 1999)


rameter yang dipelajari untuk interpolasijuga dijelaskan.

Pengumpulan dan Persiapan DataPengumpulan data parameter bio-

fisik dilaksanakan oleh Lembaga Penelitiandan Pemberdayaan Masyarakat IPB(Wiradisastra, dkk, 2004b). Data yangdiukur langsung adalah salinitas, oksigenterlarut, kadar keasaman (pH), suhu per-mukaan dan pengambilan sampel air untukanalisis chlorofil dan sedimen tersuspensi.Total ada 45 titik yang disampel pada wila-yah kabupaten Maros. Sampel air yang dida-patkan kemudian dianalisa di laboratoriumLimnologi, Fakultas Perikanan dan IlmuKelautan, Institut Pertanian Bogor.

Dari beberapa jenis data yang dikum-pulkan pada survei lapangan, data sedimentersuspensi atau Total Suspended Sediment(TSS) dipilih untuk analisa perbandinganmetode interpolasi. Data tersebut dipilihkarena memiliki nilai dengan standar deviasiyang cukup tinggi yaitu sekitar 17 mg/l.Nilai minimum dan maksimum TSS adalah

2 mg/l dan 78 mg/l. Dengan kisaran datayang cukup tinggi, diharapkan dapat mem-berikan hasil interpolasi yang bervariasi.Dari 45 data yang disurvei, hanya ada 23data yang memiliki nilai TSS. Tabel 1menunjukkan posisi survei dan nilai TSSyang didapatkan.

Interpolasi DataDalam penelitian ini, perangkat lunak

Sistem Informasi Geografis (SIG) yangdigunakan adalah ArcView versi 3.2 dariEnvironmental Systems Research Institute(ESRI). Untuk melakukan proses inter-polasi dengan beberapa metode, digunakanekstensi Spatial Analyst versi 1.1. Sistemoperasi yang digunakan adalah WindowsXP pada komputer berbasis prosesor IntelPentium IV dengan kecepatan 2.26 GHzdan kapasitas memori sebesar 256 Mega-byte.

Salah satu kelebihan dari perangkatlunak ArcView adalah penyediaan saranauntuk kustomisasi aplikasi dengan bahasaAvenue. Interpolasi digunakan dengan

Tabel 1. Nomer stasiun, lokasi dan nilai sedimen tersuspensi (TSS)

Stasiun X (m)

Y (m)

TSS (mg/l) Stasiun X

(m) Y

(m) TSS

(mg/l) 1 779892 9455266 43 17 763098 9462352 3 2 777940 9455100 11 19 767123 9459304 4 3 776421 9454924 7 20 770120 9459668 4 4 775376 9454760 13 21 773103 9459756 13 5 774000 9454570 6 22 776063 9459858 78 6 771986 9454374 3 24 776798 9452038 10 9 768683 9460956 2 25 772353 9451936 5 11 765140 9465610 2 26 764999 9450336 3 13 769396 9473570 2 27 760969 9449240 2 14 772274 9473296 4 28 766670 9453094 4 15 773610 9466084 4 29 768612 9454812 4 16 768855 9464726 3


Tabel 2. Parameter dan nilai yang diubah dalam interpolasi

Gambar 3: Interpolasi dengan metode IDW dengan perubahan nilai power


menjalankan skrip Avenue dan nilainya di-rubah untuk setiap model interpolasi yangdibuat. Tabel 2 menunjukkan daftar meto-de, parameter dan nilai yang dirubah. Untukmetode IDW, dilakukan sebanyak 8 kalisimulasi dengan mengubah parameter powerdan jumlah sampel. Sedang untuk metodeKriging dilakukan sebanyak 13 kali simulasidengan mengubah parameter interval, tipedan jumlah sampel. Grid data yang dihasil-kan memiliki resolusi 100 m dan besar filehasil interpolasi sekitar 277 kilo byte.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bagian ini akan dijelaskan hasildari proses interpolasi dengan metode IDWdan Kriging. Pada setiap metode akandijelaskan parameter yang bisa dirubah,perhitungan statistik dan peta dari hasilinterpolasi.

Metode IDWDalam interpolasi dengan mengguna-

kan metode IDW, terdapat dua parameteryang bisa dipelajari yaitu power dan jumlahsampel. Hasil analisa statistik beserta petasebarannya dibahas dalam bagian ini.

1. Parameter PowerPower dapat digunakan untuk menen-

tukan pentingnya nilai sampel data padaperhitungan interpolasi. Interpolasi lokalbisa dirubah menjadi interpolasi global

dengan merubah power. Power yang lebihtinggi akan menjadikan kurangnyapengaruh dari sampel data sekitarnya danhasil interpolasi menjadi lebih detail.

Gambar 3 menunjukkan peta sebaranTSS dengan metode IDW pada nilai poweryang berbeda. Terlihat bahwa semakintinggi power, wilayah disekitar sampeldengan nilai tertinggi semakin membesar.

Hasil perhitungan statistik darimetode IDW dengan nilai power yangberbeda diperlihatkan pada Tabel 3.Terlihat bahwa nilai minimum dan mak-simum dari interpolasi mendekati atausama dengan nilai dari sampel data. Tidakada nilai interpolasi yang negatif atau terlalubesar. Nilai rata-rata juga menunjukkannilai yang serupa, sedang standard deviasinaik dengan kenaikan power. Dengan demi-kian dapat disimpulkan bahwa merubahpower tidak merubah secara drastis hasilinterpolasi. Nilai hasil interpolasi jugadalam kisaran sampel data yang terkumpuldalam survei.

2. Parameter Jumlah SampelSampel data yang digunakan adalah

2, 5 10 dan 15. Gambar 4 menunjukkansebaran TSS dengan menggunakan metodeIDW dengan sampel data yang berbeda.Terlihat bahwa tidak ada perubahan bentukyang penting dengan perubahan jumlah

Power Min Max Rata2 Std dev

1 2.08 75.91 8.53 6.39

2 2.00 77.98 8.13 7.96 3 2.00 78.00 7.89 9.34

4 2.00 78.00 7.77 10.37

Tabel 3. Stastistik dari metode IDW dengan perubahan nilai power


Sampel Min Max Rata2 Std dev

2 2.00 77.99 7.52 8.54

5 2.00 77.98 8.13 7.96 10 2.00 77.98 9.41 6.81

15 2.00 77.98 9.37 6.25

Tabel 4. Stastistik dari metode IDW dengan perubahan jumlah sampel

Gambar 4: Interpolasi dengan metode IDW dengan perubahan jumlah sampel


sampel data.

Perhitungan statistik dari pengguna-an metode IDW dengan jumlah sampelyang berbeda terlihat pada Tabel 4. Terlihatbahwa nilai minimum dan maksimum tidakmengalami perubahan. Sementara itu, nilairata-rata dan standard deviasi tidak menga-lami perubahan yang berarti. Dengan

demikian dapat disimpukan penggunaansampel data tidak memiliki efek yangberarti dalam proses interpolasi.

Metode KrigingSeperti yang disebutkan sebelumnya,

interpolasi dengan metode Kriging memer-lukan hitungan statistik dari setiap sampeldata. Perhitungan statistik ini dilakukan

Gambar 5: Interpolasi dengan metode Kriging dengan perubahan interval


dengan membuat semivariogram. Dalampenelitian ini, pengaruh dari parameter in-terval, tipe dan jumlah sampel datadipelajari.

1. Parameter IntervalInterval yang digunakan untuk

menghitung semivariogram adalah 100 m, 200m, 400 m dan 600 m. Gambar 5 menun-jukkan sebaran TSS dari metode Krigingdengan interval yang berbeda. Terlihatbahwa bentuk dari sebaran TSS kuranglebih sama meskipun diproses dengan in-terval yang berbeda.

Tabel 5 menunjukkan stastistik daripenggunaan metode Kriging dengan jarakinterval yang berbeda. Nilai minimum tidakterlalu berubah pada 100, 200 dan 600 minterval. Nilai maksimum yang sebandingdengan nilai maksimum dari sampel dataterlihat dengan menggunakan intervalsebesar 400 m. Sedang dengan interval lain,nilai maksimum terlalu rendah dibanding-kan dengan nilai maksimum data yang ter-kumpul. Nilai rata-rata dan standard deviasitidak mengalami perubahan yang berarti.Dapat disimpulkan bahwa perhitungandengan interval 400 m telah menunjukkannilai minimum dan maksimum mendekatidengan nilai dari sampel data.

2. Parameter TipeMetode Kriging dapat dilakukan

dengan 5 jenis pendekatan yaitu: spherical,circular, exponential, gaussian dan linear.Gambar 6 menunjukkan grid hasilinterpolasi Kriging dengan tipe yangberbeda. Untuk tipe spherical bisa dilihatpada hasil Kriging dengan interval 400 mpada Gambar 5. Tidak terlihat perubahanpada sebaran TSS dengan penggunaan tipeyang berbeda.

Tabel 6 menunjukkan perhitunganstatistik dari setiap tipe dari metode Kriging.Nilai minimum secara umum tidak begituberubah. Sedang nilai maksimuminterpolasi yang mendekati nilai maksimumsampel data terdapat pada tipe spherical danexponential. Untuk tipe circular, gaussian danlinear, nilai maksimumnya lebih rendahyaitu kurang dari 30. Sementara itu, nilairata-rata dan standar deviasi tidak begituberubah dengan tipe Kriging yang berbeda.Dari sini dapat disimpulkan bahwa tipespherical atau exponential lebih layakdigunakan karena kisaran hasil interpolasisangat mirip dengan kisaran sampel data.

3. Parameter Jumlah SampelPada penelitian ini, jumlah sampel

data yang digunakan untuk interpolasiadalah 2, 5, 10 dan 15 sampel. Gambar 7menunjukkan sebaran TSS dari metode

Interval Min Max Rata2 Std dev

100 2.55 27.94 8.73 5.74

200 2.54 30.08 8.81 5.89 400 2.03 76.94 8.94 6.69

600 2.50 34.99 8.38 5.93

Tabel 5. Stastistik dari metode Kriging dengan perubahan interval


Tabel 6. Stastistik dari metode Kriging dengan perubahan tipe

Gambar 6: Interpolasi dengan metode Kriging dengan perubahan tipe

Tipe Min Max Rata2 Std dev

Spherical 2.03 76.94 8.94 6.69

Circular 2.55 28.00 8.57 5.64 Exponential 2.10 75.03 8.98 6.03

Gaussian 2.60 27.40 8.99 5.86 Linear 2.60 27.40 8.99 5.86


Gambar 7: Interpolasi dengan metode Kriging dengan perubahan jumlah sampel

Sampel Min Max Rata2 Std dev

2 2.00 77.03 7.65 7.20

5 2.03 76.94 8.94 6.69 10 2.13 76.85 11.94 4.80

15 2.30 76.78 10.99 3.63

Tabel 7. Stastistik dari metode Kriging dengan perubahan jumlah sampel


Kriging dengan menggunakan jumlahsampel data yang berbeda. Terlihat bahwaketika hanya diperlukan 2 sampel data sajauntuk interpolasi, bentuk mirip lingkaranterlihat mengitari pada sampel data dengannilai maksimum. Hal ini dikarenakan sedikitsampel data yang digunakan. Sedang pada10 dan 15 sampel terlihat beberapalingkaran terbentuk pada sampel datakurang dari 10.

Perhitungan statistik dari metode Krigingdengan sampel data yang berbedaditampilkan pada Tabel 7. Disini terlihatbahwa nilai minimum dan maksimum hasilinterpolasi tidak berubah banyak denganjumlah sampel data. Sedang nilai rata-ratayang tinggi dan standar deviasi yang rendahditemukan pada 10-15 sampel data.Dengan ini dapat disimpulkan bahwajumlah sampel data tidak memiliki pengaruhyang besar dalam menentukan bentuksebaran data dan beberapa parameterstatistik.

KESIMPULAN DAN REKOMEN-DASI

Beberapa hal dapat disimpulkan daripenelitian perbandingan metode interpolasiInverse Distance Weighted (IDW) dan Krigingdengan menggunakan data total suspendedsediment (TSS) yaitu sebagai berikut:

1. Metode IDW memberikan hasilinterpolasi yang lebih akurat darimetode Kriging. Hal ini dikarenakansemua hasil dengan metode IDWmemberikan nilai mendekati nilai mini-mum dan maksimum dari sampel data.Sedang metode Kriging terkadangmemberikan hasil interpolasi dengan

kisaran yang rendah. Opsi power danjumlah sampel tidak memberikanperubahan yang signifikan pada hasilinterpolasi.

2. Jika ingin menggunakan metode Kriging,opsi interval 400 m dan tipe sphericalatau exponential perlu dipilih untukproses interpolasi karena menghasilkandata yang mendekati kisaran dari sam-pel data. Hal ini tentu disesuaikan de-ngan skala dan resolusi grid yang dibuat.

Sedang rekomendasi yang bisadisampaikan adalah sebagai berikut:

1. Untuk penelitian kedepan, metodeinterpolasi sebaiknya diujikan jugadengan data yang telah disurvei padalokasi yang sama seperti suhu permu-kaan, pH, chlorophyl dan lain-lain. Halini akan memastikan apakah metodeyang sama bisa digunakan untuk datadengan kisaran dan nilai yang berbeda.

2. Penelitian yang juga masih terbukaadalah perbandingan metode interpolasipada sebaran data TSS yang berbeda.Ada kemungkinan bahwa metode inter-polasi yang lain bisa lebih unggul de-ngan input sampel data yang lengkappada jarak yang teratur.

3. Didalam hal survei lapangan, akan lebihbaik untuk mengumpulkan sampel yangmencakup wilayah studi secara tersebardan merata. Hal ini akan berpengaruhpada kualitas interpolasi. Selain itusampel yang tersebar secara merata jugamemungkinkan digunakan untukmengecek keberhasilan hasil interpolasisecara lebih baik.


REFERENSI

Bancroft, B.A. & Hobbs, G.R. 1986. Distribution of Kriging Error and Stationarity of theVariogram in a Coal Property. Mathematical Geology 8(7): 635-651.

ESRI. 1996. Using the ArcView Spatial Analyst. Redlands, Environmental Systems ResearchInstitute, Inc.

ESRI. 1999. ArcView Help. Redlands, Environmental Systems Research Institute, Inc.

Gamma Design Software. 2005. Interpolation in GS+. http://www.geostatistics.com/OverviewInterpolation.html (23 Juni 2008).

McBratney, A.B. & Webster, R. 1986. Choosing Functions for Semivariograms of SoilProperties and Fitting Them to Sampling Estimates. Journal of Soil Science 37:617-639.

NCGIA. 2007. Interpolation: Inverse Distance Weighting. http://www.ncgia.ucsb.edu/pubs/spherekit/inverse.html (23 Juni 2008).

Pramono, G. 2005. Perbandingan Metode Trend dan Spline untuk Interpolasi SebaranSedimen Tersuspensi Di Kabubaten Maros, Sulawesi Selatan. Jurnal Ilmiah Geomatika11(1): 20-32.

Siska, P.P. & Hung, I.K. 2001. Assesment of Kriging Accuracy in the GIS Environment. http://gis.esri.com/library/userconf/proc01/professional/ papers/pap280/p280.htm (23Juni 2008).

Watson, D.F. & Philip G.M. 1985. A Refinement of Inverse Distance Weighted Interpolation. Geo-Processing 2: 315-327.

Wikipedia. 2008. Interpolasi. http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation (23 Juni 2008)

Wiradisastra, U.S. dkk. (2004a). Laporan Akhir – Analisis Tingkat Kesesuaian Marine CultureWilayah ALKI II, Buku II (Kajian ilmiah). Bogor, Lembaga Penelitian danPemberdayaan Masyarakat, IPB.

Wiradisastra, U.S. dkk. (2004b). Laporan Akhir – Analisis Tingkat Kesesuaian Marine CultureWilayah ALKI II, Buku I (Teknis – analisis). Bogor, Lembaga Penelitian danPemberdayaan Masyarakat, IPB.

akurasi metode idw dan kriging untuk interpolasi … · 2020. 5. 5. · terumbu karang buatan....

Documents