Hubungan Variasi Data terhadap Nilai Galat Estimasi Kriging berdasarkan Nilai CoV - Irfan Marwanza; Chairul Nas; Dewi Kumala Salim (Program Studi Teknik Pertambangan Universitas Trisakti, 2019)
ABSTRAK - Variasi data atau komplesitas data akan sangat mempengaruhi besaran nilai error (galat). Semakin besar nilai error maka data makin bervariasi. Keakuratan Hasil estimasi kriging didasarkan pada besar nilai galat dan keberpihakan data (bias). Secara umum mo;ai error tercermin dari besarnya nilai coefficient of variation (CoV), dimana coefficient of variation (CoV) berbanding lurus terhadap besar nilai galat estimasi, Ini terlihat dari hasil cross validation, dimana semakin besar nilai CoV maka data akan lebih bervariasi dan memiliki kompleksitas yang tinggi, begitu pula sebaliknya. Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian analisa kuantitatif dengan sumber data sekunder berupa data kohesi (c) dan sudut gesek dalam (ϕ). Hasil penelitian ini didapat nilai CoV data kohesi (c) dan sudut gesek dalam (ϕ) tidak selalu berbanding lurus dengan nilai galatnya dikarenakan dalam geostatistik tidak hanya mempertimbangkan perilaku data berdasarkan variasi secara statistik, tetapi juga mempertimbangkan spasial data. Pengaruh kompleksitas dan variasi data harus juga di lihat dari hasil analisis geostatistik berupa variogram yaitu dari nilai range, sill dan nugget effect. Kata kunci: variasi data, kompleksitas data, coefficient of variation, galat, kriging ABSTRACT - Data variations or data complexity will greatly affect the amount of error. The greater the error value, the more varied the data. Accuracy The kriging estimation results are based on large error values and bias. In general, the error is reflected in the amount of the coefficient of variation (CoV), where the coefficient of variation (CoV) is directly proportional to the estimated error value. This is seen from the results of cross validation, where the greater the value of CoV the more variable has a high complexity, and vice versa. The research method used is a quantitative analysis research method with secondary data sources in the form of cohesion data (c) and inner friction angles (ϕ).The results of this study obtained the CoV value of cohesion data (c) and the inner friction angle (ϕ) not always proportional to the error value because in geostatistics not only consider the behavior of data based on statistical variations, but also consider spatial data. The influence of the complexity and variety of data must also be seen from the results of the geostatistical analysis in the form of variograms, namely from the range, sill and nugget effect values. Keywords: data variance, data complexity, coefficient of variation, error, kriging