<![CDATA[Penelitian ini dilatarbelakangi oleh keterbatasan pemantauan kualitas perairan secara konvensional yang terkendala biaya, resolusi spasial, dan noise instrumen, serta belum terungkapnya mekanisme internal aljabar numerik pada kerangka pemetaan sebelumnya, sehingga bertujuan untuk menganalisis dinamika matriks kovarians galat prediksi (Pf), perilaku pembobotan adaptif Kalman Gain (K), dan performa estimasi multi-parameter di perairan Teluk Youtefa. Metode yang digunakan adalah pemodelan state-space stokastik dan algoritma Ensemble Kalman Filter (EnKF) dengan 100 anggota ensemble (N=100) berbasis data observasi lapangan di 5 stasiun (10 titik pengamatan) untuk parameter suhu, salinitas, oksigen terlarut, dan pH, serta dievaluasi menggunakan MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EnKF berhasil meredam ketidakpastian sistem secara adaptif dan memberikan akurasi yang sangat tinggi dengan rerata MAE 0,2381, RMSE 0,3013, dan MAPE keseluruhan 0,7528% (masuk dalam kategori Sangat Baik di bawah ambang batas 10%), serta terbukti bebas dari overfitting melalui validasi silang (MAPE independen 0,7840%) dengan ukuran ensemble N=100 sebagai titik optimal yang paling stabil dan efisien.]]>
Copyrights © 2026
