DongKat (Dongeng Singkat)

KESEDIHAN SANG KUTU

Berjalan dengan terlunta-lunta menahan sedih dan pilu yang dialami oleh Otto, sikutu kecil nan mungil.  Rumah nan sejuk, halaman yang indah, tempat bermain rekan-rekannya kini telah sirna. Ada apakah gerangan????,, kenapa sampai demikian???,,disekujur tubuhnya pun dipenuhi oleh luka-luka, tangannya patah dan kakinya terkilir. Ternyata ditempat ia berpijak alias diatas kepala seorang manusia, yang  sedang dipangkas habis rambutnya itulah yang membuat si Otto bersedih. Kini ia merana mencari sanak saudara yang mungkin tersisa.

Kejadian itu bermula saat si Otto dan kawan sejawatnya sedang asik mengobrol disebuah tempat langganannya. Kira-kira pukul 12.00 saat bayangan rambut mulai hampir 90 derajat, tiba-tiba terdengar suara gemuruh yang tidak seperti biasanya dan gempa yang lumayan besar untuk ukuran kaum kutu. Lalu terlihat sebuah benda hitam besar bak predator alias alat pencukur rambut yang melumat apapun yang ada dihadapannya. Rumah kami, toko kami, dan seluruh infrastruktur kami semuanya habis dilalap si predator itu.

Saat itu Otto dan rekan-rekannya panik,berlari berhamburan sana sini hingga mereka akhirnya terpisah satu sama lain, dan si Otto pun langsung menuju kediamannya yang lokasinya lumayan jauh dari lokasi mejengnya. Saat tiba dikediamannya si Otto dikejutkan dengan suatu pemandangan yang mengerikan, rumahnya sudah rata dengan tanah.  Yang paling menyedihkan adalah ibunya yang sedang sakit kini telah hilang entah kemana,, mungkin telah jatuh kesuatu tempat yang sulit dijangkau.

Tak sempat berpilu hati terlalu lama,, tiba-tiba dibelakang sang predator yang sedang mengamuk menuju kearahnya,, si Otto pun hanya bisa pasrah dan menutup matanya dengan penuh kesedihan dan rasa takut yang luar biasa.

Dan “BaaaaaAAAAAAaaaaaMMMmmm”, si Otto pun terlempar, terombang ambing kesana kemari dan disertai dengan suara gemuruh yang menggelegar sampai akhirnya diapun tak sadarkan diri. Keberadaannya pun hilang bersamaan dengan helaian-helaian rambut dari manusia itu,, tidak ada yang tahu keberadaan Otto,,bahkan penulisnya pun tidak mengetahuinya alias tidak memikirkannya,, BERSAMBUNG  ,,,,,,,,,,,,,,,,,,

by  : bisry

Memahami Statistik Ruang dan Geostatistik

  Di mana statistik, statistik spasial , dan geostatistik cocok dalam proyek GIS ? Dr Lauren Scott , seorang insinyur produk di tim geoprocessing ESRI dan ahli dalam penggunaan statistik dalam konteks geospasial , jawaban pertanyaan itu dan lain-lain dalam sebuah wawancara yang dilakukan oleh Matt Artz , GIS ESRI dan manajer pemasaran ilmu pengetahuan dan editor GISandScience . blog com .

Pada Esri , Scott bertanggung jawab untuk dukungan perangkat lunak , pendidikan, dokumentasi , dan pengembangan alat statistik spasial di ArcGIS . Dia menerima gelar Ph.D. pada tahun 1999 dari Program Doktor Bersama di San Diego State University dan University of California , Santa Barbara . Dia memegang sarjana sastra dan B.A. dalam geografi dari California State University , Fullerton .

Artz : Bagaimana statistik tradisional , statistik spasial , dan geostatistik berbeda satu sama lain ?

Scott : statistik tradisional atau non - spasial biasanya digunakan dalam dua cara yang berbeda . Dalam kasus pertama , kita memiliki satu set besar nilai data yang ingin kita mengerti, dan kita dapat menggunakan statistik deskriptif untuk mencoba untuk meringkas mereka. Dalam kasus kedua , kita mungkin memiliki satu set sampel dan kita ingin tahu bagaimana orang- reflektif sampel dari populasi yang lebih luas .

Artz : mana statistik spasial ikut bermain ?

Scott : statistik spasial dirancang khusus untuk digunakan dengan data spasial dengan data geografis . Metode ini benar-benar menggunakan ruang- daerah , panjang , jarak , arah , orientasi , atau beberapa gagasan tentang bagaimana fitur dalam dataset berinteraksi satu sama lain - tepat di matematika . Itu benar-benar apa yang membuat statistik spasial berbeda dari metode statistik tradisional.

Artz : Apakah ada berbagai jenis statistik spasial ?

Scott : Ya , ada banyak jenis yang berbeda . Ada statistik deskriptif spasial mirip dengan statistik deskriptif tradisional. Sebagai contoh, jika kita memiliki banyak titik-titik pada peta , kita mungkin ingin tahu di mana titik-titik pusat berada. ( Setara statistik tradisional akan melibatkan menghitung rata-rata untuk satu set nilai data . ) Kita mungkin juga ingin tahu bagaimana menyebar titik-titik tersebut sekitar pusat. ( Hal ini mirip dengan menghitung standar deviasi untuk satu set nilai . )

Metode statistik lainnya menggunakan analisis pola spasial : Kami mencoba untuk mengidentifikasi apakah ada struktur data yang kita sedang melihat , misalnya , adalah fitur berkerumun ? Apakah mereka bubar ? Apakah nilai tinggi semua ditemukan bersama-sama ? Apakah ada " hot spot " di data? Alat analisis pola spasial dapat membantu kita untuk mengidentifikasi pola pengeluaran anomali atau tidak biasa , tak terduga menemukan daerah dengan tingkat tinggi penyakit , kejahatan , atau insiden kebakaran , atau trek difusi beberapa kontaminan lingkungan . Ada benar-benar banyak aplikasi .

Lalu ada statistik spasial berkaitan dengan mengidentifikasi dan mengukur hubungan spasial . Bayangkan kita melihat peta hot spot untuk 911 panggilan . Kita mungkin ingin tahu tentang mengapa kita melihat begitu banyak panggilan , atau hot spot , di lokasi tertentu . Kita dapat menggunakan regresi dan analisis regresi spasial untuk menguji hubungan dan untuk mengidentifikasi faktor mempromosikan pola spasial kita mengamati - faktor yang akan membantu kita menjelaskan mengapa 911 harga sangat tinggi.

Artz : Dan bagaimana Anda mendefinisikan geostatistik ?

Scott : Geostatistik adalah jenis statistik spasial . Kriging , misalnya, adalah teknik geostatistik sangat kuat yang melampaui interpolasi , melihat tidak hanya pada fitur terdekat untuk memprediksi nilai-nilai di mana Anda tidak memiliki data sampel , tapi benar-benar memanfaatkan hubungan spasial untuk memberikan kuat , prediksi yang lebih akurat .

Secara tradisional , geostatistik telah digunakan untuk menganalisis geologi dan lingkungan data misalnya , curah hujan , atau elevasi - tujuan yang membuat permukaan dari titik data sampel . Metode ini banyak digunakan dalam minyak dan industri pertambangan . Tapi geostatistik yang ideal untuk menganalisis dan memprediksi nilai-nilai yang berhubungan dengan hampir semua jenis spasial fenomena berkelanjutan .

Artz : Bagaimana Esri ditujukan geostatistik dan statistik spasial dalam penawaran produk ?

Scott : Banyak orang mungkin telah mendengar tentang ArcGIS Geostatistik ekstensi Analyst , seperangkat khusus alat geostatistik . Hal ini berguna jika Anda bekerja dengan data sampel yang diambil dari fenomena kontinu seperti curah hujan, suhu , geologi , atau tanah dan tujuan Anda adalah untuk membuat permukaan - permukaan probabilitas , permukaan prediksi , atau permukaan kesalahan. Namun, karena produk tersebut telah ditingkatkan selama bertahun-tahun , kemampuannya sekarang melampaui menciptakan permukaan dan alat-alat yang berharga untuk berbagai macam aplikasi .

Semua pengguna ArcGIS juga mendapatkan Statistik Spasial Toolbox dengan alat untuk menganalisis distribusi spasial , pola , proses , dan hubungan sebagai bagian dari perangkat lunak inti di semua tingkatan lisensi. Alat-alat statistik membiarkan Anda melakukan beberapa hal , termasuk menentukan tendensi sentral atau mengidentifikasi tren arah menyeluruh , mengidentifikasi panas dan dingin bintik-bintik atau outlier spasial , menilai pola keseluruhan pengelompokan atau dispersi , dan pemodelan hubungan spasial . Saya sangat senang dengan berapa banyak orang sekarang menggunakan alat ini ! Ketika saya pertama kali mulai mengembangkan Statistik Spasial Toolbox sebagai satu set script sampel , saya tidak benar-benar membayangkan seberapa sukses mereka akan menjadi .

Artz : Apakah ada alat statistik lain yang pengguna dapat memanfaatkan dalam ArcGIS ?

Scott : Tentu saja . Esri Business Analyst memiliki metode statistik untuk mengidentifikasi pangsa pasar , area layanan , wilayah penjualan , dan pelanggan potensial . Hal ini juga dilengkapi dengan banyak data untuk digunakan dengan metode-metode . The ArcGIS ekstensi Spatial Analyst termasuk metode statistik untuk membantu mengklasifikasikan penginderaan jauh data.so alat statistik yang ditemukan di seluruh keluarga ArcGIS produk . Dan kerangka geoprocessing di ArcGIS juga sangat diperpanjang , sehingga cukup mudah untuk menghubungkan ke paket statistik tradisional. Anda juga dapat menciptakan alat kustom Anda sendiri, alat-alat kustom bekerja sama seperti out-of -the-box alat geoprocessing lainnya di ArcToolbox .

Bagi orang yang sudah menggunakan perangkat lunak SAS , baik SAS dan ESRI menyediakan produk disebut Jembatan SAS yang membuatnya mudah untuk bekerja baik dalam lingkungan perangkat lunak pada saat yang sama . Kami juga memiliki beberapa contoh skrip yang tersedia untuk orang-orang untuk men-download dari Pusat Sumber Daya Geoprocessing untuk menggunakan R , sumber paket statistik terbuka , dalam kerangka ArcGIS .

Artz : Mengapa orang harus mempertimbangkan menggunakan statistik spasial ?

Scott : Ketika kita menganalisis data kami di luar spasial konteks ketika kita menghapus ruang dan waktu dari data kami - rasanya kita hanya mendapatkan setengah cerita . Hal-hal terjadi dalam ruang dan waktu , dan jika kita mengabaikan itu, analisis kami akan menjadi tidak lengkap . Ini merupakan perbedaan penting antara statistik tradisional dan statistik spasial : statistik tradisional sering membuat asumsi bahwa data bebas dari sesuatu yang disebut autokorelasi spasial .

Artz : Apa autokorelasi spasial ?

Scott : Ini adalah kata yang besar , tetapi itu adalah konsep yang sangat sederhana : autokorelasi spasial hanya berarti bahwa ada struktur spasial dalam data Anda . Struktur yang mungkin clustering, atau beberapa jenis dispersi , tetapi dalam hal apapun , distribusi fitur Anda , atau nilai-nilai data yang terkait dengan fitur Anda , tidak acak . Jobs, rumah , manufaktur , opportunities.these belanja tidak acak ditaburi seluruh lanskap , mereka berkumpul bersama-sama ke kota dan kabupaten dan zona penggunaan lahan . Data Spasial autocorrelated melanggar asumsi untuk beberapa metode statistik tradisional dan sehingga sering dianggap sebagai gangguan oleh para ahli statistik tradisional.

Analis GIS dan statistik spasial , bagaimanapun , merasa senang ketika mereka melihat autokorelasi spasial dalam data mereka , ketika mereka mengamati pengelompokan dalam lanskap - karena itu bukti bahwa yang mendasari proses spasial sedang bekerja . Dan itu menarik ! Sesuatu di luar sana yang menyebabkan pengelompokan ini atau struktur , adalah mempromosikan berbagai jenis hubungan dan pola spasial , sering pemahaman bahwa " sesuatu " adalah apa yang kita paling tertarik masuk Mengapa orang terus-menerus mati di usia muda di bagian negara ? Apa yang mungkin menjadi faktor menjelaskan mengapa anak-anak di distrik sekolah ini secara konsisten menyerahkan nilai ujian yang tinggi ?

Proses spasial sering terlihat , tetapi dengan menggunakan alat-alat dalam Statistik Spasial Toolbox untuk mengukur kekuatan dan skala mereka hasil - spasial pengelompokan atau dispersi , hot spot , atau spasial outlier - kita belajar lebih banyak tentang mereka dan kami mendapatkan pemahaman yang lebih baik data kami .

Artz : Anda berbicara dengan banyak orang tentang GIS statistik . Apa yang menurut Anda paling sering disalahpahami tentang statistik spasial ?

Scott : Dalam komunitas GIS , hal itu mungkin yang paling sering disalahpahami hanya yang sulit ! Orang mendengar " statistik " dan mereka segera memiliki kenangan buruk dari kelas mereka mengambil di sekolah tinggi , dan mereka hanya ditutup . Dan saya pikir itu terlalu buruk , karena bagi saya , sementara statistik tradisional yang menarik , statistik spasial benar-benar menarik ! Dan mereka tidak begitu sulit . Beberapa statistik spasial mencerminkan konsep-konsep yang sangat sederhana , namun tetap saja mereka dapat digunakan dalam cara yang sangat kuat.

Artz : Bisakah Anda memberi saya contoh alat statistik yang sederhana , namun kuat ?

Scott : Alat sederhana dalam Statistik Spasial Toolbox adalah alat pusat berarti . Ia bekerja dengan mengambil semua x- koordinat , dan menghitung rata-rata . Ia kemudian mengambil semua Anda y - koordinat , dan menghitung rata-rata bagi mereka . Rata-rata pusat adalah bahwa x dan y koordinat rata-rata lokasi . Berapa banyak lebih sederhana yang bisa kita dapatkan dari itu ? Tapi Anda dapat menggunakan alat ini dengan cara yang kuat . Sebagai contoh, kita melihat data penduduk oleh daerah untuk California selama 100 tahun terakhir . Kami tertarik untuk mencari pusat populasi dan melihat jika itu berubah dari waktu ke waktu , jadi kami dihitung rata-rata tertimbang pusat . Pada bagian awal abad ini , pusat populasi berada di dekat San Francisco , sebuah refleksi dari industri perbankan tumbuh di sana . Setiap dekade pusat penduduk pindah ke selatan , pada awalnya sangat cepat , mencerminkan pertumbuhan di California selatan yang terkait dengan industri minyak , di Hollywood , kedirgantaraan, dan segala sesuatu yang lain terjadi di sana . The selatan pergeseran pusat populasi melambat , namun, menjelang akhir abad ini .

Alat sederhana dalam Tata Ruang Statistik Toolbox memungkinkan kita untuk memvisualisasikan tren kompleks spasial, seberapa cepat rata-rata pusat bergerak , dan di mana ia bergerak , memberikan informasi menarik tentang proses spasial mempromosikan pergeseran selatan dalam populasi .

Artz : Tapi beberapa alat yang tidak sesederhana pusat rata-rata ?

Scott : Benar . Kebanyakan alat GIS cukup mudah, Anda hanya mengisi parameter dan pergi . Untuk beberapa alat statistik spasial , namun, Anda harus berpikir sedikit lebih banyak tentang hubungan spasial , skala analisis Anda , batas wilayah studi , dan sebagainya. Tapi kami berusaha sangat keras untuk memasukkan strategi yang baik dalam dokumentasi ArcGIS yang menjelaskan penggunaan yang tepat dari alat dan membantu Anda memutuskan parameter yang tepat untuk analisis tertentu .

Artz : Dimana orang dapat mempelajari lebih lanjut tentang menggunakan statistik dalam proyek-proyek GIS mereka ?

Scott : Dalam buku The ESRI Panduan untuk Analisis GIS , Volume 2 , oleh Andy Mitchell , setiap bab sesuai dengan alat dalam Statistik Spasial Toolbox . Ini adalah sumber daya yang besar bagi orang-orang yang mulai dengan sedikit atau tanpa pengetahuan statistik spasial . Kami juga memiliki beberapa webinar gratis dan tutorial tersedia melalui Virtual Kampus ESRI dan ArcGIS Geoprocessing Resource Center . GISandScience.com blog Anda berisi cukup sedikit sumber daya untuk belajar tentang statistik spasial dan analisis spasial dalam arti yang lebih umum.

    Sumber : http://www.esri.com/news/arcwatch/0410/lauren-scott.html

Perhitungan Deret Taylor dengan menggunakan Microsoft Exel

Nama : Bisri Alfarisi

Nrp : 23-2012-087

Kelas : A

Jurusan : Teknik Geodesi

Tanggal Tugas : 20 September 2013

Soal

Diketahui f(x)= 0,25x³+0,5x²+0,25x+0,5

Xi = 0

Xi + 1 = 1

Jawab :

a.       Menentukan f(0) dengan menggunakan rumus exel sebagai berikut :

=(B2*(B4^D1))+(E2*(B4^G1))+(H2*B4)+(K2)

b.      Menentukan f(1):

=(B2*(B5^D1))+(E2*(B5^G1))+(H2*B5)+K2

Orde 0

F(xi+1) = f (xi)

F (0+1) = f (0)

F (1)     = 0,5

Rn = 1,5 – 0,5 = 1

Rumus exelnya sebagai berikut:

=B9-B8

Orde 1

F(xi+1) = f (xi) + (f’(xi+1).h)/1!

              =0,5 + (0,75x²+x+0,25)

             = 0,75

Et         = 1,5 – 0,75 = 0,75

Rumus exel = =B8+(B16*(B4^D15)+B4+F16)

orde 2

f(x+1) = f(xi) +(f’(xi+1).h’ + (f’’ (xi+1)/2i).h²

            = 0,75 + (1,5x + 1)/2

            = 0,75 + 0,5 = 1,25

Et        = 1,5 – 1,25 = 0,25

Rumus exelnya sebagai berikut :

=B17+((B21*B4)+1)/2

Orde 3

F(xi+1)= f(xi)+ +(f’(xi+1).h’ + (f’’ (xi+1)/2i).h²+f’’’(xi+1)/3i).h³

             = 1,25 + 0,5

             = 1,5

Et         = 1,5 – 1,5 = 0

Penbuatan Kerangka Acuan Kerja

Lingkup Pekerjaan

Pekerjaan utama yang dilaksanakan melingkupi :

1.    Survei Pendahuluan

Survei pendahuluan dilakukan untuk mengetahui gambaran umum dari tempat survei. Kegiatan ini meliputi :

·         Koordinasi dengan instansi yang terkait

·         Penentuan lokasi basecamp

·         Pencarian peta dasar

·         Penentuan lokasi titik ikat

·         Komunikasi kepada masyarakat sekitar

·         menyewa kendaraan untuk keperluan mobilisasi tim survei

·         Persiapan tiket pesawat

·         penginapan

2.    Pemetaan topografi

Survei topografi adalah kegiatan mendapatkan data objek (buatan manusia dan alam) pada permukaan tanah. Kegiatan survei topografi meliputi; pencarian dan penemuan lokasi di lapangan, penetapan titik referensi, pengukuran objek, pengolahan data, dan penggambaran peta topografi. Survei topografi dilakukan secara terrestrial dengan teknologi total station (ETS). Survei topografi memerlukan data awal berupa posisi koordinat titik bor yang direncanakan. Berdasarkan posisi koordinat tersebut kemudian dapat ditetapkan wilayah yang akan disurvei.

3.    Desain lokasi dan akses jalan

Unsur – unsur pekerjaan desain adalah lokasi sumur bor rencana dan pemilihan jalan akses rencana. Pekerjaan desain memiliki kriteria sebagai berikut :

·         Menentukan lokasi sumur bor rencana pada daerah yang relatif datar

·         Menentukan lokasi sumur bor rencana dengan gangguan yang paling minimum

·         Memberikan beberapa alternative jalan akses rencana yang sesuai dengan criteria jalan

·         Meminimumkan efek lingkungan yang ditimbulkan oleh pembangunan lokasi sumur rencana dan jalan akses terencana

·         Memberikan luasan lokasi sumur rencana palingminimum

a.      Desain lokasi

Desain lokasi sumur migas memiliki standar tersendiri yang harus ditaati oleh seluruh perusahaan minyak dan kontraktor dalam pekerjaan yang berhubungan dengan pengeboran minyak. Kriteria lokasi sumur boriniyaitu :

·         Topografi lokasi sumur bor relative datar

·         Tidak terdapat pemukiman

·         Terdapat akses jalan

·         Lebih tinggi dari muka air rata – rata

b.      Desain akses jalan

Jalan akses menuju lokasi sumur bor merupakan jalan yang hanya digunakan oleh kendaraan proyek, terutama kendaraan berat yang mengangkut peralatan pengeboran. Sehingga jalan akses yang direncanakan tidak memiliki standar tertentu dalam proses pembuatanya. Oleh karena itu digunakanlah standar yang telah ditetapkan Bina Marga untuk membuat jalan raya yang sesuai dengan keperluan pembuatan jalan akses menuju lokasi sumur bor. Kriteria jalan untuk lokasi sumur bor adalah sebagai berikut :

·         Akses jalan yang paling pendek dari jalan existing menuju lokasi sumur bor

·         Pengeluaran paling kecil dalam pembuatan maupun operasional dan pemeliharaan jalan

·         Menghindari rute terjal atau alternative yang paling sedikit proses cut and fill

·         Menghindari pemukiman yang berakibat kesulitan dalam hal pembebasan

·         Alternatif paling aman dan ramah lingkungan

·         Berjarak 5 km darijalaneksitingkelokasisumurbor

·         ROW jalan 10 m

·         Hindari memotong jalur sungai