PENERAPAN METODE EXTENDED KALMAN FILTER PADA KASUS PERTUMBUHAN PENDUDUK KABUPATEN JEMBER
| Main Authors: | Agustin, Rory Ronella, Purnomo, Kosala Dwidja, Hadi, Alfian Futuhul |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Prodi Matematika FMIPA Unirow Tuban
, 2019
|
| Online Access: |
http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv/article/view/88 http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv/article/view/88/81 |
Daftar Isi:
- This study discusses the estimated number of people using the methods of Jember Regency Extended Kalman Filter (EKF) and determine the appropriate logistic growth model for predicting the next populations in Jember. There are two assumptions logistic growth model will be compared, first is logistic growth model assuming a linear populations function and the second is logistic growth model assuming parabolic populatins function. To determine efficiency of Extended Kalman Filter conducted trial process, using 6, 14, 28 measurements data. Each data taken from Central Statistic Agency of East Java Province during 1990-2017. Finally, this study indicate that the logistic growth model assuming parabolic populations function is an appropiate better than logistic growth model assuming a linear populations for populations in Jember during 1990-2017. The Extended Kalman Filter method is able to increase the confidence level of the estimation results indicated by getting smaller of average norm covariance error. More data used, the estimation results using Extended Kalman Filter method are getting better and closer to the real data.
- Abstrak– Penelitian ini membahas estimasi jumlah penduduk Kabupaten Jember menggunakan metode Extended Kalman Filter (EKF) dan menentukan model pertumbuhan logistik yang sesuai untuk prediksi pertumbuhan penduduk Kabupaten Jember. Terdapat dua asumsi model pertumbuhan logistik yang akan dibandingkan yaitu model pertumbuhan logistik dengan asumsi fungsi populasi linier dan model pertumbuhan dengan asumsi fungsi populasi parabolik. Proses percobaan dilakukan sebanyak tiga kali, yaitu menggunakan 6, 14, 28 data pengukuran untuk mengetahui efisiensi metode Extended Kalman Filter. Data pengukuran yang digunakan adalah data jumlah penduduk Kabupaten Jember tahun 1990-2017 yang berasal dari buku atau laporan yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model pertumbuhan logistik dengan asumsi fungsi populasi parabolik lebih sesuai dengan pertumbuhan penduduk Kabupaten Jember dalam jangka waktu tahun 1990-2017 dibandingkan model pertumbuhan logistik dengan asumsi fungsi populasi linier. Metode Extended Kalman Filter mampu meningkatkan tingkat kepercayaan hasil estimasi ditunjukkan dengan rata-rata norm kovariansi error yang semakin kecil. Semakin banyak data pengukuran yang digunakan, hasil estimasi menggunakan metode Extended Kalman Filter semakin baik dan mendekati data sebenarnya.