2. SOAL
1. Norm of Residual vs R Square
2. Acoustic Tomography Forward & Inverse
3. Probability Density Function & Cumulative Density Function
JAWAB
1. Perbedaan Norm of Residual vs R square
Norm of Residual
a. Pada norm of residual ini tiap tiap elemen kuadrat dari residual dijumlahkan
b. Nilai norm of residual > 0, sebagai ukuran tingkat kesesuaian antara regresi dan data
observasi
c. Semakin mendekati nol semakin baik.
R Square
a. Menggunakan kuadrat dari Norm of residual dibagi dengan kuadrat norm (selisih obs –
mean) lalu digunakan untuk mengurangi 1.
b. Tingkat kesesuaian antara regresi dan observasi 0<R square<1
c. Jika mendekati 1 model pendekatan lebih bagus.
2. Acoustic Tomogrophy Forward & Inverse
a. Pada forward modelling (script yang digunakan adalah sbb :)
3. Figure 1 forward modelling
Saat perhitungan metode pemodelan maju dipakai suatu model slowness dengan bentuk
persegi 4 x 4 , yang dipakai adalah matriks kernel 2D. Pada pemodelan ini digunakan 16
slowness dan akan dihasilkan 8 data travel time . Oleh karenanya pemodelan maju ini masuk
dalam kategori under determined karena data yang diketahui lebih banyak dari hasil .
Persamaan yang dipakai dalam forward modelling menggunakan matriks kernel, adalah :
Maka dihasilkan pemodelan maju seperti gambar diatas.
4. b. Sedangkan pada inverse modelling (script yang dipakai adalah sbb : )
Pada metode inversi yang merupakan pemodelan berkebalikan ini algoritma yang dipakai
adalah algoritma Kacmarz . Tujuannya agar mendapat model slowness dari data yang
diketahui waktu tempuhnya atau travel time (T). Menghasilkan model sbb :
Data Travel timenya adalah :
T =
0.0460
0.0349
0.0362
0.0436
0.0368
0.0409
0.0357
0.0473