Sabtu, 22 Agustus 2009

TEORI KESLAHAN









Modul-3



Oleh : Ir. Zainal Arifin


TEORI KESALAH



3.1 Landasan Teori


3.1.1. Histogram


Histogram adalah pernyataan grafis untuk suatu distribusi frekuensi yang digambarkan dengan lajur - lajur persegi panjang sedemikian rupa sehingga :


(a) pusat alasnya menyatakan pusat


(b) luas persegi panjang menyataka frekuensi


Jika selang kelasnya beraturan, maka frekuensi kelas akan ditunjukkan juga oleh tinggi persegi panjang tersbut.


Contoh: Pengukuran panjang 50 b batang kuningan memberikan ditribusi frekuensi sebagai beikut :


image004


Pertama-tama tariklah garis alasnya dan berilah tanda x pada garis tersebut agar kita dapat menentukan letak harga - harga pusat kelas diatas. Lakukanlah itu sebagai pembukaan awal.


image005


image006


image007



image008


image009


image010


image011


image012


image013


3.1.2. DISTRIBUSI NORMAL



Distribusi Normal merupakan distribusi yang paling terkenal dan paling umum dipakai. Distribusi normal memiliki fungsi kerapatan probabilitas (probability density function = pdf), seperti terlihat pada gambar dibawah ini.










image014

µ - 2Ä µ µ + 2Ä



Parameter-parameter


· mean (nilai purata) atau µ dan varians (variance) Ã2 dimana (Ã deviasi standart)


· kurva pdf adalah mean simetris


· area dibawah pdf besarnya adalah 1


· maka dapat dituliskan sebagai berikut :


X H Nor (µ, Ã2)


Cara perhitungan distribusi normal

Ditentukan bahwa variabel X ada diantara a dan b, sehingga


Pr (a<X<b) = Pr (X>a) - Pr (X>b)


Jika X H Nor (µ, Ã2), dan membuat suatu variabel baru yaitu image015


image016


Dengan mean = 0 dan deviasi standar = 1 maka Z H Nor (0,1) Distribusi ini disebut distribusi normal standar (standard normal distribution)



Maka dapat dituliskan kembali bahwa,


image017


Z diikuti dengan a fungsi distribusi Nor (0,1), ditabulasikan secara luas sebagai Tabel dari probabilitas normal.


Tabel dari distribusi normal standar (standard normal distribution)























































Z


0.00


0.01


....


....


....


0.06


....


0.09


0.0


0.1


...


0.8


21186


....


2.2


01390


2.4


00695


...



Keterangan


Pr (Z>2.46) ----- maka kita pilih kolom kiri 2.4 dan baris atas dengan 0.06. Maka hubungan kedua angka tadi didapat Pr (Z> 2.46) = 0.00695


3.2. Sumber Kesalahan Pengukuran

Dalam pengukuran dapat hampir dapat dipastikan bahwa kesalahan pasti akan terjadi baik disengaja maupun tidak disengaja sehingga menyebabkan hasil pengkuran itu perlu mendapatkan koreksi.


Paling tidak terdapat 3 (tiga) sumber kesalahan dalam pengukuran, yakni


a. Sumber Alam



Kesalahan disebabkan karena cuaca, arah angin, suhu dan kelembaban udara, kebiasan (undulasi), gaya berat dan deklnasi magnetik sperti perubahan panjnag pita karena pengembangan dan penysusutan.



b. Kesalahan karena Instrumen



Kesalahan timbul karena ketidak sempurnaan konstruksi instrument atau keslahan penyetelan, misalnya tidak seragmnya skala rambu. Kesalahan ini dapat datasi dengan metoda pengukuran yang benar.


c. Kesalahan karena Perorangan



Kesalahan timbul karena keterbatasan manusia dalam membaca meraba dan melihat. Tentu saja dengan cara pengkran yang sekasama dan hati-hati serta teliti kan mengurangi terjadinya kesalahan.



3.3. Klasifikasi Kesalahan


a. Kesalahan Kasar (Blunders)



Dalam pengukuran dijumpai adanya kesalahan kasar atau blunder sebagai akibat ketidak cermatan dalam mengukur, baik disebabkan oleh kerena kecerobohan maupun penggunaan alat yang tidak sempurna . Kesalahan kasar hanya dapat diperbaiki dengan cara melakukan pengkuran ulang. Contoh kesalahan kasar antara lain : i) menngunakan pita yang terputus ( kurang panjangnya), ii) kesalahan membaca skala pada rambu atau mikrometer pada bacaan sudut iii) kesalahan pencatatan dsb.



a. Kesalahan Sistematik (Systematic Error)



Kesalahan sistematik biasanya disebabkan karena menngunakan instrumen yang belum terkaliberasi atau terkoreksi sehingga terjadi penumpukan kesalahan karena akan berulang-ulang terjadi. Kasalahan jenis ini dapat dicegah dengan cara mengoreksi alat terlebih dahulu sebelum pengukuran. Contoh kesalahan sistemaik sifatnya berulang misalnya penyusutan dan pengembangan pita atau pegas ukur oleh karena temperatur.



b. Kesalahan Acak (Random Error)



Kesalahan yan bersifat tetap yang tidak diketahui secara pasti penyebabnya akan tetapi lajim terjadi menurut kaidah statistik (probability). Besar dan nilai kesalahan jenis ini adalah kemungkinan dan tidak ada cara yang mutlak untuk menghilangkan . Kesalahan acak dapat bernilai positif dan negatif sehingga dapat saling menghilangkan


3.4. Istilah-istilah


Istilah yang sering dipakai dalam teori kesalahan antara lain :


a. Hasil Ukuran (Measured value) :adalah nilai atau besaran yang merupakan hasil obesrvasi langsung.


b. Nilai yang benar (True value) :adalah nilai teoritis yang dianggap benar, dalam kenyataan nilai yang benar tidak pernah diketahui



c. Kesalahan (Error) :adalah selisih antara nilai hasil pengkuran (mesured value) dengan nilai yang benar (true value), nilai error ini hanya teoritis, dalam kenyataan nilai tidak pernah diketahui



d. Nilai mendekati benar (The most possible value) : Oleh karena harga yang benar tidak dapat dihitung maka hany harga yang paling mungkin dapat dihitung jika terdapat pengkuran lebih. Oleh karen itu sebagai pendekatan maka nilai mendekatai benar dihitung berdasarkan harga rata-rata (mean)









image018


Dimana :


M : nilai yang mendekati benar


M : nilai hasil pengkuran


n : jumlah pengukuran



e. Residual : Setelah ditentukan harga yang mendekati benar suatu ukuran maka dapat ditentukan besarnya residiul yakni selisih nilai hasil pengukuran sembarang dengan harga rata-rata atau nilai yang mendekati benar;









image019


M : nilai yang mendekati benar


M : nilai hasil pengkuran


v : residual



f. Simpangan baku (Standart deviation)i : Menggambarkan kesaksamaan atau ketelitian hasil ukuran, sedangkan kuadrat dari standar deviasi disebut varian. Simpangan baku dapat dinyatakan secara matematis sebagai berikut.









image020


v : residual


n : nilai hasil pengkuran


n-1 : derajat kebebasan (degree of freedom)


v : standar deviasi



Teori probablitas dapat juga diterapkan dalam bidang pengukuran untuk meratakan (adjustment) adanya kesalahan acak. Jadi kesalahan dapat diratakan dengan anggapan telah terbebas dari kesalahan kasar (blunders) dan kesalahan sistematis (systematic error).



3.5. Contoh-contoh Soal


1). Misalkan suatu pengkuran jarak sebanyak 9 kali dengan varisali hasil pengkuran seperti pada tabel dianggap telah bebas dari kesalahan kasar dan kesalahan sistematis. Dengan tingkat keyakinan 90 % dan 95 % hitung kesalahan standar dan simpangan bakunya.









image021
















image022
Jarak


Residu


V2



Untuk tingkat kelyakinan 90 % ( E90)=± 1.6649(0.04)= ± 0.065 m


Untuk tingkat kelyakinan 95 % ( E95)=± 1.9599(0.04)= ± 0.075 m



q Dari hasil perhtiungan maka jarak yang paling mungkin 500.47 m


q Kesalahan standar pengkuran 0.04 m


q Dengan keyakinan 90 % ± 0.065 m ( Range jarak yang mungin antara 500.4635-500.535 m


q Dengan keyaknan 95 % ± 0.075 m( Range jarak yang mungin antara 500.4525-500.545 m



2) Utnuk pengkuran bebobot misalnya pengkuran sudut dalam suatu segitiga dengan sudut A=49° 51’15” (bobot 1); sudut B =60° 32’08” (bobot2) dan sudut C =69° 36’33” (bobot3). Hitung perataan sudut berbobot.



Oleh karana pengukuan berbobot maka koreksi harus diberikan secara terbalik untuk bobot tinggi diberi koreksi tebesar, sehingga A koreksi 6x, B 3x dan C 2x






































Sudut


Bobot


Koreksi


Koreksi Numeris


Pembulatan Koreksi


Sudu Terkoreksi


A


49 °51’15”


1


6X


+2.18”


+2.2” (atau2”)


49 °51’17”


60 °32’08”


2


3X


+1.09


+1.1”(atau1”)


60 °32’09”


C


69 °36’33”


3


2X


+0.73”


+0.7(atau1”)


69 °36’34”


11X=4” dan x = +0.36”

blog comments powered by Disqus

Poskan Komentar



 

Mata Kuliah Copyright © 2009 Premium Blogger Dashboard Designed by SAER