Mengenal Metode Kriging, Teknik Prediksi dalam Geostatistik

Metode Kriging merupakan alat penting dalam bidang analisis statistik spasial. Dengan memanfaatkan konsep persamaan korelasi, Kriging dapat memberikan estimasi akurat. Terutama untuk menilai berbagai lokasi yang sulit terukur. Supaya semakin memahami, mari simak informasi metodenya secara detail dalam artikel berikut.

Mengenal Apa itu Metode Kriging

Kriging berasal dari bahasa Inggris “to krige”, yang berarti “memperingatkan” atau “memperkirakan”. Dalam konteks geostatistik, Kriging merujuk pada serangkaian teknik statistik yang berfungsi untuk memperkirakan nilai suatu fenomena spasial.

Teknik interpolasi spasial ini pertama kali tercetus oleh seorang ahli pertambangan Perancis bernama Danie Georges Krige. Tepatnya pada tahun 1950-an silam. Kemudian dikembangkan ilmuwan Georges Matheron sekitar tahun 1960.

Metode Kriging sendiri awalnya berguna untuk eksplorasi pertambangan seperti memperkirakan jumlah nilai variabel di lokasi-lokasi tak teridentifikasi. Saat itu fokusnya adalah kompleks terumbu Witwatersrand di Afrika Selatan.

Cara Kerja Kriging

Dalam proses kerjanya, Kriging memanfaatkan konsep spasial autocorrelation. Ini berarti nilai-nilai di dekat satu sama lain cenderung memiliki keterkaitan yang lebih besar daripada nilai-nilai yang jauh. Dengan begitu, Kriging dapat memberikan estimasi yang lebih akurat daripada metode interpolasi linier sederhana.

Kelebihan dan Kekurangan Kriging

Penggunaan teknik Kriging memiliki banyak kelebihan. Kelebihan yang paling utama adalah mampu memberikan estimasi lebih akurat di berbagai lokasi yang tidak terukur dalam pengukuran biasa. Selain itu, metodenya juga efektif dalam menangani data yang tidak berdistribusi normal atau tidak homogen.

Sama halnya dengan jenis metode statistik lain, Kriging juga tak luput dari beberapa kekurangan. Salah satunya cenderung membutuhkan informasi tentang model spasial autocorrelation yang tepat. Ketidaktepatan acuan bisa membuat hasil pengukuran menjadi tidak akurat.

Kriging juga memerlukan komputasi yang intensif terutama untuk data berukuran besar. Selain itu, metodenya tidak selalu efektif untuk fenomena yang sangat kompleks atau memiliki pola spasial acak.

Nah, demikian tadi informasi tentang metode Kriging, yang menjadi salah satu teknik penting dalam geostatistik. Ini berguna untuk berbagai disiplin ilmu termasuk geologi, hidrologi, hingga pertanian modern.

Baca Juga:

Ketahui Apa Saja Fungsi Statistik Kesehatan