Perpustakaan Digital ITB

Kalman Filter (KF) merupakan suatu algoritma yang menggabungkan model dan observasi. Dengan data KF akan menaksir beberapa parameter yang tidak diketahui seperti menaksir suatu jump (loncatan) dalam stock return, state harga komoditas di masa mendatang. KF akan mengestimasi keadaan model linier secara optimal. Model tak linier ditangani oleh EnKF (Ensemble Kalman Filter) melalui updating sekuensial. Dalam Tugas Akhir ini KF digunakan untuk menaksir harga spot price berdasarkan simulasi di Microsoft Excel, sedangkan EnKF diimplementasikan pada masalah reservoir untuk mengestimasi permeabilitas dari data tekanan secara sekuensial dengan model line source berdasarkan beberapa asumsi awal distibusi tekanan dan permeabilitas menggunakan Matlab. Model time series, AR(p) digunakan untuk merepresentasikan permeabilias EnKF untuk menunjukkan kekonvergenan permeabilitas. Hasil perhitungan KF dan EnKF memberikan hasil yang cukup akurat karena adanya observasi dan updating. Hasil penggunaan AR(p) untuk permeabilitas dengan EnKF asumsi Normal, dan TGNU (Triangular, Gamma, Normal, Uniform) memberikan konvergensi sesuai dengan harapan.