Perpustakaan Digital ITB

Least-Squares Collocation (LSC) merupakan metode optimal dalam pemodelan geoid. Pada dataset berskala besar, LSC memiliki kompleksitas komputasi tinggi sehingga perlu dioptimasi menggunakan pendekatan multi-blok. Tujuan penelitian ini adalah membangun pendekatan LSC berbasis pembagian domain (tiling) dengan penerapan overlap, weighting, serta evaluasi metode penyelesaian sistem linier. Data sintetis anomali gayaberat dan anomali tinggi dari model EGM2008 sebanyak 10.585 titik di wilayah Pulau Jawa digunakan untuk mengestimasi nilai anomali tinggi residual menggunakan LSC pada skema konvensional dan berbasis tiling, dengan metode penyelesaian Cholesky, Lower Upper (LU), dan Preconditioned Conjugate Gradient (PCG). Evaluasi difokuskan pada akurasi, efisiensi komputasi, dan kestabilan numerik untuk membandingkan kinerja Cholesky, LU, dan PCG dalam menentukan pendekatan yang paling efektif. Hasil menunjukkan bahwa pendekatan tiling mampu mempertahankan akurasi dengan RMS residual sekitar 0,0048–0,0052 m, sebanding dengan LSC global sebesar 0,0045 m. Dari sisi efisiensi, waktu komputasi berkurang signifikan dari 105,68 detik (konvensional) menjadi hingga 0,99 detik per tile. Edge effect teridentifikasi sebagai sumber utama error pada batas domain, namun berhasil direduksi melalui kombinasi overlap, cosine taper weighting, dan cropping, dengan penurunan simpangan baku dari 0,0177 m menjadi sekitar 0,0045 m. Metode Cholesky menunjukkan performa komputasi terbaik, sementara seluruh metode menghasilkan solusi yang konsisten secara numerik. Pendekatan LSC berbasis multi-blok terbukti efisien dan scalable untuk pemodelan regional skala besar. Estimasi anomali tinggi residual yang dihasilkan dapat digunakan sebagai dasar dalam pemodelan geoid melalui proses quasi-geoid to geoid separation.