PERBANDINGAN METODE EXTENDED KALMAN FILTER DAN UNSCENTED KALMAN FILTER PADA ESTIMASI MODEL PREDATOR-PREY LOTKA-VOLTERRA

Abstract

Salah satu bentuk interaksi antara makhluk hidup adalah predasi atau saling memangsa. Hubungan ini terjadi antara mangsa (prey) dan pemangsa (predator). Model Lotka-Volterra merupakan tipe dari model Predator-Prey yang membahas masalah pemangsaan (predation) dan dirumuskan oleh Alfred J. Lotka (1925) dan Vito Volterra (1926). Model tersebut dapat diimplementasikan pada suatu permasalahan di bidang pertanian atau perkebunan, diantaranya untuk mengontrol populasi hama tanaman. Salah satu cara untuk menyelesaikan model tersebut adalah dengan metode Kalman Filter (KF). Kalman Filter adalah metode yang pertama kali diperkenalkan oleh Rudolph E. Kalman (1960) untuk mengestimasi suatu sistem keadaan dan model pengukuran. Metode ini hanya dapat diimplementasikan pada model linier saja, sedangkan masalah yang ada tidak hanya berupa model linier tetapi juga non-linier. Salah satu algoritma yang dapat diimplementasikan dalam model non-linier adalah Extended Kalman Filter (EKF) dan Unscented Kalman Filter (UKF) yang merupakan modifikasi dari algoritma Filter Kalman. Metode Kalman filter digunakan untuk megestimasi model tersebut karena persaaan tersebut yang bersifat dinamik yang artinya bergantung pada waktu. Dan keuntungan dari KF sendiri yang apa bila didapat data baru, maka tidak perlu perubahan model karena model tersebut masih bisa digunakan lagi dan apabila ada gangguan diluar sistem maka gangguan itu tidak akan mempengaruhi model karena viii gangguan tersebut merupakan noise. Data baru yang didapat bisa digunakan untuk menyempurnakan estimasi selanjutnya. Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah untuk mendapatkan hasil estimasi dari jumlah populasi mangsa dan pemangsa model Predator-Prey dengan menggunakan metode Extended Kalman Filter (EKF) dan Unscented Kalman Filter (UKF) dan mengetahui metode mana yang lebih baik untuk mengestimasi jumlah populasi mangsa dan pemangsa. Untuk memperoleh hasil estimasi dan mengetahui