Waktu dan Tempat Penelitian
Metode analisis multivariate dengan analisis komponen utama PCA: Principal Component Analysis telah digunakan secara luas untuk menganalisis
multidimensi data. Pada penelitian ini analisis komponen utama dilakukan terhadap data kimia air terpilih seperti pada point 1 dari beberapa source area.
Eigenvectors matriks korelasi diperoleh dengan menggunakan program Minitab Release 14.
Nilai air sungai terproyeksi diperoleh dengan menggandakan eigenvectors dengan nilai pelarut terstandarisasi. Nilai air sungai terproyeksi ini akan diplotkan
di dalam dimensi sub ruang plot kimia air. Proyeksi orthogonal dari matriks X dapat diketahui melalui persamaan :
= XVtVVt
-1
V...........................................................................7 dapat di normalkan kembali dengan menggandakan kembali dengan standar
deviasi dari masing-masing pelarut ditambah dengan rata-ratanya sehingga menjadi . Masing-masing elemen dari matrik ini adalah
ij
=
ij
. s
j
+
j
......................................................................................8 Residu antara nilai pelarut terproyeksi dengan data asli diplot terhadap
konsentrasi unsur yang dimonitor melalui persamaan: E =
– X...............................................................................................9 Untuk mengetahui fit data digunakan juga bias relatifrelative bias RB dan
relative root mean square error RRMSE. Bias relatif untuk setiap pelarut solute ke j ditentukan melalui persamaan berikut:
...................................................................................10 Sedangkan RRMSE untuk pelarut ke j ditentukan melalui persamaan berikut:
................................................................................11 4 Untuk menguji bahwa kimia air dari sumber air yang menuju sungai menyebar di
dalam plot kimia air sungai, data kimia air bumi,air tanah, dan air hujan diproyeksikan ke dalam mixing subspace kimia air sungai