Peran bahasa Python dalam pembuatan program GIS

    Saat ini perkembangan penggunaan bahasa pemrograman python dikalangan programming semakin berkembang pesat. Bahasa python sebagai bahasa pemrograman berkembang secara cepat karena keefektifan dan efisiensi dalam penulisan kode program, namun dapat diandalkan kinerjanya. Sebagaimana bahasa pemrograman lainnya, Python juga mempunyai karakteristik atau struktur yang dimiliki bahasa pemrograman lainnya, Python juga mendukung pemrograman berorientasi objek. Sebagai bahasa pemrograman tingkat tinggi, Python membawa banyak fleksibilitas dan fitur untuk digunakan dlam GIS. Penggunaanya sebagai bahasa scripting memungkinkan otomatisasi fungsi tertentu dalam program lain, misal Arc.py untuk ArcGIS. Oleh karena itu, tidak mengherankan bahwa Python adalah bahasa yang paling banyak digunakan dalam ilmu spasial. Mudah digunakan karena sintaks-nya yang sederhana, dan kekuatannya sebagai bahasa berorientasi objek. Anda tidak perlu memiliki pengetahuan khusus tentang pemrograman. Kemungkinan aplikasi Pytohn yang paling menonjol dalam ilmu spasial dapat didiskusikan di bawah penanganan data spasial, analisa data spasial, dan visualisasi data spasial.

Analisa Data Spasial

Arcri library Python Esri memungkinkan pengguna untuk menangani dan menganalisis data spasial dengan memanggil beberapa alat bawaan yang familiar bagi pengguna ArcGIS. Untuk seseorang yang ingin memulai belajar dengan Arc.py.
Untuk menulis dan meng-compile skrip Python, hal pertama yang harus diperhatikan adalah menginstal IDLE yang mudah digunakan (lingkup pengembangan terintegrasi) sehingga anda dapat men-debug dan menguji skrip anda. Untuk pengguna ArcGIS tidak dikenakan biaya tambahan untuk menginstall Python atau editor lainnya, karena sudah bundling dengan software tersebut. Namun jika anda mencari opsi lain dapat juga menggunakan Anaconda sebagai alternatif yang membantu sebagai IDLE untuk mengunduh paket ilmiah, mengelola perpustakaan dan dependensi dalam lingkungan Conda. Aplikasi spasial mandiri ini mendapatkan pemodelan lingkungan yang populer terutama dalam analisis ketidak pastian dan sensitivitas untuk eveluasi kesesuaian lahan, pertumbuhan perkotaan dan perubahan penggunaan lahan, terutama ketika bekerja dengan data raster.
Perpustakaan numpy yang merupakan paket dasar untuk setiap komputasi ilmiah dengan Python membawa kemampuan untuk menangani array multi dimensi. Dukungan dan tutorial online yang luas dapat ditemukan di https://www.numpy.og .

Visualisasi Data Spasial

Setelah menangani dan menganalisis data spasial, representasi dari hasil akhir adalah upaya menghasilkan peta yang efektif. Cartopy dan Descartes memiliki alat kartografi yang luas untuk membuat peta yang cantik. Dengan dukungan 2D dan 3D yang lengkap. Matplotlib adalah perpustakaan yang berguna untuk menghasilkan angka kualitas publikasi apapun. Meungkinkan juga untuk menggunakan Cartopy bersamaan dengan Matplotlib jika anda tertarik untuk menambahkan grafik apapun di peta yang anda buat.










sumber diambil dari:
https://www.gislounge.com/working-with-gis-data-using-python/

OpenWebGlobe

                       

    OpenWebGlobe Adalah proyek dan teknologi untuk memproses secara interaktif untuk memvisualisasikan volume besar data geospasial dalam dunia virtual 3 Dimensi. Virtual OpenWebGlobe dapat memiliki beberapa kategori data seperti data gambar, data elevasi, data vektor, dan objek 3D. Sebelum mengalirkan data yang sangat besar dan kompleks melalui internet, data ini harus diproses terlebih dahulu. Pra-pemrosesan seperti itu biasanya terdiri dari transformasi dari sistem referensi lokasi ke global, pembuatan lapisan piramida, atau level detail (LOD), ubin data, dan kompresi dan ekripsi opsional. Baru-baru ini algoritma ini diporting ke cluster komputasi kinerja tinggi menggunakan OpenMP dan MPI dan juga dirilis sebagai sumber terbuka. Karena set data biasanya besar, mengandung beberapa terabyte, mekanisme rendering out-of-core canggih dengan pendekatan level detail digunakan untuk visualisasi.
OpenWebGlobe terdiri dari geobrowser 3D kinerja tinggi dan juga mencakup perangkat lunak untuk memproses volume data geospasial yang sangat besar dalam lingkungan komputasi yang paralel dan dapat di skalakan. Versi WebGL (Web Graphic Library) berjalan di browser tanpa plugin.
Menggunakan sumber daya peta anda, globe WebGL vitrual mengintegrasikan data dengan aliran WMS. Mesin peta open source seperti OpenStreetMap atau blue Marble tersedia secara default untuk mendukung informasi 3D anda.OpenWebGlobe adalah proyek open source di tulis dalam WebGL. Pengembang utamanya yaitu University of Applied Sciences Northwestern Switzerland.














sumber diambil dari:
https://en.wikipedia.org/wiki/OpenWebGlobe

Kuliah singkat tentang D3.js

                    

D3.js adalah library JavaScript yang digunakan untuk meanipulasi dokumen berdasarkan data. Library ini menggunakan HTML, CSS, dan SVG untuk membuat representasi visual dari data yang dapat dilihat oleh browser  modern saat ini. Tidak seperti library visualisasi lainnya, D3.js menawarkan kontrol yang lebih baik terhadap hasil visual akhir. D3.js bekerja dengan mengikat data ke DOM dan kemudian melakukan transformasi ke dokumen. Memiliki ekosistem tersendiri, yang terdiri dari plugin dan library yang memperluas fungsionalitas dasarnya. Library sudah ada sejak 2011, dan memiliki banyak dokumentasi dan tutorial yang dapat membantu anda dalam memulainya.

Fitur-Fitur Yang Dimiliki D3:

• Menggunakan Standar Web                                                                       D3 adalah alat visualisasi yang sangat powerfull untuk mem-visualisasi data interaktif. Mengeksplorasi standar web modern seperti SVG, HTML, dan CSS untuk membuat visualisasi data.
• Data Driven                                                                                                    D3 adalah data driven, yaitu data yang dapat menggunakan data statis atau mengambilnya dari server dalam format yang berbeda seperti Array, Obyek, CSV, JSON, XML dll untuk membuat berbagai jenis bagan.
• Manipulasi DOM                                                                                             D3 memungkinkan anda untuk memanipulasi Document Object Model (DOM) berdasarkan data anda.
• Properti Dinamis                                                                                              D3 memberikan fleksibilitas untuk memberikan properti dinamis ke sebagian besar fungsinya. Properti dapat ditentukan sebagai fungsi data. Itu beratri data anda dapat mengarahkan gaya dan atribut anda.
• Jenis Visualisasi                                                                                            Dengan D3, tidak ada visualisasi standar. Tapi itu memungkinkan anda untuk membuat apa saja dari tabel HTML ke diagram Pie, dari grafik dan diagram batang hingga peta geospasial.
• Visualisasi Kustom                                                                                         Karena D3 bekerja dengan standar web, maka memberikan anda kontrol penuh atas fitur visualisasi anda.
• Transisi                                                                                                            D3 menyediakan fungsi transition (). Ini cukup kuat karena secara internal, D3 menyusun logika untuk menginterpolasi antara nilai-nilai anda dan menemukan status intermiten.
• Interaksi dan Animasi                                                                                      D3 memberikan dukungan untuk animasi dengan fungsi-fungsi seperti duration (), delay() dan ease (). 

Kelebihan Dari D3:

• D3.js adalah perpustakaan JavaScript. jadi, ini dapat digunakan dengan kerangka kerja JavaScript anda. seperti Angular.js, React.js, atau Ember.js.
• D3 berfokus pada data, sehingga merupakan alat yang paling tepat dan khusus untuk visualisasi data.
• D3 adalah open source. Jadi anda dapat bekerja dengan kode sumber dan menambahkan fitur anda sendiri.
• Berfungsi dengan standar web sehingga anda tidak memerlukan teknologi atau plugin lain selain peramban untuk memanfaatkan D3 ini.
• D3 bekerja dengan standar web seperti HTML, CSS dan SVG, jadi tidak ada alat pembelajaran atau debugging baru yang diperlukan untuk bekerja pada D3.
• D3 tidak menyediakan futyr spesifik apapun, sehingga memberiakn anda kontrol penuh atas visualisasi anda untuk menyesuaikannya seperti yang anda inginkan. Ini memberika keunggulan pada alat pupuler lainnya seperti Tableau atau QlikView.
• Karena D3 ringan, dan bekerja langsung dengan standar web, maka ia sangat cepat dan berfungsi baik dengan kumpulan data besar.

Berikut Beberapa Tampilan Visualisasi

Sumber diambil dari:
https://www.tutorialsteacher.com/d3js/what-is-d3js

Tools/aplikasi Sistem Informasi Geografis

           

    Sistem informasi geografis atau GIS merupakan alat penting untuk memahami data secara lebih baik melalui visualisasi dan analisis, kini lazim digunakan untuk perancangan dan pemantauan pengelolaan sumber daya alam. GIS memungkinkan anda untuk memetakan data yang telah anda kumpuklan dan meluhatnya dalam konteks informasi spasial lainnya seperti batas wilayah administrasi, jalan, atau citra satelit. GIS juga memungkinkan anda memvisualisasikan atribut lapangan yang telah anda kumpulkan melalui survei.

Jenis aplikasi atau tools GIS dibagi menjadi 2 yaitu:

1. GIS berbasis web (webGIS)

WebGIS adalah aplikasi pemetaan digital yang memanfaatkan jaringan internet sebagai media komunikasi yang berfungsi mendistribusikan, mempublikasikan, mengintegrasikan, mengkomunikasikan dan menyediakan informasi dalam bentuk teks, peta digital serta menjalankan fungsi-fungsi analisis dan query yang terkait dengan GIS melalui jaringan internet.

Berikut adalah tools GIS berbasis web:

1. Google Maps (API)                                                                                          Adalah aplikasi layanan peta yang dapat diakses melalui berbagai piranti elektronik asal terhubung dengan jaringan internet. Google Maps dibuat menggunakan kombinasi dari gambar peta, database, serta objek-objek interactive yang di design menggunakan HTML, serta bahasa pemrograman Javascript, AJAX, dan lainnya. Keseluruhan citra yang ada diintegrasikan ke dalam database pada Google server, yang dapat dipanggil sesuai kebutuhan permintaan. Bagian-bagian gambar map merupakan gabungan dari potongan gambar berekstensi PNG yang disebut tile yang berukuran 256x256 pixel.        API (Application Programing Interface) merupakan suatu dokumentasi yang terdiri dari antarmuka, fungsi, kelas, struktur dan sebagainya untuk membangun sebuah perangkat lunak, Layanan Google Maps API memungkinkan para pengembang untuk mengintegrasikan Google Maps ke dalam website masing-masing dengan menambahkan sendiri beberapa data. Meski awalnya hanya JavaScript API, Maps API diperluas untuk menyertakan sebuah API pada aplikasi Adobe Flash. Agar aplikasi Google Maps dapat muncul di website kita, diperlukan adanya API key. API key merupakan kode unik yang diberikan oleh Google agar server Google Maps dapat mengenalinya.

2. Desktop GIS

Software yang ada dalam komputer seperti ArcGIS, QGIS dan SAGA, dan masih banyak lagi (beberapa software mesti di install lebih dahulu namun ada pula yang bersifat portable). Software-software ini secara umum sangat baik dan dapat digunakan untuk membuat query dari layer peta serta dapat digunakan untuk membuat peta.

Berikut beberapa tools/aplikasi Desktop GIS:

1. SAGA GIS                                                                                                 Merupakan singkatan dari "System for Automated Geoscientific Analyses" merupakan salah satu dari sekian perangkat lunak yang besifat open source untuk pengolahan sistem informasi geografis. Menurut gisgeography.com, SAGA GIS memiliki kelebihan dan kekurangan yaitu:                                                                                                                                                                            Kelebihan:                                                                                                                   -Beautiful 3D rendering options.                                                                               -Plentiful for Geoscientific tools.                                                                               -GPL lisense offers freedom.                                                                                   -Good data interoperability.                                                                                      -Geostatics, modelling and prediction.                                                                      -User-friendly and robustness.                                                                                                                                                                                                           Kekurangan:                                                                                                           -Lack of cartography options.                                                                                  -Data editing options are limited.                                                                               -No automatic topology error fixing.
2. ArcGis                                                                                                            Merupakan software berbasis Geographic Information System yang dikembangkan oleh ESRI (Environment Science & Research Institue) ArcGIS pertama kali diluncurkan ke-publik sebagai software komersial pada tahun1999 dengan versi (ArcGis 8.0) dengan perkembangan dan tuntutan akan fitur yang dibutuhkan, ESRI selalu memberikan pembaharuan pada ArcGIS, pada saat ini telah keluar versi (ArcGis 13.0) . Produk utama ArcGIS terdiri dari 3 komponen utama yaitu: ArcView (berfungsi sebagai pengelola data komprehensig, pemetaan dan analisis), ArcEditor (berfungsi sebagai editor dari data spasial), dan ArcInfo (merupakan fitur yang menyediakan fungsi-fungsi yang ada di dalam GIS yang meliputi keperluan analisa dari fitur Geoprocessing).
3. GeoDa                                                                                                         Merupakan software open source yang digunakan sebagai pengantar analisis data spasial. GeoDa didesain agar memberikan informasi baru dari analisis data dengan cara mengeksplor dan memodelkan spasial pattern.                      Keunggulan dari GeoDa adalah dapat mendukung berbagai format data spasial (shapefile, geojson, KML dan lain-lain), dapat melakukan koneksi ke CartoDB, Hasil peta tematik yang ditampilkan dapat di overlay dengan basemap yang telah disediakan satelite, Dapat membandingkan data secara spasial dengan time series.
4. GRASS GIS                                                                                                 Merupakan Software sistem informasi geografis gratis yang awalnya dikembangkan oleh U.S. Army Construction Engineering Research Laboratories (USA-CERL), untuk keperluan pengelolaan ruang dan perencanaan lingkungan oleh militer amerika. Namun saat ini GRASS GIS telah berkembang menjadi sebuah utilitas yang digunakan untuk berbagai bidang penelitian ilmiah. Software ini memiliki lebih dari 350 modul dengan kapabilitas untuk melakukan berbagai macam hal seperti analisis data raster dan data vektor, membuat data secara 3D untuk analisis lebih mendalam, pengolahan data raster seperti data citra satelit, foto udara atau UAV, melakukan analisis DTM, pembuatan layout, melakukan geocoding data raster atau vektor, serta berbagai macam kemampuan lain yang cukup mumpuni untuk software yang gratis. Hingga postingan ini dibuat, versi terbaru dari software GRASS GIS yaitu (7.8.1).
5. ILWIS                                                                                                                    Sebagai salah satu aplikasi FOSS GIS merupakan singkatan dati "Integrated Land and Water Information System". Perangkat lunak ini digunakan untuk analisa geografis dengan jenis data berupa vektor dan raster. ILWIS ini dirancang oleh "International Institute for Aeroplane Survey and Earth Science". Versi pertama dikembangkan dalam bentuk Disk Operating System (DOS) pada akhir tahun 1988.                                                                                                                                                                                                                                                ILWIS berbasis Windows mempunyai kemampuan aplikasi terintegrasi antara GIS dan penginderaan jarak jauh dalam ILWIS terdiri dari:                                               -Tampilan multi data antara data raster dan vektor dalam map-windows.                 -Tampilan data tabuler dalam table-windows.                                                            -Pencarian secara interaktif terhadap atribut informasi.                                          -Informasi untuk melakukan pemrosesan data penginderaan jarak jauh digital.      -Operasi manipulasi peta.                                                                                         -Operasi manilupasi tabel.                                                                                       -Perangkat dan tools untu analisa geografis.                                                                                                                                                                                 
6. MapWindow GIS                                                                                                        Adalah sistem informasi geografis open source yang mencakup aplikasi desktop dan seperangkat pemetaan yang dapat diprogram dan komponen geoanalitik. Karena didistribusikan sebagai perangkat lunak sumber terbuka di bawah Lisensi Publik Mozilla, MapWindow GIS dapat diprogram ulang untuk melakukan tugas yang berbeda atau lebih khusus dan dapat di perpanjang sesuai kebutuhan ileh pengguna akhir dan pengembang. MapWindow GIS telah diadopsi oleh badan perlindungan lingkungan Amerika Serikat sebagai platform untuk sistem DAS BASIN-nya.                                                                                                          Kegunaan Map Window GIS adalah sebagai salah satu alternatif pengolah data GIS yang ada, Untuk mendistribusikan data-data geografis, untuk mengembangkan dan mendistribusikan hasil dari analisa data spasial.                                                                                                                                           Kelebihan dari MapWindow GIS adalah:                                                                   -Aplikasi GIS yang dapat dikembangkan.                                                                 -Memiliki visualisasi data GIS yang standard seperti mengubah tabel DBF,               mengubah bentuk file, dan mengirim serta mengubah grid.                                   -Bersifat open source. -Mudah digunakan dibanding aplikasi serupa (GIS).                                                                                                                                             Kekurangan dari MapWindow GIS adalah:                                                             -Tidak kompatibel pada semua sistem operasi (kompatibel pada sistem                  operasi tertentu).
7. QGIS                                                                                                                     Yang sebelumnya dikenal sebagai Quantum GIS adalah aplikasi sistem informasi geografis desktop open source lintas platform yang menyediakan tampilan, penyuntingan, dan analisis data.                                                                                 Mirip dengan sistem perangkat lunak GIS lainnya, QGIS memungkinkan pengguna untuk membuat peta dengan banyak lapisan menggunakan berbagai proyeksi peta. Peta dapat dihimpun dalam format yang berbeda dan untuk kegunaan yang berbeda pula. QGIS memungkinkan peta terdiri dari lapisan raster atau vektor. Tipikal data vektor disimpan baik sebagai titik, garis atau poligon. Berbagai jenis citra raster yang didukung dapat menampilkan citra georeferensi.                                                                                                        QGIS terintegrasi dengan paket sumber terbuka GIS lainnya, termasuk PostGIS, GRASS GIS, dan MapServer untuk memberikan fungsi yang luas kepada pengguna. Plugins ditulis dengan bahasa Python atau C++ guna memperluas kemampuan QGIS.                                                                                              Berikut kelebihan dari aplikasi QGIS :                                                                        -Dapat membuka banyak jenis data spasial.                                                            -Tampilan yang simple dan user friendly.                                                                  -Bersifat open source.                                                                                                -Remote Sensing Processing Tool yang lebih baik.                                                 -GeoCoding dan alat data konversi di QGIS gratis. 
8. GvSIG                                                                                                                        Adalah sistem informasi geografis berbasis desktop yayng dirancang untuk menangkap, menyimpan, menangani, menganalisis, dan menyebarkan segala jenis informasi geografis yang dirujuk untuk menyelesaikan masalah manajemen dan prencanaan yang  kompleks. GvSIG dikenal memiliki antarmuka yang mudah digunakan, dapat mengakses format yang paling umum, baik vekor maupun raster. Memiliki berbagai fitur seperti (alat query, pembuatan tata letak, geoprocessing, jaringan, dll).
9. uDIG                                                                                                                Dikembangakan oleh Refractions Research, adalah pengembang dan pengelola tidak hanya uDIG tetapi PostGIS basis data spasial sumber terbuka standar. Sementara uDIG adalah aplikasi GIS desktop berbasis sumber terbuka, berbasis java, ia juga merupakan platform pengembangan GIS sumber terbuka. Aplikasi ini berfokus pada tampilan dan pengeditan basis data serta banyak koleksi fungsionalitas GIS. Kelebihan dari uDIG ini adalah dapat dijalankan di Windows, Linux, dan MacOS.
10. Whitebox Geospatial Analysis Tools                                                                     Adalah sistem informasi geografis open source linstas platform dan paket perangkat lunak penginderaan jarak jauh yang didistribusikan di bawah lisensi publik umum GNU. Aplikasi yang dikembangkan oleh University of Guelph Center for Hydrogeomatics ini ditujukan sebagai alat analisa geospasial canggih dan visualisasi data dalam lingkup penelitian dan pendidikan. Paket ini memiliki tampilan yang userfriendly dengan bantuan dan dokumentasi yang dibangun ke dalam kotak dialog yang masing-masing memiliki lebih dari 410 alat analisis. Pengguna juga dapat mengakses sumber daya baik online maupun offline. Proyek Whitebox GAT dimulai sebagai pengganti Terrain Analysis System (TAS). Whitebox GAT juga memungkinkan pengkodingan menggunakan bahasa Groovy, JavaScript, dan Python. Rilis-an saat ini mendukung data raster dan vektor (shapefile).

Sumber diambil dari:

https://sagagisindonesia.wordpress.com/2016/09/15/3-1apa-itu-sig/

https://bappeda.bandaacehkota.go.id/aplikasi/webgis/

https://hernandeaff.wordpress.com/2016/03/02/saga-gis-kenapa-tidak-unduh-versi-terbaru/

http://geosriwijaya.com/2016/07/pengertian-dan-komponen-arcgis/

https://komputasistat.blogspot.com/2016/11/menampilkan-peta-tematik-tanpa-koding.html

https://citrasatelit.wordpress.com/software-zone/free/grass-gis-gratis/

https://catatansigeodet.wordpress.com/2016/03/01/ilwis-software-pengolah-citra-satelit-penginderaan-jauh-pengenalan/

https://lukmanmaulana21.blogspot.com/2012/11/ilwis.html

https://id.wikipedia.org/wiki/QGIS

https://geospatialdotclub.wordpress.com/

https://gisgeography.com/udig-user-friendly-desktop-internet-gis/

https://whiteboxgeospatial.wordpress.com/

https://en.wikipedia.org/wiki/Whitebox_Geospatial_Analysis_Tools

Analisa Spasial

        

     Analisa spasial merupakan suatu proses yang melibatkan sejumlah perhitungan dan atau evaluasi logika matekatis dalam rangka mentransformasikan suatu data menjadi informasi yang berguna.
Suaatu metode analisa data disebut Analisa spasial jika hasil analisanya akan berubah, Contoh:

• Rata-rata pendapatan penduduk di surabaya (bukan analisa spasial)
• Lokasi titik pusat dari kasus demam berdarah di surabaya (analisa spasial)

Metode Analisa Data

     Sebagai sebuah metode, analisis spasial berusaha untuk membantu perancangan dalam menganalisis kondisi permasalahan berdasarkan data dari wilayah yang menjadi sasaran. Dan konsep-konsep yang paling mendasari sebuah analisis spasial adalah jarak, arah, dan hubungan.

Kombinasi dari ketiganya mengenai suatu wilayah akan bervariasi sehingga membentuk perbedaan yang signifikan yang membedakan satu lokasi dengan lokasi lainnya. Dengan demikian jarak, arah, dan hubungan antara lokasi suatu objek dalam suatu wilayah dengan objek di wilayah yang lain akan memiliki perbedaan yang jelas. Dan ketiga hal tersebut merupakan hal yang selalu ada dalam sebuah analisis spasial dengan tahapan-tahapan tertentu tergantung dari sudut pandang perencana dalam memandang sebuah permasalahan analisis spasial.

Berdasarkan tujuannya, secara garis besar metode dalam melakukan analisis spasial dapat dibedakan menjadi dua macam yaitu:

1.  Analisis Spasial Exploratory                                                                                  Digunakan untuk mendeteksi adanya pola khusus pada sebuah fenomena spasial serta untuk menyusun sebuah hipotesa penelitian. Metode ini sangat berguna ketika hal yang diteliti merupakan suatu hal yang baru, dimana peneliti tidak atau belum memiliki banyak pengetahuan tentang fenomena spasial yang sedang diamati.
2. Analisis Spasial Exploratory                                                                                    Dilakukan untuk mengkonfirmasi hipotesa penelitian. Metode ini sangat berguna ketika peneliti sudah memiliki cukup banyak informasi tentang fenomena spasial yang sendang diamati, sehingga hipotesa yang sudah ada dapat diuji keabsahannya.

Jenis-jenis Analisa Spasial

1. Query Basis Data

Query basis data digunakan untuk memanggul atau mendapatkan kembali atribut data tanpa mengganggu atau mengubh data yang sudah ada. Fungsi dari query basis data ini dapat dilakukan dengan mudah dengan meng-klik feature yang diinginkan. Namun untuk query yang lebih kompleks dapat dilakukan dengan pernyataan kondisional (conditional statement). Pernyataan kondisional tersebut melibatkan operasi logis, yaitu AND, OR, NOT, XOR.

2. Pengukuran

Analisa spasial dapat dilakukan dengan fungsi ppengukuran. Fungsi pengukuran yang dimaksud adalah sebagai berikut:

• Jarak Pengukuran jarak yang dimaksud adalah menghitung jarak antar dua titik. Pengukuran jarak ini dapat dilakukan dengan meng-klik kedua titik tersebut, atau dapat juga dengan menggunakan query.
• Luas Fungsi luas ini dapat dilakukan untuk menghitung luas suatu wilayah unsur-unsur spasial. Wilayah tersebut dapat berupa poligon (vektor) ataupun wilayah yang bertipe raster.
• Keliling Fungsi keliling ini digunakan untuk menghitung keliling (parameter) unsur-unsur spasial. Unsur-unsur spasial tersebut dapat bertipe poligon (vektor) dan juga raster.
• Centroid Fungsi ini digunakan untuk menentukan koordinat titik piusat dari unsur-unsur spasial yang bertipe poligon (raster).

3. Fungsi Kedekatan

Fungsi kedekatan adalah sebuah fungsi untuk menghitung jarak dari suatu titik, garis ataupun batas poligon. Salah satu fungsi kedekatan yang paling banyak digunakan adalah dengan buffer.

Buffer adalah analisis spasial yang akan menghasilkan unsur-unsur spasial yang bertipe poligon.

4. Overlay

Overlay adalah babgian penting dari analisis spasial. Overlay dapat menggabungkan beberapa unsur spasial menjadi unsur spasial yang baru.  Dengan kata lain, overlay dapat didefinisikan sebagai operasi spasial yang menggabungkan layer geografik yang berbeda untuk mendapatkan informasi baru. Overlay dapat dilakukan pada data vektor maupun raster.

5. Penggabugnan unsur-unsur spasial

Pada pengolahan data GIS, seringkali harus melakukan penggabungan antar unsur-unsur spasial. 

Penggabungan tersebut dapat menggabungkan analisis spasial, yaitu union, merge atau combine.

Penggabungan ini dapat menjadikan beberapa unsur spasial menjadi satu unsur spasial saja tanpa mengubah beberapa unsur yang digabungkan tersebut.

Union→Operasi union/operator Boolean "OR"

UNION

Tujuannya untuk membuat coverage baru dengan melakukan tumpukan (overlay) dua cKoverage poligon. Operasi union bisa dilakukan dengan ketentuan semua converage harus dalam bentuk poligon.

Keluaran coverage baru berisi:

• Poligon kombinasi.
• Atribut-atribut kedua coverage berasal.

KELUARAN UNION

Delete, Erase atau Cut

Fungsi analisis spasial ini digunakan untuk menghapus unsur-unsur spasial yang dirasa tidak perlu ditampilkan. Fungsi ini hanya akan menghapus unsur-unsur spasial yang terpilih saja

Split atau Clip

Fungsi analisis spasial ini betujuan untuk menghasilkan unsur spasial bari dengan cara memotongnya dari unsur spasial lainnya.

Intersect

Intersect adalah sebuah fungsi pada analisis spasial untuk menghasilkan unsur spasial baru dari dua atau lebih unsur spasial. Fungsi ini menghasilkan unsur spasial baru dari irisan dua atau lebih unsur spasial sebelumnya.

Interseksi/irisan→Operasi Interseksi atau operator Boolean "AND"

INTERSEKSI/IRISAN

Membuat coverage baru dengan cara melakukan overlay dua himpunan fitur-fitur coverage

Keluaran coverage hanya berisi bagian fitur-fitur dalam area yang terisi oleh kedua masukan dan merupakan irisan dari coverage.

KELUARAN INTERSEKSI/IRISAN

Sumber:

https://ilmugeografi.com/geografi-dasar/analisis-spasial

https://syauqi.lecturer.pens.ac.id/uploads/courseitem/08%20-%20Analisa%20Spasial.pdf

Model dan Sistem Manajemen Basis Data Spasial

                 

Pengertian

     Sistem Manajemen Basis Data atau kadang di singkat SMBD, adalah suatu sistem atau perangkat lunak yang dirancang untuk mengelola suatu basis data dan menjalankan operasi terhadap data yang diminta banyak pengguna. SMBD juga dirancang untuk dapat melakukan manipulasi data secara lebih mudah. Sebelum adanya SMBD, data pada umumnya disimpan dalam bentuk flat file, yaitu file teks yang ada pada sistem operasi. Sampai sekarangpun masih ada aplikasi yang menyimpan data dalam bentuk flat secara langsung. Contoh dari SMBD adalah: Oracle, SQL server 2000/2003, Ms Access, MySQL dan sebagainya.

Lalu apa itu Basis Data Spasial ?

     Basis data spasial adalah database yang dioptimalkan untu menyimpan dan permintaan data yang terkait dengan obyek dalam ruang, termasuk poin, dan baris poligon. Sementara khas database dapat memahami numerik dan karakter berbagai jenis data, fungsi tembahan perlu ditambahkan ke database untuk memproses data spasial, jenis ini biasanya disebut geometri atau fitur.
Beberapa fitur dasar yang dimiliki oleh basis data spasial adalah:

1. Jarak: yaitu untuk menentukan jarak antar obyek seperti poin, poligon dan lain-lain.
2. Predikat: untuk mendeskripsikan suatu obyek semisal ada atau tidaknya suatu obyek pada suatu lokasi.
3. Observer function: query akan mengembalikan informasi khusus mengenai fitur.
4. Constructor functions: untuk menetapkan jumlah vektor (tempat node) yang dapat membentuk garis.

Ada beberapa metode untuk menyimpan data spasial yaitu menggunakan spasial 2D (muncul pada tahun 1998) atau menggunakan 3D (mulai diriset tahun 1998, dipublish tahun 2000). Dari masing-masing cara tersebut didalamnya masih terdapat banyak tipe-tipe yang bisa kita gunakan untuk menyimpan data spasial yang kita miliki. Misalnya menggunakan R-Tree, Quadtree, kD-tree, FDS, TEN dan masih banyak lainnya. Namun pada dasarnya tersiman dalam database tersebut adalah suatu bentuk identifikasi kita kepada suatu obyek. Dalam identifikasi ini kita minimal memiliki:

1. Attribut (A), yaitu karakteristik suatu obyek, bisa berupa berat, bahan yang digunakan dll.
2. Relation (R), yaitu interaksi antara suatu obyek dengan obyek lain.
3. Behavior (B), adalah fungsi dinamis suatu obyek.
4. Scenario (S), adalah kedinamisan obyek berdasarkan waktu absolut.

Mungkin kita sudah tidak asing lagi dengan kemunculan Google Earth, itu adalah salah satu bentuk penggunaan database spasial, kita mampu untuk mencari suatu obyek dalam suatu tatanan latak di suatu tempat. Dengan menggunakan teknologi ini, juga sebuah pemerintahan bisa menggunakannya untu keperluan mereka. Seperti melakukan perancangan tata kota yang baik.

Berikut ini beberapa SMBD yang digunakan untuk menyimpan data spasial:

• MySQL dengan MySQL Spatial Support
• Oracle dengan Oracle Spatial
• PostgreSQL dengan PostGIS
• Microsoft Access
• Microsoft SQL Sever dengan MSSQLSpatial
• IBM DB2 dengan Spatial Extender & Geodetic Extender

Keuntungan Sistem Manajemen Basis Data Spasial:

• Menyediakan struktur untuk penyimpanan dan analisa data spasial.
• Data spasial terdiri dari objek-objek dalam ruang multi-deimensi. Tidak seperti tabel konvensional yang hanya memiliki dua dimensi (baris dan kolom).
• Menyimpan data spasial dalam SMBD standar membutuhkan tempat penyimpanan dalam jumlah yang sangat besar.
• Mengambil dan menganalisa data spasial dari SMBD standar membutuhkan waktu lama serta sulit dilakukan (dapat mengakibatkan banyak kesalahan).
• SMBD menyediakan tempat penyimpanan, proses pengambilan, dan proses analisa data spasial yang jauh lebih efisien.

Model Basis Data Spasial

Dalam SMBD terdapat beberapa model basis data yang digunakan. Model ini menyatakan hubungan antara record-record yang ada di dalam basis datanya. Model basis data tersebut antara lain:

• Flat file (tubular), data terletak di dalam tabel tunggal (tidak terdapat kaitan antara tabel satu dengan tabel lainnya).                                                                                                                          
  

• Hierarchial, model ini sering disebut sebagai model pohon atau hirarki karena mirip dengan struktur pohon terbalik. Model ini menggunakan pola hubungan parent-child. Simpul yang paling atas (tingkat tinggi) tidak memiliki parent sebagai root, sendangkan simpul yang tidak memiliki child (bagian bawah) disebut sebagai leap.                                                                                                     
• 

• Network, model ini sering disebut juga sebagai model DBTG (Database Task Group), model ini sangat mirip dengan model hierarchical, tetapi pada model network ini setiap child dapat memiliki lebih dari satu parent. Dengan demikian, baik parent maupun child memiliki hubungan (N-M), demikian juga sebaliknya.                                                                                                       
  

• Relational, adalah model basis data yang paling terkenal dengan SMBD ini banyak digunakan dalam GIS. Beberapa SMBD yang menggunakan model ini adalah: 1.Dbase (*.dbf), digunakan oleh (ArcView, PC Arc/Info, dan GIS lain), 2.INFO, digunakan di dalam (Arc/Info), 3.Oracle, digunakan dalam (Arc/Info, Geovision, dll).                                                                            terdiri dari tabel-tabel (data direpresentasikan dalam tabel yang terdiri dari baris dan kolom) ternormalisasi dengan field-field kunci sebagai penghubung relational antar tabel.                                    
  

Tipe Data

Data Lokasi 

Koordinat lokasi, nama lokasi, lokasi topologi (letak relatif).

Data Non-lokasi

Curah hujan, jumlah panen padi, terdiri dari variabel (tanah), kelas (alluvial), nilai luas (10ha), jenis (pasir).

Data Dimensi Waktu (temporal) 

Data non-lokasi di lokasi bersangkutan dapat berubah dengan waktu (misal: data curah hujan bulan desember akan berbeda dengan bulan juli).

Sumber:
https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_manajemen_basis_data
http://hafdi-unsrat.blogspot.com/2017/08/jelaskan-dan-berikan-contoh-apa-itu.html
http://blog.danangaji.info/2009/05/basis-data-spasial.html

Model Data Spasial

                 

    Data yang mengendalikan GIS adalah data spasial.

Data spasial menjelaskan fenomena geografi terkait dengan lokasi relatif terhadap permukaan bumi (geograferensi), berformat digital dari penampakan peta, berbentuk koordinat titik-titik, dan simbol-simbol yang mendefinisikan elemen-elemen penggambaran  (kartografi), dan dihubungkan dengan data atribut yang disimpan dalam tabel-tabel sebagai penjelasan dari data spasial tersebut (georelational data structure).

Sumber Data Spasial

Salah satu jenis data dalam GIS adalah data spasial, yang dapat diperoleh dari beberapa sumber antara lain:

1. Data Peta Analog                                                                                                Data peta analog (antara lain peta topografi, peta tanah dan sebagainya) yaitu peta dalam bentuk cetak beserta hasil scan-nya. Peta analog dibuat dengan teknik kartografi, kemungkinan besar memiliki referensi spasial seperti koordinat, skala, arah mata angin dan sebagainya. Dalam tahapan GIS sebagai keperluan sumber data, peta analog dikonversi menjadi peta digital dengan cara format raster diubah menjadi format vektor melalui proses digitasi sehingga dapat menunjukkan koordinat sebenarnya di permukaan bumi.
2. Data Sistem Penginderaan Jauh                                                                       Antara lain citra satelit, foto udara dan sebagainya, merupakan sumber data yang terpenting bagi GIS karena ketersediaannya secara berkala dan mencakup area tertentu. Dengan adanya bermacam-macam satelit di ruang angkasa dengan spesifikasinya untuk beragam tujuan pemakaian. Data ini biasanya direpresentasikan dalam format raster.
3. Data Hasil Pengukuran Lapangan                                                                    Adalah data yang dihasilkan berdasarkan teknik perhitungan tersendiri, pada umumnya data ini merupakan sumber data atribut, contohnya: batas administrasi, batas kepemilikan lahan, batas persil, batas hak pengusahaan hutan dan lain-lain.
4. Data GPS (Global Positioning System)                                                              Teknologi GPS memberikan terobosan penting dalam menyediakan data bagi GIS . Keakuratan pengukuran GPS semakin tinggi dengan berkembangnya teknologi. Data ini biasanya direpresentasikan dalam format vektor.
5. 
   

Klasifikasi Model Data Spasial

Model Data Vektor

     Data vektor adalah data yang menampilkan pola keruangan dalam bentuk titik, garis, kurva atau poligon. Data vektor sangat baik untuk merepresentasikan fitur-fitur jaringan jalan, gedung, rel kereta, dan letak koordinat. Kelemahan data ini adalah ketidak mampuannya dalam mengakomodasi perubahan fenomena yang bersifat gradual.

     Data vektor adalah data yang direkam dalam bentuk koordinat titik yang menampilkan, menempatkan data menyimpan data spasial dengan menggunakan titik, garis atau area (poligon). Ada tiga tipe data vektor (titik, garis dan poligon) yang bisa digunakan untuk menampilkan informasi pada peta. Titik bisa  digunakan untuk menunjukkan rute suatu perjalanan atau menggambarkan boudary. Poligon bisa digunakan untuk menggambarkan sebuah danau atau sebuah Negara pada peta dunia. Data vektor tentu memiliki kelebihan dan kekurangan, berikut kelebihan dan kekurangan tersebut:

Kelebihan

• Struktur datanya  lebih rumit.
• Efisiensi untuk analisis.
• Sebagai sarana representasi yang baik.
• Transformasi proyeksi lebih efisien.
• Ketelitian, akurat dan lebih presisi.
• Relasi atribut langsung dengan DBMS (database).

Kekurangan

• Sulit dalam melakukan proses overlay.
• Tidak bisa menampilkan data gambar/foto udara.
• Struktur data yang terlalu banyak tidak efektif dalam menampilkan banyak spasial.
• Memerlukan algoritma dan proses yang sangat kompleks.
• Kualitas (output) sangat bergantung dengan printer dan kartografi.
• Sulit dilakukan simulasi.

Topologi 

Topologi, biasanya digunakan dalam analisis spasial dalam GIS. Topologi merupakan model data vektor yang menunjukkan hubungan spasial diantara obyek spasial.

Salah satu contoh analisis spasial yang dapat dilakuakan dalam format topologi adalah proses overlay dan analisis jaringan (network analysis).

Non-Topologi, digunakan dalam menampilkan atau memproses data spasial yang sederhana dan tidak terlalu besar ukuran filenya. Dalam ESRI format non-topologi adalah dalam bentuk shapefile, sendangkan format dalam bentuk topologi adalah coverage.

 Topologi dibagi menjadi dua yaitu Data Sederhana (simple data) dan Data Tinggi (higher data level)

Topologi Data Sederhana (Simple Data)

Data sederhana merupakan representasi data yang mengandung tiga jenis data yaitu :

1. Titik (point)

Titik adalah representasi grafis yang paling sederhana untuk suatu obyek. Representasi ini tidak memiliki dimensi tetapi dapat diidentifikasi di atas peta dan dapat ditampilkan dapa layar monitor dengan menggunakan simbol-simbol.

Contoh: Lokasi Fasilitasi Kesehatan, Lokasi Fasilitas Pendidikan.

2. Garis (line)

Garis adalah bentuk linier yang akan menghubungkan paling sedikit dua titik dan digunakan untuk merepresentasikan obyek-obyek dua dimensi. Obyek atau entitas yang dapat direpresentasikan dengan garis antara lain jalan, sungai, jaringan listrik, saluran air.

3. Poligon (Polygon)

Poligon digunakan untuk merepresentasikan obyek-obyek dua dimensi, misal: Pulau, wilayah administrasi, batas persil tanah adalah entitas yang ada pada umumnya direpresentasikan sebagai poligon. Satu poligon paling sedikit dibatasi oleh tiga garis diantara tiga titik yang saling bertemu membentuk bidang. Poligon mempunyai sifat spasial luas, keliling terisolasi atau terkoneksi dengan yang lain, bertakuk (intended), dan overlapping.

Topologi Data Tinggi (Higher Level Data)

TIN (Triangulated Irregular Network), Contoh Model Permukaan Bumi Digital (Digital Terrain Model/DTM).

Region, merupakan sekumpulan poligon, dimana masing-masing poligon tersebut dapat atau tidak mempunyai keterkaitan diantaranya, akan tetapi saling bertampalan dalam satu data set.

Dynamic Segmentatioon, adalah model data yang dibangun dengan menggunakan segmen garis dalam rangka membangun model data jaringan (network).

Model Data Raster

     Data raster adalah data yang disimpan dalam bentuk kotak segi empat (grid) atau sel sehingga terbentuk suatu ruang yang teratur. Foto digital seperti area fotografi atau foto satelit merupakan bagian dari data raster pada peta.

Raster mewakili data grid kontinyu. Nilainya menggunakan gambar berwarna seperti fotografi, yang ditampilkan dengan level merah, hijau, dan biru pada sel. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut sebagai pixel (picture element). Resolusi (definisi visual) tergantung pada ukuran pixel-nya, semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh sel, semakin tinggi resolusinya. Data raster dihasilkan dari sistem penginderaan jauh dan sangat baik untuk merepresentasikan batas-batas yang diubah secara gradual seperti jenis tanah, kelembaban tanah, suhu dan lain-lain. Peta Raster adalah peta yang diperoleh dari fotografi suatu areal, foto satelit atau foto permukaan bumi yang diperoleh dari komputer. Contoh peta raster yang diambil dari satelit cuaca. Data Raster juga memiliki kelebihan dan kekurangan sebagain berikut:

Kelebihan

• Struktur data yang sederhana.
• Mudah dimanipulasai dengan fungsi matematis sederhana.
• Teknologi yang digunakan cukup murah.
• Overlay data raster dengan data inderaja mudah dilakukan.
• Lebih sulit untuk mereperesentasikan hubungan topologikal.

Kekurangan

• Memerlukan ruang penyimpanan yang relatif besar.
• Transformasi koordinat dan proyeksi sulit dilakukan.
• Lebih sulit merepresentasikan hubungan topologikal.

Struktur Model Data Raster

Pemanfaatan Model Data Raster (meurut ESRI)

1. Raster sebagai peta dasar

Data raster biasanya digunakan sebagai tamppilan latar belakang untuk suatu layer dari obyek yang lain (vektor). Tiga sumber utama dari peta dasar raster adalah foto udara, citra satelit, dan peta hasil scan.

2. Raster sebagai peta model permukaan

Data raster sangat cocok untuk merepresentasikan data permukaan bumi. Selain dapat merepresentasikan permukaan bumi, data raster dapat juga merepresentasikan curah hujan, temperatur,dan kepadatan populasi.

3. Raster sebagai peta tematik

Data raster yang merepresentasikan peta tematik dapat diturunkan dari hasil analisis data lain.

Aplikasi analisis yang sering digunakan adalah dalam melakukan klasifikasi citra satelit untuk menghasilkan kategori tutupan lahan (land cover).

Pada dasarnya aktifitas yang dilakukan adalah mmengelompokkan nilai dari data multispektral kedalam kelas tertentu (seperti tipe vegetasi) dan memberikan nilai terhadap kategori tersebut.

Peta tematik juga dapat dihasilkan dari operasi geoprocessing yang dikombinasikan dari berbagai macam sumber, seperti: vektor, raster, dan data permukaan. Contoh peta kesesuaian lahan.

4. Raster sebagai atribut dari oyek

Data raster dapat pula digunakan sebagai atribut dari suatu obyek, baik dalam foto digital, dokumen hasil scan atau gambar hasil scan yang mempunyai hubungan dengan obyek geografi atau lokasi. Sebagai contoh dokumen kepemulikan persil dapat ditampilkan sebagai atribut obyek persil (sertifikat tanah).

sumber:

https://www.tneutron.net/sipil/sumber-data-spasial/

http://abdullahkelautan.blogspot.com/2016/04/data-vektor-data-raster-dan-data-atribut.html