Tahapan kerja metode informasi geografi terbagi menjadi 4 yaitu, input, pengelolaan dan pengolahan data, serta output. Keempat proses ini menggambarkan alur pergerakan data, mulai dari pengambilannya sampai keluar menjadi sebuah produk visual seperti peta atau produk analisis mirip planning.
Sistem info geografi sendiri ialah metode digital untuk melaksanakan manajemen dan pengolahan data baik spasial maupun aspasial. SIG sungguh memudahkan proses perencanaan, pembuatan peta, dan pengambilan kebijakan, utamanya yang berafiliasi dengan faktor spasial.
Seperti yang sudah kita bahas pada bagian metode berita geografi, adanya tata cara yang terorganisir mengenai penggunaan SIG serta alur datanya sangatlah penting. Hal ini dikarenakan tanpa adanya metode dan alur yang jelas, pengelolaan dan pengolahan data mampu menjadi tidak efisien.
Berikut ini ialah tahapan-tahapan yang perlu dilakukan dikala ingin melaksanakan analisis data memakai tata cara isu geografi.
Daftar Isi
Tahap Input Data
Tahap pertama dalam penggunaan SIG yaitu memasukkan data yang ingin diatur dan diolah kedalam sistem. Data yang dimasukkan mampu berupa data spasial maupun data aspasial, bentuknya pun bebas, mampu berbentukdata vektor, raster, ataupun data tabular.
Data vektor/raster lazimnya merupakan data spasial yang memiliki informasi lokasi perihal suatu obyek. Informasi lokasi ini mampu berupa jarak, ketinggian, koordinat, ataupun gambar yang menawarkan lokasi relatif daripada objek referensi lainnya.
Data tabular biasanya berbentuktable atau informasi atribut yang bertujuan untuk menerangkan secara rinci atau mendeskripsikan data spasial yang sudah ada. Data tabular ini dikenal juga sebagai data aspasial sebab tidak memiliki isu lokasi yang berupa koordinat.
Jenis Data Sistem Informasi Geografi
Secara lazim, data SIG yang dipakai dalam observasi mampu dibedakan menjadi dua ialah
- Data spasial, yaitu data SIG yang berbentuk vektor dan raster. Data vektor mempunyai arah dan jarak serta berupa garis dan titik sedangkan data raster berupa gambar/piksel.
- Data atribut/aspasial yakni identitas yang dimiliki data grafis. Data ini berfungsi untuk menerangkan sejelas-jelasnya perihal data spasial yang sudah ada.
Jenis data SIG menurut cara perolehannya terbagi menjadi dua, ialah terestrial dan sekunder.
- Data terestrial yakni data yang diperoleh dan pengukuran pribadi di lapangan. Contoh pengambilan datanya yakni dengan memakai survey theodolite dan foto lokasi
- Data sekunder yaitu data yang diperoleh bukan dan pengukuran eksklusif di lapangan. Contoh pengambilan datanya ialah dengan memakai digitasi dan penginderaan jauh
Dalam mengambil data untuk pengolahan SIG, tentu saja diperlukan sumber data yang valid dan terpercaya supaya menciptakan analisis yang bagus. Berikut ini ialah beberapa sumber data yang kerap dipakai dalam Sistem Informasi Geografis (SIG)
- Peta analog. Umumnya peta RBI yang dibentuk oleh badan pemetaan resmi seperti Badan Informasi Geospasial (BIG) Indonesia
- Data sistem penginderaan jauh. Umumnya berupa foto Udara ataupun gambaran satelit
- Data hasil pengukuran lapangan
- Data Global Positioning System (GPS) atau GLONASS
Tahapan Input Data pada Sistem Informasi Geografi
Setelah melakukan akuisisi data-data yang diharapkan, data tersebut perlu dimasukkan kedalam tata cara SIG semoga mampu diatur dan dimasak dengan baik. Proses pendapatan data dilaksanakan dalam beberapa tahap yang berurutan. Input data mengikuti urutannya sungguh penting untuk mengurangi kesalahan data.
Berikut ini yakni tahapan-tahapan input data yang ada pada sistem isu geografi
- Akuisisi ialah proses awal berupa pendapatan dan perekaman data ke komputer yang diawali dengan digitasi.
- Editing ialah proses perbaikan hasil digitasi. Terkadang, data hasil akuisisi tidak terlampau rapih sehingga mesti disesuaikan biar tepat dengan data referensinya.
- Penguraian topologi data yang memisahkan antara data titik, garis, dan area (untuk vektor) atau nilai-nilai antar piksel (untuk raster)
- Memasukkan data atribut yang nantinya akan dipakai selaku identitas dari data spasial. Umumnya dimasukkan kedalam attribute table (bila memakai ArcGIS)
- Transformasi koordinat, pada tahap ini, sistem koordinat dan metode proyeksi yang ada pada data diadaptasi dengan persyaratan yang berlaku di negara tersebut.
Tahap Pengelolaan Data
Setelah kita memasukkan data yang dibutuhkan kedalam metode gosip geografi, maka kita harus mengelola data tersebut agar nantinya gampang digunakan ketika ingin dianalisis. Pengelolaan data umumnya terbagi menjadi dua tahap besar, adalah tahap pengarsipan data dan tahap pemodelan kerangka analisis.
Pengarsipan data banyak membahas mengenai bagaimana kita dapat menyimpan data dengan baik agar dapat dipakai oleh banyak orang. Pemodelan kerangka analisis banyak membicarakan tentang bagaimana kita mampu mengenali data apa saja yang diharapkan dan mana yang tidak dibutuhkan dalam observasi.
Pengarsipan Data
Pengarsipan data mencakup penyimpanan data-data secara rapih semoga mudah diambil dikala ingin dipakai. Umumnya, pengarsipan data dalam SIG memakai RDBMS (relational database management system) yang menggolongkan data-data menurut kedekatannya dengan data lain. Pada sistem ini, data yang saling berhubungan akan dikelompokkan dalam database yang sama.
Dengan adanya pengarsipan yang rapih dan terorganisir dengan baik, para mahir SIG mampu senantiasa memakai data-data yang ada pada arsip. Bahkan, para andal mampu menggunakan data usang yang mungkin dapat dijadikan tumpuan analisis.
Sayangnya, banyak data-data usang kita yang masih disimpan dalam bentuk peta analog, kaset magnetic, ataupun kertas roti yang sudah rusak sebab umurnya yang bau tanah, bahkan, ada pula beberapa yang hilang. Oleh karena itu, digitasi dan memindahkannya kedalam database digital sangatlah penting untuk menyingkir dari kehilangan data.
Pemodelan Kerangka Analisis
Setiap kali kita hendak melakukan analisis, kita mesti memodelkan dulu seperti apa kira-kira analisis kita akan berjalan. Pemodelan ini meliputi pengerjaan dasar teori, kerangka berfikir, kerangka analisis, dan versi flowchart atau diagram alir bernafsu yang berisi hipotesa kita terhadap objek yang diteliti.
Ketika kita sudah memiliki model dan kerangka analisis ini, kita akan bisa menjawab pertanyaan data apa saja yang diharapkan?. Jawaban pertanyaan ini sangat penting sebab kita harus selalu tahu data apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian kita dari jauh-jauh hari, agar dapat diambil dari arsip atau diakuisisi kalau tidak ada.
Tanpa adanya pemodelan yang bagus, maka bisa saja peneliti resah di tengah jalan alasannya adalah ternyata kekurangan data, sehingga harus meminta data atau mengakuisisi data gres. Hal ini dapat memperlambat penelitian dan meningkatkan anggarannya, sehingga pemodelan dan kerangka analisis sangat penting.
Tahap Pengolahan Data dan Analisis
Kita telah akhir melakukan akuisisi data dan menciptakan kerangka analisis yang baik, sehingga kita tahu data apa saja yang diharapkan dalam observasi. Sekarang, kita mesti melakukan observasi tersebut dengan cara mengolah dan menganalisis data.
Pada tahap ini, kesempatannya ialah muncul data gres yang nantinya mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan observasi kita. Data baru ini merupakan hasil kompilasi dan pembuatan dari berbagai macam data yang telah kita pilih pada tahap pemodelan.
Dalam melaksanakan pembuatan data, terdapat beberapa proses yang sering dilaksanakan oleh peneliti spasial, proses-proses tersebut antara lain adalah
Buffering
Proses ini membuat data polygon (area) yang gres menurut parameter tertentu. Umumnya dipakai ketika ingin mengenali apakah suatu objek sudah mencakup objek lain dalam daerah pelayanannya. Contoh pertanyaannya yakni apakah seluruh area permukiman telah dilayani oleh rumah sakit atau apakah seluruh area permukiman sudah dilayani oleh akomodasi Pendidikan dasar.
Buffering juga mampu dipakai untuk mengecek, apakah boleh kita menempatkan sebuah obyek di kawasan tersebut. Contoh pertanyaannya adalah apakah kita boleh membangun perumahan di akrab pembangkit listrik, maka, kita dapat melaksanakan buffer disekitar pembangkit listrik. Buffer ini digunakan untuk menentukan, di jarak berapa dengan pembangkit suatu daerah perumahan mampu dibangun.
Overlay
Overlay merupakan proses untuk menimpa-nimpa (menyusun) berbagai macam peta semoga nantinya mampu menjadi satu kesatuan peta. Umumnya dipakai untuk menganggap kesesuaian suatu objek. Contohnya yakni ketika kita ingin melihat kesesuaian suatu hutan buatan, syaratnya yakni dia tidak curam, ada air tanah yang baik, dan dekat dengan pabrik kayu. Maka, cara menganalisisnya yaitu selaku berikut.
Pertama, buffer apalagi dulu area pelayanan pabrik kayu (misal 500 km). Lalu overlay hasil buffer tersebut dengan peta kemiringan lereng yang mampu diterima (missal <10%) dan peta kandungan air tanah. Setelah itu, kita lihat, tempat mana saja yang masuk kedalam ketiganya, area buffer, kemiringan lereng, dan air tanah.
Scoring
Scoring merupakan proses evaluasi kelayakan sebuah lokasi untuk dijadikan sesuatu, contohnya pertanian atau tempat industri. Scoring sangat mirip dengan overlay, tetapi, pada scoring, kita tidak serta merta menyaksikan apakah semuanya saling tumpang tindih. Ada nilai dari setiap variabel tersebut.
Kita ambil pola memakai studi kasus hutan bikinan diatas. Akan dibuat pembobotan untuk memberikan variabel yang penting dan variabel yang dianggap kurang penting.
Ternyata, bobot untuk kedekatan dengan pabrik adalah 45% alasannya perusahaan sangat menginginkan ongkos transport yang rendah. Skor untuk keadaan air tanah 35% karena perusahaan menilai bahwa adanya air tanah penting untuk kesuburan tanah dan kestabilan ekosistem local. Skor untuk kemiringan hanya 25% alasannya adalah perusahaan tidak terlampau peduli dengan efek eksternalitas berupa pengikisan yang mungkin terjadi, tetapi masih peduli terhadap pajak lingkungan yang mungkin dikenakan oleh pemerintah.
Maka, kita niscaya memilih tempat dengan skor akumulasi yang paling tinggi setelah dikerjakan pembobotan sesuai dengan matriks bobot diatas.
Tahap Output Data
Tahapan terakhir dalam sistem informasi geografi ialah membuat keluaran data, atau output yang mampu dinikmati oleh peneliti dan para pemangku kepentingan yang terkait. Tahap output data ini diharapkan mampu membuat hasil yang dapat dikenali oleh siapa pun dan mampu menjawab pertanyaan penelitian kita.
Output umumnya meliputi rancangan dan layouting peta sedemikian rupa biar indah untuk dilihat, gampang untuk dikenali, dan efisien dalam segala faktor.
Referensi
Sumber ty.com
EmoticonEmoticon