Materi UAS SIG Modul 9-15 PDF

Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology PL2108 Sistem Informasi Geografis dalam Perencanaan #9 Sistem Informasi Geografi, Data, dan Informasi Dr.Eng. Maya Safira, S.T., M.T. Ibnu Syabri, B.S...

Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology PL2108 Sistem Informasi Geografis dalam Perencanaan #9 Sistem Informasi Geografi, Data, dan Informasi Dr.Eng. Maya Safira, S.T., M.T. Ibnu Syabri, B.Sc., M.Sc., Ph.D. 2024 Outline 1. Pengertian Sistem Informasi Geografis 2. Sejarah Sistem Informasi Geografis 3. Penggunaan Sistem Informasi Geografis 4. Kedalaman Data SIG (LIS, CAD, SIG) 2  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Pengertian Sistem Informasi Geografis Definisi GIS Sistem Sistem Informasi Sistem Informasi Geografis Kelompok kesatuan Sistem berbasis computer Sistem berbasiskan komputer yang saling terkait yang mengumpulkan, yang digunakan untuk dan aktivitas yang mengelola, mengolah, mengumpulkan, mengelola, saling berinteraksi mendistribusikan informasi mengolah dan menyajikan untuk tujuan untuk mendukung informasi geografis untuk bersama pengambilan keputusan pemecahan masalah (problem solving) dan mendukung pengambilan keputusan GIS, CAD, LIS? 4 Mengapa GIS penting? Data/informasi spasial merupakan aset berharga yang dibutuhkan di semua bidang GIS mengintegrasikan data/informasi spatial dan lainnya di dalam satu sistem GIS membuat keterkaitan antara aktivitas dan kedekatan geografis Tidak hanya menganalisis data spasial, GIS juga mempermudah data/information sharing, dimana informasi dan komunikasi saat ini menjadi salah satu aspek penting dalam pembangunan 5  Memasukkan Organisasi data, data termasuk Editing, digitasi updating Storage, Input manajemen Subsistem GIS Analisis dan manipulasi Output Overlay, Visualisasi, modelling, dll peta 6  Kegunaan GIS Sebuah sistem yang didesain Monitoring perubahan untuk pengambilan, penyimpanan, pengelolaan, pemrosesan, analisis, Merespons kejadian modeling, dan penyajian data spasial untuk memecahkan perencanaan yang kompleks serta membantu pengambilan Melakukan prediksi keputusan Mengetahui pola tren 7 https://www.esri.com/news/arcnews/fall07artic les/gis-the-geographic-approach.html 8  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Sejarah Sistem Informasi Geografis GIS pertama di dunia The Canada Geographic Information System (mid 1960s) Untuk inventarisasi SDA, pengukuran luas lahan Dual Independent Map Encoding, Amerika (DIME) (late 1960s) Diciptakan untuk mempermudah sensus penduduk tahun 1970 di Amerika Berisi data alamat penduduk Dr. Roger Tomlinson, the father of GIS The UK Experimental Cartography Unit (ECU) https://en.wikipedia.org/wiki/Roger_Tomlinson (late 1960s) Pionir pembuatan peta menggunakan computer 10  Era inovasi Era komersialisasi Era eksploitasi (1960-1980) (1980-2000) (2000an-sekarang) Teknologi Akademik Komersil Pengembangan Harvard Lab for ESRI Inc terbentuk CGIS Computer Graphics Intergraph corp. Pengembangan and Spatial Analysis terbentuk DIME Buku pertama Launching landsat 1 tentang analisis GIS (Ian McHarg, 1969) Konferensi pertama tentang GIS 11  Era inovasi Era komersialisasi Era eksploitasi (1960-1980) (1980-2000) (2000an-sekarang) Teknologi Akademik Komersil GPS Buku lanjutan ArcInfo TIGER tentang GIS MapInfo Corp. Geodatabase Jurnal tentang MapQuest pertama selesai GIS pertama dibuat (UK, (1987) 1995) Internet GIS 12  Era inovasi Era komersialisasi Era eksploitasi (1960-1980) (1980-2000) (2000an-sekarang) Teknologi Komersil Mencapai 1 juta pengguna IKONOS GIS Nilai industri GIS mencapai Online National Atlas of the USD 7 miliar, pertumbuhan US 10% per tahun Online National Statistics for the UK Geospatial One-Stop 13  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Penggunaan Sistem Informasi Geografis Pemerintah dan Bisnis dan jasa pelayanan publik Penggunaan GIS Logistik dan Lingkungan transportasi 15 Pemerintah dan pelayanan publik Manajemen/ inventarisasi Analisis Menyusun kebijakan Contoh: Penyediaan Perpajakan Mitigasi perumahan bencana 16 corona.Jakarta.go.id/id/peta-kasus 17 Gis.pittsburgpa.gov/pghzoning/ 18 Bisnis dan Jasa Dalam dunia bisnis/retail, GIS memiliki fungsi: Operasion Taktis Strategis al 19 https://www.slideshare.net/lilu17/gisretail 20 Logistik dan Transportasi Erat kaitannya rute perpindahan/mobilitas orang dan barang. Aplikasi GIS untuk logistik dan transportasi meliputi: Statis: fixed infrastructure Dinamis: orang, barang, kendaraan 21 https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/guide-books/extensions/network-analyst/itemdesc-generate-service- areas.htm 22  Lingkungan Haque, Basak (2017). Land cover change detection using GIS and remote sensing techniques: Aspatio-temporal study on Tanguar Haor, Sunamganj, Bangladesh. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 20 (2017) p. 256 23  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Kedalaman Data SIG (LIS, CAD, SIG) Geographic/Spatial Information System Models AM/FM CAD LIS GIS Automated Mapping/ Computer-aided Design Land Information System Geographic Information System Facilities Management 25 Automated Mapping/Facilities Management (AM/FM) For public utility mapping/management Consist of: Graphical Component & Database Component Equipped with data model tools and rule base change mechanism that allow system architects to define relationship between graphical components Cannot perform spatial analysis 26 Computer-aided Design (CAD) Support engineer, architect, and construction manager in digital drafting Focus on design and displaying rather than as a database Work in micro level Cannot perform spatial analysis 27 Land Information System (LIS) For cadastral and land-use mapping Represent legal boundaries and land tenure Consist of: Map & Attribute table High precision map Limited spatial analysis 28 Geographic Information System (GIS) Use in various spatial data Powerful in meso & macro level Spatial analysis as its main feature Consist of: Map & Attribute table 29  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Terima Kasih 30  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology PL2108 Sistem Informasi Geografis dalam Perencanaan #10 Komponen Sistem Informasi Geografis dan Analisis Spasial Dr.Eng. Maya Safira, S.T., M.T. Ibnu Syabri, B.Sc., M.Sc., Ph.D. 2024  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Komponen SIG Sistem Informasi Geografis (SIG) SIG adalah teknologi yang digunakan untuk membuat, mengelola, menganalisis, dan memetakan berbagai jenis data. SIG menghubungkan data dengan peta, mengintegrasikan data lokasi (di mana suatu hal berada) dengan berbagai informasi deskriptif (bagaimana kondisi di lokasi tersebut). Hal ini menjadi dasar untuk pemetaan dan analisis yang digunakan dalam ilmu pengetahuan dan hampir di setiap industri. SIG membantu pengguna memahami pola, hubungan, dan konteks geografis. Manfaatnya meliputi peningkatan komunikasi, efisiensi, pengelolaan, dan pengambilan keputusan. 3 Sistem Informasi Geografis (SIG) Definisi GIS Sistem Informasi Geografis (GIS) adalah alat berbasis komputer yang digunakan untuk pemetaan dan analisis data geografis yang berhubungan dengan permukaan bumi. GIS menggabungkan fungsi database seperti pencarian data dan analisis statistik dengan visualisasi geografis. Tujuan GIS GIS memfasilitasi pemetaan, analisis, dan interpretasi data spasial, mendukung pengambilan keputusan di berbagai bidang, seperti perencanaan kota, pemantauan lingkungan, dan manajemen sumber daya. 4 What does GIS do? While mapping is fundamental, GIS does much more. 5 How is GIS used? Choosing the Right Location Manfaat GIS dalam Pengambilan Keputusan Bisnis dan Ekspansi Layanan Identifikasi Lokasi Pelanggan Terbaik Menemukan di mana pelanggan terbaik berada dan potensi area baru untuk menambah pelanggan. Pemilihan Lokasi Ideal Mendukung keputusan lokasi untuk toko ritel, pusat distribusi, atau layanan darurat seperti stasiun pemadam kebakaran. Informasi yang Diintegrasikan oleh GIS Lokasi sekitar Waktu tempuh Jumlah populasi Demografi lokal Kesesuaian lokasi Lokasi pesaing 6 How is GIS used? Finding the best route Efisiensi dan Adaptabilitas Operasi Logistik Membantu operasi logistik menjadi lebih efisien dan mudah beradaptasi. Pengurangan Biaya dan Emisi Menurunkan biaya operasional dan emisi karbon. Keamanan dan Kepuasan Menjaga keselamatan pengemudi dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Kemampuan Teknologi GIS dalam Logistik Mengatur rute harian untuk armada pengiriman besar Mengelola rantai pasokan global secara real-time 7 How is GIS used? Keeping track of things Pemantauan dan Manajemen Aset Pemahaman Mendalam terhadap Aset yang Dikelola Memungkinkan pemahaman yang lebih baik terhadap semua aset yang dikelola. Respons Cepat terhadap Masalah Mempercepat respons dalam menangani permasalahan. Perencanaan Pemeliharaan Preventif Membantu dalam perencanaan pemeliharaan untuk mencegah kerusakan. Aset yang Dapat Dimonitor oleh GIS Jalan raya Pipa air Lampu jalan Kendaraan Perusahaan Fungsi GIS Mengetahui lokasi dan kondisi aset sepanjang siklus hidupnya. 8 How is GIS used? Responding to emergencies Penanggulangan Darurat Melindungi Orang dan Menyelamatkan Nyawa Membantu dalam melindungi masyarakat sebelum, selama, dan setelah keadaan darurat seperti badai, kebakaran, dan gempa bumi. Pemahaman Situasi Secara Real-Time GIS membantu tim responden memahami apa yang terjadi dan di mana, sehingga dapat memberikan bantuan tepat sasaran. Penggunaan GIS dalam Manajemen Darurat: Sebelum dan setelah kejadian darurat untuk perencanaan dan pemulihan. Mendukung tim manajemen darurat dalam merencanakan dan melaksanakan tindakan. 9 How is GIS used? Planning for the future Perencanaan Masa Depan Prediksi dan Keputusan yang Informed Membantu membuat prediksi dan keputusan yang bermanfaat bagi masyarakat dan planet. Pemodelan Skenario untuk Tantangan Kompleks Menyusun skenario untuk menghadapi tantangan seperti ketahanan iklim dan keberlanjutan. Contoh Penggunaan GIS dalam Perencanaan: Menentukan lokasi penambahan ruang hijau untuk mengurangi panas ekstrem bagi kelompok rentan. Menilai area yang cocok untuk ekspansi bisnis berdasarkan pertumbuhan populasi yang diprediksi. 10  GIS allows us to view, understand, question, interpret, and visualize data in many ways that reveal relationships, patterns, and trends in the form of maps, globes, reports, and charts. A GIS helps you answer questions and solve problems by looking at your data in a way that is quickly understood and easily shared. 11 Komponen Utama GIS Perangkat Keras Komputer yang digunakan dalam sistem GIS, baik dalam konfigurasi tunggal maupun jaringan. Perangkat Lunak Aplikasi yang menyediakan fungsi untuk pemetaan, analisis, dan penyimpanan data geografis. Data Data geografis yang mencakup lokasi, atribut, dan informasi penting lainnya yang disusun dalam bentuk lapisan (layers). Sumber Daya Manusia Orang-orang yang menjalankan dan menganalisis GIS, mulai dari teknisi hingga pengambil keputusan. Metode Prosedur atau langkah-langkah yang diperlukan untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data geografis secara efektif. 12 Hardware The computer or Central Processing Unit is the general hardware component of the GIS. It is attached to a disk drive storage unit, used for storing data and program. Devices like digitizer, scanner are used for converting the data, which is available in the form of maps and documents, into digital form and send them to computer. Display device or a plotter is used which presents the result of the data processing. 13  A tape device is used to store data or program on magnetic tape. 14 Software The GIS software includes the programs and the user interface for driving the hardware. GIS software is essential to generate, store, analyze, manipulate and display geographic information or data. A good GIS software requires user friendliness, functionalities, compatibilities, updatability, documentation, cost effectiveness. The basic functions GIS software should offer can be grouped into data capture, data management, data analysis and representation. 15  Data capture - no data, no GIS. Data capture functionality could either be the importing of digital data from a disk, network or database, or digitizing it through the use of peripheral devices. Data management - quality is essential. One step beyond data capture is data editing and maintenance. Editing involves functions such as adding, duplicating and deleting spatial and attribute data as well as creation and management of metadata. Using tools to detect errors and to perform transformations is another aspect of data management. 16  Data analysis - ask questions. A GIS is typically used to answer questions related to space. For the purpose of finding an answer, a GIS should not only offer tools to query and retrieve data, but also functions for data integration and modeling. Visualization - make it visible. Any analysis of data is only useful if the final output is also understood by the intended recipient. A GIS offers tools to present data in various ways, ranging from displaying tabular information, over graph/chart production, to printing maps. Some GIS offer advanced visualization beyond two dimensions, such as digital elevation model (DEM) or digital movie files. Output can also be shared by storing it on a disk or a web server, which allows for dynamic views of the data. 17 Tools and Techniques Spatial Data Storage Spatial data storage is a specialized form of data storage that takes into account the spatial relationships between various data points, allowing for more efficient and effective analysis and retrieval of information. There are many tools available for spatial data storage, including both open-source and proprietary software. ‍RDBMS‍(Relational Database Management Systems): RDBMS are among the most used methods for storing geographical data having extensions that enable spatial features. PostgreSQL with PostGIS extension Oracle Spatial Microsoft SQL Server with SQL Server Spatial Spatial File Formats: Spatial file formats are widely used for storing and sharing spatial data. Shapefile (.shp) GeoJSON (.geojson) Keyhole Markup Language (KML) (.kml) Geography Markup Language (GML) (.gml) NoSQL: NoSQL databases are becoming increasingly popular for spatial data storage due to their ability to handle large and complex datasets, flexible schema, and scalability. MongoDB with GeoJSON support Cassandra with GeoMesa extension Elasticsearch with GeoPoint data type Cloud-based Storage Services Amazon S3 with Amazon S3 GeoSpatial Indexing Google Cloud Storage with Google Cloud Storage Geo-Location Microsoft Azure Blob Storage with Azure Spatial Anchors Spatial Data Warehouses: Spatial data warehouses are specialized databases designed for spatial data analysis. ArcGIS Online CARTO GeoServer 18 DATA The most important component of a GIS is the data. Geographic data and related tabular data can be collected in-house, compiled to custom specifications and requirements, or occasionally purchased from a commercial data provider. A GIS can integrate spatial data with other existing data resources, often stored in a corporate DBMS. The integration of spatial data, and tabular data stored in a DBMS is a key functionality afforded by GIS. 19 The ability of GIS to handle and process geographically referenced data, distinguish GIS from other Information systems. Geographically referenced data describe both the location and characteristics of spatial feature on earth surface. GIS therefore involves two geographic data components. 1. Spatial Data :Spatial data describes the absolute and relative location of geographic feature. It relate to the geometry of a spatial feature. 2.Attribute Data: Attribute data describes characteristics of spatial features. Attribute data are often referred to as tabular data. It gives information about the spatial features. 20 Spatial Data RASTER data type consists of rows and columns of cells, with each cell storing a single value. 21 Vector Data The vector data model uses points and their x-, y- coordinates to construct spatial features of points, lines and areas. Vector based features are treated as discrete objects over the space. Points Entities: Points defines discrete location of geographic feature too small to be depicted as lines or areas, such as well location, telephone pole etc. Point can also represent location that have no area such mountain peak. Line Entities: Line entities can be defined as all features built up of straight-line segments made up of two or more coordinates. The simplest line required the storage of a begin point and an end point (two XY coordinate points) plus a possible records indicating the display symbol to be used. Area Entities: Areas of polygons can be represented in various ways in a vector database. The simplest way to represents a polygon is an extensions of the simple chain, i.e. to represents each polygon as a set of XY coordinates on the boundary. Areas are closed figures that represent shape and location of homogeneous feature such as states, soil types, land use zones. 22 ATTRIBUTE DATA Georelational data model links spatial data and attribute data by id. Attribute data stored in feature attribute table which contains the id. Row is called a record, column is called a field or an item. 23 Procedure & Method Procedure, more related to the management aspect of GIS, is referred to lines of reporting, control points, and other mechanism for ensuring the high quality of GIS. The procedures used to input, analyze, and query data determine the quality and validity of the final product. The right method is a key for successful operation of GIS technology. The well-designed implementation plan and business rules are unique to each organization. 24 Topological Relationships between Spatial Objects a) Point-Pont Relationship "is within" : within a certain distance "is nearest to" : nearest to a certain point b) Point-Line Relationships "on line" : a point on a line "is nearest to" : a point nearest to a line c) Point-area Relationships "is‍contained‍in’’‍:‍a‍point‍in‍an‍area "on border of area" : a point on border of an area d) Line-Line Relationships "intersects" : two lines intersect "crosses" : two lines cross without an intersect "flow into" : a stream flows into the river e) Line-Area Relationship "intersects" : a line intersects an area "borders" : a line is a part of border of an area f) Area-Area Relationships "overlaps" : two areas overlap "is within" : an island within an area "is adjacent to" : two area share a common boundary 25 Database Models A database model is a type of data model that determines the logical structure of a database and fundamentally determines in which manner data can be stored, organized, and manipulated. The most popular example of a database model is the relational model, which uses a table-based format. 26 Thematic Data Modeling Klasifikasi Entitas Dunia Nyata Entitas dunia nyata diklasifikasikan ke dalam kelas objek berdasarkan kesamaan melalui pemodelan data tematik dalam basis data spasial. Tiga Komponen Utama Data Geospasial: Posisi: Lokasi objek. Atribut: Informasi deskriptif tentang objek. Waktu: Dimensi waktu untuk analisis. Atribut Karakteristik entitas dunia nyata. Terkait dengan data spasial dan dapat berupa data tematik atau non-spasial. Kategori Atribut Normal, Ordinal, Numerikal, Kondisional, dan Lainnya. Tabel Atribut Nilai atribut dicatat dalam tabel yang menghubungkan atribut dengan data spasial (titik, garis, area) dan antar atribut. 27 Spatial objects grouped in layers 28 Data Structure for Continuous Surface Model In GIS, continuous surface such as terrain surface, meteorological observation (rain fall, temperature, pressure etc.) population density and so on should be modeled. As sampling points are observed at discrete interval, a surface model to present the three dimensional shape ; z = f (x, y) should be built to allow the interpolation of value at arbitrary points of interest. Usually the following four types of sampling point structure are modeled into DEM. Grid at regular intervals : Bi-linear surface with four points or bi-cubic surface with sixteen points is commonly used Random points : Triangulated irregular network (TIN) is commonly used. Interpolation by weighted polynomials is also used. 29 Data Structure for Continuous Surface Model Contour lines : Interpolation based on proportional distance between adjacent contours is used. TIN is also used. Profile : Profiles are observed perpendicular to an alignment or a curve such as high ways. In case the alignment is a straight line, grid points will be interpolated. In case the alignment is a curve, TIN will be generated. 30 People Keterbatasan Teknologi GIS Teknologi GIS memiliki nilai terbatas tanpa orang-orang yang mengelola sistem dan mengembangkan rencana penerapannya pada masalah dunia nyata. Pengguna GIS Spesialis Teknis: Desain dan pemeliharaan sistem GIS. Pengguna Akhir: Menggunakan GIS untuk mendukung pekerjaan sehari-hari mereka. Pentingnya Identifikasi Spesialis dan Pengguna Identifikasi spesialis GIS dan pengguna akhir sangat penting untuk implementasi teknologi GIS yang tepat. 31 Area of GIS Applications Major areas of GIS application can be grouped into five categories as follows. Facilities Management Large scale and precise maps and network analysis are used mainly for utility management. Environment and Natural Resources Management Medium or small scale maps and overlay techniques in combination with aerial photographs and satellite images are used for management of natural resources and environmental impact analysis. Street Network Large or medium scale maps and spatial analysis are used for vehicle routing, locating house and streets etc. Planning and Engineering Large or medium scale maps and engineering models are used mainly in civil engineering. Land Information System Large scale cadastre maps or land parcel maps and spatial analysis are used for cadastre administration, taxation etc. 32  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Spatial Analysis & Modeling What is spatial analysis The true power of GIS lies in the ability to perform analysis. Spatial analysis is a process in which you model problems geographically, derive results by computer processing, and then explore and examine those results. Geographic information systems uses spatial analysis in order to understand geographic questions. This type of analysis has proven to be highly effective for evaluating the geographic suitability of certain locations for specific purposes, estimating and predicting outcomes, interpreting and understanding change, detecting important patterns hidden in your information, and much more. 34 What is spatial analysis What types of relationships exist between geographic features, and how do we express them? Properties of spatial features and/or relationships between them: size, distribution, pattern, contiguity, neighborhood, shape, scale, orientation. GIS analysis can be used to answer questions like: Where’s the most suitable place for a housing development? A handful of seemingly unrelated factors: land cover, relative slope, distance to existing roads and streams, and soil composition: can each be modeled as layers, and then analyzed together 35 Spatial Analysis & Modeling Concepts Spatial analysis is the technique to analyze data in terms of location Find out patterns, identify relationships among features, plan efficient routes, perform site selection, model or predict values based on discrete sample observations, etc. Relationships: proximity, overlap, intersection, visibility, accessibility, etc. Detect patterns: hotspots, outliers, clusters, change over time Predict values: given a set of measured points across an area you can determine the estimated values in unmeasured locations 36 What role does GIS play in Spatial Analysis? GIS is a tool with unique capabilities: Can handle geographically-referenced data Spatial/attribute data entry/update capabilities Data conversion functions Storage and organization of a variety of spatial and attribute data Manipulation of spatial and attribute data (encompasses many different operations) Presentation/display capabilities Spatial analysis tools (many tools may be used in combination) 37 Analysis in GIS Traditionally, geographic information systems are considered to perform four basic functions: input/updating, data conversion, storage/organization, manipulation, spatial analysis and output (presentation/display). Analysis module usually contain four important functions: a) Selection is a rather simple operation, but it is important because all subsequent work is based on the results of the selection process. b) Manipulation has to do with aggregation, buffering, overlaying and interpolation. c) Exploration is the first step in discovering any kind of pattern or cluster in a data set. Explorative spatial data analysis (ESDA) uses the data in an inductive way to get new insight about spatial patterns and relations - "we let the data speak for themselves”.‍ d) Confirmation can be seen as tools for estimation of process models, simulation and forecasting, 38 Analysis Procedure Before starting any analysis, one needs to assess the problem and establish an objective. The following steps outline the basic procedure for geographical analysis: 1. Establish the objectives and criteria for the analysis: Define the problem and then identify a sequence of operations to produce meaningful results. 2. Prepare the data for spatial operations: Prepare all map coverages for the proposed data analysis. Add one or more attributes to coverages in the database if necessary. 39 Analysis Procedure 3. Perform the spatial operations: Perform the spatial operations and combine the coverages, e.g. creating buffering zones around features, manipulating spatial features and performing polygon overlay. 4. Prepare the derived data for tabular analysis: Make sure the feature attribute table contains all the items needed to hold the new values to be created. 5. Perform the tabular analysis: Calculation and query the relational database using the model defined in step 1. 6. Evaluate and interpret the results: Examine the results and determine whether the answers are valid. Simple map displays and reports can help in this evaluation. 7. Refine the analysis if needed and repeat the analysis. 40 Gis spatial analysis GIS data description answers the question "where?" GIS data analysis answers the question "why is it there?“. GIS Analysis is the process of deriving information from one or more layers of spatial data. It can involve multiple steps and processes and it is perhaps the most important capability of a GIS. It allows discovering relationships between various spatial data that might not have been apparent otherwise. 41 GIS SPATIAL Analysis Spatial Analysis in GIS involves three types of operations: attribute queries (also known as aspatial queries), spatial queries, and generation of new data sets from the original database. The scope of spatial analysis ranges from simple query about the spatial phenomenon to complicated combinations of attribute queries, spatial queries, and alterations of original data. They characteristically include techniques such as single layer (horizontal operations) and multiple layer operations/vertical operations (analytical procedures that operate on multiple data layers). 42 GIS spatial analysis These operations provide the most fundamental tools for the manipulation of the data organized on separate layers and the examination of the relationship among different features. They can be classified according to functionality into: overlay analysis (it involves the logical connection and manipulation of spatial data on separate layers); Proximity analysis deals with operational procedures that are based on distance measurement between features on different layers; Spatial correlation analysis is useful for revealing the relation between features of different types, spatial querying, point-in- polygon operation, buffering, and intersection, dissolving, etc. 43 Spatial Relationships The term spatial relationships is the use of knowledge about the physical location of the objects, measure the distance between them and examine their attributes, it is achieved through cartography (cartography is to view maps as a form of visual communication: a special-purpose language for describing spatial relationships. The types of spatial objects are points, lines, areas (for vector), raster cells (for raster); these object types are digital representations of phenomena and are defined by their dimensionality. An entity type is a type of phenomenon (e.g. building) and the same entity type may be represented by different types of objects at different scales e.g. a city may be a point at one scale, an area at another. 44 Spatial relationships A primary function of a GIS is to determine the spatial relationships between features: Do they overlap? Is one contained by the other? Does one cross the other. 45 Types of spatial analysis Single layer operations are GIS procedures which correspond to attribute queries, spatial queries, and alternations of data that operate on a single data layer,. Multiple-layer operations are useful for manipulation of spatial data on multiple data layers. Spatial modeling involves the construction of explanatory and predictive models for statistical testing Point pattern analysis deals with the examination and evaluation of spatial patterns and the processes of point features. Network analysis, designed specifically for line features organized in connected networks, typically applies to transportation problems and location analysis. Surface analysis deals with the spatial distribution of surface information in terms of a three-dimensional structure Grid analysis involves the processing of spatial data in a spatial, regularly spaced form, spatial overlay, Boundary analysis, Proximity analysis, and Buffer analysis. 46 Types of spatial analysis The raster data model supports a wide variety of analysis methods including: Neighborhood operations, Connectivity functions, Query, Classification and Measurement functions Analysis functions with vector-based GIS are not quite the same as with raster GIS. There are more operations deal with objects and measurements such as area have to be calculated from coordinates of objects instead of counting cells as in raster GIS. In vector system most of the analyses like find are done by direct search in the database. 47 Types of spatial analysis Compared with raster GIS, some of the vector GIS operations are more accurate (e.g. estimates of area based on polygons are more accurate than counts of pixels; and estimates of perimeter of polygon are more accurate than counting pixel boundaries on the edge of a zone), some are slower (e.g. overlaying layers and finding buffers) and some are faster (e.g. finding path through road network). By using a traditional kind of 2-D co-ordinate system, with a ‘continuous’‍number‍system‍for‍the‍co-ordinate values, we can obtain a very high resolution very efficiently. The idea of a vector representation is that we represent objects in the real world by points, lines and polygons in the GIS. 48 Identifying a nuclear waste disposal site 49 Raster overlays (a) point-in-polygon (using add); (b) line-in-polygon (using add); (c) polygon-on-polygon (using add); (d) polygon-on-polygon (Boolean alternatives) 50 OVERLAY OPERATIONS IN GIS (VECTOR DATA) 51 OVERLAY OPERATIONS IN GIS (RASTER DATA) 52  Spatial Analysis & Modeling Concepts Spatial Analysis Raster model Vector model 53 53 Map Overlay in GIS 54  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Terima Kasih 57 Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology PL2108 Sistem Informasi Geografis dalam Perencanaan #11 Model Data dan Analisis Vektor Dr.Eng. Maya Safira, S.T., M.T. Ibnu Syabri, B.Sc., M.Sc., Ph.D. 2024  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Model Data Model Data Variasi geografis "real world" adalah sangat kompleks dan tidak terbatas. semakin dekat kita melihat, semakin detail yang kita lihat dan hampir tanpa limit Akan membutuhkan basis data yang sangat besar dan tak terhingga besarnya untuk dapat mencakup "real world" secara tepat. dengan demikian data harus sedemikian rupa dikurangi sampai pada besaran yang terhingga dan dapat di"manage" melalui poses generalisasi atau abstraksi 3 Model Data Pemilihan data model untuk proyek atau aplikasi tertentu juga dipengaruhi oleh: Aturan/rules yang digunakan untuk merubah variasi geografi kedalam obyek tertentu disebut data model. ketersediaan perangkat lunak GIS sekarang berbeda dalam cara masing-masing mengorganisasikan kemampuan atau pengetahuan perorangan realita melalui data model. Setiap model cenderung dibuat hanya cocok untuk jenis data tertentu maupun contoh sejarah aplikasinya dibandingkan dengan lainnya. Ada dua pilihan utama dalam data model, yaitu: RASTER dan VEKTOR 4 5  MODEL RASTER C A MODEL VEKTOR B 6  MODEL RASTER MODEL VEKTOR C A 7  Model Data MODEL VEKTOR menggunakan segment garis atau titik untuk mengidentifikasikan lokasi. ❖ obyek tertentu (batas, aliran, kota) dibentuk dengan menghubungkan segment garis ❖ obyek vektor tidak selamanya mengisi ruangan. Tidak semua lokasi di dalam ruang harus dibuatkan referensinya di dalam model. Model Raster menunjukkan apa yang terjadi dimana saja pada setiap tempat (ruang) di dalam area. Model Vektor menunjukkan dimana objek tersebut muncul, menujukkan lokasi pada setiap obyek Secara konsep, model raster merupakan yang tersimpel dalam data model yang tersedia. 8 Differences between Vector Data and Raster Data 1. Representation: Vector data represents geographic objects using geometric shapes such as points, lines, and polygons; while raster data uses cell and pixel grids. 2. Usage: Vector data is more suitable for representing geographic area boundaries such as roads, boundary lines, buildings, and water sources, while raster data is more suitable for representing continuously changing data such as elevation maps, climate maps, aerial photographs, and satellite images. 3. Precision: Vector data can represent more precise spatial features and can accurately determine geographic boundaries. Raster data, on the other hand, is determined by resolution (pixel size) and image quality can deteriorate when scaled. 4. Editing: Vector data can generally be easier to edit and update compared to raster data because each property can be changed individually without affecting the others. 5. Storage: Vector data stores geographic data boundaries and attribute information together, while raster data stores attribute information for each pixel separately. 9  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Pengantar Data Vektor Model Data Vektor Didasarkan atas vektor (berlawanan dengan "pengisian ruang" pada struktur raster) Dasar utama adalah titik (point) Obyek dibuat dengan menghubungkan titik-titik dengan garis lurus Beberapa sistem dapat menghubungkan titik-titik menggunakan arcs (lengkungan) dari lingkaran Area ditentukan dengan seperangkat garis Terminologi poligon, sinonim dengan area pada basis data vektor karena menggunakan hubungan garis lurus diantara titik. 11  TITIK GARIS AREA SKALA CONTOH ATRIBUT: Kota : nama kota, jumlah penduduk Sumur : kedalaman Jalan raya : nama jalan Batas administrasi: tipe Aliran : nama Lahan pertanian : potensi pertumbuhan, produktivitas Lahan perkotaan : jenis penggunaan, luas Airport : nama 12 BASIS DATA VEKTOR Basis data vektor yang sangat besar harus dibuat untuk berbagai macam penggunaan vektor cenderung dominan di dalam transportasi, utilitas, aplikasi pemasaran raster dan vektor keduanya digunakan dalam aplikasi manajemen sumber daya PEMBANGUNAN BASIS DATA pembangunan basis data harus dilakukan dengan berbagai tahapan: pemasukan (input) data spasial pemasukan (input) data atribut mengkaitkan antara data spasial dan data atribut data spasial dimasukkan melalui digitasi titik dan garis, scanning dan vektorisasi garis atau langsung dari sumber digital lainnya jika data spasial sudah dimasukkan, masih banyak tahapan (pekerjaan) yang harus dilakukan sebelum data tadi dapat digunakan 13  Membangun Topologi. sekali titik sudah "dimasukkan" dan garis geometrik TOPOLOGI sudah dibuat, maka topologi harus "dibuat" ini menyangkut penghitungan dan peng-kode-an keterhubungan antara titik, garis, dan area informasi ini bisa secara otomatis di-kode-kan kedalam tabel informasi pada basis data 14  DATA COLLECTION LINKED BY SPATIAL DATA ATTRIBUTES UNIQUE IDENTIFIERS REGISTRATION RECTIFICATION DIGITIZE SCAN CONVERT TO VECTOR DATABASE CREATION PROCESS BUILD TOPOLOGY ATTRIBUTES VISUAL CHECK EDIT ADD IDENTIFIERS MANUALLY LINK ATTRIBUTES TO SPATIAL DATA GIS DATABASE 15  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Editing Data Vektor  Editing Selama proses pembangunan Peng-edit-an secara otomatis akan berkait dengan penggunaan nilai toleransi yang didefinisikan dalam topologi, problem-problem yang bentuk lebar buffer disekitar obyek yang berdekatan timbul seperti: digitasi yang terlewat (overshoots), digitasi yang Nilai toleransi ini akan berkaitan dengan presisi pada "tidak sampai" (undershoots) dan setiap lokasi yang dapat didigitasi lainnya, semuanya "diingatkan" Prosedur peng-edit-an meliputi berbagai macam fungsi untuk di edit oleh pengguna atau seperti: snap, pemindahan (move), penghapusan dikoreksi secara otomatis (delete), pemisahan (split), penggabungan (join) dan sebagainya. 17  Digitasi dan editing adalah aktivitas yang saling berkait o digitasi yang "buruk" menyebabkan banyak pekerjaan dalam editing o digitasi yang "baik" mengurangi kebutuhan dalam editing o keduanya membutuhkan (menyebabkan) padat karya (labor intensive) Hubungan antara Proses yang digunakan untuk mendigitasi obyek area dapat mempengaruhi kebutuhan dalam proses editing Digitasi dan Editing nantinya Dalam "blind digitizing" semua garis kerja didigitasi sekali seperti "mie": o ini akan menyebabkan operasi pembangunan dan pembersihan tidak dapat secara otomatis memisahkan obyek-obyek yang jelas (tertentu) dari hasil yang campur aduk 18 Edge Matching Membandingkan dan menyesuaikan obyek sepanjang tepi-tepi lembar peta yang berdekatan (disebelahnya) beberapa penggabungan peta hanya "memindahkan" obyek pada "alignment" (sejajar) yang lainnya menggabungkan lembar-lembar peta secara logis-konseptual membentuk satu obyek pengguna tidak melihat adanya interupsi pada penggabungan ini, basis data adalah "tanpa lapisan"; batas peta secara otomatis dihilangkan seperti yang diinginkan pengguna 19 Penambahan Atribut sekali obyek telah dibentuk melalui pembangunan topologi, atribut dapat dimasukkan atau diimport dari basis data lain sekali penambahan pada basis data, atribut harus dikaitkan pada obyek yang berbeda atribut dapat dikaitkan melalui "penunjukkan" pada obyek yang sesuai pada screen dan men-kode-kan identitas obyek yang berkaitan pada tabel atribut tidak seperti pada banyak GIS Raster, data atribut disimpan dan dimanipulasi secara keseluruhan terpisah dari data lokasional (spasial). 20  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Struktur Data Vektor Struktur Data Vektor Poin: Objek berdimensi nol (koordinat tunggal). Contoh: Bangunan, sumur, tiang listrik, lokasi sampel. Tipe poin lain: Node: Titik perpotongan garis/poligon. Vertex: Titik lengkungan garis/poligon (bukan perpotongan). Garis: Koleksi segmen yang terhubung, mewakili fitur linear. Poligon: Bentuk tertutup, merepresentasikan area. 22 Struktur Model Data Vektor Umum Spaghetti Data Model: Definisi: Model sederhana yang merepresentasikan titik, garis, dan poligon sebagai pasangan koordinat X, Y. Karakteristik: Tidak memiliki struktur bawaan. Setiap fitur (titik, garis, atau poligon) didefinisikan secara independen. Poligon bersebelahan dibuat dengan garis unik masing-masing (tidak berbagi garis batas). Kelemahan: Data redundan karena tidak adanya berbagi informasi garis. Efisiensi rendah. 23 Struktur Model Data Vektor Umum Topological Data Model: Definisi: Model dengan aturan topologi yang menyatakan hubungan spasial antara titik, garis, dan poligon. Keunggulan: Mengurangi redundansi data dengan berbagi garis batas antar poligon. Mendukung analisis spasial kompleks (misalnya, jaringan, jarak, dan proyeksi). Konsep Dasar Topologi: Konektivitas: Node menghubungkan dua atau lebih arc. Definisi Area: Arc membentuk poligon tanpa data ganda. Kekontinuan (Contiguity): Poligon berbatasan dianggap bersebelahan. 24 Struktur Model Data Vektor Umum Arc-Node Topology Polygon-Arc Topology Polygon Topology 25 Kesalahan Topologi Umum & Aplikasi Kesalahan Topologi:Poligon: Poligon terbuka (tidak tertutup sempurna). Poligon tanpa atribut. Sliver: Garis batas poligon tidak tepat bertemu. Garis: Undershoot: Garis tidak mencapai titik yang seharusnya. Overshoot: Garis melebihi titik yang seharusnya. Aplikasi Topologi:Analisis jaringan (misalnya, rute terbaik). Pengukuran spasial (panjang sungai, luas poligon). Analisis tetangga (adjacency, clustering, nearest neighbor). 26 Kelebihan dan Kekurangan Model Data Vektor Kelebihan Model Data Vektor Representasi Akurat: Lebih presisi dibanding model raster (titik, garis, poligon lebih realistis). Estetis: Tampilan lebih menarik dibanding raster. Fleksibilitas Skala: Zoom tidak mengurangi kualitas (tidak seperti raster yang menjadi piksel). Efisiensi Penyimpanan: Struktur data kompak, ukuran file lebih kecil dibanding raster. Topologi Bawaan: Mempermudah analisis spasial (misalnya, deteksi kesalahan, analisis jaringan). Kekurangan Model Data Vektor Struktur Kompleks: Menyimpan lokasi setiap vertex membutuhkan data detail. Analisis Spasial Sulit: Perbedaan kecil dalam data masukan dapat mempersulit analisis. Algoritma kompleks, memerlukan sumber daya komputasi besar untuk dataset besar. 27  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Analisis Data Vektor Analisis Data Vektor Tujuan mengidentifikasikan daerah yang sesuai untuk "logging" area yang memungkinkan adalah yang memenuhi kriteria jika meranti (pinus tidak bernilai) jika mempunyai drainase yang baik (drainase buruk tidak dapat mensuport peralatan dan menyebabkan rusaknya lingkungan) tidak terletak pada jarak 500 meter dari danau karena dapat menyebabkan terjadinya erosi dan penurunan kualitas air 29 Analisis Data Vektor Prosedur. lihat basis data vektor yang terdiri dari tiga layer tahapan analisis membuat buffer terhadap danau sejauh 500 meter menggabungkan (merge) buffer dan danau keluarkan (ekstrak) poligon meranti (spesies = meranti) ekstrak poligon drained soil (drianage = 2, therefore soil = A) overlay buffer, meranti dan poligon soil membangun topology ekstrak poligon yang tidak ada pada buffer tetapi pada yang lainnya (buffer = n, meranti = y, drainage = y) Hasil. daerah yang sesuai dapat dilihat pada peta 30 Database Data Vektor 31  Analisis Data Vektor 32 Tahapan Analisis 33  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Contoh Data Vektor Contoh Vektor Data Vector is good for Discrete Data Discrete Data: When data value remain same for an area and then abruptly changes to another value. Ex: landuse, soils, etc. 35 Contoh Vektor Data 1000 Meter Buffer of Railroads 36 Contoh Vektor Data 37 Contoh Vektor Data 38 Contoh Vektor Data 39 Key Takeaways Model Data Vektor Representasi Spasial: Titik, Garis, Poligon untuk mewakili fitur pada peta. Topologi: Properti geospasial yang menggambarkan: Konektivitas: Hubungan antar fitur. Definisi Area: Batas yang jelas untuk poligon. Kekontinuan: Adjacency antar poligon. Struktur Data: Bisa eksplisit (mengandung informasi topologi) atau tidak. Pertimbangan Pemilihan Model Data: Pilih vektor atau raster sesuai kebutuhan analisis atau data: Vektor: Untuk presisi dan analisis topologi. Raster: Untuk data kontinu seperti elevasi atau citra satelit. 40  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Terima Kasih 41 Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology PL2108 Sistem Informasi Geografis dalam Perencanaan #12 Model Data dan Analisis Raster Dr.Eng. Maya Safira, S.T., M.T. Ibnu Syabri, B.Sc., M.Sc., Ph.D. 2024 Raster Data Dalam bentuk yang paling sederhana, raster terdiri dari matriks sel (atau piksel) yang disusun ke dalam baris dan kolom (atau kisi- kisi) di mana setiap sel berisi nilai yang mewakili informasi, seperti suhu. Contoh data raster adalah foto udara digital, citra satelit, gambar digital, atau bahkan peta yang dipindai. Data yang disimpan dalam format raster merepresentasikan fenomena dunia nyata: Data tematik (juga dikenal sebagai diskrit) mewakili fitur seperti penggunaan lahan atau data tanah. Data kontinu mewakili fenomena seperti suhu, ketinggian, atau data spektral seperti citra satelit dan foto udara. Gambar termasuk peta atau gambar yang dipindai dan foto bangunan. 2 Data Raster Sementara fitur vektor menggunakan geometri (titik, line, dan poligon) untuk merepresentasikan dunia nyata, data raster mengambil pendekatan yang berbeda. Raster terdiri dari matriks piksel (juga disebut sel), masing-masing berisi nilai yang merepresentasikan kondisi area yang dicakup oleh sel tersebut. 3 Raster Data in Detail Raster data digunakan untuk informasi kontinu di suatu area yang sulit dibagi menjadi fitur vektor. Vektor (titik, poliline, poligon) baik untuk fitur homogen seperti pohon, jalan, dan jejak bangunan. Fitur non-homogen (seperti padang rumput) sulit diwakili dengan vektor. Menyederhanakan padang rumput menjadi poligon tunggal akan menghilangkan banyak informasi. Vektor tidak efektif untuk fitur yang memiliki variasi di seluruh area (seperti warna dan kepadatan rumput). Pendekatan lain adalah mendigitalkan variasi kecil sebagai poligon terpisah, tetapi memerlukan pekerjaan yang sangat besar. 4 Data Raster Sebagai Solusi Raster data digunakan untuk mengatasi masalah representasi fitur kontinu yang sulit dilakukan dengan vektor. Raster data tidak hanya baik untuk gambar yang menggambarkan permukaan dunia nyata (misalnya citra satelit dan foto udara), tetapi juga untuk mewakili ide yang lebih abstrak. Contoh aplikasi raster: Menunjukkan tren curah hujan di suatu area. Menampilkan risiko kebakaran pada lanskap. Setiap sel pada raster mewakili nilai yang berbeda, misalnya, risiko kebakaran pada skala 1 hingga 10. 5 Penggunaan Raster Dalam GIS Raster sebagai Basemap (Latar Raster sebagai Peta Permukaan Raster sebagai Peta Tematik Raster sebagai Atribut Fitur Belakang) Digunakan sebagai latar belakang Cocok untuk mewakili data yang Diperoleh dengan menganalisis Raster digunakan sebagai atribut untuk layer fitur lainnya. berubah secara kontinu di seluruh data lainnya, seperti klasifikasi dari fitur geografis, seperti foto Memberikan keyakinan bahwa lanskap. citra satelit berdasarkan kategori digital, dokumen yang dipindai, lapisan peta teralign secara Menyediakan metode efektif untuk tutupan lahan. atau gambar terkait objek spasial dan mewakili objek nyata. menyimpan kontinuitas sebagai Mengelompokkan nilai data geografis. Sumber utama basemap raster: permukaan. multispektral menjadi kelas Contoh: Foto pohon besar yang foto udara, citra satelit, dan peta Aplikasi umum: Nilai elevasi (misalnya jenis vegetasi). dapat digunakan sebagai atribut yang dipindai. permukaan bumi, curah hujan, Dapat dihasilkan melalui operasi pada lapisan lanskap. Contoh: Raster sebagai basemap suhu, konsentrasi, dan kepadatan geoprocessing yang untuk data jalan. populasi. menggabungkan data dari Contoh: Peta elevasi yang berbagai sumber. menunjukkan ketinggian dengan Contoh: Dataset raster warna hijau untuk rendah dan terklasifikasi yang menunjukkan merah/putih untuk tinggi. penggunaan lahan. 6 Karakteristik Umum Data Raster Setiap Sel (Pixel) Memiliki Nilai: Nilai sel mewakili fenomena seperti kategori, magnitudo, ketinggian, atau nilai spektral. Kategori: Misalnya kelas penggunaan lahan (padang rumput, hutan, jalan). Magnitudo: Misalnya gravitasi, polusi suara, atau persentase curah hujan. Ketinggian: Representasi elevasi permukaan di atas permukaan laut rata-rata. Nilai Spektral: Digunakan dalam citra satelit dan fotografi udara untuk merepresentasikan pantulan cahaya dan warna. Tipe Nilai Sel: Nilai bisa positif/negatif, bilangan bulat (integer) atau titik mengambang (floating-point). Bilangan Bulat (Integer): Cocok untuk data kategorikal (diskrit). Titik Mengambang (Floating-Point): Cocok untuk representasi permukaan kontinu. NoData: Menunjukkan ketiadaan data. 7 8 Karakteristik Umum Data Raster Dimensi dan Ukuran Sel: Sel mewakili area permukaan dengan lebar dan tinggi yang sama dan proporsional terhadap keseluruhan permukaan. Ukuran sel menentukan tingkat kehalusan atau detail pola dalam raster. Ukuran Sel Kecil: Lebih halus dan lebih detail. Ukuran Sel Besar: Dapat menyebabkan hilangnya informasi atau pola yang lebih halus. Lokasi Sel dalam Matriks: Lokasi sel didefinisikan oleh baris dan kolom dalam matriks raster. Matriks menggunakan sistem koordinat kartesian dengan baris paralel dengan sumbu x dan kolom paralel dengan sumbu y. 9 Tingkat Detail pada Data Raster Ukuran Sel dan Resolusi Spasial: Sel Kecil: Menangkap lebih banyak detail, tetapi membutuhkan lebih banyak ruang penyimpanan dan waktu pemrosesan. Sel Besar: Lebih efisien dalam penyimpanan dan pemrosesan, namun mengurangi detail. Komplikasi: Ukuran sel harus cukup kecil untuk detail yang dibutuhkan, tetapi besar cukup untuk efisiensi pemrosesan. 10 Menentukan Ukuran Sel yang Tepat dalam GIS Pentingnya Ukuran Sel: Ukuran sel yang tepat sangat penting dalam tahap perencanaan GIS, sama seperti pemilihan dataset. Resampling data raster ke ukuran sel yang lebih kecil tidak akan menambah detail. Pertimbangan dalam Menentukan Ukuran Sel: Resolusi Spasial Data Input: Ukuran sel harus sesuai dengan kualitas data. Aplikasi dan Analisis yang Dilakukan: Sesuaikan ukuran sel dengan jenis analisis. Ukuran Database dan Kapasitas Penyimpanan: Sesuaikan dengan kapasitas disk. Waktu Respons yang Diinginkan: Penggunaan ukuran sel yang lebih besar dapat mempercepat pemrosesan. 11 Resolusi Spasial vs Skala Resolusi Spasial Merujuk pada ukuran sel yang mewakili area di permukaan bumi. Semakin kecil ukuran sel, semakin tinggi resolusinya dan semakin banyak detail yang ditangkap. Skala Skala yang lebih kecil menunjukkan detail lebih sedikit (misalnya, skala 1:24.000 lebih "zoom out" daripada 1:2.000). Namun, resolusi spasial tidak berubah meskipun skala berubah—sel selalu mewakili area yang sama di tanah. Perbandingan Skala Kecil (1:50,000): Menampilkan area yang lebih luas, tetapi dengan resolusi lebih rendah. 12 13 Membuat Peta Raster Bayangkan melalui "peletakan" grid di atas peta geologi membuat raster dengan memberi kode pada setiap sel dengan value (nilai) sebagai representasi tipe batuan yang muncul sebagai mayoritas pada sel tersebut jika sudah selesai, setiap sel akan mempunyai kode value 14  0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 REALITY - HYDROGRAPHY 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 2 0 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 RESULTING RASTER 0 = No Water Feature 1 = Water Body 2 = River REALITY – OVERLAID WITH A GRID 15 Membuat Peta Raster Dalam banyak kasus, value setiap sel sering dituliskan kedalam file (ASCII) file ini dapat dibuat secara manual dengan word processor, data base atau program spreadsheet atau dapat juga dibuat secara otomatis kemudian, umumnya diimport kedalam GIS sehingga program dapat memformat kembali sesuai dengan kebutuhan spesifik untuk prosessing selanjutnya 16 Beberapa Metode Membuat Peta Raster PEMASUKAN SEL DEMI SEL Cara termudah adalah dengan secara langsung memberi nilai pada setiap sel pada setiap layer dapat dilakukan dengan GIS atau file ASCII untuk kemudian diimport setiap program mempunyai persyaratan spesifik Proses ini melelahkan dan membutuhkan waktu yang banyak setiap layer bisa terdiri dari jutaan sel rata-rata citra LANDSAT terdiri dari 7,4 juta piksel, sedangkan citra TM terdiri dari 34,9 juta piksel 17 Beberapa Metode Membuat Peta Raster run length encoding dapat lebih efisien value sering muncul pada beberapa sel pada setiap baris ini membentuk "spatial autocorrelation" data dimasukkan secara berpasangan, sehingga: 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 dimasukkan sebagai: 3 0 2 1 2 0 3 1 2 0 3 1 1 0 4 1 sehingga dari 20 items tinggal 16 items saja dalam kasus ini lebih efisien 20 % tetapi dalam praktek kadang-kadang lebih besar lagi hanya beberapa software GIS yang mempunyai kemampuan untuk menggunakan run length encoding 18 Layer Peta Raster Data suatu daerah (area) dapat divisualisasikan sebagai seperangkat peta yang terdiri dari beberapa layer Layer peta adalah seperangkat data yang menjelaskan satu karakteristik untuk setiap lokasi di dalam batas area geografis Hanya satu jenis informasi tersedia untuk setiap lokasi di dalam satu layer banyak informasi membutuhkan banyak layer juga. Peta topografi biasanya menunjukkan banyak informasi seperti kontur, batas administratif, jalan, rel kereta, daerah terbangun. Ini jelas membutuhkan 5 layer dalam GIS Raster. Tipikal basis data raster biasanya terdiri dari ratusan layer Karakteristik penting dari setiap layer adalah: resolusi, orientasi dan zone 19 Layer Peta Raster Secara umum, resolusi dapat didefinisikan sebagai dimensi linier minimum dari obyek terkecil pada ruang geografis yang masih dapat direkam. Dalam model raster, unit terkecil biasanya persegi Resolusi empat (sebagian kecil sistem menggunakan heksagon atau segitiga) Unit terkecil ini dikenal sebagai sel atau piksel Resolusi tinggi biasanya merujuk pada dimensi sel yang kecil. Resolusi tinggi berarti banyak detail, banyak sel, raster yang besar, sel yang kecil 20 Grid Cell size Number of rows NODATA cell (X,Y) Number of Columns 21 Points as Cells 22 Line as a Sequence of Cells 23 Layer Peta Raster Sudut antara utara dan arah yang didefinisikan oleh kolom- Orientasi kolom dalam raster Setiap zone dari layer peta adalah seperangkat lokasi yang berdampingan yang menunjukkan nilai yang sama, yang bisa Zone saja menunjukkan: parcel pemilikan, unit politik (batas administratif), danau atau pulau adalah bentuk informasi yang disimpan pada layer untuk setiap piksel atau sel Value (Nilai) sel pada zone yang sama mempunyai value (nilai) yang sama Secara umum, lokasi diidentifikasikan dengan seperangkat (pasangan) koordinat (nomor baris dan kolom) yang secara Lokasi jelas mengidentifikasikan lokasi setiap unit dari ruang geografis di dalam raster (sel, piksel, grid sel) biasanya lokasi geografis yang sebenarnya dari satu atau lebih pojok-pojok raster juga diketahui. 24 Polygon as a Zone of Cells 25 Cell Networks 26 Grid Zones 27 28 Raster Analysis 29 Raster Analysis 1. Map Algebra – Map algebra is a set of mathematical operations used to analyze raster data. For example, map algebra includes local, focal, zonal, and global operations. 2. Zonal Statistics – This raster tool allows users to summarize information about one or more features within a zone. For instance, you calculate the mean, median, sum, minimum, maximum, and standard deviation of a set of values using zonal statistics. 3. Contours – Contours are a representation of the shape and elevation of terrain features. GIS analysts generate contours by connecting points of equal elevation across a given area. 4. Math Functions – Math functions execute a type of numerical expression on a cell-by-cell basis. For instance, this may include arithmetic, power, exponential, and logarithmic types of functions. 5. Conditionals – A conditional function (or logical operator) is a raster operation that evaluates a set of conditions. 30 Raster Analysis 6. Cost Path – From a given source to a destination location, cost path analysis identifies the most cost-effective path. 7. Terrain Analysis – Terrain analysis is the process of using digital elevation data (DEM) to analyze various aspects of a landscape’s topography. 8. Suitability – A suitability analysis evaluates the potential of Least Cost Path Analysis an area for a certain activity or purpose. This could include spatial regression models or other factors such as climate, soil type, and infrastructure. 9. Raster Processing – Raster processing is a “catch-all” term used to transform existing grid data into new outputs. Common raster processing tasks include selecting, clipping, and splitting raster datasets. 10. Interpolation – Interpolation techniques estimate unknown values based on existing sample points. The output of interpolation (such as IDW, kriging, or spline) is a raster surface. 31  Peta Raster Raster is good for Continuous Data Continuous Data: When data varies smoothly across the area. Ex: elevation, precipitation, etc. Raster model provides the best representation for continuously changing data 32 Peta Raster 33 Peta Raster 34 Peta Raster 35 Peta Raster 36 37 38 Exploring Google Open Buildings data with Geowrangler | jcperalta 39  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Terima Kasih 40  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology PL2108 Sistem Informasi Geografis dalam Perencanaan #13 Analisis dan Luaran Sistem Informasi Geografis Dr.Eng. Maya Safira, S.T., M.T. Ibnu Syabri, B.Sc., M.Sc., Ph.D. 2024 Analisis SIG 2 3 4 5 6  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Jenis Analisis Spasial 8 9 10 11  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Output SIG 13 14 15 16 17 18 19 20 21  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology Terima Kasih 22  Urban and Regional Planning Bandung Institute of Technology PL2108 Sistem Informasi Geografis dalam Perencanaan #14 Persoalan Peta Untuk Tata Ruang Dr.Eng. Maya Safira, S.T., M.T. Ibnu Syabri, B.Sc., M.Sc., Ph.D. 2024  SKALA Landasan 1 Bandara Internasional Bandara Internasional 50.000 1 : 10.000 100.000 Terminal 2 Terminal 1 Landasan 2 Hanggar  Cara Membuat Data & Informasi Geospasial Jalan Sungai Bangunan Perekaman Foto Udara Perekaman Citra Satelit Sawah Foto Udara Citra Satelit Penggambaran Peta 3 Pemanfaatan Data Informasi Geospasial untuk Perencanaan dan Pengembangan Wilayah INFRASTRUKTUR PERUMAHAN KOMERSIAL PARIWISATA INDUSTRI TAMBANG / MIGAS 4 Analisis Spasial dalam Perencanaan Wilayah Nama Alamat Sekolah SMPN 3 JL. MANGGARAI UTARA IV/6 MANGGARAI SMPN 11 JLN.KERINCI BLOK.E KEB.BARU SMPN 12 JLN.WIJAYA IX NO.50 KEB.BARU SMPN 16 JL.PALMERAH BARAT NO.59 SMPN 29 JLN.BUMI BLOK.E SMPN 31 JL.PENINGGARAN BARAT III SMPN 33 JL. MENARA AIR I MANGGARAI, SMPN 37 JL. TAMAN WIJAYA KUSUMA RAYA CILANDAK SMPN 48 JL.KEBAYORAN LAMA 192 5  Peran BIG Dalam Penyediaan Data Geospasial Terkoreksi Dilakukan ketika IGD belum tersedia pada skala tertentu atau IGD perlu dimutakhirkan. Sumber Data yang diperlukan adalah Foto Udara / Citra Satelit. Proses yang dilakukan meliputi penentuan sumber data sesuai keperluan, proses koreksi geometris (termasuk survei GCP), hingga uji akurasi geometris. Perbandingan citra terkoreksi orthorektifikasi 6  Pemuktakhiran Data Informasi Geospasial Kondisi alam yang berubah menuntut adanya pembaruan peta dasar untuk keperluan penataan ruang. Proses pembuatan/pembaruan peta dasar harus sesuai spesifikasi teknis dan melalui konsultasi kepada BIG. (PP 45 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan IG) 7 PERSOALAN PEMBANGUNAN Perkembangan penduduk yang sangat cepat. Tidak sesuai dengan perkembangan lahan untuk perumaham, pelayanan, infrastruktur. Perkembangan kota-kota diatur oleh kekuatan pasar. Perkembangan kota tidak terkoordinasi Spekulasi lahan Hukum dan peraturan tidak memadai. Kepemilikan lahan untuk land banking dilindungi oleh hukum (untuk persaingan bisnis) peta kepemilikan sulit untuk dipetakan Rencana pengembangan lahan juga tidak terbuka 8 STATE OF THE ART tentang PETA LAND USE Data akurat tentang landuse tidak ditemui pada skala nasional dan global (Fresco, 1994) Pemahaman tentang landuse perkotaan belum memadai (Healey, 1991) Alokasi dana untuk pembuatan dan pemrosesan data geografis sangat sedikit (Bernhardsen, 1992) Pengumpulan data landuse dan perubahannya selalu mengalami kesulitan (Coppock, 1978, Healey, 1991) Kebutuhan data landuse diabaikan dalam literatur karena dianggap sudah jelas dan karena beragamnya pengguna (Rhind dan Hudson, 1980) 9 LEDAKAN PERTUMBUHAN SIG Perhatian yang sangat besar akan kemampuan SIG Teknologi yang semakin maju untuk mendukung aplikasi Data yang lebih murah Semakin mudah penggunaannya Semakin murah harganya Ketersediaan aplikasi (Martin dan Atkinson, 2000) 10 Limitasi GIS Statis Memasukkan data-analisa, tanpa bisa prediksi Peta historis Untuk membandingkan data antar periode? Kemampuan seiring dengan harga Semakin kompleks analisa (adds-on) membutuhkan biaya tambahan Interoperabilitas Apakah output sebuah software GIS bisa digunakan oleh software GIS lainnya? 11 Limitasi GIS Membutuhkan kapasitas komputer yang besar Untuk zoom in-out peta Menampilkan gradasi warna peta Mengelola spatial database Keterbatasan data pendukung untuk menghasilkan data GIS yang terintegrasi Data wajib pajak, kepemilikan parcel lahan Jumlah penduduk, kegiatan ekonomi Data RFID dan GPS (untuk pengiriman dan lokasi barang) Hasil analisa tergantung kemampuan pengguna 12 National Spatial Data Infrastructure “The technology, policies, standards, and human resources necessary to acquire, process, store, distribute, and improve utilization of geospatial data.” Source: Presidential Executive Order #12906 (1994): “Co-ordinating Geographic Data Acquisition and Access: The National Spatial Data Infrastructure” W. Clinton. 13 The data provide a core... Geographic/Geospatial Data 14 Categories of Geographic Data Community-developed data sets single purpose potential re-use common content specification “Framework” data 15 Categories of Geographic Data Framework Specialized 16 Framework Data State Private Federal Local Utilities Elevation and bathymetry Hydrography Geodetic Cadastral Railroads Roads Boundaries Digital orthoimagery Spatial Analysis Base for Other Data Finished Maps 17 Describing your data... Metadata Framework Specialized 18 Metadata: “nutritional” label for GIS data sets Internally - saves 4 hrs research 10 times a year = (4x10x$50) = $2,000 (time it takes to look up or contact someone for information about a dataset) External Questions - refer 30 inquires/year (1hr/inquiry) = (30x1x $50)=$1,500 (time it takes to answer calls from people who want to use the data or find out more about it) Future reuse/enhancement - $5,000 to $25,000 Liability (lawyers, courts) - $$$$ 19 The uses of metadata Provides documentation of existing internal geospatial data resources within an organization (inventory) Permits structured search and comparison of held spatial data by others (advertising) Provides end-users with adequate information to take the data and use it in an appropriate context (liability) Provides data legal information (creator, ownership, validity) 20 Making data discoverable... Clearinghouse (catalog) Metadata Framework Specialized 21 Clearinghouse provides... Metadata of spatial data with links to online resources and links to an order forms for resources that is too large to be online Discovery of spatial data Distributed search worldwide Uniform interface for spatial data searches Advertising for your data holdings 22 Consistent approaches... Clearinghouse (catalog) Metadata Framework Specialized Standards 23 Types of standards Data content Common classifications Common collection criteria Data management Metadata Spatial Data Transfer Standard (SDTS) Data transfer protocols (e.g., WMS) 24 Partnerships Clearinghouse (catalog) Metadata Framework GEOdata Standards 25 PENYELENGGARAAN INFORMASI GEOSPASIAL DALAM KEBIJAKAN SATU DATA INDONESIA 26  KEBIJAKAN PEMERINTAH YANG BERKUALITAS Landasan Data dan Informasi yang Berkualitas UU 4/2011 UU 25/2004 UU 23/2014 UU 17/2003 UU 16/1997 Informasi Perencanaan Pemerintahan Keuangan Sistem Statistik Geospasial Pembangunan Daerah Negara Informasi Nasional Manajemen Sistem Jaringan Sistem Sistem Sistem Pemerintahan Statistik Informasi Informasi Informasi Lainnya Geospasial Informasi Nasional Nasional Manajemen Manajemen Manajemen Perbaikan Tata Kelola Pemerintahan Digital dan Data PERPRES NO. 95/2018 TENTANG SISTEM PEMERINTAHAN BERBASIS ELEKTRONIK PERPRES NO. 39/2019 TENTANG SATU DATA INDONESIA *) Sumber : Kantor Staff Presiden , 2020 27  Regulasi Kelembagaan Pengelola Data dan IG di Daerah Penyelenggara SDI Penyelenggara SDI Tingkat Pusat Tingkat Daerah (Pasal 11-17) (Pasal 18-24) Dewan Pengarah Pembina Data Statistik tingkat daerah instansi vertikal badan yang melaksanakan tugas di bidang statistik (pasal 20) Pembina Data koordinasi Pembina Data Pembina Data Geospasial tingkat daerah Tingkat Daerah Statistik Instansi Daerah yang diberikan penugasan sebagai Pengelola Simpul Jaringan Pemerintah Pembina Data Daerah dalam Jaringan IG Nasional (pasal 20) Pembina Data Tingkat Pusat Geospasial koordinasi Pembina Data Walidata Tingkat Daerah Instansi Daerah yang bertugas mengelola dan Keuangan menyebarluaskan Data – Pasal 21 Walidata Tingkat Pusat Walidata Pendukung Produsen Data Tingkat Pusat Dibentuk dimasing-masing KL Produsen Data Tingkat Daerah menghasilkan Data sesuai dengan prinsip Satu Data Indonesia – Pasal 22 Perpress No 39 tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia 28 Simpul Jaringan adalah institusi yang bertanggungjawab dalam penyelenggaraan pengumpulan, pemeliharaan, pemutakhiran, pertukaran, dan penyebarluasan DG dan IG tertentu. (Psl 1. Perpress 27/2014 tentang JIGN) Produsen Data / Unit Produksi / Direktorat / Pusat Teknis / OPD Teknis (daerah) SIMPUL JARINGAN INFORMASI GEOSPASIAL Basisdata Produksi Walidata / Unit Pengelolaan & Penyebarluasan IG / Pusdatin / Diskominfo (daerah) XML Data spasial + metadata Basisdata Pengelolaan & GEOPORTAL Unit kerja yang melaksanakan pengumpulan, Publikasi pengolahan, penyimpanan, dan penggunaan DG dan Pengguna IG (Psl 5 ayat 2.a) Data Terbuka Umum Produsen Data / Unit Produksi / Direktorat / Data Tertutup Pusat Teknis / OPD Teknis (daerah) QA / Raha sia Basisdata Berbagipakai data Produksi antar Instansi Unit kerja yang melaksanakan penyimpanan, pengamanan, dan Pemerintah penyebarluasan DG dan IG (Psl 5 ayat 2.b) XML Data spasial + metadata 29 SIMPUL JARINGAN Produsen Data / Unit Produksi / Direktorat / Produsen Data / Unit Produksi / Direktorat / Pusat Teknis / OPD Teknis (daerah) SIMPUL JARINGAN SIMPUL JARINGAN Pusat Teknis / OPD Teknis (daerah) KEMENTERIAN PROVINSI Basisdata Basisdata Produksi Produksi Walidata / Unit Pengelolaan & Walidata / Unit Pengelolaan & Penyebarluasan IG / Pusdatin / Penyebarluasan IG / Pusdatin / Diskominfo (daerah) Diskominfo (daerah) XML XML Basisdat a Pengel olaan Data spasial + Data spasial + Basisdat a Pengel olaan & Publikasi metadata metadata & Publikasi GEOPORTAL GEOPORTAL Da ta Da ta T erbuka T erbuka Produsen Data / Unit Produksi / Direktorat / Produsen Data / Unit Produksi / Direktorat / Da ta T ertutup Pusat Teknis / OPD Teknis (daerah) Da ta Tertutup / Ra hasi a QA Pusat Teknis / OPD Teknis (daerah) QA / Ra hasi a Basisdata Basisdata Produksi Produksi XML XML Data spasial + Data spasial + metadata metadata Produsen Data / Unit Produksi / Direktorat /