GIS berbasis Web untuk Pemetaan Lahan menggunakan Classifier Model

dokumen-dokumen yang mirip
GIS berbasis Web untuk Pemetaan Lahan menggunakan Classifier Model

BAB I PENDAHULUAN. Perguruan tinggi yang baik dipengaruhi oleh kualitas. mahasiswa di dalamnya. Mahasiswa merupakan objek

Kata kunci : Data Mining, K-Means, Knowledge Discovery in Databases (KDD), Pemetaan digital

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Jl. Raya Dukuhwaluh Purwokerto )

PENDAHULUAN Pada tahun 2010 sampai dengan Maret 2011 di Indonesia terdapat penderita Tuberkulosis, diantaranya meninggal. Pada survei D

SISTEM PEMETAAN AREA PERSAWAHAN DESA GANTUNG KABUAT EN BELITUNG TIMUR BERBASIS GEORAPHICAL INFORMATION SYSTEM

Bab 2 Tinjauan Pustaka

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENENTUAN PRIORITAS WILAYAH INDUSTRI DI KABUPATEN KUBU RAYA. Priskha Caroline

PENGGABUNGAN INFORMASI TEKSTUAL DAN SPASIAL PADA SIG Indriani Putri 1 Prof. Dr. I Wayan Simri Wicaksana, S.Si, M.Eng 2 1 Sistem Informasi, Fakultas Il

BAB II LANDASAN TEORI

Jurnal JARKOM Vol. 2 No. 1 Desember 2014

Sistem Informasi Geografis Untuk Klasifikasi Daerah Rawan Kriminalitas Menggunakan Metode K-Means

Analisa Potensi Mahasiswa Di Daerah Bali Menggunakan Pendekatan K-Mean Clustering

METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS. Oleh : Nengah Widya Utami


BAB I PENDAHULUAN. menampilkan data dalam suatu informasi berbasis geografis, misalnya data yang

PERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN BERAT BADAN IDEAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN MADRASAH KABUPATEN INDRAGIRI HILIR

BAB IV HASIL DAN UJICOBA

BAB I PENDAHULUAN. untuk meningkatkan proses perencanaan wilayah dan kota adalah Geographic

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN SEKOLAH BERBASIS MOBILE (STUDI KASUS SMP NEGERI DI KECAMATAN TAMPAN PEKANBARU)

DAFTAR ISI. WebSIGIT - Web Sistem Informasi Geografis Infrastruktur Terpadu

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KLASIFIKASI SEKOLAH BERDASARKAN STANDAR PELAYANAN MINIMAL (SPM) DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING

Penerapan Algoritma K-Means untuk Clustering

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Perancangan Sistem Informasi Daerah Rawan Kriminalitas di Kabupaten Lahat

BAB I PENDAHULUAN. dengan bantuan komputer yang berkait erat dengan sistem pemetaan dan analisis

Keywords: Sistem Informasi Georafis, Pemetaan, Pabrik Sawit

BAB I PENDAHULUAN. diidentifikasikan menurut lokasinya dalam sebuah database, dimana nantinya data

BAB II LANDASAN TEORI. yang terdiri dari komponen-komponen atau sub sistem yang berorientasi untuk

Jurnal SCRIPT Vol. 1 No. 2 Januari 2014

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PERTANIAN PADI DI KABUPATEN BANTUL, D.I. YOGYAKARTA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Seiring makin pesatnya perkembangan internet, dokumen-dokumen dari

CLUSTERING K- MEANS ANALYSIS. (Studi Kasus : Koleksi Perpustakaan) Warnia Nengsih 1) 1)

Sistem Informasi Geografis Jaringan Trafo Dan Pelanggan Studi Kasus PT PLN (Persero) Rayon Rumbai

ANALISA DAN PENDATAAN PENYEBARAN TENAGA TERDIDIK TIDAK PRODUKTIF MENGGUNAKAN SISTEM PEMETAAN WILAYAH ONLINE

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB MENGENAI PENYEBARAN FASILITAS PENDIDIKAN, PERUMAHAN, DAN RUMAH SAKIT DI KOTA BEKASI. Fie Jannatin Aliyah

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

PEMETAAN SEKOLAH MENENGAH ATAS BERBASIS WEB SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

ANALISIS SPASIAL PENENTUAN LOKASI KESEHATAN DI KOTA SALATIGA

SKRIPSI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN LAHAN TANAMAN PANGAN DI WILAYAH KECAMATAN KALIWUNGU BERBASIS WEB. Oleh: FERRY ANDRIAWAN

PERANCANGAN SISTEM PENGELOLAAN PENANGGULANGAN BENCANA ALAM GARUT BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

ANALISIS KLASTERING LIRIK LAGU INDONESIA

SKRIPSI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS POTENSI KECAMATAN DENGAN METODE MARKET BASKET ANALYSIS. (Studi Kasus : Dinas Pertanian)

LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN POLYLINE JALAN DAN JEMBATAN WILAYAH KECAMATAN JEKULO BERBASIS WEB

Karena tidak pernah ada proyek yang dimulai tanpa terlebih dahulu menanyakan: DIMANA?

Sistem Informasi Geografis Potensi Wilayah Kabupaten Banyuasin Berbasis Web

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN

ABSTRAK. viii. Kata Kunci: Jaringan, Konstruksi, Pelaporan, Proyek, Sistem Informasi. Universitas Kristen Maranatha

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS JALAN KABUPATEN PADA KABUPATEN KUDUS

Abstract. Keywords : Agriculture, GIS, spatial data and non-spatial data, digital map. Abstrak

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN DAERAH RAWAN BANJIR BERBASIS WEB DI KECAMATAN TAYU

Jurnal Komputer Terapan Vol. 3, No. 1, Mei 2017, Jurnal Politeknik Caltex Riau

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Gambar 5.1 Form Master Pegawai

PENGELOMPOKAN BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DI SMA NEGERI 1 CILAKU KABUPATEN CIANJUR

Prosiding SENATEK 2015 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto Purwokerto, 28 November 2015, ISBN

SIG DAN AHP UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERENCANAAN WILAYAH INDUSTRI DAN PEMUKIMAN KOTA MEDAN SKRIPSI MUHAMMAD HANAFI

Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Untuk Clustering Penderita Tuberculosis di Kota Semarang

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) PENYEDIA LAYANAN KESEHATAN BERBASIS ANDROID (Studi Kasus Kota Bandar Lampung)

Bab 3 Metode Penelitian

LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI GEOGRAFI PEMETAAN JARINGAN DARI SUMBER AIR SAMPAI KE KONSUMEN PDAM KUDUS. Oleh : VICTOR NOOR FENDI

SIG PEMETAAN JENIS HAK ATAS TANAH

SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN FUZZY C- MEANS DENGAN BERBAGAI RUANG WARNA

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

Implementasi Algoritma K-Means Dalam Keputusan Pemberian Beasiswa (Studi Kasus SMA Santo Bernadus Pekalongan) Artikel Ilmiah

ABSTRAK. Kata kunci: Angka Kematian Ibu (AKI), Angka Kematian Bayi (AKB), Metode K-Means Clustering, Provinsi Bengkulu ABSTRACT

SKRIPSI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS(GIS) PEMETAAN POSYANDU DI KECAMATAN GEBOG KABUPATEN KUDUS BERBASIS WEB. Oleh : EKO SUPRIYANTO

BAB I PENDAHULUAN. prinsip input/ masukan data, managemen, analisis dan representasi data.

WebGIS-PT Website Geographic Information System - Pariwisata Terpadu 1

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN FASILITAS KESEHATAN PADA BPJS KOTA SEMARANG

PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA CT-Pro PADA KOMODITAS EKSPOR DAN IMPOR SKRIPSI ELISA SEMPA ARIHTA KABAN

Aplikasi GIS PDP3D G.I.S P.D.P.3.D PT. Lexion Indonesia

PEMETAAN HASIL CLUSTERING PRODUKTIVITAS PADI DAN PALAWIJA DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Journal of Informatics and Technology, Vol 2, No 1, Tahun 2013, p

RINGKASAN SKRIPSI. Telkom Flexi merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang Teknologi

Sistem Informasi Geografis Ruang Terbuka Hijau Kawasan Perkotaan (RTHKP) Palembang

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BANTUAN BIAYA PENDIDIKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

BAB I PENDAHULUAN. masyarakat Indonesia. Salah satu informasi yang dibutuhkan masyarakat pada saat

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2011/2012

BAB I PENDAHULUAN. Daerah Istimewa Yogyakarta merupakan daerah istimewa. se-tingkat provinsi di Indonesia yang merpakan peleburan dari

ABSTRAK. Kata kunci: Angka Kematian Ibu (AKI), Angka Kematian Bayi (AKB), Metode K-Means Clustering, Provinsi Bengkulu ABSTRACT

Sistem Informasi Geografis Pemetaan Site Telkomsel Pada Pt Telkominfra Regional Jawa Barat

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN DAN ANALISADAERAH PERTANIAN DI KABUPATEN PONOROGO

Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pendataan Paud Di Indonesia Berbasis Web

SKRIPSI APLIKASI ANDROID PENCARIAN LOKASI PERUMAHAN DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA RESIDENTIAL LOCATION SEARCH ANDROID APPLICATION

RANCANG BANGUN SISTEM PENDATAAN PEMAKAMAN PADA UPTD KEMBANG ARUM KECAMATAN SEMARANG BARAT BERBASIS WEB ADITYA EKA PRASETYADI 1, SRI WINARNO, M

SKRIPSI GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM LOCATION OF GAS STATIONS IN BANTUL REGENCY WEB BASED USING AJAX AND CODEIGNITER

Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, Oktober 2016

Transkripsi:

Jurnal Komputer Terapan Vol. 2, No. 1, Mei 2016, 1-6 1 Jurnal Politeknik Caltex Riau http://jurnal.pcr.ac.id GIS berbasis Web untuk Pemetaan Lahan menggunakan Classifier Model Abstrak Warnia Nengsih Politeknik Caltex Riau, email: warnia@pcr.ac.id Indikator ukur perkembangan sebuah wilayah dapat dilihat dari pembangunan yang merata dari segala bidang, salahsatunya adalah pembangunan infrakstruktur. Seyogyanya pembangunan infrastruktur mempertimbangkan banyak hal, diantaranya tata letak, kemudahan akses serta peningkatan kuantitas dan kualitas yang berkelanjutan. Belum adanya sebuah sistem akurat yang memberikan informasi lahan kosong layak bangun pada sebuah wilayah menyulitkan dinas terkait pada saat proses pengidentifikasian dan pemantauan lahan dan pemberian ijin dalam mendirikan bangunan. Sistem yang dibangun berupa Sistem Informasi Geografis berbasis web yang memberikan informasi posisi lahan layak bangun, ukuran lahan yang tersedia serta akses lahan ke berbagai fasilitas umum yang terdekat. Sistem dikombinasikan dengan datamining menggunakan teknik k-means clustering menggunakan permodelan classifier untuk mengetahui indikasi pengelompokkan sub wilayah-wilayah pada sebuah wilayah. Kata kunci: Geographic Information System, Classifier Model, Data Lahan Abstract Indicators measuring the development of an area can be seen from the equitable development of all areas, one of them is the construction of the infrastructure. Infrastructure development should consider many things, including the layout, ease of access and increasing the quantity and quality of sustainability. The absence of an accurate system that provides information vacant land worth waking up in a difficult area related agencies during the process of identification and monitoring of land and the granting of the building. The system will be built in the form of web-based Geographic Information System which provides information worth getting land position, the size of the available land and land access to public facilities nearby. System combined with datamining using k-means clustering technique to find indications of grouping sub regions on a region. Keywords: Geographic Information System, Classifier Model, Data Land 1. Pendahuluan Indikator ukur perkembangan sebuah wilayah dapat dilihat dari pembangunan yang merata dari segala bidang, salah satunya adalah pembangunan infrakstruktur. Seyogyanya pembangunan infrastruktur mempertimbangkan banyak hal, diantaranya tata letak, kemudahan akses serta peningkatan kuantitas dan kualitas yang berkelanjutan. Belum adanya sebuah sistem yang memberikan informasi lahan kosong layak bangun pada sebuah wilayah menyulitkan dinas Dokumen diterima pada 17 Februari, 2016 Dipublikasikan pada 31 Mei, 2016

2 Warnia Nengsih terkait pada saat proses pengidentifikasian dan pemantauan lahan dan pemberian ijin dalam mendirikan bangunan. Aplikasi yang akan dibangun berupa deteksi lahan kosong layak bangun berbasis Sistem Informasi Geografis berbasis web yang memberikan informasi posisi lahan layak bangun, ukuran lahan yang tersedia serta akses lahan ke berbagai fasilitas umum yang terdekat. Sistem ini akan dikombinasikan dengan datamining menggunakan teknik k-means clustering untuk mengetahui indikasi pengelompokkan sub wilayah-wilayah pada daerah tersebut. Geographic Information System berbasis web merupakan sebuah sistem grafis secara spasial atau koordinat dalam bentuk informasi dalam bentuk pemetaan. Kemampuan dasar Geographic Information System yaitu mengintegrasikan berbagai operasi basis data seperti query, menganalisisnya serta menampilkannya dalam bentuk pemetaan berdasarkan letak geografisnya [1]. Inputan Data, pengolahan dan melakukan proses analisa serta melakukan representasi data secara geografis merupakan hal yang mendasar pada sistem yang berbasis web. 2. Metode Penelitian 2.1 Metode Clustering K-means Clustering merupakan salah satu metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised). Ada dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non hirarki) data clustering. K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Adapun tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering, yang pada umumnya berusaha meminimalisasikan variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi antar cluster. K-Means merupakan Non Hirarchical clustering method dimana jumlah kelompok ditentukan terlebih dulu. Data clustering menggunakan metode K-Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma dasar sebagai berikut: 1. Tentukan jumlah cluster. 2. Menentukan pusat cluster secara acak. 3. Menentukan jarak setiap data terhadap pusat cluster dan pengclusteran data dari nilai cluster terdekat. 4. Menentukan pusat cluster baru. 5. Ulangi langkah 3 sampai nilai pusat cluster baru tidak berubah. Menentukan jarak setiap data terhadap pusat cluster dan pengclusteran data dari nilai cluster terdekat dengan persamaan berikut:...(1) Nilai dengan jarak yang terdekat yang dijadikan sebagai acuan cluster.

GIS berbasis Web untuk Pemetaan Lahan menggunakan Classifier Model 3 2.2 Geographic Information System. Sistem Informasi Geografis adalah suatu komponen yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, data geografis dan sumber daya manusia yang bekerja bersama secara efektif untuk memasukan, menyimpan, memperbaiki, memperbaharui, mengelola, memanipulasi, mengintegrasikan, menganalisa dan menampilkan data dalam suatu informasi berbasis geografis. 3. Desain Sistem Perancangan system dapat digambarkan sebagai berikut : Mulai Menu aplikasi Pilih Wilayah tidak Pilih Pencarian Ya Data lahan dan infomasi lahan kosong Ya Pilih kategori pencarian hasil pencarian Selesai Gambar 1 Flowchart sistem Gambar 1 menjelaskan tentang rancangan sistem secara umum masyarakat dapat melihat data lahan kosong layak bangun serta informasi lahan lain yang dibutuhkan, serta dapat melakukan pencarian informasi berdasarkan kategori tertentu. 4. Implementasi dan Hasil Sistem Information Geografis untuk pemetaaan lahan kosong terdiri atas beberapa menu. Diantaranya menu lihat data lahan, lihat fasilitas,klasifikasi lahan dan pemetaan lahan. Pada menu data lahan menjelaskan tentang luas lahan,lahan terpakai dan sisa lahan di setiap kecamatan dan kelurahan.

4 Warnia Nengsih Gambar 2 Menu data lahan Gambar 3 menunjukkan sebaran data lahan setiap kelurahan pada masing-masing wilayah. Gambar 3 Menu sebaran data lahan Selanjutnya pada menu fasilitas terdapat data fasilitas di setiap kelurahan. Gambar 4 Menu Fasilitas pada setiap wilayah Pada menu klasifikasi lahan menunjukkan pengelompokkan data lahan setiap kelurahan menggunakan k-mean clsutering ke dalam tiga cluster, cluster dengan daerah yang termasuk ke daerah yang mempunyai data lahan kosong terendah, sedang dan tertinggi.

GIS berbasis Web untuk Pemetaan Lahan menggunakan Classifier Model 5 Gambar 5 Menu Klasifikasi Lahan Pada menu pemetaan lahan berisi pemetaan lahan untuk setiap wilayah menggunakan google map. Gambar 6 Menu Pemetaan Lahan Pada pemetaan lahan, terdapat informasi pada masing-masing titik wilayah. Gambar 7 Menu detail pemetaan lahan Informasi yang ditampilkan disetiap lokasi berisi luas lahan, lahan yang terpakai, lahan kosong yang tersisa dan fasilitas- fasilitas umum yang terdapat pada titik wilayah tersebut.

6 Warnia Nengsih 5. Kesimpulan 1. Sistem yang dibangun berupa Sistem Informasi Geografis berbasis web yang memberikan informasi posisi lahan layak bangun, ukuran lahan yang tersedia serta akses lahan ke berbagai fasilitas umum yang terdekat. 2. Sistem dikombinasikan dengan data mining menggunakan teknik k-means clustering untuk mengetahui indikasi pengelompokkan sub wilayah-wilayah pada daerah tersebut sebagai bagian dari classifier model Daftar Pustaka [1] Prahasta, Eddy, Konsep-konsep Dasar Sistem Informasi Geografis. Bandung: Informatika,2001.