Model Data GIS Arif Basofi PENS 2014
Dunia Nyata dalam GIS Gambaran dunia nyata sangat kompleks sekali. Banyak sekali jenis tumbuhan (vegetasi) Kondisi alam (gunung, danau, hutan) Berbagai macam bangunan Infrastruktur di permukaan bumi, dll. Kompleksnya kondisi nyata bumi membutuhkan visualisasi gambar dan manjemen informasi geografis melalui GIS.
Dunia Nyata dalam GIS Elemen pada permukaan bumi dapat digambarkan dengan dua cara: (1) Informasi Lokasi : Dimanakah itu...? (where is it) 51 N, 112 W (2) Inforamsi Atribut : Apa itu...? (What is it) Species: Oak Height: 15m Age: 75 Yrs Condition: Good
Manfaat Penyimpanan dan Pengolahan Data Digital dengan GIS Kelebihan data digital dlm GIS memiliki beragam variasi tampilan, keanekaragaman dan kombinasi informasi, efisiensi dan kemudahan proses pembaharuan data. Variasi tampilan Tak terbatas, baik bentuk, warna, ukuran garis, simbol dan teks. Keanekaragaman dan kombinasi Dengan kombinasikan dan integrasi dgn data lain baik spasial maupun non-spasial akan menghasilkan data spasial baru untuk pendukung suatu keputusan. Efisiensi Dapat diakses secara bersama untuk kepetingan analisis yg berbeda. Pembaharuan Data digital GIS lebih mudah diperbaharui dgn fasilitas editing yg ada, berbeda dgn data manual spt pada peta analog (peta cetak kertas)
Sumber Data GIS Sumber data GIS diperoleh dari beberapa cara. Sumber : http://nptel.iitm.ac.in/courses/webcourse-contents/iit-kanpur/modernsurveyingtech/lecturee_40/e_40_4.htm
Sumber : http://nptel.iitm.ac.in/courses/webcourse-contents/iit-kanpur/modernsurveyingtech/lecturee_40/e_40_4.htm Sumber Data GIS... Sumber data GIS diperoleh dari beberapa cara.
Model Data GIS Dari sumber data GIS yang tersedia, dapat diorganisir menjadi 2 bagian: 1) Data Spasial 2) Data Atribut/Deskriptif (Non Spasial) Sumber : http://www.surveyor.slco.org/gisinfo/whatisgis.html
Model Data GIS Klasifikasi data spasial: Sumber : http://verychelsea.blogspot.com/2013/01/konsep-model-data-spasial-pada-sig.html
Model Data GIS... Data Spasial: Menyimpan kenampakan permukaan bumi, spt: jalan, sungai, permukiman, jenis penggunaan tanah, dll. Model data spasial dibedakan menjadi 2 bagian, yaitu: Model Data Raster dan Model Data Vektor.
Model Data Vektor Model Data Vektor : Diwakili oleh simbol-simbol atau dikenal dgn fitur titik (point), fitur garis (line) dan fitur area / surface (polygon). Data-data tersebut tersimpan dalam komputer sbg koordinat kartesius. FORMAT TITIK FORMAT GARIS FORMAT POLIGON FORMAT PERMUKAAN - Koordinat Tunggal - Pasangan koordinat - Koordinat dengan titik - Area dengan koordinat (X,Y) yg memiliki titik awal dan akhir sama vertikal (X,Y,Z) - Tanpa panjang awal dan titik akhir (X 1,Y 1 = X n,y n ) atau loop - Mempunyai ukuran - Tanpa luasan (X 1,Y 1 ); X 2,Y 2 ) - Mempunyai panjang/ panjang, luas & - Mempunyai panjang perimeter dan luasan ketinggian tanpa luasan CONTOH: CONTOH: CONTOH: CONTOH: - Lokasi kecelakaan - Jalan, Sungai - Tanah persil - Peta slope - Letak pohon - Utility - Bangunan - Bangunan bertingkat
Model Data Vektor : Model Data Vektor...
Model Data Raster Model Data Raster: Model data raster merupakan data yg sangat sederhana, dimana setiap informasi disimpan dalam petak-petak bujursangkar (grid), yg membentuk sebuah bidang. Petak-petak (grid) tsb disebut dengan pixel (picture element) Posisi pixel dinyatakan dgn baris ke-m dan kolom ke-n Data yg tersimpan dlm format ini, spt: data scan (gambar), gambar digital (citra dgn format BMP, JPG, dll), citra satelit digital (Landsat, SPOT, dll)
Model Data Raster: Model Data Raster...
Kelebihan Model Data Vektor : Struktur datanya lebih rumit Efisiensi utk analisis Sbg sarana representasi yg baik Transformasi proyeksi lebih efisien Ketelitian, akurat dan lebih presisi Kelebihan dan Kekurangan Model Data Vektor Proses generalisasi dan editing Relasi atribut langsung dgn DBMS (Database) Kekurangan Model Data Vektor : Sulit dan membutuhkan waktu lama dlm melakukan proses overlay Tidak bisa menampilkan data image/foto udara Harga S/W mahal Struktur data yg terlalu banyak tidak efektif dlm meanmpilkan banyak data spasial Memerlukan algoritma dan pross yg sangat kompleks Volume bergantung pd kepadatan dan jumlah verteks Kualitas (output) tinggi sangat ebrgantung dgn plotter/printer dan kartografi Sulit dilakukan simulasi
Kelebihan Model Data Raster: Struktur datanya lebih sederhana Kelebihan dan Kekurangan Model Data Raster Lebih mudah dan efisien dlm melakukan overlay dan analisis data Mampu menampilkan data/image dari foto udara Dapat melakukan analisa DTM (Digital Terrain Model, utk manajemen info permukaan) Dapat melakukan simulasi Teknologi yg mudah utk dikembangkan Mudah utk membuat program sendiri Efektif dlm menampilkan banyak data sosial Mudah utk dilakukan simulasi Kekurangan Model Data Raster: Tidak efektif dlm penyimpanan file Kualitas tampilan grafis yg terbatas Sulit untuk melakukan analisis keterkaitan Begitu banyak transformasi nonliniear Akurasi sangat bergantung dgn ukuran grid/sel Gris/sel merepresentasikan atribut relasi dgn DBMS tdk secara langsung Output bergantung terhadap output printer/plotter Volume bergantung pada ukuran grid/sel
Data Deskriptif (Non Spasial) FORMAT TABEL FORMAT LAPORAN FORMAT PERHITUNGAN FORMAT GRAFIK ANOTASI - Kata-kata - Teks - Angka-angka - Kata-kata - Kode alfanumerik - Deskripsi - Hasil - Angka-angka - Angka-angka - Simbol CONTOH: CONTOH: CONTOH: CONTOH: - Hasil proses - Perencanaan - Jarak - Nama obyek - Indikasi - Laporan proyek - Inventarisasi - Legend - Atribut - Pembahasan - Luas - Grafik/Peta
Penyimpanan Data Atribut Data atribut disimpan terpisah dari data koordinat Tiap identitas dari fitur dapat dihubungkan dengan table atribut Table atribut untuk titik Table atribut untuk garis Table atribut untuk area Data atribut biasanya disimpan dalam database yang terpisah dari software GIS
Penyimpanan Data Atribut Table atribut titik 1 2 3 point id nama 1 RS G 2 RS B 3 RS H room staff 200 145 120 85 310 130 Contoh penyimpanan data atribut untuk fitur yang berupa titik
Penyimpanan Data Atribut Table atribut area 1 2 3 area id area pop HH 1 2 3 gbk gbp klp 4583 3927 9271 1021 761 2102 Contoh penyimpanan data atribut untuk fitur yang berupa area
Relasi Data Spasial dan Atribut Lain
Relasi Data Spasial dan Atribut Lain Redundancy Id Province District P_Pop P_TFR D_Pop D_TFR 101 Merida Palma 214084 3.2 89763 3.4 102 Merida S. Maria 214084 3.2 45938 2.9 103 Merida Veralo 214084 3.2 78383 3.2 104 La Paz Bolo 397881 3.7 98302 3.9 105 La Paz Jose 397881 3.7 67352 4.2 106 La Paz Malabo 397881 3.7 102839 3.7 107 La Paz Chilabo 397881 3.7 129388 2.8 104 107 101 102 103 105 Menyimpan data provinsi dan data district dalam table yang sama adalah tidak efisien, karena data provinsi harus diulang untuk tiap district. Sehingga perlu adanya normalisasi.
Relasi Data Spasial dan Atribut Lain Id District D_Pop D_TFR Province 101 Palma 89763 3.4 Merida 102 S. Maria 45938 2.9 Merida 103 Veralo 78383 3.2 Merida 104 Bolo 98302 3.9 La Paz 105 Jose 67352 4.2 La Paz 106 Malabo 102839 3.7 La Paz 107 Chilabo 129388 2.8 La Paz 104 107 101 105 106 102 103 P_Pop P_TFR Province 397881 3.7 La Paz 214084 3.2 Merida Database relasional menyediakan efisiensi penyimpanan yang lebih baik