Site icon Saddam.id

Mengenal Data Spasial: Data Spesial untuk Analisis Spasial

Saddam Hussein
white ipad

Photo by Pixabay on Pexels.com

Apa itu data spasial? Apa perbedaannya dengan data non spasial? Apa saja jenisnya dan darimana data tersebut didapatkan?

Data spasial adalah data yang bisa menunjukkan lokasi letak data tersebut di permukaan bumi. Data spasial memiliki referensi posisi geografis dan digambarkan dalam sebuah sistem koordinat. Data spasial sering juga disebut dengan data geospasial, data geografis, atau geodata. Seiring dengan berkembangnya produksi data, jumlah data spasial bertambah dengan pesat.

Dalam tulisan ini saya mengupas data spasial mulai dari pengertiannya, jenisnya, sumber data, serta perbandingan data raster dan data vektor.

Mengapa perlu memahami data spasial?

Sebelum kita masuk ke penjelasan mengenai data spasial, mari kita jawab dulu pertanyaan ini:

Mengapa kita perlu memahami data spasial?

Ini jawaban saya:

Data spasial ada di mana-mana

Sekarang, apapun bidang yang kamu pelajari, atau apapun bidang pekerjaanmu, kamu pasti bersinggungan dengan data spasial.

Pernah buka aplikasi Maps di hape, mencari lokasi suatu tempat dan rute tercepat menuju ke sana?

Kamu sudah akses data spasial.

Atau kamu minta temanmu share-loc via whatsapp?

Kamu pakai data spasial lagi.

Aspek “di mana-mana” ini juga terkait dengan kuantitas datanya.

Akibat perkembangan teknologi informasi dan Internet of Things, sekarang jumlah data yang ada di seluruh dunia sudah sedemikian banyaknya.

Sciencedaily.com pada tahun 2013 pernah merilis fakta bahwa 90% data yang ada diproduksi hanya dalam kurun waktu dua tahun terakhir.

Delapan tahun berlalu, bisa dibayangkan sekarang seberapa cepat data-data diproduksi?

Dan di sinilah fakta mencengangkan:

Sekitar 80% data yang kita produksi memiliki referensi lokasi, atau merupakan data spasial.

Data spasial tidak hanya menunjukkan lokasi

Ada satu jargon yang sangat terkenal di dunia geospasial:

Spatial is special.

Apa yang membuat data spasial menjadi spesial?

Salah satu alasannya adalah data spasial mampu menunjukkan pola, hubungan, trend suatu fenomena.

Selanjutnya pengetahuan atas pola, tren, dan hubungan antara fenomena ini dapat digunakan untuk menjawab berbagai masalah yang berhubungan dengan ruang (dan waktu).

Sebagai contoh, lihat gambar di bawah ini.

Gambar kiri merupakan data dalam bentuk tabular, sedangkan kanan adalah data yang sama yang sudah dikonversi dan ditampilkan secara spasial.

Dengan melihat gambar yang bawah, kita bisa mendapat insight bahwa ternyata lebih banyak terjadi kasus kriminal di Bagian Utara daripada Bagian Selatan.

Dari fakta ini, kita bisa membuat banyak pertanyaan lanjutan. Misalnya, mengapa terjadi lebih banyak kejahatan di bagian utara? Apa saja faktor-faktor yang mempengaruhi konsentrai tindak kejahatan?

Selalu ingat: data spasial tidak hanya menunjukkan lokasi saja.

Pemahaman terhadap data spasial dan kemampuan melakukan analisis spasial akan membantu kita menyingkap pengetahuan dan menjawab permasalahan kompleks dengan lebih menyeluruh.

Apa itu data spasial?

Data spasial adalah data yang memiliki referensi posisi geografis dan digambarkan dalam sebuah sistem koordinat.

Data spasial yang sering juga disebut dengan data geospasial, data geografis, atau geodata merupakan data yang memiliki informasi lokasinya di pemukaan bumi, dan dapat “diletakkan” sesuai dengan informasi lokasi tersebut.

Data spasial dan data atribut

Terdapat dua informasi pada data spasial.

Pertama, data spasial atau data grafis (titik, garis, area) yang menunjukkan lokasi atau tempat-tempat di permukaan bumi.

Kedua, data atribut, yaitu data yag memberi penjelasan atau deskripsi atas setiap data grafis pada data spasial. Data atribut dapat berupa teks maupun numerik atau berupa angka-angka.

Setiap bagian dari data lokasi selalu terhubung dan terintegrasi dengan data atributnya.

Setiap kita melakukan klik pada suatu lokasi pada data kita, maka data atribut berupa deskripsi atau keterangan yang terkait dengan lokasi itu akan dimunculkan.

Data vektor vs data raster

Data vektor

Data vektor, merupakan data yang digambarkan dengan titik atau titik yang terhubung pada diagram kartesian (koordinat) sehingga membentuk fitur titik, garis dan poligon.

Data vektor terdiri atas beberapa jenis data:

Untuk memahami data vektor, simak ilustrasi sebagai berikut.

Bayangkan sebuah garis koordinat X dan Y.

Sumbu Y sejajar dengan arah utara-selatan. Sedangkan sumbu X sejajar dengan arah timur-barat.

Lalu bayangkan dua garis koordinat tersebut diletakkan di atas permukaan bumi.

Lokasi suatu titik ditentukan dengan mengukur jarak pada sumbu X dan sumbu Y. 

Satuannya dapat menggunakan satuan meter atau satuan derajat, maupun derajat-menit-detik.

Lihat ilustrasi di bawah ini.

Lalu muncul pertanyaan:

Di mana titik nol-nya?

Untuk sistem koordinat geografik (menggunakan derajat), titik nol sumbu Y berada di garis khatulistiwa, sedangkan titik nol sumbu X berada di Greenwich.

Di mana lokasi tempat dengan titik koordinat lintang 0 dan bujur 0?

Titik koordinat 0,0 sendiri berada di sekitar Achova Point, Ghana. Titik ini sering disebut sebagai Null Island.

Ilustrasi di atas merupakan cara bagaimana data berbentuk titik dibuat.

Sedangkan data berbentuk garis atau area, dibuat dengan menghubungkan data-data titik-titik tersebut.

Lihat kembali ilustrasinya.

Sumber: National Ecological Observatory Network (NEON)

Format data vektor:

Contoh data spasial vektor:

Data raster

Data raster, merupakan data yang digambarkan dengan struktur grid (cell) atau piksel, dimana setiap piksel menunjukkan satu nilai. 

Bayangkan sebuah daerah dengan ketinggian lokasi yang bervariasi.

Lalu, di atasnya kita gambar petak-petak berbentuk persegi dengan ukuran 100 m x 100 m yang saling menempel. Seperti papan catur.

Selanjutnya, kita hitung nilai ketinggian rata-rata berdasarkan petak-petak yang kita miliki. Nilai ini selanjutnya menjadi “nilai” pada masing-masing petak.

Seperti ini ilustrasinya.

Sumber: National Ecological Observatory Network (NEON)

Petak-petak itu biasa disebut grid, atau piksel.

Setiap nilai yang mewakili masing-masing petak disebut nilai piksel.

Ukuran piksel menunjukkan akurasi data. Dalam contoh data kita tadi, ukuran pikselnya adalah 100m. Data-data dengan ukuran piksel lebih kecil memiliki kedetilan data yang lebih tinggi, dan sebaliknya.

Sumber: National Ecological Observatory Network (NEON)

Contoh format data raster:

Contoh data raster:

Perbandingan data raster vs data vektor

Lebih bagus mana data raster dan data vektor?

Jawabannya: tergantung tujuan dan metode analisisnya.

Kenampakan geografis dapat ditampilkan baik dalam data vektor maupun data raster. 

Namun pastinya ada beberapa kelebihan dan keterbatasan ketika menggunakan data vektor atau data raster. 

Pada skala ini, ada sedikit perbedaan antara representasi vektor dan data raster resolusi halus.

Namun, jika diperbesar tepi poligon dari raster halus akan mulai menjadi pixelated atau “kotak-kotak”, sedangkan representasi vektor akan tetap halus. 

Dalam raster resolusi kasar “pixelation” tersebut sudah jelas terlihat, bahkan pada skala ini.

Lihat gambar di bawah. 

Yang jelas, data raster dapat diubah menjadi data vektor. Dan data vektor juga dapat diubah menjadi data raster. Meskipun dengan sedikit keterbatasan.

Konversi raster ke vektor akan menghasilkan data vektor dengan ketelitian sesuai dengan data rasternya. 

Konversi dari vektor ke raster akan menghasilkan data raster yang terkesan berbatas grid yang ketelitiannya bergantung pada ukuran grid (pikselnya).

Data spasial dan Sistem Informasi Geografis

Data merupakan komponen yang penting dalam Sistem Informasi Geografis yang juga dikenal sebagai SIG atau GIS. 

Keistimewaan SIG adalah kemampuannya menangani data spasial.

SiG juga dimanfaatkan untuk melakukan analisis spasial mulai dari:

SIG juga dimanfaatkan dalam berbagai bidang mulai dari keamanan, pembangunan, kesehatan,  bisnis,  dan manajemen sumberdaya alam. 

Itulah mengapa sekarang banyak orang mempelajari SIG. 

Jika tertarik mempelajari dasar-dasar SIG, silahkan menuju artikel berikut:

BACA JUGA: GIS 101: Hal-hal Dasar yang Perlu DIketahui Mengenai Sistem Informasi Geografis

Sumber data spasial

Apa saja sumber data spasial? 

Data spasial didapatkan melalui pengukuran secara langsung maupun tak langsung.

Data spasial didapatkan dari sumber: 

Peta cetak

Peta cetak, atau sering juga disebut peta analog, dapat menjadi sumber data spasial melalui proses georegistrasi dan digitasi.

Penggunaan peta cetak sebagai sumber data spasial dilakukan ketika terdapat peta cetak dalam database kita.

Peta cetak ini biasanya merupakan peta-peta lama yang memuat data pada masa lampau.

Satu contoh menarik adalah peta penggunaan lahan Kota Jogjakarta tahun lawas.

Penggunaan data peta analog dapat membantu kita saat melakukan analisis historis, misal analisis perubahan dan dinamika garis pantai.

Penggunaan arsip-arsip peta lama dalam kajian ini dapat menambah informasi historis keadaan garis pantai ratusan tahun yang lalu.

Pertanyaannya, bagaimana cara menggunakan peta cetak sebagai sumber data spasial?

Jawabannya adalah dengan mengubah data peta analog tersebut menjadi data digital.

Untuk melakukannya, setidaknya ada tiga proses yang dilakukan:

Georegistrasi

Georegistrasi adalah proses memberikan informasi spasial pada data non spasial menggunakan titik-titik referensi.

Pada software ArcGIS, proses ini disebut dengan georeferencing.

Pada prinsipnya, yang kita lakukan adalah memberikan informasi lokasi pada peta analog tersebut berdasarkan informasi koordinat yang tercetak di dalamnya.

Bagaimana jika seandainya, informasi koordinat ini tidak ada?

Jika memang kondisinya seperti ini, kita bisa menggunakan titik-titik tertentu sebagai acuan proses registrasinya.

Perlu diingat, bahwa titik-titik acuan ini harus berupa titik-titik yang tidak bisa bergeser lokasinya. Misal, perempatan jalan.

Tanda proses ini berhasil dengan baik adalah peta analog sudah dapat kita tampilkan di software SIG sesuai lokasi aslinya. 

Untuk mengeceknya, kita bisa “menumpuk” peta analog kita dengan data spasial lain yang sudah tersedia. Hasil proses georegistrasi yang baik adalah jika kenampakan yang sama pada peta analog dan data spasial lainnya sudah match dengan sempurna.

Digitasi

Setelah peta memiliki informasi lokasi, peta tersebut sudah dapat menjadi rujukan.

Proses selanjutnya adalah proses digitasi.

Proses ini dapat saya jelaskan sebagai proses “menggambar ulang” kenampakan pada peta analog, beserta informasi atributnya.

Hasil dari proses ini adalah data spasial baru hasil ekstraksi informasi dari peta cetak.

Pengukuran langsung

Survey dan pengukuran langsung, seperti hasil pengukuran persil tanah, kerapatan hutan, kandungan mineral tanah dapat dijadikan data spasial.

Pengukuran langsung yang dilakukan di lapangan ini biasanya menjadi informasi atribit yang melengkapi data spasialnya.

Sebagai contoh, berikut ini adalah datasheet yang saya ambil dari buku panduan survei okupansi harimau sumatera dalam kegiatan Sumatra Wide Tiger Survey.

Pada datasheet ini, informasi lokasi dituliskan dalam koordinat geografik dengan format derajat-menit-detik.

Data koordinat ini yang selanjutnya menjadi informasi lokasi titik-titik ini untuk dimasukkan menjadi data spasial di SIG.

Setelah informasi lokasi dimasukkan, selanjutnya data tipe temuan, bukaan tajuk, habitat ,dan yang lainnya dimasukkan menjadi data atribut yang menyertai data di setiap lokasi.

Data GPS

Penyebutan yang tepat seharusnya GNSS atau Global Navigating Satellite System.

GPS atau Global Positioning System bisa dikatakan adalah “merk” dari GNSS buatan Amerika Serikat.

Selain GPS, masih ada sistem GNSS yang dikembangkan oleh negara lain.

GNSS yang sudah ada, di antaranya:

Tetapi memang, GPS merupakan yang paling banyak digunakan sehingga dikenal luas di masyarakat. Untuk itu, pada tulisan ini, kita gunakan istilah GPS saja untuk menyebut GNSS.

GPS didesain untuk memberikan posisi dan kecepatan dalam tiga dimensi serta informasi mengenai waktu secara kontinyu.

Data GPS, telah memiliki informasi spasial dan tinggal memindah dan menyimpannya ke dalam format yang dapat dibaca oleh software GIS.

GPS didesain untuk memberikan posisi dan kecepatan dalam tiga dimensi serta informasi mengenai waktu secara kontinyu.

Data GPS terdiri atas data track dan data titik (waypoint).

Pemanfaatan data GPS paling familiar untuk sekarang mungkin adalah penggunaan data GPS pada aplikasi Smartphone. Yang paling sering digunakan adalah Google Maps, atau fitur Share Location pada Whatspapp.

Contoh yang akhir-akhir ini booming adalah aplikasi Relive yang langsung mengolah data GPS untuk divisualisasikan menjadi video yang langsung bisa dipamerkan di media sosial.

Data statistik atau data tabular

Data tabular, seperti data kepadatan penduduk dan kondisi sosial ekonomi dapat menjadi input data spasial jika diintegrasikan dengan data spasial lain pada satuan pemetaan yang sesuai.

KIta juga dapat membuat data spasial dengan menggunakan data statistik yang biasanya disimpan dalam bentuk tabel.

Syaratnya, data dalam tabel tersebut memiliki informasi lokasi.

Contohnya adalah data tindak kriminal di kota San Fransisco sebagai berikut.

Dalam data tersebut, terdapat informasi lokasi (kolom X dan kolom Y), sehingga kita bisa langsung mengeplot atau meletakkan data ini sesuai dengan lokasi aslinya.

Jika data koordinat tidak ada, kita masih bisa mengubah data tabel menjadi data spasial jika terdapat informasi kunci yang dapat digunakan untuk menghubungkan dengan data spasial lainnya. Misalnya informasi desa atau provinsi.

Menggunakan kolom nama provinsi sebagai kolom kunci, kita dapat menghubungkan data tabel ini dengan tabel atribut data spasial provinsi di Indonesia. 

Proses ini biasa disebut dengan “join table”.

Melalui proses ini, selanjutnya data dalam tabel Covid-19 tadi dapat kita visualisasikan secara spasial.

Citra penginderaan jauh

Penginderaan jauh atau remote sensing, merupakan teknologi perekaman muka bumi memanfaatkan energi elektromagnetik. Perkembangannya juga mempercepat perkembangan analisis dan pemodelan menggunakan GIS.

Data citra penginderaan jauh mungkin data yang relatif lebih advance atau lebih teknikal jika dibandingkan dengan sumber data lainnya.

Untuk itu, dalam penjelasan di tulisan ini, saya akan memberikan penjelasan sesederhana mungkin.

Citra penginderaan jauh secara sederhana dapa saya jelaskan sebagai rekaman gambar atau potret permukaan bumi.

Saya jelaskan lebih lanjut.

Kita akan mulai dengan pertanyaan: Pernah membuka aplikasi Google Earth?

Nah, infomasi yang ditampilkan oleh Google Earth adalah salah satu contoh data citra penginderaan jauh.

Kalau belum pernah membuka Google Earth, saya akan cari contoh lain.

Bagaimana dengan aplikasi Google Map? Pernah pakai, kan?

Menggunakan Google Map, kita bisa ubah tampilan data background kita dari defaultnya yang berupa data lapisan “peta” menjadi tampilan “satelit”.

Tampilan “satelit” di Google Map ini dibuat dengan menyusun banyak citra penginderaan jauh.

Saya tambahkan contoh satu lagi.

Pernah melihat hasil foto dari perekaman atau pemotretan menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) atau menggunakan drone?

Pada prinsipnya, kita dapat merencanakan dan mengaplikasikan perekaman menggunakan drone untuk keperluan mapping atau pemetaan.

Untuk menjadikan hasil perekaman drone sebagai data spasial, diperlukan proses-proses tertentu mulai dari tahap perencanaan hingga tahap pemrosesan hasil foto atau rekamannya.

Jika tertarik untuk membaca dan mempelajari penggunaan UAV dan drone untuk kegiatan pemetaan, saya merekomendasikan tulisan ini.

Data citra penginderaan jauh memiliki banyak keunggulan di antaranya: sebagai pengganti atau pendukung survey lapangan, mampu melakukan rekaman multi waktu, dan masih banyak keunggulan lainnya.

Jika kamu sedang belajar atau tertarik untuk membaca lebih lanjut mengenai penginderaan jauh, saya merekomendasikan tulisan saya ini:

Remote Sensing 101: Hal-hal Dasar yang Perlu DIketahui Mengenai Penginderaan Jauh (Link akan tersedia setelah tulisan dipublish).

Dalam tulisan tersebut saya membahas dasar-dasar penginderaan jauh meliputi pengertian, jenis-jenis, komponen, keunggulan, pemanfaatan penginderaan jauh, yang saya sampaikan dengan bahasa sederhana dan mudah dimengerti.

Pentingnya Data Spasial

Dalam era digital dan teknologi informasi saat ini, data spasial memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai bidang. Berikut adalah beberapa alasan mengapa data spasial begitu penting:

1. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Data spasial memberikan konteks geografis yang kaya pada informasi. Dengan memanfaatkan data spasial, kita dapat menganalisis dan memahami hubungan antara objek-objek di lingkungan kita. Hal ini memungkinkan kita untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi dalam banyak konteks, seperti perencanaan kota, manajemen sumber daya alam, dan mitigasi bencana.

2. Pemetaan dan Visualisasi yang Efektif

Data spasial dapat digunakan untuk membuat peta yang akurat dan visualisasi yang efektif. Peta adalah alat yang sangat penting dalam berbagai aplikasi, termasuk navigasi, analisis pasar, dan pemantauan lingkungan. Dengan menggunakan data spasial, kita dapat membuat peta yang menggambarkan objek-objek geografis dengan detail dan akurasi tinggi, memberikan informasi yang berharga kepada pengguna.

3. Pengembangan Infrastruktur dan Perencanaan Kota

Data spasial digunakan secara luas dalam pengembangan infrastruktur dan perencanaan kota. Dengan memanfaatkan data spasial, pemerintah dan lembaga terkait dapat melakukan analisis yang mendalam tentang kondisi geografis suatu daerah, termasuk penggunaan lahan, sistem transportasi, dan infrastruktur yang ada. Informasi ini membantu dalam pengambilan keputusan strategis dan perencanaan pembangunan yang efisien.

4. Manajemen Sumber Daya Alam

Dalam konteks lingkungan dan keberlanjutan, data spasial memainkan peran yang sangat penting dalam manajemen sumber daya alam. Data ini memungkinkan kita untuk memahami pola-pola spasial yang berkaitan dengan ekosistem, cadangan air, keanekaragaman hayati, dan pola perubahan lingkungan. Dengan informasi yang diberikan oleh data spasial, kita dapat mengambil langkah-langkah yang tepat untuk melindungi dan mengelola sumber daya alam dengan lebih efektif.

5. Navigasi dan Transportasi

Data spasial juga sangat penting dalam bidang navigasi dan transportasi. Dengan menggunakan data spasial, kita dapat mengembangkan sistem navigasi yang akurat, seperti GPS (Global Positioning System), yang memandu kita dalam mencapai tujuan dengan efisiensi. Selain itu, data spasial juga membantu dalam analisis dan perencanaan jaringan transportasi, memungkinkan kita untuk meningkatkan efisiensi perjalanan dan mengurangi kemacetan.

6. Analisis Pasar dan Perilaku Konsumen

Dalam dunia bisnis, data spasial menjadi sumber informasi berharga dalam analisis pasar dan perilaku konsumen. Dengan memanfaatkan data spasial, kita dapat menganalisis pola pembelian, preferensi lokasi, dan kebiasaan konsumen. Informasi ini membantu bisnis dalam mengoptimalkan strategi pemasaran, penempatan toko, dan pengambilan keputusan bisnis yang berbasis pada lokasi.

7. Penelitian Ilmiah

Data spasial juga menjadi bagian integral dari penelitian ilmiah di berbagai bidang, seperti ilmu bumi, klimatologi, biologi, dan ekologi. Dengan menggunakan data spasial, para peneliti dapat mengumpulkan informasi tentang kondisi lingkungan secara detail, memahami pola-pola geografis, dan mengidentifikasi tren dan perubahan dalam skala waktu dan ruang. Hal ini membantu dalam pengembangan teori, pemodelan, dan penemuan pengetahuan baru dalam berbagai disiplin ilmu.

Wrap Up

Data spasial merupakan data yang memiliki referensi geografis,  menunjukkan lokasi suatu objek atau fenomena di permukaan bumi. 

Data spasial terdiri atas data grafis dan data atribut yang saling terkoneksi. 

Terdapat dua jenis struktur data spasial,  yaitu data vektor dan data raster. Kedua jenis data spasial ini memiliki keunggulan dan kelemahan masing-masing. 

Data spasial merupakan salah satu komponen SIG,  dan digunakan dalam berbagai analisis spasial untuk memecahkan masalah dalam berbagai bidang dalam kehidupan.

Jika ada pertanyaan mengenai artikel ini, atau ada pertanyaan terkait materi-materi yang belum ter-cover, silahkan disampaikan di kolom komentar di bawah.

Exit mobile version