SIG 101: Hal-hal Dasar yang Perlu Kamu Ketahui Mengenai Sistem Informasi Geografis

SIG 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”

Pelajari tentang dasar-dasar Sistem Informasi Geografis (SIG) atau juga sering disebut GIS di artikel ini.

Artikel ini ditujukan untuk pelajar, mahasiswa, maupun professional dalam berbagai bidang yang masih awam atau sedang mempelajari SIG. Saya akan membahas konsep-konsep utama SIG, yang paling penting untuk pemula sehingga nantinya bisa menjadi lebih mahir.

Jika baru mengenal SIG, saya yakin akan jauh lebih mudah untuk memahami materi SIG melalui artikel ini daripada membaca buku-buku teks.

Dalam artikel ini, saya akan memberi penjelasan mengenai:

Konsep dasar SIG
Definisi SIG
Komponen SIG
Alur kerja SIG
Fungsi dan kemampuan SIG
Kelebihan dan kekurangan SIG
Manfaat dan aplikasi SIG

Table of Contents

Konsep dasar SIG

Secara sederhana, SIG dapat dijelaskan menggunakan contoh di bawah ini.

Bayangkan beberapa objek di sekitar kita. Misalnya kita ambil objek rumah makan.

Dengan bantuan SIG, kita dapat menyimpan data lokasi dan informasi karakteristik setiap rumah makan, misal nama rumah makan, daftar menu, menu unggulan, dan rating yang diberikan oleh pelanggan.

Dengan logika yang sama, katakanlah kita juga memiliki data jalan, dan informasi kemacetan.

Suatu hari, kita tiba-tiba ingin makan sate ayam.

Sayangnya, kita tidak tahu rumah makan yang mana saja yang menghidangkan menu sate ayam. Terlebih lagi, kita tidak tahu juga, sate ayam mana yang paling enak di antara rumaht makan itu.

Di sinilah kita selanjutnya dapat memanfaatkan SIG untuk memanggil dan menampilkan semua rumah makan yang memiliki menu sate beserta berapa ratingnya.

Katakanlah kita memilih rumah makan A.

Pertanyaan selanjutnya, berapa jauh lokasi rumah makan ini dari lokasi kita? Jalan mana yang harus kita lewati untuk sampai ke sana? Berapa waktu tempuhnya?

Di proses ini, kita kembali memanfaatkan SIG.Menggunakan data jalan dan kemacetan, kita menjalankan analisis jaringan dalam SIG untuk menjawab 3 pertanyaan kita di atas tadi.

Oke, ternyata jaraknya cukup jauh. Macet pula.

Akhirnya kita memilih alternatif rumah makan B, dan mengulangi analisis yang sama.

Terdengar familiar?

Yes.

Saya yakin hampir semua dari kita melakukan proses ini setidaknya seminggu sekali. Atau bahkan setiap hari. Cukup dengan memanfaatkan hp atau ponsel kita.

Google, khususnya Google Map telah memanfaatkan SIG dan membuatnya mudah sehingga dapat dioperasikan oleh orang awam yang bahkan belum pernah mendengar SIG sekalipun.

Dan tanpa disadari, kita telah menggunakan SIG dalam kehidupan sehari-hari kita.

SIG pastinya juga dimanfaatkan untuk banyak hal lainnya.

Misalnya untuk menentukan lokasi terbaik pembangunan halte Trans Jakarta. Untuk keperluan ini, data lokasi awal dan lokasi tujuan seperti kampus universitas dan area perkantoran dapat digunakan.

Dalam konteks lainnya, seorang analis SIG dapat menggunakan data curah hujan dan karakteristik lahan untuk memodelkan tingkat kesesuaian lahan tanaman kopi.

Oke. Cukup contohnya. Contoh yang lain akan dituliskan dalaml sub bab tersendiri di bawah nanti.

Intinya, SIG kurang lebih dapat kita rangkum sebagai berikut.

Data dunia nyata (real world) dapat disimpan, dimanipulasi, diproses, dan dipresentasikan dalam bentuk yang lebih sederhana dengan layer-layer tematik yang direlasikan dengan lokasi-lokasi geografi di permukaan bumi.

Hasilnya dapat dipergunakan untuk pemecahan masalah-masalah dunia nyata seperti dalam perencanaan dan pengambilan keputusan.

Definisi Sistem Informasi Geografis

Telah banyak pengertian SIG menurut para ahli yang dapat menjadi rujukan.

Saya ambil satu saja.

Secara umum SIG 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”

Cukup rumit?

Mari kita bedah dan sederhanakan.

SIG terdiri dari kata sistem, informasi dan geografis. Pemahaman atas ketiga kata tersebut akan membantu memahami definisi SIG secara keseluruhan.

Sebagai sebuah sistem, SIG mempunyai komponen input, proses dan output.

Sedangkan Informasi merupakan pengetahuan yang didapatkan melalui data yang dikomunikasikan atau diterima.

Dan Geografis terkait dengan fenomena di permukaan bumi.

Kata-kata tersebut kemudian dapat dipahami melalui penggalan sistem informasi dan informasi geografis.

Sistem informasi merupakan sebuah sistem yang terorganisasi untuk mengumpulkan, mengatur, menyimpan dan menyampaikan informasi.

Lalu informasi geografis menunjukkan bahwa informasi yang berada di dalam dan terkait dengan SIG merupakan informasi terkait dengan fenomena geografi.

Kata geografis di sini membedakan SIG dengan sistem informasi lainnya. Kata ini menunjukkan bahwa SIG berfokus pada data dan informasi geografis.

Apa itu data geografis?

Kita akan membedahnya nanti.

Namun sebelumnya, mari kita pahami lebih dalam mengenai SIG sebagai sebuah sistem.

Sistem

SIG adalah sebuah sistem.

Sistem merupakan kesatuan komponen yang dihubungkan untuk memudahkan aliran informasi untuk mencapai suatu tujuan.

Setiap sistem memiliki tiga komponen, yaitu input, proses, dan output.

Sekarang, mari kita lihat komponen sistem ini dalam konteks SIG.

Input

Input dari SIG adalah data spasial. Data ini juga sering disebut sebagai data geospasial, data geografis, atau geodata.

Proses

Proses dalam SIG ini sangat terkait dengan fungsi dan kemampuan SIG itu sendiri.

Beberapa proses yang dilakukan saat menggunakan SIG di antaranya

Menangkap data
Menyimpan data
Mengubah data
Memperbarui data
Mengelola data
Mengintegrasikan data
Manipulasi data
Analisis data
Menampilkan data

Output

Hasil utama dari SIG adalah peta.

Namun selain itu, SIG juga menghasilkan beberapa output lainnya, antara lain:

Grafik
Tabel
Infografik
Website

Hasilnya dapat dipergunakan untuk pemecahan masalah-masalah dunia nyata seperti dalam perencanaan dan pengambilan keputusan.

Komponen Sistem Informasi Geografis

SIG terdiri atas 5 komponen, yaitu:

Brainware
Hardware
Software
Data
Metode

Brainware

Brainware secara sederhana dapat diartikan sebagai manusia yang menggunakan SIG. Bukan hanya operator dan analis, tetapi juga peneliti, pemimpin project, pengambil kebijakan perlu dilibatkan dalam proses analisis.

SIG dapat menjadi sangat terbatas kemampuannya jika sumberdaya manusia yang menggunakannya juga terbatas.

Namun, di tangan orang-orang yang mumpuni dan berpengalaman, dan didukung oleh pengetahuan spesifik di domain keilmuan lain (seperti geografi, kehutanan, biologi, kebencanaan, ekonomi, bisnis, dll), SIG dapat menjadi metode dan tool yang sangat powerful untuk membantu menangani berbagai masalah yang berbasis lokasi dan keruangan.

Di Indonesia, tingkatan keahlian dapat dilihat dengan menggunakan sertifikasi. Dalam sistem ini, tingkatan dibagi menjadi:

Operator Utama Sistem Informasi Geografis – Jenjang 4
Teknisi Pemetaan dan Sistem Informasi Geografis – Jenjang 5
Analis Sistem Informasi Geografis – Jenjang 6
Programmer/Developer Sistem Informasi Geografis – Jenjang 6
Manajer/Spesialis Sistem Informasi Geografis – Jenjang 7
Spesialis Geo-informatika – Jenjang 7
Ahli Madya Sistem Informasi Geografis – Jenjang 8

Untuk lebih jelasnya, silahkan melihat rinciannya di sini. Dalam halaman tersebut juga dijelaskan kriteria dan parameter apa saja dan bagaimana saja untuk mendapatkan sertifikat kompetensi.

Hardware

Hardware mungkin komponen SIG yang paling mudah dijelaskan.

Barang beserta fungsinya dapat langsung dikenali, bahkan oleh orang awam.

Seperti di bidang lain, hardware di sini merujuk pada device yang digunakan untuk menjalankan software SIG.

Perangkat komputer atau laptop merupakan hardware yang jamak digunakan.

Komputer untuk SIG biasanya memiliki spek yang tinggi, processor yang powerful dengan RAM yang besar.

Komputer dapat berupa komputer tunggal, komputer sistem jaringan dengan server, maupun komputer dengan jaringan global.

Selain komputer, GPS handheld juga merupakan komponen hardware untuk SIG.

Hardware-hardware itu pastinya sudah sering kita lihat dan pakai. Atau setidaknya kita pernah mendengar namanya.

Software

Sekarang telah banyak sekali software yang digunakan untuk menjalankan SIG.

Di antara banyak software, ada dua software yang paling populer sekarang, yaitu ArcGIS dan QGIS.

JIka kamu merupakan pemula dan ingin belajar SIG, pilih salah satu dari dua software ini.

ArcGIS merupakan software berbayar.

Artinya, diperlukan license agar software dapat berjalan.

Sedangkan QGIS semakin populer seiring dengan banyaknya orang-orang berpindah ke software open source.

Jadi, mana yang sebaiknya dipilih?

Simak dulu penjelasan singkat di bawah ini.

ArcGIS

ArcGIS merupakan produk dari ESRI, perusahaan besar yang juga merupakan pionir industri SIG sejak awal.

Licesnse ArcGIS dapat dibeli melalui distributor, atau cabang perusahaan ESRI yang ada di banyak negara. Harganya bervariasi untuk setiap negara.

Belajar SIG menggunakan ArcGIS memiliki nilai tambah, di mana perusahaan swasta, serta instansi pemerintah banyak menggunakan ArcGIS dalam lingkungan kerja mereka.

Dengan demikian, ahli SIG yang menggunakan ArcGIS akan cenderung lebih mudah diterima kerja, karena mayoritas perusahaan memakai ArcGIS.

Namun, ArcGIS hanya tersedia untuk sistem operasi Windows. Tidak ada versi Mac atau Linux-nya.

Sekarang terdapat dua produk ArcGIS yaitu ArcGIS Dekstop dan ArcGIS Pro.

QGIS

QGIS dulu bernama Quantum GIS.

Software ini bisa dikatakan merupakan softare SIG open source terbaik, atau setidaknya, paling populer.

QGIS memiliki basis pengguna yang besar dengan support system yang sangat aktif.

Keuntungan jika menggunakan QGIS yang pertama adalah software ini berstatus open source. Artinya, kita bebas melakukan download dan instal softwarenya dengan bebas.

Software open source juga memungkinkan untuk setiap pengguna melakukan pengembangan terhadap software, mislanya dengan membuat plugin.

Selain itu, keuntungan menggunakan QGIS adalah ketersediaannya dalam platform selain windows, yaitu Mac dan Linux.

Untuk membantu memilih antara ArcGIS vs QGIS, silakan lanjut membaca mengenai perbandingan antara ArcGIS dan QGIS.

Selain dua software tersebut, ada pula software-software lainnya:

SAGA GIS,
Grass GIS,
Ilwis,
MapWindow
GvSIG

Daftar lebih lengkap bisa dilihat di tulisan ini: Software GIS Terbaik.

Yang perlu selalu diingat adalah bahwa setiap software memiliki kelebihan, kelemahan dan keterbatasan masing-masing.

Karena itu, lebih baik pemilihan software yang akan digunakan selalu disesuaikan dengan tujuan analisis, metode, dan data yang digunakan.

Data

Salah satu keunggulan SIG jika dibandingkan dengan sistem informasi lainnya adalah kemampuannya menyimpan dan mengolah data spasial.

Apa itu data spasial?

Data spasial merupakan 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.

Dengan karakteristik seperti ini, banyak data spasial dapat diintegrasikan berdasarkan lokasinya menggunakan SIG.

Saya akan menjelaskan dengan singkat mengenai data spasial di tulisan ini.

Jika berminat mempelahari lebih lanjut, saya membuat satu tulisan terpisah yang membahas dengan lengkap mengenai data spasial di artikel ini: Mengenal Data Spasial: Data Spesial untuk Analisis Spasial

Data grafis dan data atribut

Terdapat dua informasi pada data spasial, yaitu data grafis yang berbentuk “gambar” yang menunjukkan lokasi atau biasa disebut data spasial atau data grafis.

Dan data keterangan atau deskriptifnya, yang biasa disebut dengan data atribut.

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

Lihat gambar di bawah ini sebagai contoh.

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

Data raster vs Data Vektor

Data spasial dapat dibagi menjadi dua jenis atau tipe, yaitu:

Data raster
Data vektor

Data raster

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

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

Ukuran piksel menunjukkan akurasi data.

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 dapat dibagi menjadi data:

Titik
Garis
Area

Sumber data spasial

Data spasial didapatkan melalui pengukuran secara langsung maupun tak langsung.

Data spasial didapatkan dari sumber:

Peta-peta yang sudah ada
Survey dan pengukuran langsung
Data GPS
Data tabular
Data Penginderaan Jauh

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.

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.

Data GPS

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

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.

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.

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

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.

Metode

Metode juga merupakan komponen SIG yang tidak kalah pentingnya.

Metode merujuk pada sekumpulan alat, algoritma, dan fungsi yang dijalankan dalam proses SIG.

Banyak sekali metode, teknik, maupun pendekatan dalam pemanfaatan SIG dalam berbagai bidang.

Saya akan jelaskan beberapa dalam sub bab berikutnya.

Namun sebelum masuk ke metode, saya akan jelaskan bagaimana tahapan alur kerja atau workflow dari pemecahan suatu permaslahan menggunakan SIG.

Alur kerja analisis menggunakan SIG

Dalam melakukan pemecahan masalah menggunakan SIG, terdapat beberapa tahapan kerja SIG.

Di bagian ini akan saya jelaskan tahapan secara umum, bukan secara teknis.

Kenapa? Karena pada parkateknya, bisa jadi tahapan secara teknis akan berbeda, tergantung analisis dan kasusnya.

Workflow SIG secara sederhana saya gambarkan sebagai berikut.

Menentukan permasalahan dan tujuan analisis
Menentukan data dan metode analisis
Pengumpulan, eksplorasi, dan penyiapan data
Melakukan analisis dan interpretasi hasil analisis
Memberikan rekomendasi pengambilan keputusan

Permasalahan dan tujuan analisis

Melakukan identifikasi permaslahan dan menerjmahkannya menjadi sebuah tujuan analisis merupakan tahap awal dan juga yang paling krusial.

Agar pekerjaan menggunakan SIG lebih spesifik dan terarah, tujuan analisis selanjutnya dapat diubah menjadi pertanyaan penelitian.

Pertanyaan penelitian ini selanjutnya dapat menjadi batasan-batasan dalam analisis yang kita lakukan.

Batasan ini meliputi cakupan daerah yang dianalisis (area kajian), serta seberapa detil ketelitian hasil analisis yang akan kita dapatkan.

Data dan metode

Pemilihan data dan metode terkait dengan permasalahan yang dihadapi, cakupan area, skala analisis dan skala output, serta ketersediaan data.

Langkah paling mudah dalam melakukan proses ini adalah melakukan kajian pustaka.

Artinya, kita membaca banyak-banyak penelitian atau kajian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya, melalu buku atau paper-paper ilmiah.

Kalau kita beruntung dan sudah ada kajian yang sama persis dengan tujuan dan permasalahan kita berikut batasan-batasannya, kita bisa langsung terapkan data dan metode yang digunakan dalam kajian tersebut.

Kalau belum ada, setidaknya kita mendapatkan inspirasi dan panduan untuk selanjutnya mengembangkan metode untuk kasus yang kita kerjakan.

Biasanya memang kita harus mengkombinasikan beberapa literatur untuk “meramu” metode analisis kita.

Sebuah tips dari saya, usahakan selalu membuat diagram alir untuk data dan metode yang akan kita gunakan.

Diagram ini tidak perlu rumit. Sederhana saja.

Diagram ini akan sangat membantu kita dalam proses-proses selanjutnya.

Pengumpulan, eksplorasi dan penyiapan data

Tahap ini bisa jadi merupakan tahap yang paling lama dan melelahkan.

Pengumpulan data

Kita bisa mulai dengan data-data yang kita miliki.

Untuk data-data yang belum ada di kita, kita bisa mulai mencarinya di portal-portal data yang tersedia gratis di internet.

Beberapa situs yang bisa jadi awal pencarian adalah:

Pilihan lainnya, kita bisa langsung menuju ke instansi pemerintah atau perusahaan yang sekiranya memiliki data yang kita butuhkan.

Atau bisa juga kita melakukan pengambilan data sendiri, dengan menggunakan proses survey maupun sampling.

Eksplorasi data

Setelah data dikumpulkan, kita perlu melakukan eksplorasi datanya.

Ekplorasi data ini meliputi cakupan area, tabel atribut, dan metadata (jika ada).

Beberapa pertanyaan yang bisa kita gunakan untuk membantu eksplorasi data antara lain:

Apa format datanya? (raster vs vektor, ekstensi data)
Kapan data dikumpulkan? (up to date atau tidak, seberapa up to date)
Seberapa detail data? pada skala berapa data itu dikumpulkan?
Sistem koordinat dan proyeksi apa yang digunakan data tersebut?
Seberapa lengkap data atributnya? Apa ada informasi yang kurang? Atau bahkan apakah ada informasi tambahan yang bisa kita manfaatkan lebih lanjut?
Apakah data tersebut legal untuk digunakan?

Setelah pertanyaan-pertanyaan tersebut dijawab pertanyaan selanjutnya adalah:

Bagaimana data-data kita disiapkan agar siap di analisis?

Penyiapan data

Beberapa proses yang biasa saya lakukan agar data-data siap untuk di analisis antara lain:

Menyesuaikan format data dengan metode. Hal ini dilakukan karena beberapa analisis membutuhkan format tertentu.
Menyamakan sistem proyeksi dan koordinat semua data. Ini karena lebih mudah jika semua data kita berada di sistem proyeksi dan koordinat yang sama.
Melakukan pemotongan sesuai daerah penelitian.
Mengumpulkan data ke dalam satu folder/ database.

Analisis dan interpretasi

Tahap ini merupakan tahapan eksekusi analisis sesuai dengan metode yang sudah kita siapkan sebelumnya.

Pada prosesnya, bisa jadi ada perubahan-perubahan teknik yang dibutuhkan.

Perubahan ini tidak masalah dilakukan, asal tetap mempertimbangkan panduan yang sudah ada, atau berdasarkan deduksi yang logis.

Setelah hasil analisis didapatkan, kita lakukan evaluasi terlebih dahulu.

Apakah ada hasil-hasil yang tidak logis?

Jika ada keanehan, kita bisa melakukan analisis ulang atau bahkan melakukan evaluasi metode kita.

Pada proses ini, biasanya kita dapat menggunakan data-data lain sebagai referensi.

Atau kita bisa meminta pendapat kepada seseorang yang lebih ahli terkait dengan objek yang kita lakukan, atau dengan orang-orang kunci yang memahami kondisi daerah yang kita kaji.

Atau yang lebih baik, kita lakukan cek lapangan untuk melihat apakah hasil analisis kita sudah sesuai dengan kenyataan di lapangan.

Setelah kita dapatkan hasil analisis yang akurat, kita lakukan pembacaan terhadap hasil kita.

Pembacaan dan interpretasi ini kita lakukan untuk mendapatkan insight yang dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan dan permasalahan kita.

Hasil interpretasi ini kita gunakan selanjutnya untuk memberikan rekomendasi pengambilan keputusan terkait permasalahan yang kita kaji.

Rekomendasi pengambilan keputusan

Tahap ini merupakan tahap yang melibatkan orang-orang lain.

Dalam hal ini, kita sebagai analis memberikan rekomendasi sesuai dengan hasil analisis kita.

Maka, pada tahap ini bergantung pada kemampuan kita untuk melakukan komunikasi dan presentasi hasil analisis kita kepada orang lain.

Fungsi dan kemampuan SIG

Terdapat 4 kemampuan aplikasi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis yang dikenal sebagai 4M, yaitu:

Pengukuran (measurement)
Pemetaan (mapping)
Pemantauan (monitoring)
Pembuatan Model (modeling)

Untuk memanfaatkan kemampuan itu, SIG sendiri memiliki beberapa fungsi yang akan saya jelaskan seteah ini.

Perlu dipahami, fungsi-fungsi ini dapat disusun sebagai sebuah metode dalam pemanfaatan SIG.

Mari kita mulai pembahasannya.

Fungsi dan kemampuan SIG secara sederhana sebagai berikut:

Data input
Data management
Data query
Analisis dan pemodelan spasial
Visualisasi dan representasi data
Diseminasi data

Data input

SIG dapat digunakan untuk melakukan input data spasial.

Seperti yang dijelaskan pada beberapa sub bab sebelum ini, ada beberapa sumber data yang dapat digunakan sebagai sumber data spasial.

Masih ingat?

Saya ulangi lagi. Data spasial didapatkan dari sumber:

Peta-peta yang sudah ada
Survey dan pengukuran langsung
Data GPS
Data statistik/ tabular
Data Penginderaan Jauh

Manajemen basis data

Untuk menjalankan fungsi manajemen basis data, SIG memiliki kemampuan untuk menyimpan data spasial dalam bentuk database yang biasa juga disebut sebagai geodatabase.

Penyimpanan data dalam sebuah database memungkinkan SIG dapat melakukan organisasi data dan transfer data yang lebih mudah dalam satu atau antar beberapa database dalam sebuah sistem.

Menggunakan SIG, kita bisa melakukan transformasi dan manipulasi data.

Beberapa hal yang biasa saya lakukan antara lain:

Konversi data (raster ke vektor, vektor ke raster)
Mendefinisikan dan mengubah proyeksi data spasial
Melakukan reklasifikasi data
Melakukan generalisasi data.

Data query

Data Query merupakan proses penelusuran data untuk mendapatkan informasi yang diinginkan dari data yang ada.

Proses query dapat dilakukan berdasarkan tabel atribut dan query spasial berdasarkan lokasi.

Proses query tidak hanya dapat dilakukan pada satu data saja, melainkan juga dapat dilakukan dengan menggunakan dua data atau lebih.

Katakanlah, kita punya data sebaran lokasi kecelakakan lalu lintas, data jalan, dan data desa.

Melalui proses query data, beberapa pertanyaan ini dapat dijawab:

Di jalan mana saja kecelakaan lalu lintas terjadi?
Jalan mana yang paling banyak terjadi kecelakaan?
Jalan mana yang cenderung “aman”?
Berapa jumlah kecelakaan lalu lintas di Desa A?

Analisis spasial

Analisis spasial merupakan salah satu kekuatan utama dari SIG.

Beberapa analisis spasial yang dilakukan menggunakan SIG adalah:

Analisis tumpangsusun (overlay)
Analisis proximity
Analisis jaringan
Analisis medan
Statistik spasial

Analisis tumpangsusun (overlay analysis)

Teknik tumpang susun peta (overlay) merupakan teknik yang paling sering dipakai dalam analisis SIG.

Analisis overlay dapat dilakukan baik dengan data vektor dan data raster.

Hal ini dikarenakan teknik ini merupakan teknik yang cukup sederhana, yaitu dengan “menumpuk” mengkombinasikan informasi dari dua peta atau lebih.

Berikut ilustrasinya:

Metode tumpangsusun peta ini mengolah informasi dari data dengan beberapa logika, yaitu menggunakan:

matriks dua dimensi,
pendekatan kuantitatif binary,
pendekatan kuantitatif berjenjang, dan
pendekatan kuantitatif berjenjang bertimbang.

Analisis kedekatan (proximity analysis)

Analisis kedekatan merupakan salah satu cara untuk menganalisis lokasi objek dengan mengukur jarak antara objek tersebut dengan objek lainnya.

Analisis ini cukup sering digunakan, terutama untuk melihat daerah buffer dan juga menghitung “jarak terhadap”.

Beberapa jenis fungsi yang dapat dimanfaatkan untuk analisis ini adah:

Buffer (data vektor)
Euclidean distance (data raster)

Analisis jaringan (network analysis)

Analisis jaringan (network analysis) merupakan salah satu analisis SIG yang digunakan untuk melakukan analisis terhadap pergerakan.

Teknik ini dilakukan objek berupa garis. Syarat yang diperlukan dalam teknik ini adalah garis yang merupakan obyek analisis harus merupakan sebuah sistem jaringan yang tidak boleh terputus.

Beberapa hal dalam analisis ini adalah aplikasi untuk:

menentukan rute optimum
penentuan akses fasilitas terdekat
penentuan fasilitas pelayanan.

Berikut ilustrasinya:

Analisis medan (terrain analysis)

Analisis medan dilakukan dengan menggunakan analisis tiga dimensi (3D).

Analisis medan bertolak dari pada asumsi bahwa perbedaan ketinggian setiap titik di permukaan bumi akan menyebabkan perbedaan karakteristik antar titik-titik tersebut.

Dengan demikian, data utama untuk proses ini adalah data-data yang memiliki informasi ketinggian seperti titik-titik tinggi, garis kontur, serta Digital Elevation Model (DEM).

Dalam prakteknya, analisis medan dilakukan pada format raster, menggunakan data DEM.

Biasanya, hasil analisis medan digunakan kembali untuk dimanfaatkan sebagai input data analisis dan pemodelan lebih lanjut.

Beberapa contoh hasil analisis medan adalah:

Hillshade (shaded relief)
Slope
Aspect
Viewshed
Curvature

Selain analisis-analisis di atas, analisis medan juga digunakan untuk analisis hidrologi, meliputi penentuan:

Arah aliran
Akumulasi aliran
Basin dan batas daerah aliran sungai

Statistik spasial (spatial statistics)

Statistik spasial digunakan untuk menganalisis distribusi, pola, proses, dan hubungan spasial.

Statistika spasial memiliki perbedaan dengan statistika pada umumnya.

Meskipun mungkin ada kesamaan, statistik spasial unik karena dikembangkan secara khusus untuk digunakan dengan data spasial, dengan mempertimbangkan perhitungan spasial langsung dalam perhitungan statistikanya.

Contoh pemakaian analisis statistik spasial antara lain:

Analisis pola spasial
Geostatistik
Analisis klaster
Regresi spasial

Spatial statistik digunakan untuk analisis pola hasil pemilu di Ceko

Representasi dan visualisasi data

SIG juga memiliki fungsi untuk membuat peta.

SIG mempunyai kemampuan untuk dapat menampilkan atau visualisasi data spasial berikut simbolisasinya.

Proses representasi dan visualisasi data spasial bukanlah hal yang mudah.

Bukan sekedar memberi warna atau mengubah bentuk simbol.

Setidaknya ada banyak pertimbangan dan proses yang harus dilakukan, antara lain mempertimbangkan:

Jenis dan skala data
Persepsi visual
Variabel visual
Abstraksi kartografis
Desan simbol.

Penjelasan lebih lanjut dapat dibaca di tulisan ini.

Diseminasi data

Peta merupakan output utama dalam proses SIG.

Melalui peta ini, informasi hasil analisis dapat didiseminasi dan disebarluaskan.

Pada tahap ini, peta telah menjadi alat komunikasi visual.

Untuk menjadi alat komunikasi visual yang efektif, peta setidaknya memenuhi dua syarat:

Akurat, sesuai dengan data yang ditampilkan,
Bermanfaat bagi penggunanya.

Bagaimana membuat peta yang efektif dan akurat (sekaligus estetik)?

Saya pernah menuliskan pengetahuan dan pengalaman saya setelah lebih dari sepuluh tahun membuat peta dalam tulisan ini:

15 Pertimbangan Kartografis untuk Membuat Peta yang Estetik dan Profesional

Kembali ke topik diseminasi data.

Selain peta, terdapat pula bentuk diseminasi data dan informasi spasial lainnya, yaitu:

Diagram
Tabel
Infografis
Narasi/ teks.

Keunggulan Sistem Informasi Geografis

Mengapa SIG banyak digunakan dan berkembanng pesat dalam 20-30 tahun terakhir?

Tentu karena SIG menawarakan berbagai kelebihan yang mempermudah penggunanya.

Banyak kelebihan atau keunggulan SIG yang muncul karena keunggulannya dalam hal mengolah dan manajemen data spasial, serta kemampuannya melakukan analisis spasial atau analisis berbasis keruangan.

Hal ini merupakan hal yang logis, mengingat SIG merupakan alat utama yang digunakan ketika kita berhadapan dengan data spasial.

Kelebihan terkait manajemen data spasial

Alat utama untuk manajemen dan mengolah data spasial
Memudahkan perekaman, updating, dan pengelolaan data spasial.
Memudahkan integrasi data antar kementerian/ lembaga/ organisasi

Kelebihan terkait kemampuan melakukan analisis spasial

Membantu melakukan manajemen sumber daya (air, hutan, laut, dll)
Membantu memodelkan berbagai masalah lingkungan (deforestasi, erosi, sedimentasi, dll).
Mempercepat respon terhadap kondisi darurat (bencana, pandemi, dll)
Membantu meningkatkan pelayanan publik (Google Maps, Sistem Informasi, dll)
Membantu mengembangkan bisnis (penentuan lokasi, strategi marketing, dll)
Memberikan banyak alternatif dalam analisis dan pemodelan data spasial

Kelebihan terkait visualisasi dan komunikasi

Mempermudah dalam memahami suatu masalah dengan memberikan konteks lokasi dan geografi

Kekurangan Sistem Informasi Geografis

Terlepas dari segala kelebihannya, tentu SIG juga memiliki kekurangan atau kelemahan.

Namun, ada baiknya kita melihat kekurangan ini sebagai tantangan yang harus dipecahkan, daripada memandangnya sebagai sebuah keterbatasan.

Beberapa kekurangan tersebut adalah:

Butuh investasi (biaya+waktu) untuk membangun sistemnya
Sumber daya manusia yang menguasai masih sedikit
Pemahaman sumber daya manusia yang terlibat masih terbatas

Manfaat Sistem Informasi Geografis

SIG banyak dimanfaatkan untuk melakukan analisis dan pemodelan spasial.

Di bawah ini saya tuliskan beberapa di antaranya, saya tuliskan berdasarkan tingkat pemanfaatan dari yang dasar hingga yang advance:

Manajemen data dan integrasi data
Membuat visualisasi untuk komunikasi publik
Membuat data input untuk pemodelan statistika dan machine learning
Pemetaan distribusi objek atau fenomena
Analisis terhadap pola spasial suatu objek atau fenomena
Analisis potensi suatu lahan/ daerah berdasarkan kriteria tertentu
Pemilihan lokasi terbaik berdasarkan kriteria
Menentukan rute optimum
Menentukan area pelayanan suatu aktifitas
Melakukan monitoring suatu objek/ fenomena dari waktu ke waktu
Mengidentifikasi dan memahami kecenderungan perubahan suatu objek/ fenomena
Mengidentifikasi hubungan antara suatu objek/ fenomena dengan objek/ fenomena lain.
Melakukan pemodelan “bagaimana-jika” atau “what-if” untuk melakukan simulasi terhadap objek/ fenomena tertentu.

Pemanfaatan-pemanfaatan SIG tersebut telah diterapkan dalam hampir semua bidang dalam kehidupan kita.

Sebagai contoh, aplikasi SIG telah banyak dilakukan dalam bidang-bidang berikut:

Pertanian
Kehutanan
Kelautan dan perikanan
Hidrologi
Manajemen sumber daya alam
Perencanaan dan pembangunan wilayah
Kebencanaan
Bisnis
Kesehatan masyarakat
Dan masih banyak lagi.

Butuh contoh kasus/ kajian dalam berbagai bidang untuk inspirasi tugas akhir, skripsi, atau tesis?

Saya berikan sedikit contohnya ya.

Silahkan menelusuri hiperlink pada setiap contoh ini. Saya akan usahakan menautkannya dengan contoh penelitian yang sudah tersedia secara online. Saya usahakan mengambil contoh dalam Bahasa Indonesia (kecuali kalau terpaksa, ya dalam Bahasa Inggris).

Pemanfaatan SIG di bidang pertanian

Precision agriculture: Sistem Informasi Geografis dalam Pertanian Presisi Aplikasi pada Kegiatan Pemupukan di Perkebunan Tebu
Prediksi produktifitas pertanian: Sistem Informasi Geografis Prediksi Hasil Produksi Pertanian Menggunakan Metode Moving Average
Ketahanan pangan: Aplikasi Sistem Informasi Geografi untuk Pemetaan Tingkat Ketahanan Pangan di Kabupaten Jombang, Jawa Timur

Pemanfaatan SIG di bidang kehutanan

Penutup

Selamat telah menyelesaikan tulisan ini.

Saya mengerti masih banyak topik yang belum bisa ter-cover. Itu karena memang tidak mungkin dapat memasukkan semua aspek dalam SIG.

Tetapi setidaknya tulisan ini dapat merangkum materi Sistem Informasi Geografis, meliputi definisi, konsep dasar, komponen, fungsi, kemampuan, kelebihan, kekurangan serta pemanfaatan dan aplikasi.

Jika ada pertanyaan lebih lanjut, jangan ragu untuk bertanya dan memulai diskusi di kolom komentar.

Semoga tulisan ini membantu proses belajarmu.