2 sig konsep_dunia_nyata_sig

Sistem Informasi Geografis

1

Konsep Entitas di Dunia Nyata dan Memodelkannya di SIG

Agenda

1.Dunia Nyata2.Model Dunia Nyata3.Model Entity-Relationship (ER)4.Model ER Spasial4.Model ER Spasial5.Model Data6.Dari Basis Data Menuju SIG7.Dunia Nyata Menuju SIG

2

Dunia Nyata

SIG menyajikan pandangan/persepsiterhadap dunia nyata (real world). Untukmenghasilkan persepsi ini dilibatkan proses-proses yang jarang sekali bersifat langsungproses yang jarang sekali bersifat langsungdan mudah difahami seketika, karena dunianyata (realitas) bersifat tidak teratur(irregular), kompleks, dan secara bertahapmengalami perubahan yang tidak mudahdiprediksi.

3

Dunia Nyata(next…)

Persepsi dari dunia nyata akan sangatbergantung pada si pengamat (subjektif).Contoh, seorang surveyor memandangsuatu jalan (raya) sebagai dua garis batassuatu jalan (raya) sebagai dua garis batas(sisi) yang akan disurvey, seorang pekerjajalan raya menganggapnya sebagaipermukaan aspal yang akan dipertebal, danseorang pengendara menganggapnyasebagai jalur atau route dimanakendaraanya harus lewat. 4


Dunia nyata dapat dideskripsikan denganmenggunakan fenomena2 yang berbeda &tidak terbatas, mulai dari partikel2 atomikhingga berdimensi lautan dan benua sekalipun.hingga berdimensi lautan dan benua sekalipun.Kompleksitas dan keluasan dunia nyata,dikombinasikan dengan keseluruhan spektruminterpretasinya, mengimplementasikan bahwaperancangan sistem2 SIG bisa bervariasisesuai dengan pilihan, kesukaan, dankemampuan pada penciptanya.

5


Faktor manusia dapat menimbulkan elemen2

yang menjadi pembatasnya, sebagaimana datayang telah dikompilasi dengan baik untuk suatuaplikasi tertentu bisa jadi tak bermanfaat untukaplikasi tertentu bisa jadi tak bermanfaat untukaplikasi yang lainnya.Dunia nyata hanya dapat dideskripsikan didalam pengertian model2 yang membatasikonsep2 dan prosedur yang diperlukan untukmentranslasikan pengamatan2 ke dalam datayang dimengerti dan dibutuhkan di dalam SIG.

6


Proses-proses yang terlibat di dalammenginterpretasikan realitas denganmenggunakan model dunia nyata dan modeldata tersebut disebut sebagai pemodelandata tersebut disebut sebagai pemodelandata. Adapun prinsip-prinsip yang digunakandi dalam masalah ini dapat digambarkansebagai berikut :

7


8


Untuk membawa dunia nyata ke dalam SIG,harus digunakan model dunia nyata yangtelah disederhanakan. Fenomena-fenomenayang serupa dan mirip dapat diklasifikasikanyang serupa dan mirip dapat diklasifikasikandan dideskripsikan dalam bentuk modeldunia nyata. Model dunia nyata ini kemudiandikonversikan ke dalam bentuk model datadengan menggunakan elemen-elemengeometri dan kualitas.

9


Kemudian, model data ini juga ditransfer kedalam bentuk basis data yang dapat yangdapat menangani data-data digital yangdapat dipresentasikan ke dalam bentukdapat dipresentasikan ke dalam bentukpeta-peta dan laporan – baik dalam bentuksoftcopy maupun hardcopy.

10

Model Dunia Nyata

Persepsi, rancangan, atau susunan modeldunia nyata yang dikembangkan olehperancang akan menentukan semua datayang diperlukan. Persepsi ini mencakupyang diperlukan. Persepsi ini mencakuppembawa informasi yang paling dasar, yaituentity yang terdiri dari :�klasifikasi tipe�atribut�relasi (relationship)

11

Model Dunia Nyata(next…)

12

Model Dunia Nyata(next…)

Definisi Entity :�Suatu objek yang dapat dibedakan dengan

objek-objek lainnya berdasarkan atributnya.�Orang, tempat, kejadian, atau konsep yang�Orang, tempat, kejadian, atau konsep yang

informasinya direkam�Individu yang mewakili sesuatu yang nyata

dan dapat dibedakan dari sesuatu yang lain.�Fenomena dunia nyata yang tidak dapat

dibagi lagi menjadi fenomena yang samaatau sejenis.

13

Model Dunia Nyata(tipe entity)

Konsep tipe entity mengasumsikan bahwafenomena-fenomena dunia nyata dapatdiklasifikasikan. Fenomena yang miripdikelompokan dalam satu entity. Selamadikelompokan dalam satu entity. Selamaprosespengidentifikasian ini setiap entity harusdidefinisikan secara unik untuk menghindariambiguitas. Dengan demikian, suatu rumahharus didefinisikan dan dapat dibedakansedemikian rupa pada suatu lokasi hinggaberbeda dengan rumah-rumah yang berlokasi -

14

Model Dunia Nyata(tipe entity…next)

disebelahnya, atau berbeda denganbangunan sekolah yang tepat berada diseberangnya.Sebagai contoh, suatu rumah (beralamat diSebagai contoh, suatu rumah (beralamat diJl. X, No. 13) diberi nomor pengenal (ID) 13,rumah yang tepat berada disebelahnyadiberi nomor pengenal (ID) 15, sementarabangunan sekolah yang berada tepat diseberangnya diberi nomor pengenal (ID) 14.

15

Model Dunia Nyata(tipe entity…next)

Banyak tipe entity yang masih dapatdiklasifisikasikan lebih lanjut hingga menjaditipe yang lebih kecil lagi.Sebagai contoh, tipe entity jalan masihSebagai contoh, tipe entity jalan masihdapat dipisahkan menjadi jalan raya, jalanbebas hambatan (tol), jalan nasional, jalankota, jalan kereta api, jalan layang, danjalan-jalan yang lain.

16

Model Dunia Nyata(atribut entity)

Setiap tipe entity dapat memiliki lebih darisatu atribut yang mendeskripsikan sifat-sifatdasar fenomena yang bersangkutan.Contoh, entity yang termasuk ke dalamContoh, entity yang termasuk ke dalamklasifikasi bangunan bisa memiliki atribut-atribut material (komposisi pasir, beton,semen, kayu, dan sebagainya) yangmenjadi komponen pembangunannya,atribut sejarah, dan atribut-atribut lainnya.

17

Model Dunia Nyata(atribut entity…next)

Setiap entity boleh memiliki sejumlah atribut.Contoh suatu danau dapat dideskripsikandengan menggunakan “nama”, “kedalaman”,“kualitas air”, “populasi ikan”, “komposisi dan“kualitas air”, “populasi ikan”, “komposisi dankandungan zat kimia” yang terlarut di dalamairnya, “aktivitas biologi”, “warna air”, “kadarlumut”, beserta atribut-atribut lainnya yangmungkin masih dimiliki dan diperlukan.

18


Tipe-tipe entity juga dapat mendeskripsikandata kualitatif dan atribut-atribut datakuantitatif. Pada dasarnya, data kuantitatifdapat diurutkan ke dalam 4 tingkatandapat diurutkan ke dalam 4 tingkatanakurasi. Yang paling akurat adalah dataproposional (rasio), misalnya besaranpanjang dan nilai luas yang diukurberdasarkan titik pusat sistem koodinattertentu (origin) atau berdasarkan titik awalbesaran yang bersangkutan. 19


Data interval, seperti usia, dan besarnyapendapatan merupakan kelompok data yangakurasinya kurang. Data ordinal jugamemiliki akurasi yang kecil lagi karenamemiliki akurasi yang kecil lagi karenamerepresentasikan datanya dalamterminologi urutan: ”terbaik”, ”baik”, ”cukup”,”buruk” dan ”sangat buruk”. Sedangkan tipedata yang memiliki tingkat akurasi yangpaling rendah adalah data nominal, yakni

20


tipe data yang dideskripsikan ke dalamskala nominal, dimana setiap objekdiklasifikasikan ke dalam beberapakelompok.kelompok.

21


22

Model Dunia Nyata(relasi entity)

Hampir setiap entity memiliki relasi-relasi(spasial) dengan entity-entity lainnya yangsecara sederhana dapat dinyatakan dalambentuk sematik. Pada umumnya relasi inibentuk sematik. Pada umumnya relasi iniantara lain meliputi :a)“Dimiliki”, “termasuk”, “berhubungan”(“pertains” & “belongs”): contoh pipa yangberatribut kode “AX12” merupakan salahsatu elemen/segmen jaringan pipa airminum di wilayah kecamatan “Sukasari” 23

Model Dunia Nyata(relasi entity…next)

b)Berpotongan (“intersect”): sebagai contohsalah, satu segmen jalan “Setia Budhi”berpotongan dengan salah satu jalan“Sukajadi”, atau jalan “Sukarno-Hatta”“Sukajadi”, atau jalan “Sukarno-Hatta”terbagi ke dalam beberapa segmenhingga termasuk ke dalam kecamatan-kecamatan “Adipura” dan “Harthapura”;jalan dipotong oleh batas kecamatan.

24


c)“Saling terkait” atau “berhubungan”(“connect”): sebagai contoh, segmen-segmen sungai nomor 1, 2, dan 3 salingberhubungan (bersambungan) satu samaberhubungan (bersambungan) satu samalain dalam membentuk ataumenggambarkan unsur spasial sungai “S.Ciwaruga” secara utuh.

25


d)“Terdiri dari” (“comprises”): sebagaicontoh wilayah (batas) propinsi terdiri daribeberapa kabupaten, sedangkan wilayahkabupaten terdiri dari beberapa wilayahkabupaten terdiri dari beberapa wilayahkecamatan.

e)“Terletak” di (“located” in/on): contoh,unsur spasial hotel “Merdeka” terletak didalam unsur spasial persil milik “PakUmar”, persil bangunan pabrik gula “PT X”terletak di kecamatan “Sukamulya”. 26


f) "Berdekatan" ("proximity"): sebagaicontoh, gedung "Indoforgis" berdekatandengan gedung "Musium Geodesi &Geometika" yang terletak di "Jl. Navigasi".Geometika" yang terletak di "Jl. Navigasi".

g)“Bersebelahan” atau “berbatasan” (“borderon” atau “adjacent”): misalnya, persiltanah milik “Pak Ali” bersebelahan denganpersil tanah milik “Ibu Yati”, dan terletakpersis (bersebelahan/berbatasan) dipinggir jalan “X”. 27


Relasi2 di atas, secara intuisi nampak jelasbila dilihat pada peta biasa (analog), namunsayangnya, komputer tidak memiliki intuisi.Karenanya pemrosesan relasi2 di atas olehKarenanya pemrosesan relasi2 di atas olehsistem komputer memerlukan informasi daninstruksi deskriptif lebih lanjut mengenaicara kompilasinya. Maka dari itu aspekpembacaan peta seperti ini memperlihatkanperbedaan di antara pemrosesan/cara kerjamanusia dengan sistem komputer. 28


Dalam kondisi tertentu, ada beberapa relasientity yang tidak mudah dinyatakan ataudigunakan. Salah satu penyebabnya adalahkarena masalah kompleksitas. Sebagaikarena masalah kompleksitas. Sebagaicontohadalah pada kasus jaringan (pipa,listrik, komunikasi, dll) dimana status katup(switches) -- terbuka atau tertutup (on/off) --menentukan elemen lain yang dianggapmemiliki entity logika.

29

Model Entity-Relationship (ER)

Pada model ER, dunia nyata diterjemahkan/ditransformasikan dengan menggunakansejumlah perangkat konseptual sehinggamenjadi sebuah diagram relasi antar entity.menjadi sebuah diagram relasi antar entity.Seperti halnya model dunia nyata,komponen utama pembentuk model ERadalah relasi dan entity-entity.Kedua komponen ini dideskripsikan denganmenggunakan atribut-atribut atau properties.

30

Model Entity-Relationship (ER)(entity)

Entity merupakan individu yang mewakili suatuyang nyata eksistensinya, dan dapat dibedakandengan yang lainnya. Seorang karyawan sebuahperusahaan, guru, mobil yang sedang melintas didepan kita, jalan raya, dan rumah, merupakandepan kita, jalan raya, dan rumah, merupakancontoh-contoh entity. Dan sekumpulan entity yangsama, setipe, atau sejenis yang terdapat di dalamlingkup yang sama akan membentuk suatu entity-set (sekumpulan entity; yang pada umumnya akandiimplementasikan dalam bentuk sebuah tabelbasis data atau layer spasial).

31

Model Entity-Relationship (ER)(atribut)

Setiap entity pasti memiliki sejumlah atributyang akan mendeskripsikan karakteristiknya(propeties).Penentuan atau pemilihan atribut yangPenentuan atau pemilihan atribut yangrelevan bagi suatu entity merupakan halpenting di dalam pembentukan suatu modeldata. Penentuan atribut (bagi suatu entity)pada umumnya didasarkan pada fakta-faktayang ada.

32

Model Entity-Relationship (ER)(relasi)

Relasi menunjukkan adanya hubungan atauketerkaitan antara suatu entity dengan entitylain yang berbeda. Contoh, entity mahasiswadengan NIM “M0509000“ dengan Nama “Eko“dengan NIM “M0509000“ dengan Nama “Eko“memiliki relasi dengan entity matakuliahdengan Kode “0953733406“ dan NamaKuliah“Sistem Informasi Geografis“. Relasi di antarakedua entity ini mengandung pengertian bahwamahasiswa tersebut sedang mengambil matakuliah tersebut di suatu perguruan tinggi.

33

Model Entity-Relationship (ER)(relasi…next)

Jika relasinya cukup banyak, makakumpulan semua relasi yang terdapat diantara entity di dalam beberapa entity setyang berbeda (atau tabel-tabel) akanyang berbeda (atau tabel-tabel) akanmembentuk relationship set (sekumpulanatau himpunan relasi).Walaupun demikian, istilah ini jarangdigunakan sehingga cukup dituliskansebagai “relasi” saja.

34

Model Entity-Relationship (ER)(tingkat relasi)

Tingkat relasi menunjukkan adanya batas jumlahmaksimum entity yang dapat berelasi dengen entityyang terdapat pada entity set yang lain (berbeda).Misalnya, entity-entity pada entity set mahasiswadapat berelasi dengan satu, lebih dari satu, ataudapat berelasi dengan satu, lebih dari satu, ataubahkan tidak satupun dari entity-entity pada entityset (tabel) matakuliah. Demikian pula sebaliknya,entity-entity yang termasuk pada entity setmatakuliah dapat berelasi dengan satu, lebih darisatu, atau tidak sama sekali dengan entity-entityyang termasuk ke dalam entity set mahasiswa.

35

Model Entity-Relationship (ER)(tingkat relasi…next)

Dari sejumlah kemungkinan reasi antar entity ini,tingkat relasi merujuk pada jumlah maksimum relasiyang mungkin terjadi di antara entity set-entity setyang bersangkutan. Demikian pula sebaliknya. Daricontoh di atas dapat diketahui bahwa jumlah relasicontoh di atas dapat diketahui bahwa jumlah relasimaksimum dari entity set mahasiswa ke entity setmatakuliah adalah lebih dari satu (banyak/many).Demikian pula jumlah relasi dari entity setmatakuliah ke entity set mahasiswa, lebih dari satu/banyak (many). Karena itu, tingkat relasi di antarakedua entity set di atas adalah banyak ke banyak(many to many). 36


Beberapa kemungkinan tingkat relasi yangterdapat pada di dalam entity set (tabel):a)satu ke satu (one to one): dengan relasi ini,setiap entity pada entity set (tabel) A berhubungandengan (paling banyak) satu entity yang terdapatdengan (paling banyak) satu entity yang terdapatpada entity set (tabel) B. Demikian pulasebaliknya.

37


b) satu ke banyak (one to many): dengan relasi ini,setiap entity pada entity set A dapatberhubungan dengan lebih dari satu (banyak)entity yang terpada set entity set B. Tetapi tidaksebaliknya; setiap entity pada entity set B hanyasebaliknya; setiap entity pada entity set B hanyadapat berhubungan (paling banyak) satu entityyang terdapat pada entity set A.

38


c) banyak ke satu (many to one): dengan relasi ini,setiap entity pada entity set A hanya dapatberhubungan dengan (paling banyak) satu entityyang terdapat pada entity set B. Sementara itu,setiap entity pada entity set B bolehsetiap entity pada entity set B bolehberhubungan dengan lebih dari satu entity yangterdapat pada entity set A; kebalikan dari relasione to many.

39


d) banyak ke banyak (many to many): denganrelasi ini, setiap entity pada entity set A bolehberhubungan dengan lebih dari satu entity yangterdapat pada entity set B. Demikian pulasebaliknya, setiap entity pada entity set B bolehsebaliknya, setiap entity pada entity set B bolehberhubungan dengan lebih dari satu entity yangterdapat pada entity set A.

40

Model Entity-Relationship (ER)(Diagram ER)

Model entity-relationship (ER) yang berisikomponen entity set (tabel) dan relationshipset (yang masing-masing dilengkapi denganatribut-atribut yang merepresentasikanatribut-atribut yang merepresentasikanseluruh fakta dari sebagian dunia nyata)dapat digambarkan lebih baik dan sistematisdengan menggunakan diagram ER.Adapun simbol-simbol dan notasi yangdigunakan di dalam penulisan diagram ini :

41

Model Entity-Relationship (ER)(Diagram ER…next)

a)Persegi panjang yang merepresentasikanentity set.

b)Ellips yang menyatakan atribut2 entity set.c)Belah ketupat (diamond) yangc)Belah ketupat (diamond) yang

menggambarkan relationship set.d)Garis yang menghubungkan antara entity

set dengan atributnya dan antara entityset dengan relationship setnya.

42

Model ER Spasial

Sebenarnya, diagram ER yang digunakanuntuk mengakomodasikan kepentinganterkait data spasial sama dengan diagramER biasa (menggunakan simbol-simbolER biasa (menggunakan simbol-simboldiagram ER biasa). Walaupun demikian,pada diagram ini terdapat feature tambahan(extension). Entity set yang jelas-jelasmemiliki dimensi spasial (dan dataspasialnya memang tersedia untukdilibatkan) dapat digambarkan seperti : 43

Model ER Spasial(next…)

Nama Entity Set

tipe unsur XY T

44

TabelAtribut 1Atribut 2Atribut 3

Layer Spasial

Model Data

Model dunia nyata memudahkan manusiadalam studi aplikasi yang dipilih denganmereduksi sejumlah kompleksitas yangsebenarnya hadir. Jika model data ini akansebenarnya hadir. Jika model data ini akandigunakan, model ini harus diimplementasikandi dalam basis data. Model data merupakankumpulan perangkat konseptual yangdigunakan untuk mendeskripsikan data,hubungan antar (relasi) data, semantik (makna)data, dan batasan mengenai data yangbersangkutan. 45

Model Data(next…)

Pembawa informasi di dalam model-model dataadalah objek (spasial) yang berhubungandengan beberapa entity di dalam model-modeldunia nyata. Suatu objek memiliki propertiesdunia nyata. Suatu objek memiliki propertiesseperti:a)tipeb)atributc)relasid)geometrie)kualitas

46

Model Data(next…)

Model dunia nyata dan entity-entitynya tidakdapat direalisasikan secara langsung di dalambasis data, sebagian karena alasan suatu entitybisa saja terdiri dari beberapa objek. Sebagaibisa saja terdiri dari beberapa objek. Sebagaicontoh, entity jalan “Sukarno-Hatta” yang cukuppanjang dan memotong jalan-jalan lainnyadapat direpresentasikan sebagai kompilasi darisemua segmen alan yang membentuk jalantsb. Setap segmen jalan di atas membawainformasi objek.

47

Model Data(next…)

Objek (spasial), di dalam suatu model dataSIG, pada dasarnya dapat dideskripsikandengan menggunakan propertiesnya(tipe/identitas atau nomor pengenal, elemen(tipe/identitas atau nomor pengenal, elemengeometri, atribut, relasi, dan kualitasnya).Identitas (biasanya dinyatakan denganbilangan bulat) merupakan nomor pengenalyang unik (ID). Internal ID dibuat secaraotomatis oleh perangkat SIG.

48

Model Data(next…)

Model data dapat dirancang untuk mencakup:a)Objek fisik: “jalan”, “wilayah pemukiman”, “saluran air”,“sungai”, dan lain sejenisnya.b)Objek-objek yang terklasifikasikan: “tipe vegetasi”, “zoneiklim”, “kelompok usia”, dan lain sejenisnya.iklim”, “kelompok usia”, dan lain sejenisnya.c)Peristiwa (events): “kecelakaan”, “kebocoran”, “tumpahanminyak”, “longsor”, dan lain sejenisnyad)Objek yang berubah secara kontinyu: “batas-batas suhu”,“ketinggian”, “kedalaman”, dan lain sejenisnyae)Objek buatan (garis): “kontur ketinggian”, “densitaspopulasi”, dan lain sejenisnya.f)Objek buatan untuk representasi yang dipilih dan basisdata (raster).

49

Dari Basis Data Menuju SIG

Jika model datanya sudah ditentukan, tidak terlalusulit untuk mewujudkannya ke dalam bentuk basisdata, walaupun sama sekali bukan tanpahambatan, terutama untuk SIG. Masalahnyabagaimana kita dapat memilih basis data yangbagaimana kita dapat memilih basis data yangsesuai dengan kebutuhan kita denganmempertimbangkan faktor2 : pengendalian &akuisisi data, struktur data, penyimpanan data,perubahan & updating data, manajemen data &eksport-import data, pemrosesan data,pemanggilan & presentasi data, dan analisis data.

50

Dunia Nyata Menuju SIG

a)membuat model analog permukaan 3Db)mengenali wilayah & lokasi sendiric)menempatkan lokasi2 unsur spasial

pentingpentingd)mendapatkan introduksi masalah terkait

spasial sederhana & membuat solusinyae)mendengarkan solusi dari praktisif) mendengarkan solusi dari pakarg)mendiskusikan masing2 model & solusi

51

Next…Next…

52

2 sig konsep_dunia_nyata_sig

Technology