GIS AND THE REAL WORLD MODELSukardi

Mahasiswa Pasca Sarjana Universitas 45 Makassar

Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota

A. Latar Belakang

GIS menyajikan realitas dari kondisi dunia nyata (dilapangan). Karena proses yang terlibat langsung karena realitas yang tidak teratur dan terus berubah, persepsi dunia nyata tergantung pada pengamat. Sebagai contoh, seorang surveyor melihat jalan sebagai dua sisi yang akan disurvei, yaitu melihat dari sisi perbaikan jalan atau kondisi aspal permukaan masih perlu dipertahankan, sedangkan persepsi sopir akan melihatnya sebagai jalan raya. Selain itu, dunia nyata dapat dijelaskan dalam banyak hal yang tak terhitung jumlahnya berdasarkan fenomena.

Kompleksitas dunia nyata, serta luas cakupan interpretasi, menunjukkan bahwa sistem GIS akan bervariasi sesuai dengan kemampuan dan preferensi pencipta mereka. Faktor manusia ini dapat memperkenalkan berupa elemen kendala.

Dunia nyata dapat digambarkan hanya dalam hal model yang menggambarkan konsep dan prosedur yang diperlukan untuk menerjemahkan pengamatan dunia nyata menjadi data yang berarti berupa GIS. Proses menafsirkan realitas dengan menggunakan realworld dan model data disebut pemodelan data. Prinsip-prinsip yang terlibat diilustrasikan dalam Gambar 1. Dan 2.

Gambar 1. Ilustrasi Proses GIS dalam membuat model sederhana dalam mewakili model di dunia nyata. (Model data ditransfer ke database menjadi data digital kemudian disajikan berupa data OutputB. Pemodelan dalam Dunia NyataDalam menyusun Pemodelan dunia nyata (sesuai gambaran real dilapangan) perlu membutuhkan data-data lapangan berupa data dan informasi, yang didefinisikan sebagai fenomena dari dunia nyata yang tidak dapat dibagi ke dalam fenomena dari jenis yang sama. Entitas terdiri dari:

Type Klasifikasi Atribut

Hubungan

Gambar 2. Proses Transformasi Dunia Nyata ke dalam GIS dengan penyederhanaan bentuk dan model kedalam bentuk peta dan laporan.

Gambar 3. Pembagian Data Geografis menjadi data Geometris dan Data Atribut.

C. Type Entitas :Konsep tipe entitas mengasumsikan bahwa fenomena yang seragam dapat diklasifikasi, selama proses pengklasifikasian setiap jenis entitas harus spesifik/unik untuk mencegah perbedaan interpretasi (ambigu), Misalnya jalan raya nasional dengan jalan kota dan jalan desa. Dalam istilah geografis sebuah data tipe entitas dikenal sebagai skala nominal atau data kualitatif, seperti dapat digambarkan pada Gambar 4.

Gambar 4. Pengklasifikasian Data Atribut yaitu data kualitatis atau data kuantitatif. Data kualitatif menentukan jenis obyek, sedangkan data kualitatif dikategorikan menjadi data rasio, data ukur, data interval dan data ordinal.Pada prinsipnya suatu entitas dapat memiliki sejumlah atribut. Misalnya, danau mungkin dijelaskan dalam hal : kedalaman, kualitas air, atau populasi ikan, komposisi kimia, aktivitas biologis, warna air, sifat atau kepemilikan. Atribut mungkin juga dapat digambarkan berupa data kuantitatif, yang dapat diukur / dinilai seperti rasio, interval, dan ordinal. Yang paling akurat adalah rasio atau proporsional atribut, seperti panjang dan luas.D. Hubungan Entitas :Entitas sangat berhubungan dengan obyek ditandai dengan :

Jenis

Atribut

Hubungan

Geometri

Kualitas

Model dunia nyata dan entitas tidak dapat diwujudkan secara langsung dalam database, sebagian karena entitas tunggal dapat terdiri dari beberapa objek. Misalnya, entitas 'Jalan' mungkin direpresentasikan sebagai kompilasi dari semua bagian jalan antara persimpangan, dengan masing-masing bagian membawa informasi objek. Objek: Objek dalam model data GIS dijelaskan dalam hal jenis identitas, geometris elemen, atribut, hubungan, dan kualitas. Identitas, yang dapat ditunjuk oleh nomor, yang unik: tidak ada dua obyek memiliki identitas yang sama. Kode jenis didasarkan pada klasifikasi obyek yang biasanya ditransfer dari klasifikasi entitas. Model data dapat dirancang meliputi: Klasifikasi Fisik, seperti jalan, listrik air, dan sifat fisik Klasifikasi Benda, seperti jenis vegetasi, zona iklim, atau kelompok usiaE. Geografis representasi dari Objek :Informasi grafis pada objek dapat berupa : Poin (tidak ada dimensi)

Lines (satu dimensi)

Area (dua dimensi)

Point: Titik adalah representasi grafis yang paling sederhana dari suatu objek. Poin tidak memiliki dimensi tetapi dapat diindikasikan pada peta atau ditampilkan pada layar dengan menggunakan simbol-simbol. sudut batas properti adalah titik yang khas, seperti perwakilan koordinat dari bangunan. Hal ini, dalam hal skala dapat ditentukan dan didefinisikan sebagai titik daerah.

Garis:Garismenghubungkansetidaknyadua titikdan digunakanuntuk mewakili benda-benda yangmungkin didefinisikan suatu dimensi.Bataspropertiadalah gariskhas,seperti baristenaga listrik dan kabeltelekomunikasi.Jalandan sungai,di sisi lain,dapat berupagaris atau daerah,tergantungpada skala.Area:Areadigunakan untuk mewakiliobjekyang didefiniskan dalam dua dimensi.Sebuah danau,luas padang rumput,atau kotamungkinbiasanyadiwakili olehsuatu daerah.Sekali lagi,ukuran fisiksehubungan untukskalamenentukan apakahsuatu obyekdiwakili olehsuatu daerahatautitik. Suatu daerah digambarkanoleh setidaknya tigagaris yang menghubungkan,yang masing-masing terdiripoin.Dalam database, daerahdiwakili olehpolygon, Oleh karena itu,poligonIstilah ini seringdigunakan sebagai pengganti daerah.

Gambar 5. Model Data Objek dikategorikan sebagai bentuk klasifikasi obek, elemen geometris, atribut, hubungan entitas dan definisi kualitas dari unsure deskriptif.

Gambar 6. Bentuk Peta Raster dalam penggunaan lahan. Penggunaan Lahan berisi berupa sistem raster dengan sel.

Realitas fisik dilapangan sering digambarkan dengan membaginya ke dalam kotak teratur atau persegi panjang sehingga semua benda yang dijelaskan dalam hal daerah (Gambar 6). Struktur data seluruh ini disebut grid. Kepadatan penduduk sangat cocok untuk representasi jaringan; masing-masing persegi atau persegi panjang adalah dikenal sebagai sel dan merupakan densitas seragam atau nilai. Hasilnya adalah generalisasi dari realitas fisik. Semua sel-sel grid dalam model data atau database adalah ukuran seragam dan bentuk, tetapi tidak memiliki batasan fisik dalam bentuk garis-garis geometris.

Gambar 7. Klasifikasi Point, Line, String, Area/Poligon dan Pixel/RasterF. Model Data Spasial :Pada pemanfaatannya data spasial yang diolah dengan menggunakan komputer (data spasial digital) menggunakan model sebagai pendekatannya. Model data sebagai suatu set logika atau aturan dan karakteristik dari suatu data spasial. Model data merupakan representasi hubungan antara dunia nyata dengan data spasial. Terdapat dua model dalam data spasial, yaitumodel data rasterdanmodel data vektor. Keduanya memiliki karakteristik yang berbeda, selain itu dalam pemanfaatannya tergantung dari masukan data dan hasil akhir yang akan dihasilkan. Model data tersebut merupakan representasi dari obyek-obyek geografi yang terekam sehingga dapat dikenali dan diproses oleh computer.G. Data Atribut :Data atribut adalah data yang berupa penjelasan dari setiap fenomena yang terdapat dipermukaan bumi. Data atribut berfungsi untuk menggambarkan gejala topografi karena memiliki aspek deskriptif dan kualitatif. Oleh karena itu, data atribut sangat penting dalam menjelaskan seluruh objek geografi. Contohnya, atribut kualitas tanah terdiri atas status kepemilikian lahan, luas lahan, tingkat kesuburan tanah dan kandungan mineral dalam tanah.Data atribut suatu objek dapat berupa data kualitatif dan data kuantitatif.

a) Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data hasi l pengamatan yang dinyatakan dalam bentuk deskriptif. Data kualitatif dapat diperoleh dari pengisian angket; wawancara, dan tanya jawab. Data kualitatif berfungsi untuk memperlihatkan perbedaan jenis atau rupa. Sebagai contoh, data kualitatif dalam peta tata guna lahan, antara lain permukiman, sawah, kawasan industri, tegalan, dan hutan.

b) Data Kuantitatif

Data kuantitif adalah data hasil pengamatan atau pengulcuran yang dinyatakan dalam bilangan. Data kuantitatif berfungsi untuk memperlihatkan perbedaan nilai dari objek.Data kuantitatif dapat dibedalcan menjadi empat, yaitu data rasio, interval, ordinal, dan nominal.

Data rasio adalah data yang diperoleh dengan ukuran-ukuran yang memiliki nilai 0 (nol) mutlak dan dengan interval yang sama. Contohnya, panjang jalan. Data rasio ini mempunyai tingkat akurasi yang tertinggi.

Data interval adalah data yang disusun berdasarkan jarak tertentu. Data interval mempunyai tingkat akurasi sedang.

Data ordinal adalah data yang disusun berdasarkan kategori-kategori tertentu yang menunjukkan adanya tingkatan dari yang paling rendah sampai tingkat paling tinggi. Contohnya, kelompok penduduk ekonomi. Data nominal adalah data yang disusun berdasarkan kategori-kategori tertentu yang tidak menunjukan adanya tingkatan, kemudian diberi kode.

H. Model Data Terintegrasi

Pada proses penyimpanan data tradisional, tiap area fungsional organisasi cenderung mengembangkan aplikasi secara masing-masing untuk mengakomodasi proses organisasi dalam wilayah fungsionalnya. Pendekatan tradisional ini dapat memicu terjadinya redudansi data, yaitu ketika divisi yang berbeda menyimpan informasi yang sama. Sebagai contoh, pada divisi pinjaman komersial sebuah bank, bagian marketing dan kredit mungkin akan mengkoleksi informasi tentang customer yang sama.

Teknologi database dapat menyelesaikan sebagian permasalahan pada pendekatan tradisional. Suatu definisi yang lebih tepat untuk database adalah sekumpulan data yang dikelola untuk melayani beberapa aplikasi secara efisien dengan sentralisasi data dan meminimalisasi redudansi data.Namun, dengan pendekatan database management system, bukan berarti permasalahan pengolahan data selesai. Aplikasi dalam organisasi kebanyakan dikembangkan dalam suatu batasan departemen organisasi. Organisasi yang telah terlanjur memiliki banyak aplikasi seringkali terjebak dalam spaghetti application, di mana antar aplikasi memiliki kesamaan data dan fungsi layanan. Aplikasi-aplikasi yang telah lama dikembangkan dan digunakan oleh organisasi untuk menangani aktifitas dan proses organisasi biasa disebut legacy system.

Untuk menangani legacy system yang mungkin memiliki kesamaan data dan fungsi layanan, kata kunci yang seringkali digunakan adalah integrasi. bahwa setidaknya terdapat 3 model dalam integrasi aplikasi, yaitu: Integrasi Presentasi, yaitu suatu user interface yang menyediakan akses pada suatu aplikasi. Integrasi Data, yaitu model integrasi data yang dilakukan langsung pada database atau struktur data dari aplikasi dengan mengabaikan presentasi dan business logic ketika membuat integrasi. Integrasi Fungsional, melakukan integrasi pada level business logic dengan memanfaatkan distributed processing middleware. I. Dari Database Untuk GIS dan Untuk PetaPemodelan Data diintegrasikan ke Komputer dengan cara memasukkan data sederhana dan mudah kedalam computer meskipun membutuhkan waktu, kebutuhan database sesuai pemodelan data karena database saat ini telah kompatibel dengan aplikasi GIS dipasaran. Dalam pemilihan database harus sesuai dengan :

Akuisisi dan kontrol

Struktur

Penyimpanan

Memperbarui dan mengubah

Mengelola dan ekspor / impor

Pengolahan

Retrieval dan presentasi

Analisis dan kombinasi8