5/25/2012

1

SIG & RS untuk Inventarisasi Tumbuhan

Minggu 13 : SIG

Lilik Budi Prasetyo

Blogs : http://lbprastdp.staff.ipb.ac.id

Email : lbpras@indo.net.id

lbprastdp@yahoo.com

http;//lbprastdp.staff.ipb.ac.id

lbpras@indo.net.id

PETA :

Penyederhanaan kondisi permukaan bumi dalam bentuk

hardprint/data analog.

KARTOGRAFI :

ilmu yang mempelajari pembuatan peta dengan

segala aspek yang berkaitan dengan peta, termasuk

teknik penggunaan peta, sistim proyeksi peta, sejarah

pembuatan peta, koleksi, pembuatan katalog dan

perawatan peta dll.

Teknik pembuatan peta terutama adalah berkaitan

dengan pengumpulan, manipulasi/koreksi dan

mendesain output peta (Robinson in Fisher dan

Linberg, 1989).

PENGERTIAN PETA

• PEM PENAMPAKAN

JENIS BENTUK MODEL

RIIL/NYATA PENUTUPAN LAHAN BIDANG / POLIGON

RUMAH BIDANG / POLIGON, TITIK

INDUSTRI BIDANG / POLIGON

SUNGAI GARIS

JALAN GARIS

DRAINASE GARIS

JALUR PIPA GARIS

JALUR LISTRIK GARIS

SUMUR BIDANG / TITIK

TIDAK NYATA BATAS RESORT

BATAS ADMINISTRASI GARIS

JENIS TANAH BIDANG

ELEVASI GARIS

KEMIRINGAN LERENG BIDANG

MODEL 2 DIMENSI (PETA) & 3 DIMENSI (MAKET)

(KOMBINASI BENTUK, PATTERN, WARNA & TEXT) TIPE PETA

• PETA RUPABUMI : – MODEL/ REPRESENTASI RUPABUMI DALAM DUA DIMENSI. PETA INI BERISI BERBAGAI KETERANGAN TENTANG BANYAK HAL DARI PERMUKAAN

BUMI, BAIK YG TAMPAK RIIL DIPERMUKAAN ATAUPUN YANG TIDAK TAMPAK, MISALNYA : JALAN, SUNGAI, PENUTUPAN LAHAN, TOPOGRAFI, BATAS ADMINISTRASI, DLL

• PETA TEMATIK : – MODEL/REPRESENTASI BUMI UNTUK SATU TEMA, MISALNYA : PETA TANAH, PETA PENUTUPAN LAHAN, PETA CURAH HUJAN, PETA

5/25/2012

2

PETA TANAH

Kec.Cijeruk

Kec. CicurugKec. Cidahu

Kec. Kalapanunggal

Kec. Parakan Salak

Kec. Kabandungan

Kec.Leuwiliang

Kec.Cibungbulan

Kec.Ciampea

Kec.Ciomas

Kec. Nagrak

Kec. Parung Kuda

Kec. Bojong Genteng

676000

676000

680000

680000

684000

684000

688000

688000

692000

692000

696000

696000

700000

700000

9244000

9244000

9248000

9248000

9252000

9252000

9256000

9256000

9260000

9260000

9264000

9264000

Andosol Coklat Kekuningan

Asosiasi Latosol Coklat dan Regosol Kelabu

Asosiasi Andosol Coklat dan Regosol Coklat

Asosiasi Latosol Coklat Kemerahan dan Latosol Coklat

Asosiasi Latosol Coklat dan Latosol Coklat Kekuningan

Komplek Regosol Kelabu dan Litosol

Latosol Coklat

Latosol Coklat Kekuningan

Latosol Coklat Kemerahan

Jalan

Batas Kecamatan

N

EW

S

1 0 1 2 km

Legenda

SISTEM INFORMASI GEOGRAFI

Apa Bedanya dengan Peta ?

Terminologi

Sumber

Geographic Information system

Terminologi Amerika

Geographical Information system

Terminologi Eropa

Geomatique

Terminologi Canada

Georelational Information system

Terminologi berdasar pada tekhnologi

Natural Resources Information system

Terminologi berdasar pada disiplin ilmu pengelolaan sumberdaya alam Geological Information system

Terminologi berdasar pada disiplin ilmu

Spatial Information System

Terminologi disiplin non-geography

TERMINOLOGI SIG

5/25/2012

3

SIG

ATRIBUT

SPASIAL :

COVERAGE

Table : Kepadatan penduduk Kab. Bangka (org/km2)

MENTOK JEBUS KOBA

1999

2000

LS

BT

POSISI

GEOGRAFI :

KOORDINAT

1296 1500 1000

1400 1600 1100

MENTOK JEBUS KOBA

1999

2000

STRUKTUR DATABASE

SISTEM INFORMASI GEOGRAFI

Seperangkat peralatan yang dipergunakan untuk

mengoleksi, menyimpan, membuka, mentransformasi dan

menampilkan data spasial dari sebuah kondisi geografis

yang sebenarnya (real world).

DEFINISI

Metadata

KOMPONEN PENYUSUN S I G

A. HARDWARE B. SOFTWARE (TERMASUK OPERATING SYSTEM/OS) OS : DOS, WINDOWS, UNIX,

ARCINFO, ARCVIEW, ERDAS, ERMAPPER, PCI, MAPINFO, TNT-MIPS

KOMPONEN S I G

SOFTWARE OS FORMAT

ARCGIS WINDOWS VECTOR/RASTER

ARCVIEW WINDOWS VECTOR/RASTER

ERDAS WINDOWS VECTOR/RASTER

ERMAPPER WINDOWS VECTOR/RASTER

TNT MIPS WINDOWS VECTOR/RASTER

MAPINFO WINDOWS VECTOR

PCI WINDOWS VECTOR/RASTER

IDRISI WINDOWS RASTER

GRASS DOS VECTOR

5/25/2012

4

Vektor & Raster Point :

Vektor : Sebuah titik yg posisinya digambarkan dengan koordinat x & y

Raster : Sebuah pixel dengan nilai tertentu yang letaknya digambarkan dalam posisi Kolom & lajur

Garis :

Vektor : Sekumpulan titik yang saling berhubungan sehingga membentuk garis.

Raster : Sekumpulan pixel yang mempunyai nilai sama dan membentuk garis

Poligon :

Vektor : Sekumpulan titik saling berhubungan membentuk poligon

Raster : Sekumpulan pixel yang mempunyai

nilai sama dan membentuk poligon

.jpg, .bmp, .tif, .img

TAHAPAN PEMBANGUNAN DATA SIG TAHAPAN PEMBANGUNAN DATA SIG

PENGUMPULAN DATA

SUMBER & JENIS DATA

DATA SPASIAL / PETA

BAKOSURTANAL (RUPABUMI, LANDUSE/UNIT)

LEMBAGA PENELITIAN TANAH & AGROKLIMAT (JENIS TANAH, SATUAN LAHAN)

KIMPRASWIL (IRIGASI)

DIREKTORAT GEOLOGI (HIDROGEOLOGI)

LIPI (VEGETASI)

DEPARTEMEN KEHUTANAN (FUNGSI & PENGGUNAAN HUTAN,

PENUTUPAN LAHAN, HPH, HTI, KAWASAN KONSERVASI)

OSEANOGRAFI (BATIMETRI)

DATA STATISTIK

BIRO PUSAT STATISTIK (SENSUS PENDUDUK, PERTANIAN)

KIMPRASWIL (CURAH HUJAN, DEBIT SUNGAI)

DEPT. KEHUTANAN (HPH, HTI, KAWASAN KONSERVASI, POTENSI KAYU)

DEPT. KELAUTAN & PERAIRAN (POTENSI IKAN)

PENGINDERAAN JAUH (DATA CITRA/IMAGE)

LAPAN

KIMPRASWIL

DEPT. HUT

DEPT. LINGKUNGAN HIDUP

NASA / TRFIC / BIOTROP / PPLH

• Digitasi

• Scan

• Tranformasi

• Import

• Typing

• Merubah analog menjadi digital dgn format Vektor

• Merubah analog menjadi digital dengan format raster

• Merubah format data (vektor ke raster dan sebaliknya)

• Merubah format data lain kedalam SIG yang kita gunakan

• Merubah analog text ke digital text

INPUT DATA SIG

Proses menyamakan format data : analog -> Digital)

5/25/2012

5

TOPOGRAFI

PERKAMPUNGAN SUNGAI

INPUT DATA PETA RUPA BUMI

TGL X Y

1 AUG 2002

2 AUG 2002

NOAA

LANDSAT

POSISI HOTSPOT

LUAS DAERAH TERBAKAR

INPUT DATA REMOTE SENSING

INTERPRETASI

SPATIAL DATABASE MANAGEMENT Pengaturan data spasial melalui berbagai perintah, misalnya

• CLEAN : Menbangun polygon topology

• BUILD : Membangun point & Line topology

• STORE : menyimpan data

• EDIT : melakukan editing data attribut/coverage

• CLIP : memotong data sesuai dengan

cakupan area studi

• MERGE : menggabung data atribut

• APPEND : menambahkan field data attribut

• JOIN : menggabungkan field data attribut

• DISSOLVE : menggabungkan poligon yang

mempunyai klasifikasi yang sama

APLIKASI SIG :

menjawab permasalahan !

SIG diharapkan mampu menjawab pertanyaan :

What is at.....?

pertanyaan lokasional: apa yang terdapat pada lokasi tertentu

Where is it.....?

pertanyaan kondisional: lokasi apa yang mendukung untuk kondisi atau

fenomena tertentu

How has it changed.....?

pertanyaan kecenderungan: identifikasi kecenderungan peristiwa yang

terjadi

Which data are related.....?

pertanyaan hubungan: analisis hubungan keruangan antar objek dalam

kenampakan geografis

What if.....?

pertanyaan berbasiskan model: Bagaimana kalau ?

Komparasi jumlah aplikasi SIG

30

PENYEBARAN SPASIAL SPESIES TUMBUHAN ASING INVASIF YANG DOMINAN

Austroeupatorium inulifolium

Ageratina riparia

Lantana camara

5/25/2012

6

POLA SEBARAN SPASIAL ALANG-ALANG

(Imperata cylindrica)

• Spesies I. cylindrica menyebar pada kondisi daerah yang terbuka di Cagar Alam Kamojang.

• Sebaran jumlah

individu berkisar diantara 5 - 15 ind/plot pengamatan atau sekitar 12.500-37.500 ind/ ha.

31

Gambar 1 Peta sebaran spasial Imperata cylindrica di CA. Kamojang

Pengaruh Jarak dari jalan terhadap sebaran jumlah individu I. cylindrica

• Model persamaan yang dihasilkan

dari analisis regresi: y = 9.002 –

0.0359x.

• Nilai Signifikansi pada uji F dan uji t

sebesar 0,107 atau lebih besar dari

nilai α sebesar 0,05 sehingga

disimpulkan bahwa jarak dari jalan

tidak berpengaruh nyata terhadap

sebaran jumlah individu I.

cylindrica.

• Sebaran jumlah individu I. cylindrica

diduga dipengaruhi oleh faktor lain

seperti kondisi tutupan lahan, kondisi

kemasaman tanah atau kondisi iklim

(ISSG 2005, Holm et al. 1993 dalam

Collins 2005).

32

POLA SEBARAN SPASIAL KIRINYUH

(Austroeupatorium inulifolium)

• Pola sebaran spasial A.

inulifolium menyebar hampir

merata pada areal

pengamatan di Cagar Alam

Kamojang

• Sebaran jumlah individu A.

inulifolium di Cagar Alam

Kamojang berkisar diantara

20 – 39 individu/plot

pengamatan atau sekitar

8000 – 15.600 individu per

hektar.

• Sebaran spasial A.

inulifolium yang merata

menunjukkan bahwa spesies

ini memiliki dominansi yang

tinggi

33

Gambar 2a Peta sebaran spasial A. inulifolium di CA. Kamojang

Pengaruh Jarak dari jalan terhadap sebaran jumlah individu A. inulifolium

• Model persamaan yang dihasilkan

dari analisis regresi:

y = 20.91+0.005x

• Nilai signifikansi pada Uji F dan

Uji t sebesar 0,043 (lebih kecil

dari nilai α 0,05) sehingga

disimpulkan bahwa jarak dari

jalan berpengaruh secara nyata

terhadap sebaran jumlah

individu A. inulifolium

34

POLA SEBARAN SPASIAL TEKLAN

(Ageratina riparia)

• Ageratina riparia memiliki sebaran yang cukup merata pada plot pengamatan di Cagar Alam Kamojang

• Sebaran jumlah

individu berkisar diantara 8-22 ind. Per plot pengamatan atau sekitar 20.000-80.000 ind/ ha

35

Gambar 2b Peta sebaran spasial Ageratina riparia di CA. Kamojang

Pengaruh Jarak dari jalan terhadap sebaran jumlah individu A. riparia

• Model persamaan yang dihasilkan dari

analisis regresi: y = 28.23 – 0.0021x

• Nilai signifikansi pada Uji F dan Uji t

sebesar 0,633 (lebih besar dari nilai α 0,05)

sehingga disimpulkan bahwa jarak dari

jalan tidak berpengaruh secara nyata

terhadap sebaran jumlah individu A.

riparia.

• Sebaran jumlah individu A. riparia yang

tidak dipengaruhi oleh jarak diduga

disebabkan oleh faktor lain seperti

kemampuan berkembang biak dan

menyebarkan benih yang sangat baik.

36

5/25/2012

7

POLA SEBARAN SPASIAL SALIARA

(Lantana camara)

• Sebaran jumlah individu L. camara mengelompok pada daerah tertentu, di Cagar Alam Kamojang terutama pada daerah dengan kondisi lapang yang datar, daerah pinggir jalan atau di sekitar sumur gas.

• Sebaran jumlah individu berkisar diantara 2 - 7 ind/plot pengamatan atau sekitar 800-2.800 ind/ ha

37

Gambar 2c Peta sebaran spasial Lantana camara di CA. Kamojang

Pengaruh Jarak dari jalan terhadap sebaran jumlah individu L. camara

• Model persamaan yang dihasilkan

dari analisis regresi: y = 6.107 –

0.02291x

• Nilai signifikansi pada Uji F dan

Uji t sebesar 0,222 (lebih besar

dari nilai α 0,05) sehingga

disimpulkan bahwa jarak dari

jalan tidak berpengaruh secara

nyata terhadap sebaran jumlah

individu L. camara.

• Sebaran jumlah individu L.

camara yang tidak dipengaruhi

oleh jarak diduga disebabkan oleh

faktor lain seperti faktor ekologi

(kondisi lingkungan) atau faktor

biologi (kemampuan menyebarkan

biji).

38

Dr. Lilik Budi Prasetyo, M.Sc.

Dr. Ir. Agus P. Kartono, M.Si.

Dr. Ir. Haris Syahbuddin, DEA.

Ir. Samin Botanri, MP.

Ir. Agus Jacob, MS.

Beni Okarda, S.Hut.MSc

RESULT : Sago Palm Distribution

Total area : 17 902 hectare

Luhu Village

Sawai Village

Accuracy Habitat Type

5/25/2012

8

5/25/2012

9

Maps Landsat-5 TM & Land system

Environmental variables

Sago habitat distribution

prediction

Grid Binairy spatial data &

Logistic regression

RSTM DEM

Seram Island map Land cover Topographic

map

Coastal line River

distribution slope Elevation)

Actual Sago palm

distribution

Land system

Distenca from

coastline Distance from

river

Slope Elevation Alluvial &

Swamp

Flow of Research Logistic Regression Model

Where : P = Probability sago palm occurence

a = intercept

b,c,d,e,f = constamt of regression

Elev = Elevation (m asl)

Slp = slope

Coast_dist = Distance from coasline

Rive_dist = Distance from River

Al = Alluvial & swamp

Exp (a + bElev + cSlp + dRd_distJP + Coast_distEriv_distPS + fAl_soil)

1 + (a + bElev + cSlp + dRd_distJP + Coast_distEriv_distPS + fAl_soil

P =

Distance from river

Binary Thematic Maps

Elevation:

Binary Thematic Maps

Binary Thematic Maps Binary Thematic Maps

5/25/2012

10

Sample area Habitat Suitability Model :

Exp

1 + Exp P =

(-3.697+(3.385*[Elv])-( 0.640*[Slp])+(0.396*[Cdist)+(0.357* [Rdist])-(0.150* [Al]))

(-3.697+(3.385*[Elv])-( 0.640*[Slp])+(0.396*[Cdist])+(0.357* [Rdist])-(0.150* [Al]))

Where : P = Probability sago palm occurence

a = intercept

b,c,d,e,f = constant of regression

Elev = Elevation (m asl)

Slp = slope

C_dist = Distance from coastline

R_dist = Distance from River

Al = Alluvial & swamp

Habitat Prediction

Probability Producer Accuracy

User Accuracy

Overall Accuracy

0 88.5 83.4

1 22.5 30.8 76.25