Nama Roni Setiawan

NPM   E1I013041

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG)

DATA VEKTOR, DATA RASTER DAN DATA ATRIBUT

A. DATA VEKTOR

Data vektor merupakan bentuk bumi yang direpresentasikan ke dalam kumpulan garis, area daerah yang dibatasi oleh garis yang berawal dan berakhir pada titik yang sama), titik dan nodes (titik perpotongan antara dua buah garis).

Dengan menggunakan model vektor, objek-objek dan informasi di permukaan bumi dilambangkan sebagai titik, garis, atau poligon. Masing-masing mewakili tipe objek tertentu sebagaimana dijelaskan sebagai berikut :

Titik (point) : merepresentasikan objek spasial yang tidak memiliki dimensi panjang dan/atau luas. Fitur spasial direpresentasikan dalam satu pasangan koordinat x,y. Contohnya stasiun curah hujan, titik ketinggian, observasi lapangan, titik-titik sampel.

Garis (line/segment) : merepresentasikan objek yang memiliki dimensi panjang namun tidak mempunyai dimensi area, misalnya jaringan jalan, pola aliran, garis kontur.

Poligon : merepresentasikan fitur spasial yang memiliki area, contohnya adalah unit administrasi, unit tanah, zona penggunaan lahan.

Gambar.Tampilan Data Titik, Garis, dan Luasan

Keuntungan utama dari format data vektor adalah ketepatan dalam merepresentasikan fitur titik, batasan dan garis lurus. Hal ini sangat berguna untuk analisa yang membutuhkan ketepatan posisi, misalnya pada basis data batas-batas kadaster. Contoh penggunaan lainnya adalah untuk mendefinisikan hubungan spasial dari beberapa fitur. Kelemahan data vektor yang utama adalah ketidak mampuannya dalam mengakomodasi perubahan gradual.

B. DATA RASTER

Data raster atau disebut juga dengan sel grid adalah data yang dihasilkan dari sistem penginderaan jauh. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan piksel (picture element). data raster menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan struktur matriks atau piksel-piksel yang membentuk grid (bidang referensi horizontal dan vertikal yang terbagi menjadi kotak-kotak). Piksel adalah unit dasar yang digunakan untuk menyimpan informasi secara eksplisit. Setiap piksel memiliki atribut tersendiri, termasuk koordinatnya yang unik. Akurasi model ini sangat tergantung pada resolusi atau ukuran piksel suatu gambar.

Data raster memberikan informasi spasial apa saja yang terjadi di mana saja dalam bentuk gambaran yang digeneralisasi. Dengan model raster, data geografi ditandai oleh nilai-nilai elemen matriks dari suatu objek yang berbentuk titik, garis, maupun bidang.

Gambar. Tampilan Data Raster

Pada data raster, resolusi tergantung pada ukuran piksel-nya. Dengan kata lain, resolusi piksel menggambarkan ukuran sebenarnya di permukaan bumi yang diwakili oleh setiap piksel pada citra. Semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh satu sel, semakin tinggi resolusinya. Data raster sangat baik untuk merepresentasikan batas-batas yang berubah secara gradual, seperti jenis tanah, kelembaban tanah, vegetasi, suhu tanah dan sebagainya. Keterbatasan utama dari data raster adalah besarnya ukuran file, semakin tinggi resolusi grid-nya semakin besar pula ukuran filenya dan sangat tergantung pada kapasistas perangkat keras yang tersedia. Masing-masing format data mempunyai kelebihan dan kekurangan. Pemilihan format data yang digunakan sangat tergantung pada tujuan penggunaan, data yang tersedia, volume data yang dihasilkan, ketelitian yang diinginkan, serta kemudahan dalam analisa.

C. PERBANDINGAN MODEL DATA RASTER DAN MODEL DATA VEKTOR

Kedua model data spasial yang telah disebutkan diatas (raster dan vektor) mempunyai karakteristik yang berbeda dalam mengaplikasikannya. Hal ini sangat

bergantung pada tujuan, analisis, sistem dan aplikasi yang akan digunakan. Tabel

berikut ini memperlihatkan perbandingan diantara kedua model tersebut.

Gambar. Tampilan Model Data Vektor dan Raster (Ekadinata, dkk., 2008)

Tabel : Perbandingan Struktur Data Vektor dan Raster

Sumber : Economic and Social Comminssion for Asia and the Pasific (1996) dan A.

Longley, et al. (2001)

D. DATA ATRIBUT

Data atribut adalah data yang mendeskripsikan karakteristik atau fenomena yang dikandung pada suatu objek data dalam peta dan tidak mempunyai hubungan dengan posisi geografi. Data atribut dapat berupa informasi numerik, foto, narasi, dan lain sebagainya, yang diperoleh dari data statistik, pengukuran lapangan dan sensus, dan lain-lain.

Data atribut dalam GIS adalah ditakrifkan sebagai jadual, di mana setiap baris boleh diungkapkan sebagai ciri ruang, dan setiap lajur pula dilabelkan sebagai ciri. Oleh kerana itu, data atribut menjadi semakin mudah dan senang untuk proses input data, carian, pengambilan, manipulasi dan output. Jadi, proses untuk mereka bentuk pangkalan data yang dapat melihat perhubungan akan melibatkan dua unsur, yang merujuk kepada kunci data (boleh dirujuk sebagai sambungan antara catatan yang sesuai dalam dua jadual) dan jenis data (diguna untuk lihat bagaimana jadual bergabung dan berkait) (Chang, 2008) (Worboy & Duckham, 2003) (Heywood et al., 2002). Dalam maklumat tambahan, pengurusan data atribut boleh membantu untuk menambah atau memadam mana-mana bidang mahupun sebarang maklumat atau

bahkan menciptakan medan maklumat baru dalam bidang yang ada.

Atribut dapat dideskripsikan secara kualitatif dan kuantitatif. Pada pendeskripsian secara kualitatif, kita mendeskripsikan tipe, klasifikasi, label suatu objek agar dapat dikenal dan dibedakan dengan objek lain, msalnya: sekolah, rumah sakit, hotel, dan sebagainya. Bila dilakukan secara kuantitatif, data objek dapat diukur atau dinilai berdasarkan skala ordinat atau tingkatan, interval atau selang, dan rasio atau perbandingan dari suatu titik tertentu. Contohnya, populasi atau jumlah siswa di suatu sekolah 500-600 siswa, berprestasi, jurusan, dan sebagainya.

Data atribut memberikan gambaran atau menjelaskan informasi berkaitan dengan fitur peta atau cara kerja SIG. Data atribut dapat disimpan dalam format angka maupun karakter. Pada Sistem Informasi Geografis, utamanya di ArcView dan ARC/INFO data atribut dihubungkan dengan data spasial melalui identifier (ID) yang terkait di fitur. Pada ArcView file dikenal dengan nama shapefile (*.SHP) yang terdiri dari serangkaian file, atribut yang disimpan pada file berekstensi *.dbf (Nuarsa IW. 2005).

Gambar. Contoh Data Atribut

Penentuan Atribut

Analisis kebutuhan atribut berganda sangat bergantung pada proses penentuan atribut oleh pembuat keputusan karena dengan atribut tersebut pembuat keputusan akan mengevaluasi pencapaian tujuan keputusan. Dalam melakukan pengambilan ide atribut ada dua cara yang dapat ditempuh pembuat keputusan yaitu menggunakan panel ahli dan melakukan survey literatur. Atribut yang digunakan harus mewakili tujuan yang ingin dicapai. Proses pencarian hingga sub-sub atribut yang lebih kecil terus dilakukan hingga diperoleh atribut yang nyata. Hal-hal yang harus dimilik oleh atribut sebagai berikut (Nuarsa IW. 2005):

a) Atribut harus lengkap, atribut telah mewakili semua hal yang relevan terhadap  keputusan akhir.

b) Atribut saling terpisah satu dengan yang lain, atribut tidak harus tergantung pada atribut lain sehingga dapat dilakukan proses trade off pada langkah selanjutnya dan menghindari double-counting.

c) Atribut dibatasi pada hal penting (signifikan) bagi kinerja, atribut diawali oleh tujuan utama yang abstrak dan ditingkat paling bawah.

Pembobotan Atribut

Atribut tidak selalu memilliki tingkat kepentingan yang sama. Dengan pemberian pembobotan yang berbeda, pembuat keputusan dapat menuangkan pertimbangan nilai kepentingan yang berbeda diantara atribut keputusan. Bobot juga akan membimbing seorang manajer proyek atau program untuk mengupayakan hal terbaik dalam pencapaian target yang memilliki bobot terbesar karena besarnya bobot juga menggambarkan tingkat tanggung jawab yang lebih besar terhadap atribut tersebut.

Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.

Sumber Referrensi :

Aronoff S (1989) Geographical information systems: A management perspective. Ottawa, WDLPublications.

Anjar S, STP., 2002, Pemanfaatan GIS Untuk Penyusunan Sistem Informasi Irigasi.

Diterbitkan Dalam Prosiding Seminar Tahunan Jurusan Teknik Pertanian 2003. ISBN : 979-95896-5-7, Yogyakarta

Atie Puntodewo, Sonya Dewi dan Jusupta Tarigan, 2003, Sistem Informasi Geografis Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam, CIFOR, Jakarta.

Burrough PA (1986) Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assessment. Clarendon Press, Oxford.

Cambell H, Masser I (1995) GIS In Organizations: How Effective Are GIS In Practice? International Journal of Geographical Information Science 13, 67-84.

Chang KS (2008) Introduction to Geographic Information Systems. Forth edition. McGraw-Hill International Edition.

Coppocck JT, Rhind WR (1991) The history of GIS. Geographical information systems: Principles and Applications 1 1, 21-43.

Department of the Environment (1987) Handling Geographic Information. Report of the Committee of Enquiry chaired by Lord Chorley. HMSO, London.

Eddy Prahasta, Ir, MT, 2004, Sistem Informasi Geografis Tools dan Plug-Ins, Penerbit Informatika, Bandung

ESRI Malaysia Official Portal (n.d) ESRI Products. Available from:

http://www.esrimalaysia.com.my/products.html.Planner and Decision Makers. New York: United Nations.

Environmental Systems Research Institute (ESRI), Inc. ESRI.Com. 2006. www.esri.com (accessed March 12, 2007).

Gumelar, Dhani. , 2004, Implemantasi Kelompok Data Dasar dalam Penentuan

Kawasan Lindung (Studi Kasus Pembangunan IDSD Provinsi Jawa Barat).Bandung: Tesis Magister, Bidang Geomatika, Program Magister TeknikGeodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Bandung.

Niccolas Chrisman, 2002, Exploring Geographic Information Systems : Second Edition,

Prahasta, Eddy. , 2001, Konsep-konsep Dasar Sistem Informasi Geografis. Bandung. Informatika.

Radjabidfard, Abbas. , 2001, SDI Hierarchy, from Local to Global SDI Initiatives.Melbourne, Victoria: Spatial Data Research Group, Departement of Geomatics.The University of Melbourne.

Rajabidfard, Abbas, and I.P. Williamson. 2000, "Spatial Data Infrastructures : Concept, SDI Hierarchy and Future Directions." Melbourne, Victoria: Spatial Data Research Group, Department of Geomatics, The University of Melbourne.