Sistem Informasi Geografi (SIG)

 Sistem Informasi Geografi (SIG) atau Geographic Information System (GIS) adalah suatu sistem informasi yang dirancang untuk bekerja dengan data yang bereferensi spasial atau berkoordinat geografi atau dengan kata lain suatu SIG adalah suatu sistem basis data dengan kemampuan khusus untuk menangani data yang bereferensi keruangan (spasial) bersamaan dengan seperangkat operasi kerja (Barus dan Wiradisastra, 2000). Sedangkan menurut Anon (2001) Sistem Informasi geografi adalah suatu sistem Informasi yang dapat memadukan antara data grafis (spasial) dengan data teks (atribut) objek yang dihubungkan secara geogrfis di bumi (georeference). Disamping itu, SIG juga dapat menggabungkan data, mengatur data dan melakukan analisis data yang akhirnya akan menghasilkan keluaran yang dapat dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan pada masalah yang berhubungan dengan geografi.

Sistem Informasi Geografis dibagi menjadi dua kelompok yaitu sistem manual (analog), dan sistem otomatis (yang berbasis digital komputer). Perbedaan yang paling mendasar terletak pada cara pengelolaannya. Sistem Informasi manual biasanya menggabungkan beberapa data seperti peta, lembar transparansi untuk tumpang susun (overlay), foto udara, laporan statistik dan laporan survey lapangan. Kesemua data tersebut dikompilasi dan dianalisis secara manual dengan alat tanpa komputer. Sedangkan Sistem Informasi Geografis otomatis telah menggunakan komputer sebagai sistem pengolah data melalui proses digitasi. Sumber data digital dapat berupa citra satelit atau foto udara digital serta foto udara yang terdigitasi. Data lain dapat berupa peta dasar terdigitasi (Nurshanti, 1995).

Pengertian GIS/SIG saat ini lebih sering diterapkan bagi teknologi informasi spasial atau geografi yang berorientasi pada penggunaan teknologi komputer. Dalam hubungannya dengan teknologi komputer, Arronoff (1989) dalam Anon (2003) mendifinisikan SIG sebagai sistem berbasis komputer yang memiliki kemampuan dalam menangani data bereferensi geografi yaitu pemasukan data, manajemen data (penyimpanan dan pemanggilan kembali), memanipulasi dan analisis data, serta keluaran sebagai hasil akhir (output). Sedangkan Burrough, 1986 mendefinisikan Sistem Informasi Geografis (SIG) sebagai sistem berbasis komputer yang digunakan untuk memasukkan, menyimpan, mengelola, menganalisis dan mengaktifkan kembali data yang mempunyai referensi keruangan untuk berbagai tujuan yang berkaitan dengan pemetaan dan perencanaan. Komponen utama Sistem Informasi Geografis dapat dibagi kedalam 4 komponen utama yaitu: perangkat keras (digitizer, scanner, Central Procesing Unit (CPU), hard-disk, dan lain-lain), perangkat lunak (ArcView, Idrisi, ARC/INFO, ILWIS, MapInfo, dan lain-lain), organisasi (manajemen) dan pemakai (user). Kombinasi yang benar antara keempat komponen utama ini akan menentukan kesuksesan suatu proyek pengembangan Sistem Informasi Geografis.

Aplikasi SIG dapat digunakan untuk berbagai kepentingan selama data yang diolah memiliki refrensi geografi, maksudnya data tersebut terdiri dari fenomena atau objek yang dapat disajikan dalam bentuk fisik serta memiliki lokasi keruangan (Indrawati, 2002).

Tujuan pokok dari pemanfaatan Sistem Informasi Geografis adalah untuk mempermudah mendapatkan informasi yang telah diolah dan tersimpan sebagai atribut suatu lokasi atau obyek. Ciri utama data yang bisa dimanfaatkan dalam Sistem Informasi Geografis adalah data yang telah terikat dengan lokasi dan merupakan data dasar yang belum dispesifikasi (Dulbahri, 1993).

Data-data yang diolah dalam SIG pada dasarnya terdiri dari data spasial dan data atribut dalam bentuk digital, dengan demikian analisis yang dapat digunakan adalah analisis spasial dan analisis atribut. Data spasial merupakan data yang berkaitan dengan lokasi keruangan yang umumnya berbentuk peta. Sedangkan data atribut merupakan data tabel yang berfungsi menjelaskan keberadaan berbagai objek sebagai data spasial.

Penyajian data spasial mempunyai tiga cara dasar yaitu dalam bentuk titik, bentuk garis dan bentuk area (polygon). Titik merupakan kenampakan tunggal dari sepasang koordinat x,y yang menunjukkan lokasi suatu obyek berupa ketinggian, lokasi kota, lokasi pengambilan sample dan lain-lain. Garis merupakan sekumpulan titik-titik yang membentuk suatu kenampakan memanjang seperti sungai, jalan, kontus dan lain-lain. Sedangkan area adalah kenampakan yang dibatasi oleh suatu garis yang membentuk suatu ruang homogen, misalnya: batas daerah, batas penggunaan lahan, pulau dan lain sebagainya.

Struktur data spasial dibagi dua yaitu model data raster dan model data vektor. Data raster adalah data yang disimpan dalam bentuk kotak segi empat (grid)/sel sehingga terbentuk suatu ruang yang teratur. Data vektor adalah data yang direkam dalam bentuk koordinat titik yang menampilkan, menempatkan dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik, garis atau area (polygon) (Barus dan Wiradisastra, 2000).

Lukman (1993) menyatakan bahwa sistem informasi geografi menyajikan informasi keruangan beserta atributnya yang terdiri dari beberapa komponen utama yaitu:

1. Masukan data merupakan proses pemasukan data pada komputer dari peta (peta topografi dan peta tematik), data statistik, data hasil analisis penginderaan jauh data hasil pengolahan citra digital penginderaan jauh, dan lain-lain. Data-data spasial dan atribut baik dalam bentuk analog maupun data digital tersebut dikonversikan kedalam format yang diminta oleh perangkat lunak sehingga terbentuk basisdata (database). Menurut Anon (2003) basisdata adalah pengorganisasian data yang tidak berlebihan dalam komputer sehingga dapat dilakukan pengembangan, pembaharuan, pemanggilan, dan dapat digunakan secara bersama oleh pengguna.

2. Penyimpanan data dan pemanggilan kembali (data storage dan retrieval) ialah penyimpanan data pada komputer dan pemanggilan kembali dengan cepat (penampilan pada layar monitor dan dapat ditampilkan/cetak pada kertas).

3. Manipulasi data dan analisis ialah kegiatan yang dapat dilakukan berbagai macam perintah misalnya overlay antara dua tema peta, membuat buffer zone jarak tertentu dari suatu area atau titik dan sebagainya. Anon (2003) mengatakan bahwa manipulasi dan analisis data merupakan ciri utama dari SIG. Kemampuan SIG dalam melakukan analisis gabungan dari data spasial dan data atribut akan menghasilkan informasi yang berguna untuk berbagai aplikasi

4. Pelaporan data ialah dapat menyajikan data dasar, data hasil pengolahan data dari model menjadi bentuk peta atau data tabular. Menurut Barus dan wiradisastra (2000) Bentuk produk suatu SIG dapat bervariasi baik dalam hal kualitas, keakuratan dan kemudahan pemakainya. Hasil ini dapat dibuat dalam bentuk peta-peta, tabel angka-angka: teks di atas kertas atau media lain (hard copy), atau dalam cetak lunak (seperti file elektronik).

Menurut Anon (2003) ada beberapa alasan mengapa perlu menggunakan SIG, diantaranya adalah:

1. SIG menggunakan data spasial maupun atribut secara terintegrasi

2. SIG dapat digunakansebagai alat bantu interaktif yang menarik dalam usaha meningkatkan pemahaman mengenai konsep lokasi, ruang, kependudukan, dan unsur-unsur geografi yang ada dipermukaan bumi.

3. SIG dapat memisahkan antara bentuk presentasi dan basis data

4. SIG memiliki kemampuan menguraikan unsur-unsur yang ada dipermukaan bumi kedalam beberapa layer atau coverage data spasial

5. SIG memiliki kemapuan yang sangat baik dalam memvisualisasikan data spasial berikut atributnya

6. Semua operasi SIG dapat dilakukan secara interaktif

7. SIG dengan mudah menghsilkan peta-peta tematik

8. semua operasi SIG dapat di costumize dengan menggunakan perintah-perintah dalam bahaa script.

9. Peragkat lunak SIG menyediakan fasilitas untuk berkomunikasi dengan perangkat lunak lain

10. SIG sangat membantu pekerjaan yang erat kaitannya dengan bidang spasial dan geoinformatika.

Barus dan Wiradisastra (2000) juga mengungkapkan bahwa SIG adalah alat yang handal untuk menangani data spasial, dimana dalam SIG data dipelihara dalam bentuk digital sehingga data ini lebih padat dibanding dalam bentuk peta cetak, tabel atau dalam bentuk konvensional lainnya yang akhirnya akan mempercepat pekerjaan dan meringankan biaya yang diperlukan.

Sarana utama untuk penanganan data spasial adalah SIG. SIG didesain untuk menerima data spasial dalam jumlah besar dari berbagai sumber dan mengintergrasikannya menjadi sebuah informasi, salah satu jenis data ini adalah data pengindraan jauh. Pengindraan jauh mempunyai kemampuan menghasilkan data spasial yang susunan geometrinya mendekati keadaan sebenarnya dengan cepat dan dalam jumlah besar. Barus dan Wiradisastra (2000) mengatakan bahwa SIG akan memberi nilai tambah pada kemampuan pengindraan jauh dalam menghasilkan data spasial yang besar dimana pemanfaatan data pengindraan jauh tersebut tergantung pada cara penanganan dan pengolahan data yang akan mengubahnya menjadi informasi yang berguna.

Peta adalah gambaran permukaan bumi pada bidang datar dengan skala tertentu melalui suatu sistem proyeksi. Peta bisa disajikan dalam berbagai cara yang berbeda, mulai dari peta konvensional yang tercetak hingga peta digital yang tampil di layar komputer. Kalau Anda bertanya kapan peta mulai ada dan digunakan manusia? Jawabannya adalah peta mulai ada dan digunakan manusia, sejak manusia melakukan penjelajahan dan penelitian. Walaupun masih dalam bentuk yang sangat sederhana yaitu dalam bentuk sketsa mengenai lokasi suatu tempat.

Pada awal abad ke 2 (87M -150M), Claudius Ptolomaeus mengemukakan mengenai pentingnya peta. Kumpulan dari peta-peta karya Claudius Ptolomaeus dibukukan dan diberi nama “Atlas Ptolomaeus”. Ilmu yang membahas mengenai peta adalah kartografi. Sedangkan orang ahli membuat peta disebut kartografer.

Peta bisa menjadi petunjuk bagi pelancong/wisatawan, atau menjelaskan dunia dengan menyertakan jenis informasi geografi khusus. Peta juga dapat mengundang eksplorasi. Sebagai contoh, peta berwarna Pulau Marquases dengan pelabuhan yang eksotik seperti Hakapehi di Nuku Niva mungkin kedengaran menarik bagi seseorang. Dengan kata lain, peta yang berisi banyak detail yang menarik dari suatu daerah/wilayah dapat menggoda/menarik orang lain ke wilayah tersebut.

Berdasarkan penggunaannya peta dapat di bagi menjadi peta dasar dan peta tematik. Peta dasar biasanya digunakan untuk membuat peta turunan dan perencanaan umum maupun pengembangan suatu wilayah. Peta dasar umunya menggunakan peta topografi. Peta tematik adalah peta yang terdiri dari satu atau beberapa tema dengan informasi yang lebih dalam/detail. Peta tematik juga dapat menunjukkan hampir semua jenis informasi yang beragam dari satu tempat ke tempat lain.

Berdasarkan skala peta dpt dibagi menjadi: Peta kadaster/teknik adalah peta yang mempunyai skala antara 1 : 100 sampai 1 : 5.000, Peta skala besar adalah peta dengan skala 1 : 5.000 sampai 1 : 250.000, Peta skala sedang adalah peta dengan skala 1 : 250.000 sampai 1: 500.000 dan Peta skala kecil adalah peta dengan skala 1 : 500.000 sampai 1 : 1.000.000 atau lebih.

Secara umum fungsi peta dapat disimpulkan sebagai berikut: Menunjukkan posisi atau lokasi suatu tempat di permukaan bumi, Memperlihatkan ukuran (luas, jarak) dan arah suatu tempat di permukaan bumi. Menggambarkan bentuk-bentuk di permukaan bumi, seperti benua, negara, gunung, sungai dan bentuk-bentuk lainnya. Membantu peneliti sebelum melakukan survei untuk mengetahui kondisi daerah yang akan diteliti. Menyajikan data tentang potensi suatu wilayah. Alat analisis untuk mendapatkan suatu kesimpulan. Alat untuk menjelaskan rencana-rencana yang diajukan. Alat untuk mempelajari hubungan timbal-balik antara fenomena-fenomena (gejala-gejala) geografi di permukaan bumi.

Adapun komponen-komponen dari peta adalah :

1. Isi peta => Isi peta menunjukan isi dari makna ide penyusun peta yang akan disampaikan kepada pengguna peta. Kalau ide yang disampaikan tentang perbedaan curah hujan, isi peta tentunya berupa isohyet.

2. Judul peta => Judul peta harus mencerminkan isi peta. Isi peta berupa isohyet, tentu judul petanya menjadi “Peta Distribusi Curah Hujan”, dan sebagainya.

3. Sekala peta dan Simbol Arah => Sekala sangat penting dicantumkan untuk melihat tingkat ketelitian dan kedetailan objek yang dipetakan. Sebuah belokan sungai akan tergambar jelas pada peta 1:10.000 dibandingkan dengan pada peta 1:50.000 misalnya. Kemudian bentuk-bentuk pemukiman akan lebih rinci dan detail pada sekala 1:10.000 dibandingkan peta sekala 1:50.000. Simbol arah dicantumkan dengan tujuan untuk orientasi peta. Arah utara lazimnya mengarah pada bagian atas peta. Kemudian berbagai tata letak tulisan mengikuti arah tadi, sehingga peta nyaman dibaca dengan tidak membolak-balik peta. Lebih dari itu, arah juga penting sehingga si pemakai dapat dengan mudah mencocokan objek di peta dengan objek sebenarnya di lapangan.

4. Legenda atau Keterangan => Agar pembaca peta dapat dengan mudah memahami isi peta, seluruh bagian dalam isi peta harus dijelaskan dalam legenda atau keterangan.

5. Inzet dan Index peta => Peta yang dibaca harus diketahui dari bagian bumi sebelah mana area yang dipetakan tersebut. Inzet peta merupakan peta yang diperbersar dari bagian belahan bumi. Sebagai contoh, kita mau memetakan pulau Jawa, pulau Jawa merupakan bagian dari kepulauan Indonesia yang diinzet. Sedangkan index peta merupakan sistem tata letak peta, dimana menunjukan letak peta yang bersangkutan terhadap peta yang lain di sekitarnya.

6. Grid => Dalam selembar peta sering terlihat dibubuhi semacam jaringan kotak-kotak atau grid system. Tujuan grid adalah untuk memudahkan penunjukan lembar peta dari sekian banyak lembar peta dan untuk memudahkan penunjukan letak sebuah titik di atas lembar peta.

7. Nomor peta => Penomoran peta penting untuk lembar peta dengan jumlah besar dan seluruh lembar peta terangkai dalam satu bagian muka bumi.

8. Sumber/Keterangan Riwayat Peta => Sumber ditekankan pada pemberian identitas peta, meliputi penyusun peta, percetakan,sistem proyeksi peta, penyimpangan deklinasi magnetis, tanggal/tahun pengambilan data dan tanggal pembuatan/pencetakan peta, dan lain sebagainya yang memperkuat identitas penyusunan peta yang dapat dipertanggungjawabkan.

Sumber:

- http://www.e-dukasi.net/modul_online

- www.navigasi.net

- http://ft.uns.ac.id

Bentuk bumi yg selama ini kita liat adalah sebuah model bumi yg dibikin oleh manusia, kadang ada berbentuk bulat kadang berbentuk elips. Tp sebenarnya bukan seperti itu bentuk bumi, bentuknya adalah tidak beraturan. Dan biar lebih mudah ngegambarnya, akhirnya lebih umum menjadi bulat. Dan bentuk bulat ini di bikin datar oleh peta. Namanya juga peta, kan gambaran permukaan bumi dalam bidang datar 

Oleh karena permukaan bumi ini tidak rata alias melengkung-lengkung tidak beraturan, akan tetapi peta membutuhkan suatu gambaran dalam bidang datar, maka diperlukan pengkonversian dari bidang lengkung bumi sebenarnya ke bidang datar agar tidak terjadi distorsi permukaan bumi.

Ini nieh ukuran bumi dalam angka

Ellipticity: 0.003 352 9
Mean radius: 6,372.797 km
Equatorial radius: 6,378.137 km
Polar radius: 6,356.752 km
Aspect Ratio: 0.996 647 1

radius equatornya lebih panjang dari pada radius kutub

Pernah mengupas jeruk? Pasti susah bangat meletakkan kulit jeruk menjadi bidang datar, tetapi kulit jeruk tersambung semua. begitu juga yg di alami oleh kartografer ketika memetakan permukaan bumi, mereka harus memindahkan bagian geografis dengan cara tertentu, menarik dan menggabungkan kembali bagian-bagian tersebut secara bersamaan agar menjadi peta datar yang nyambung. peta tidak terkecuali globe mengalami distorsi dari bumi yang sebenarnya. Untuk wilayah yang lebih kecil, distorsi tidak signifikan karena wilayah yang kecil dalam globe kelihatan seperti permukaan datar. Untuk wilayah yang lebih luas atau untuk tujuan yang butuh akurasi yang tinggi, bagaimanapun distorsi merupakan hal yang sangat penting. Oleh karena itu diperlukan proyeksi peta. Dalam penyusunan peta diperlukan suatu proyeksi peta yg memberikan hubungan antara titik-titik di bumi dengan di peta, proyeksi yg dipilih dipersyaratkan memiliki distorsi yg kecil.

Pada prinsipnya arti proyeksi peta adalah usaha mengubah bentuk bidang lengkung ke bentuk bidang datar, dengan persyaratan bentuk yang diubah itu harus tetap, luas permukaan yang diubah harus tetap dan jarak antara satu titik dengan titik yang lain di atas permukaan yang diubah harus tetap.

Proyeksi peta adalah teknik-teknik yang digunakan untuk menggambarkan sebagian atau keseluruhan permukaan tiga dimensi yang secara kasaran berbentuk bola ke permukaan datar dua dimensi dengan distorsi sesedikit mungkin. Dalam proyeksi peta diupayakan sistem yang memberikan hubungan antara posisi titik-titik di muka bumi dan di peta

untuk memenuhi semua ketiga persyaratan perubahan dari bidang lengkung ke bidang datar rasanya tidak mungkin bangat, maka ada kompromi2 dalam menggunakan syarat tersebut, sehingga munculah berbagai macam jenis proyeksi. Beberapa jenis proyeksi yang umum adalah silinder/tabung (cylindrical), kerucut (conical), bidang datar (zenithal) dan gubahan (arbitrarry)

Jenis proyeksi yang sering kita jumpai sehari-hari adalah proyeksi gubahan, yaitu proyeksi yang diperoleh melalui perhitungan. Jenis proyeksi yang sering di gunakan di indonesia adalah WGS-84 (World Geodetic System) dan UTM (Universal Transverse Mercator)

WGS-84 (World Geodetic System) adalah ellipsoid terbaik untuk keseluruhan geoid. Penyimpangan terbesar antara geoid dengan ellipsoid WGS-84 adalah 60 m di atas dan 100 m di bawah-nya. Bila ukuran sumbu panjang ellipsoid WGS-84 adalah 6 378 137 m dengan kegepengan 1/298.257, maka rasio penyimpangan terbesar ini adalah 1 / 100 000. Indonesia, seperti halnya negara lainnya, menggunakan ukuran ellipsoid ini untuk pengukuran dan pemetaan di Indonesia. WGS-84 “diatur, diimpitkan” sedemikian rupa diperoleh penyimpangan terkecil di kawasan Nusantara RI. Titik impit WGS-84 dengan geoid di Indonesia dikenal sebagai datum Padang (datum geodesi relatif) yang digunakan sebagai titik reference dalam pemetaan nasional. Sebelumnya juga dikenal datum Genuk di daerah sekitar Semarang untuk pemetaan yang dibuat Belanda. Menggunakan ER yang sama – WGS 84, sejak 1995 pemetaan nasional di Indonesia menggunakan datum geodesi absolut. DGN-95. Dalam sistem datum absolut ini, pusat ER berimpit dengan pusat masa bumi.

Proyeksi UTM merupakan proyeksi Peta yang banyak di pilih dan di gunakan dalam kegiatan pemetaan di Indonesia karena di nilai memenuhi syarat2 ideal yang sesuai dengan bentuk, letak dan luas Indonesia. Spesifikasi UTM antara lain adalah (1) menggunakan bidang silender yang memotong bola bumi pada dua meridian standart yang mempunyai faktor skala k=1, (2) Lebar zone 6° dihitung dari 180° BB dengan nomor zone 1 hingga ke 180° BT dengan nomor zone 60. Tiap zone mempunyai meridian tengah sendiri, (3) setiap zone memiliki meridian tengah sendiri dengan faktor perbesaran = 0.9996, (4) Batas paralel tepi atas dan tepi bawah adalah 84° LU dan 80° LS dan (5) proyeksinya bersifat konform. Menurut Frans (iagi.net) UTM menggunakan silinder yg membungkus ellipsoid dengan kedudukan sumbu silindernya tegak lurus sumbu tegak ellipsoid (sumbu perputaran bumi), sehingga garis singgung ellipsoid dan silinder merupakan garis yg berhimpit dengan garis bujur pada ellipsoid. Akibatnya, titik2 pada garis tersebut terletak pada kedua bidang, sehingga posisinya walaupun dipindahkan (diproyeksikan), dari ellipsoid ke silinder, tidak akan mengalami perubahan (distorsi).

Peta UTM Dunia

Sumber:

www.navigasi.net, http://www.e-dukasi.net, milist IAGI, http://ft.uns.ac.id, http://rovicky.wordpress.com/

Seperti yang telah kita ketahui bersama, ada 4 proses penting dalam Sistem Informasi Geografi yaitu pemasukan data, manajemen data, manipulasi/analisis data dan keluaran data. Keempat proses tersebut harus dilakukan tahap demi tahap untuk menghasilkan output SIG yang baik. Proses pemasukkan data bisa melibatkan banyak hal baik hardware maupun softwarenya, begitu juga dengan proses manajemen data serta output datanya. Akan tetapi untuk proses analisis dan manipulasi data, dalam hal ini gabungan data atribut dan data spasial maka hanya program-program GIS yang bisa melakukannya. Software-software SIG juga kadang diseting untuk bisa melakukan keempat proses-proses tersebut, misalnya software ArcView GIS.

Untuk seseorang yang baru mengetahui SIG, proses pemasukkan data bisanya merupakan proses yang sangat ruwet, kadang proses pemasukkan data dipelajari lebih belakangan dibandingkan dengan proses-proses yang lainnya. Karena memang saat ini dah banyak sekali data-data peta digital (bentuk vektor dan grid) yang beredar, sehingga untuk menghasilkan otuput GIS yang baik tidak perlu lagi melakukan proses pemasukkan data (merubah peta hardcopy menjadi softcopy).

Akan tetapi proses ini sangatlah penting. Karena tidak akan ada peta digital seandainya tidak ada proses pemasukkan data. Menurut Lukman (1993) pemasukan data merupakan proses pemasukan data pada komputer dari peta (peta topografi dan peta tematik), data statistik, data hasil analisis penginderaan jauh, data hasil pengolahan citra digital penginderaan jauh, dan lain-lain. Data-data spasial dan atribut baik dalam bentuk analog maupun data digital tersebut dikonversikan kedalam format yang diminta oleh perangkat lunak sehingga terbentuk basisdata (database). Basisdata adalah pengorganisasian data yang tidak berlebihan dalam komputer sehingga dapat dilakukan pengembangan, pembaharuan, pemanggilan, dan dapat digunakan secara bersama oleh pengguna (Anon, 2003).

Menurut Puntodewo, dkk (2003) ada beberapa macam sumber data spasial yang dapat digunakan dalam GIS diantaranya yaitu:

1. Peta analog

Peta analog adalah peta dalam bentuk cetakan seperti peta rupa bumi yang diterbitkan Bakosurtanal. Pada umumnya peta analog dibuat dengan teknik kartografi, sehingga sudah mempunyai referensi spasial seperti koordinat, skala, arah mata angina dsb walaupun pada akhirnya koordinatnya harus dikoreksi kedalam koordinat digital. Peta analog harus dikonversikan menjadi peta digital dengan berbagai cara misalnya digitasi.

Karsidi (1996) dalam geocities.com/yaslinus (2007), mengatakan bahwa untuk mengubah data peta menjadi data sistem informasi geografi digital, maka ada dua proses yang dapat dilakukan yaitu melalui digitasi garis dan penyiaman/penyapuan (scanning). Dengan digitasi maka obyek–obyek di peta digambarkan ulang dalam bentuk digital menggunakan peralatan meja digitasi atau bantuan mouse dan monitor. Meja digitasi adalah alat perekam koordinat yang akan mencatat posisi dari kursor yang dipakai untuk menggambar ulang obyek peta. Dilain pihak dengan teknik scanning/penyiaman, maka obyek–obyek peta direkam ulang dengan alat optik (semacam mesin foto copy) yang kemudian akan mengubah data rekaman gambar ke dalam format raster/image yang dalam proses digitasinya menggunakan teknik On Screen Digitazier.

Digitasi adalah pengambilan data dengan cara menelusuri peta yang telah ada dengan menggunakan meja gambar yang disebut Digitizer Tablet atau mengikuti gambar hasil scanner/penyiaman di layar monitor yang disebut dengan On Screen Digitizer.

2. Data dari sistem Penginderaan Jauh

Data Pengindraan Jauh dapat dikatakan sebagai sumber data yang terpenting bagi SIG karena ketersediaannya secara berkala. Dengan adanya bermacam-macam satelit di ruang angkasa dengan spesifikasinya masing-masing, kita bisa menerima berbagai jenis citra satelit untuk beragam tujuan pemakaian. Data ini biasanya direpresentasikan dalam format raster seperti citra satelit dan foto udara.

Citra penginderaan jauh yang berupa foto udara atau dapat diinterpretasi terlebih dahulu sebelum dikonversi kedalam bentuk digital. Sedangkan citra yang diperoleh dari satelit yang sudah dalam bentuk digital dapat langsung digunakan setelah diadakan koreksi seperlunya. Lebih lanjut dinyatakan ketiga sumber tersebut saling mendukung satu terhadap yang lain. Data lapangan dapat digunakan untuk membuat peta fisik, sedangkan data penginderaan jauh juga memerlukan data lapangan untuk lebih memastikan kebenaran data tersebut. Jadi ketiga sumber data saling berkaitan, melengkapi dan mendukung, sehingga tidak boleh ada yang terabaikan (geocities.com/yaslinus).

3. Data hasil pengukuran lapangan.

Contoh data hasil pengukuran lapang adalah data batas administrasi, batas kepemilikan lahan, batas persil, batas hak pengusahaan hutan, dsb., yang dihasilkan berdasarkan teknik perhitungan tersendiri. Pada umumnya data ini merupakan sumber data atribut.

4. Data GPS.

Teknologi GPS memberikan terobosan penting dalam menyediakan data bagi SIG. Keakuratan pengukuran GPS semakin tinggi seiring dengan pencabutan Selective Availability (SA) oleh Amerika Serikat (AS). Sebelum SA di cabut oleh AS keakuratan sebuah GPS hanya 100m dari seharusnya dan saat ini pada umumnya keakuratan sebuah GPS adalah 10m. data posisi GPS dapat digunakan sebagai data dasar koordinat bumi, selain itu hasil traning area sebuah GPS dapat juga digunakan sebagai data penunjang dalam pembuatan peta.

Seperti yang ditulis disini, GIS adalah suatu sistem Informasi yang dapat memadukan antara data grafis (spasial) dengan data teks (atribut) objek yang dihubungkan secara geogrfis di bumi (georeference). Apapun data yang berhubungan dengan georeference dapat di analisis dengan GIS. Begitu juga dengan pembuatan peta Klimatologi dengan klasifikasi Schmidt-Ferguson.

Pemanfaatan SIG didasarkan pada analisis keputusan yang membutuhkan sistem refrensi geografi dunia nyata dalam bentuk format digital, dimana hal ini disebabkan oleh sistem geografi dunia nyata terlalu kompleks untuk dikembangkan sehingga harus disederhanakan. Penyederhanaan ini dalam bentuk pemetaan suatu wilayah dimana data spasial dan informasi atribut diintegrasikan dengan berbagai tipe data dalam suatu analisis dan bentuk.

Untuk membuat peta ini kita hanya menggunakan program ArcView GIS dalam analisisnya. Data2 yang diperlukanpun tidak terlalu banyak, hanya data pos penakar curah hujan yang berisi data atribut koordinat X dan Y serta nilai Q (lihat disini), dan peta digital wilayah sebagai batasan analisis. Semakin banyak jumlah pos penakar curah hujan, akan semakin baik hasil analisisnya. Pemasukkan data2 atribut lain dari dua peta digital di atas sangat tergantung dari kebutuhan penggunaan dan pemanfaatannya. Tp untuk kepentingan analisis pembutan peta Klimatologi, hanya data2 itu yg diperlukan.

Untuk merubah data koordinat tabel menjadi point dalam bentuk *.shp dapat dilihat di sini (modul hal 11). Dan dalam melakukan analisis ini extension yg digunakanan adalah spasial analyst. Setelah kedua peta tersebut dan extension spasial analystnya aktif, maka langkah selanjutnya adalah melakukan interpolasi titik penakar curah hujan melalui menu surface => interpolate grid (ikuti hal. 20 pada modul).

Setelah itu akan muncul hasil dengan klasifikasi nilai Q beraturan. Rubahlah klasifikasi pada kotak dialog legend editor (lihat modul hal. 13) sesuai dengan urutan klasifikasi nilai Q disini. Misalnya bila nilai Q berkisar 0.143 – 0.333 berarti masuk pada tipe iklim B (basah).

Selamat mencoba. Bila tidak memiliki data digital, gunakan aja data2 hasil buatan sendiri

Digitasi Peta Secara Otomatis di Arcgis
Mungkin anda sudah mengenal software digitasi peta secara otomatis macam RasterVect ataupun Raster2Vector. Sekali lagi, saya mempromosikan piranti lunak GIS dan mapping tercanggih saat ini; ESRI ArcGIS, untuk melakukan operasi yang sama, digitasi otomatis tanpa kita kudu klak-klik tanpa henti. Kini, anda bisa menghemat tenaga dan menghindari jari telunjuk anda menjadi tremor!

Aktifkan ArcMap dari menu Start> All Programs> ArcGIS> ArcMap. Dari View, tekan Add Data. Pilih file gambar raster yang akan di-scan. Setelah muncul jendela Add Data, misalnya yang akan dipanggil adalah peta.bmp. jangan langsung di-klik, lalu Add. dalam hal ini, yang musti kita lakukan adalah dengan klik ganda file peta.bmp hingga kita bisa ‘masuk’ dalam file raster tersebut, dan menemukan band RGB atau Band_1, 2 dan 3. Misalnya, yang akan kita pilih adalah Band_1, tinggal klik sekali, lalu tekan Add, atau klik ganda pada file Band_1. Tidak ada pengaruh signifikan untuk kita pilih band 1, 2 atau 3. singkatnya, semua sama.

Pastikan anda sudah mengaktifkan ekstensi ArcScan, yaitu dari menu Tools> Extensions…>ArcScan. Beri tanda centang (V), lalu klik Close

Klik pada sembarang tempat kosong di menu bar atau button bar, lalu dari list yang ada, pilih ArcScan

Sekarang toolbar ArcScan sudah muncul, akan tetapi menu Vectorization tetap belum aktif. Hal ini disebabkan karena belum ada ‘shapefile’ atau fitur yang akan digunakan sebagai lokasi tujuan atau lokasi penyimpanan hasil scanning. Karena itu, kita juga harus menampilkan shapefile yang akan dijadikan sebagai lokasi penyimpanan hasil scanning. Dari tombol Add Data, dalam contoh ini kita panggil scanning.shp

Apa sekarang menu Vectorization pada toolbar ArcScan sudah aktif? belum. Sekarang kita perlu mengatur shapefile scanning dalam mode editing, yaitu dari toolbar Editor, tekan drop-down menu Editor, lalu pilih Start Editing. maka menu-menu pada toolbar ArcScan akan menjadi aktif.

Dari menu Vectorization, pilih sub-menu Generate features hingga muncul jendela Generate Features. Di bawah tulisan Choose the line layer to add the centerlines to:, akan muncul shapefile dimana kita bisa jadikan target untuk penyimpanan hasil scanning. Anda bisa langsung menge-klik OK, maka hasil scanning akan muncul di shapefile scanning.shp. Sekarang dari menu Editor, pilih sub-menu Stop Editing. Anda akan ditanya apakah anda ingin menyimpan hasil editing (Do you want to save your edits?), pilih Yes.
Mengkonversi hasil digitasi otomat menjadi fitur poligon
Apabila anda tidak hanya sekedar menginginkan scanning dalam bentuk topologi line, akan tetapi anda menginginkan hasil dalam bentuk topologi poligon, maka yang perlu anda lakukan sekarang adalah menambahkan shapefile kosong dengan tipe poligon sebagai lokasi atau target penyimpanan hasil konversi topologi garis menjadi poligon, dalam contoh ini, kita panggil shapefile bertopologi poligon dengan nama fromline.shp.

Ubah mode editing dari menu Editor> Start Editing

Klik di sembarang tempat kosong di menu bar atau tool bar, lalu dari list yang ada, pilih Topology, sehingga berikutnya akan muncul toolbar Topology.

Gunakan tool panah Edit Tool untuk menyeleksi seluruh bagian yang akan dikonversi menjadi topologi poligon, dengan cara membuat seleksi dengan bentuk kotak melingkup keseluruhan fitur dari shapefile scanning.shp..

Setelah seluruh bagian yang akan dikonversi terseleksi, maka tombol Construct Feature akan menjadi aktif. Tinggal klik tombol tersebut, dan jangan lupa dari toolbar Editor, pada opsi Target:, yang anda pilih adalah shapefile topologi poligon yang akan anda jadikan sebagai target/lokasi penyimpanan hasil konversi. Berikutnya akan muncul jendela Construct Features, dimana akan ada kolom isian Cluster Tolerance:, dan adapula Construction Options. Pada Construction Options, ada tiga opsi yang bisa anda pilih:
(1) Create new polygon from selected features
Opsi ini secara otomatis akan langung membuat fitur poligon tanpa mempedulikan apakah dalam fitur yang akan dijadikan sebagai wadah sudah memiliki fitur atau masih kosong.
(2) Create new polygons (considering existing features in target layer)
Untuk opsi ini, apabila layer target sudah memiliki fitur, maka poligon akan ditambahkan ke dalam fitur yang sudah ada, sehingga apabila fiturnya saling bertampalan, maka secara otomatis fitur dari polyline milik layer scanning dan fitur poligon yang sudah ada pada shapefile fromline akan saling diintersect, sehingga akan terbentuk poligon yang merupakan gabungan dari fitur poligon yang sudah ada dengan fitur hasil konversi yang sudah ter-construct alias tidak ada poligon yang saling betumpukan karena sudah terintersect.
(3) Split existing features in target layer using selection
Untuk opsi ini, fitur poligon yang ada pada layer target akan di-split menggunakan garis-garis yang membentuk fitur scanning.

Karena shapefile target kita masih kosong, maka opsi yang terpilih adalah Create new polygon from selected features. Selanjutnya klik OK. Sekarang layer fromline anda sudah memiliki fitur berbentuk poligon. dari menu Editor, pilih Stop Editing, lalu simpan perubahan yang sudah anda lakukan.
Tutorial ini saya praktikkan dengan menggunakan piranti lunak ESRI ArcGIS 9.2, dengan kontribusi dari rekan saya; Bang Satrio. Saya dulu ‘tidak sengaja’ menemukan fasilitas ini dengan menggunakan program ESRI ArcGIS versi 9.0, dan dari pengamatan saya, operasi scanning ini hanya bisa dilakukan dengan syarat bahwa file raster yang ditampilkan hanya memiliki 2 warna, yaitu hitam dan putih. Saya sedikit lupa dengan langkah yang harus dilakukan pada ESRI ArcGIS 9.0, tapi secara garis besar tidak jauh beda dengan tutorial ini.

Sumber:

http://www.khofia.s5.com/s04-03-003.html

Sabins (1996) dalam Kerle, et al. (2004) menjelaskan bahwa penginderaan jauh adalah ilmu untuk memperoleh, mengolah dan menginterpretasi citra yang telah direkam yang berasal dari interaksi antara gelombang elektromagnetik dengan sutau objek. Sedangkan menurut Lillesand and Kiefer (1993), Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau fenomena yang dikaji.

Data penginderaan jauh diperoleh dari suatu satelit, pesawat udara balon udara atau wahana lainnya. Data-data tersebut berasal rekaman sensor yang memiliki karakteristik berbeda-beda pada masing-masing tingkat ketinggian yang akhirnya menentukan perbedaan dari data penginderaan jauh yang di hasilkan (Richards and Jia, 2006).

Pengumpulan data penginderaan jauh dapat dilakukan dalam berbagai bentuk sesuai dengan tenaga yang digunakan. Tenaga yang digunakan dapat berupa variasi distribusi daya, distribusi gelombang bunyi atau distribusi energi elektromagnetik (Purwadhi, 2001).

Skema Umum Penginderaan Jauh

Penginderaan jauh sangat tergantung dari energi gelombang elektromagnetik. Gelomabng elektromagnetik dapat berasal dari banyak hal, akan tetapi gelombang elektromagnetik yang terpenting pada penginderaan jauh adalah sinar matahari. Banyak sensor menggunakan energi pantulan sinar matahari sebagai sumber gelombang elektromagnetik, akan tetapi ada beberapa sensor penginderaan jauh yang menggunakan energi yang dipancarkan oleh bumi dan yang dipancarkan oleh sensor itu sendiri. Sensor yang memanfaatkan energi dari pantulan cahaya matahari atau energi bumi dinamakan sensor pasif, sedangkan yang memanfaatkan energi dari sensor itu sendiri dinamakan sensor aktif (Kerle, et al., 2004)

Ukuran energi yang dipantulkan dan dipancarkan oleh sensor penginderaan jauh (Karle, el al., 2004)

Analisa data penginderaan jauh memerlukan data rujukan seperti peta tematik, data statistik dan data lapangan. Hasil nalisa yang diperoleh berupa informasi mengenai bentang lahan, jenis penutup lahan, kondisi lokasi dan kondisi sumberdaya lokasi. Informasi tersebut bagi para pengguna dapat dimanfaatkan untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan dalam mengembangkan daerah tersebut. Keseluruhan proses pmulai dari pengambilan data, analisis data hingga penggunaan data tersebut disebut Sistem Penginderaan Jauh (Purwadhi, 2001)

Penginderaan jauh mempunyai kemampuan untuk menghasilkan data spasial yang susunan geometrinya mendekati keadaan sebenarnya dari permukaan bumi dalam jumlah yang banyak dan waktu yang cepat. Keadaan ini membutuhkan suatu sistem pengelolaan dan penanganan data yang tepat dan efisien sehingga informasi spasial dari citra penginderaan jauh yang diperoleh dapat berguna untuk kepentingan yang luas.

Penginderaan jauh tidak pernah lepas dari Sistem Informasi Geografi (SIG). Data-data spasial hasil penginderaan jauh merupakan salah satu data dasar yang dipergunakan dalam analisis SIG. Dalam perkembangannya data-data SIG juga berguna dalam pengolahan data penginderaan jauh (Barus dan Wiradisastra, 2000). SIG sangat baik dalam proses manajemen data, baik itu data atribut maupun data spasialnya. Integrasi antara data spasial dan data atribut dalam suatu sistem terkomputerisasi yang bereferensi geografi merupakan keunggulan dari SIG.

Data penginderaan jauh merupakan data hasil pantulan objek dari berbagai panjang gelombang yang di tangkap oleh sebuah sensor dan mengubahnya menjadi data numerik serta bisa dilihat dalam bentuk grafik atau citra (imaginery) (Purwadhi, 2001). Sedangkan pemanfaatan data-data penginderaan jauh dilakukan karena tersedia dalam jumlah yang banyak, mampu memperlihatkan dearah yang sangat luas, tersedia untuk daerah yang sulit terjangkau, tersedia untuk waktu yang cepat, dan dapat memperlihatkan objek yang tidak tampak dalam wujud yang bisa dikenali objeknya (Sutanto, 1989). Salah satu contoh aplikasi data penginderaan jauh adalah untuk melihat indeks vegetasi dan mengestimasi jumlah penyerapan Carbon Dioksida (CO₂) oleh tanaman. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) merupakan metode yang sering digunakan untuk memanfaatkan data spektral indeks vegetasi (Spectral Vegetation Index (SVI)) dari penginderaan jauh. Spektral indeks vegetasi dari data penginderaan jauh terbentuk karena adanya perbedaan pantulan gelombang dari daun tanaman hidup dengan objek-objek yang lain dipermukaan bumi pada panjang gelombang hijau (visible) dan infra merah dekat (invisible) (Horning, 2004)

Kemampuan suatu citra (imaginery) menangkap dan menampilkan suatu informasi dari permukaan bumi sangat tergantung dari resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi radiometrik dan resolusi spektralnya (Purwadhi, 2001). Setiap jenis citra mempunyai jenis resolusi yang berbeda-beda baik itu resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi radiometrik maupun resolusi spektralnya sehingga mengakibatkan kemampuan suatu citra dalam menangkap dan menampilkan informasi juga berbeda-beda. Keadan ini juga terjadi pada kemampuan citra dalam menangkap dan menampilkan informasi indeks vegetasi.

Gambar disamping adalah contoh gambar citra dimana yang diperlihatkan adalah sebaran vegetasi yang didukung oleh tampilan dari citra ikonos. dan gambar di bawahnya adalah sebaran warna indeks vegetasi yang diolah melalui program2 GIS.

Pengolahan data penginderaan jauh dengan memanfaatkan SIG diharapkan mampu memberikan informasi secara cepat dan tepat sehingga dapat digunakan sesegera mungkin untuk keperluan analisis dan manipulasi data.

Bila kita melihat suatu foto atau gambar, kadang kita sendiri bingung dan bahkan ga tau tentang objek-objek yang ada di dalam foto/gambar itu. Ada beberapa objek yang dapat dikenali secara langsung tetapi ada sebagain objek yg malah tidak dikenali. Proses pengenalan objek ini sangat tergantung dari pengalaman dan persepsi dari orang yg melihat foto tersebut. Bagi yg dah biasa, mungkin dapat secara mudah mengidentikasi objek, tetapi bagi yg ga berpengalaman proses pengenalan objek akan sangat2 susah. Apabila dah bisa mengenali objek tersebut dan dah bisa menyampaikan informasinya kepada orang lain maka kita sedang melakukan proses interpretasi. Pekerjaan interpretasi bukan hanya dilakukan oleh para fotografer tapi juga oleh orang2 yang berada didisiplin ilmu penginderaan jauh, bahkan bagi orang2 yg bergantung pada hasil penginderaan jauh, interpretasi merupakan langkah awal yang sangat menentukkan bagi hasil pekerjaannya nanti.

Estes dan Simonett (1975) dalam Sutanto (1992) mengatakan bahwa interpretasi citra merupakan perbuatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan maksud untuk mengidentifikasi objek dan menilai arti pentingnya objek tersebut. Pengalaman sangat menentukkan hasil interpretasi, karena persepsi pengenalan objek bagi orang2 yang berpengalaman biasanya lebih konstan atau dengan kata lain pengenalan objek yang sama pada berbagai bentuk citra akan selalu sama. Misalkan pada citra A dianggap sebuah pemukiman, maka pada citra B atau C pun tetap bisa dikenal sebagai pemukiman walaupun agak sedikit berbeda dalam penampakannya.

Ada tiga hal penting yang perlu dilakukan dalam proses interpretasi, yaitu deteksi, identifikasi dan analisis. Deteksi citra merupakan pengamatan tentang adanya suatu objek, misalkan pendeteksian objek disebuah daerah dekat perairan. Identifikasi atau pengenalan merupakan upaya mencirikan objek yang telah dideteksi dengan menggunkan keterangan yang cukup, misalnya mengidentifikasikan suatu objek berkotak2 sebagai tambak di sekitar perairan karena objek tersebut dekat dengan laut. Sedangkan analisis merupakan pengklasifikasian berdasarkan proses induksi dan deduksi, seperti penambahan informasi bahwa tambak tersebut adalah tambak udang dan dklasifikasikan sebagai daerah pertambakan udang.

Interpretasi citra penginderaan jauh dapat dilakukan dengan dua cara yaitu interpretasi secara manual dan interpretasi secara digital (Purwadhi, 2001). Interpretasi secara manual adalah interpretasi data penginderaan jauh yang mendasarkan pada pengenalan ciri/karakteristik objek secara keruangan. Karakteristik objek dapat dikenali berdasarkan 9 unsur interpretasi yaitu bentuk, ukuran, pola, bayangan, rona/warna, tekstur, situs, asosiasi dan konvergensi bukti. Interpretasi secara digital adalah evaluasi kuantitatif tentang informasi spektral yang disajikan pada citra. Dasar interpretasi citra digital berupa klasifikasi citra pixel berdasarkan nilai spektralnya dan dapat dilakukan dengan cara statistik. Dalam pengklasifikasian citra secara digital, mempunyai tujuan khusus untuk mengkategorikan secara otomatis setiap pixel yang mempunyai informasi spektral yang sama dengan mengikutkan pengenalan pola spektral, pengenalan pola spasial dan pengenalan pola temporal yang akhirnya membentuk kelas atau tema keruangan (spasial) tertentu.

Sumber:

Purwadhi, Sri Hardiyanti. 2001. Interpretasi Citra Digital. Grasindo. Jakarta

Lillesand, Thomas M., Ralph W Kiefer. 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Gajah Mada University Press. Jogyakarta

Sutanto. 1992. Penginderaan Jauh; Jilid 1. Gajah Mada University Press. Jogyakarta

CPLO. 1996. Penginderaan Jauh Terapan. UI Press. Jakarta

Pertanian berkelanjutan bukanlah pilihan tapi merupakan keharusan yang perlu dilakukan jika kita ingin terus dapat melakukan pembangunan. Kita telah menyaksikan pertambahan penduduk dunia yang terus meningkat begitu besarnya seperti yang terjadi di Indonesia dan menyebabkan penurunan kualitas sumber daya alam serta kerusakan lingkungan yang sangat cepat.

Konsep sistem pertanian yang berkelanjutan muncul setelah terbukti pertanian sebagai suatu sistem produksi ternyata juga merupakan sebagai penghasil polusi. Pertanian bukan hanya penyebab degradasi lahan tetapi juga penyebab degradasi lingkungan diluar daerah pertanian. Meluasnya lahan-lahan kritis dan pendangkalan perairan di daerah hilir merupakan bukti nyata bahwa pertanian yang tidak dikelola dan direncanakan secara berkelanjutan telah menurunkan kualitas sumber daya alam. Implementasi Sistem Informasi geografi (SIG) sebagai salah satu teknologi yang mampu merancang suatu perencanaan pengelolan lingkungan dengan cepat diharapkan mampu menaggulangi kendala tersebut.

Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam mengembangkan pertanian berkelanjutan diantaranya adalah (1) perlu upaya mengurangi ketergantungan pada sumber energi yang tidak terbaharui dan sumber daya kimia, (2) perlu mengurangi kontaminasi bahan pencemar akibat efek samping dari kegiatan pertanian pada udara, air dan lahan, (3) mempertahankan habitat untuk kehidupan fauna yang memadai, dan (4) dapat mempertahankan sumber daya genetik untuk tanaman dan hewan yang diperlukan dalam pertanian. Selain itu pertanian harus mampu mempertahankan produksinya sepanjang waktu dalam menghadapai tekanan sosial ekonomi tanpa merusak lingkungan yang berarti (Sinclair, 1987 dalam Suwardji, 2004)

Sutanto (2001) mengatakan bahwa hasil panen secara fisik merupakan ukuran keberhasilan kelestarian produksi pertanian. Dengan alasan pertumbuhan dan hasil tanaman sangat tergantung dari banyak faktor termasuk tanah, iklim, hama dan penyakit. Tetapi pengukuran kelestarian semacam ini memerlukan ketersediaan data yang baik dalam kurun waktu yang lama, sehingga kecenderungan hasil yang terukur dalam jangka panjang harus dipisahkan dari data akibat variasi iklim dan pengolahan yang kurang baik. Dengan demikian, akan lebih baik apabila kita mempunyai indikator tanah dan peramalan yang dapat digunakan lebih awal dalam memberikan peringatan kemungkinan terjadinya penurunan hasil, karena banyak faktor yang mempengaruhi kesuburan tanah yang terjadi secara sangat lambat.

SIG dengan kemampunnya sebagai penyimpan data yang baik serta mampu memanejemen data walaupun jumlah data itu begitu besar, akan sangup menerima tantangan tersebut. Selain dapat memajemen data dari berbagai bentuk, pengintergrasian antara data spasial dan data atribut dalam suatu analisis akan dapat memberikan gambaran nyata tentang kondisi suatu daerah (spasialnya) serta informasi (data atribut) dari daerah tersebut dalam waktu bersamaan.

Pemisahan data dari keadan normal dengan akibat variasi iklim atau akibat pengolahan yang kurang baik dapat dilakukan dengan cepat dan mudah dengan bantuan fungsi klasifikasi dan generalisasi dalam SIG. Proses peramalan dapat juga dilakukan dengan memanfaatkan data-data yang telah ada. Pendugan dengan beberapa asumsi tersebut akan langsung memperlihatkan hasil dalam bentuk suatu peta sehingga dapat menghasilkan kemungkinan-kemungkinan terbaik dalam pengambilan keputusan suatu perncanaan serta dengan didukung oleh alternatif-alternatif lain. Penggunaan data dari citra satelit akan sangat mempengaruhi kecepatan perencanaan dimana dari data ini kita akan secara cepat mengetahui perubahan-perubahan yang terjadi pada suatu lahan.

Ada banyak faktor yang mengaruhi implementasi SIG dalam suatu perkerjaan sehingga sebelum kita mengimplemantasikan SIG untuk menunjang pertanian berkelanjutan, sebaiknya kita memperhatikan hal-hal sebagai berikut:

1. Dukungan manajemen

Proyek GIS biasanya dilakukan oleh sebuah instansi atau organisasi. Dukungan dari pimpinan organisasi akan mempengaruhi kalancaran implemntasi SIG dimana tanpa dukungan penuh dari pimpinan akan menyebabkan kecendrungan kegagalan dari implementasi SIG.

2. Keadaan data

Pada awalnya bagian pekerjaan terbesar dari SIG adalah mengkonversi data dari analog ke data digital. Pekerjaan ini membutuhkan biya yang tidak sedikit sehingga pertimbangan tentang data-data apa saja yang perlu dikonversikan merupakan hal sangat penting.

3. Tenaga kerja (user)

Masalah yang sering dihadapi dalam pengimplementasian SIG adalah kurangnya tenaga kerja yang menjalankan SIG tersebut. Kurangnya tenaga kerja tersebut disebabkan oleh keterbatasan pengetahuan dari tenaga kerja tentang SIG. Oleh karena itu pendidikan terhadap tenaga kerja sangat diperlukan dalam hal ini.

4. Biaya

Biaya merupakan faktor penentu dalam pengimplentasian SIG. implementasi SIG membutukan biaya yang sangat besar, khususnya pada pada awal pembentukkannya seperti biaya yang dibutuhkan untuk menyediakan perangkat keras dan perangkat lunak, biaya pengkonversian data dan lain sebagainya.

Dunia kelautan merupakan dunia yang sangat dinamis, disini hampir semunya bergerak kecuali dasar lautan  . Di wilayah yang merupakan bagian bumi terbesar ini, terdapat banyak sumber daya alam yang bisa menghasilkan pendapatan yang tinggi untuk suatu daerah atau pemerintahan, contohnya adalah sumber daya ikan. Indonesia merupakan suatu negara yang sangat luas dan memiliki sumber daya perikanan yang sangat besar juga. Dengan luas lautan sekitar 5,8 juta km2 dan panjang pantai kurang lebih 81.000 km, maka potensi pendapatan ekonomi dari bidang perikanan akan sangat besar sekali. Menurut Kusyanto (2001) potensi sumber daya perikanan di Indonesia adalah 6.1 juta ton per tahun dan baru termanfaatkan sekitar 57%. Kurangnya pemanfaatan teknologi dalam eksploitasi sumber daya ikan2 tersebut menyebabkan tidak optimumnya pemanfaatan sumber daya ikan yang ada. Pemanfaatan suatu teknologi seperti Sistem Informasi Geografis untuk perikanan di harapkan dapat mampu memberikan suatu gambaran dan suatu tampilan spasial tentang sumber-sumber atau spot-spot perikanan di wilayah indonesia yaitu dengan menggabungkan faktor-faktor lingkungan yang mendukung tempat hidup dan berkumpulnya berbagai jenis ikan tersebut sehingga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan hasil penangkapan ikan.

Setiap jenis ikan mempunyai suatu kriteria-kriteria lingkungan tersendiri untuk kenyaman hidupnya *ya mirip kayak manusia juga sih, namanya juga mahluk hidup  *. Kriteria-kriteria lingkungan tersebut adalah seperti suhu, makanan (chlorophyl-a), salinitas, pertemuan masa air (eddy), upwelling, dll. Contohnya untuk ikan albacore tuna di laut utara pasifik, ikan ini suka hidup pada kisaran suhu 18.5 – 21.5 ^oC, dan tingkat klorofil-a 0.3 mg/m³ (Polovia et al., 2001; Zainuddin et al., 2004 dalam Zainuddin, 2006), sedangkan ikan cakalang dan tuna kecil (litle tuna) lebih bahagia hidup pada daerah dengan kisaran suhu 23 – 28 ^oC (Leavestu dan Hela, 1970 dalam Kusuma, 2004).

Keadaan2 lingkungan yang merupakan syarat kebahagian hidup bagi ikan2 tersebut merupakan suatu sebaran spasial yang dapat di olah dengan Sistem Informasi Geografi. Data-data lingkungan tersebut dapat di peroleh dari data penginderaan jauh seperti Sea Surface Temperature (SST)/suhu laut dan klorofil-a yang bisa diperoleh dari citra MODIS yang bias di download pada situ http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/browse.pl. sedangkan data-data lokasi pendaratan kapal penagkapan, batas pantai bisa diperoleh dari survei lapangan dan peta dasar wilayah.

Sistem informasi geografi merupakan suatu interaksi antara data-data atribut dan data spasial yang bereferensi geografi. Keunggulan SIG ini dapat dijadikan masukan berharga bagi para nelayan atau pengusaha perikanan untuk mengetahuai lokasi-lokasi penangkapan ikan. Pertanyaan yang sering di lontarkan nelayan adalah dimana lokasi penangkapan ikan yang baik? dan kapan waktunya? Dengan SIG perikanan pertanyaan2 ini bisa di jawab, dengan bantuan data SST, klorofil, PAR (Photosintesis Actibe Radiation) dll bulanan dalam beberapa tahun yang diperoleh dari PJ dan dianalisis dengan SIG akan memberikan tampilan secara geografis kencendrungan seberan dari faktor2 lingkungan yang disukai oleh ikan yang akhirnya memberikan gambaran daerah perkiraan penangkapan ikan.

SIG perikanan lebih sering bermain dengan bentuk data raster. Data2 SST, klorofil dll tersebut merupakan suatu data dari citra satelit yang berbentuk raster. Data raster mempunyai kelemahan dalam proses penyimpaan dan kemampuannya berinteraksi dengan data atribut. Data bentuk raster membutuhkan tempat penyimpanan yang sangat besar sehingga boros hardisk, data raster juga merupakan data angka per pixel sehingga tidak bisa di gabung dengan data tabel, keadaan ini terjadi apabila data raster tersebut bersifat degradasi. Untuk bisa menggabungkannya dengan data tabel harus di reklasifikasi terlebih dahulu, sehingga membentuk ID2. Interkasi data atribut dengan data spasial sangat berguna pada lokasi pendaratan ikan, dimana pelaporan secara berkala tentang hasil penagkapan ikan akan memberikan informasi wilayah penghasil ikan terbesar dan informasi tentang pemanfaatan potensi perikanan yang ada disekitar lokasi pendaratan kapal.

Pengembangan SIG untuk kelautan mempunyai dua kendala umum, pertama bahwa dasar-dasar perkembangan SIG adalah untuk keperluan analisis keruangan pada suatu lahan (land-based sciences), kedua analisis SIG untuk laut lebih banyak menggunakan 3D, sedangkan SIG sendiri masih kurang mampu mengaplikasikan 3D secara baik pada daerah2 yg luas (Davis dan Davis 1988; Wright dan Goodchild 1997 dalam Kusuma, 2004).

Indonesia merupkan negara kepulauan dengan jumlah pulau yang mencapai 17.508 dan panjang garis pantai kurang lebih 81.000 km (DKP, 2008). Keadaan ini menyebabkan kawasan pesisir menjadi andalan sumber pendapatan bagi masyarakat indonesia. Dengan keberadaan hutan mangrove yang terluas didunia, terumbu karang yang eksotik, rumput laut yang terhampar dihampir sepanjang pantai, sumber perikanan yang tidak ternilai banyaknya dan keadaan lahan yang relatif subur untuk pertanian menyebabkan tekanan terhadap wilayah pesisr semakin besar.

Wilayah pesisr juga merupakan daerah yang terpadat penduduknya. Sekitar 140 juta jiwa atau 60% penduduk Indonesia tinggal diwilayah pesisir (DKP, 2008). Selain faktor dari manusia, perubahan iklim global juga meningkatkan tekanan terhadap wilayah pesisr melalui semakin meningkatnya muka air laut akibat pemanasan global.

Pengelolaan wilayah pesisir harus dilakukan secara cepat dan tepat dengan memanfaatkan data yang kontinyu dan teknologi yang mampu menggambarkan wilayah pesisir dengan baik. Integrasi penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografi (SIG) merupakan salah satu cara untuk mengelola wilyah pesisr dengan data yang kontinyu dan sebaran spasial yang bisa menampilkan secara sederhana bentuk kawasan peisisir. Secara sederhana intergrasi antara penginderaan jauh dan SIG dapat memetakan kondisi wilayah pesisir sehingga dapat dipantau kondisinya.

Penginderaan jauh merupakan suatu metode untuk pengenalan dan penentuan objek dipermukaan bumi tanpa harus melakukan kontak langsung dengan objek tersebut. Data pengunderaan ajauh dapat bersifat kontinyu karena mempunyai resolusi temporal, dapat digunakan untuk berbagai aplikasi karena resolusi spektralnya dan ditampilkan dalam berbagai bentuk skala karena resolusi spasilanya.

Sistem Informasi Geografi (SIG) adalah suatu sistem informasi yang dirancang untuk bekerja dengan data yang bereferensi spasial atau berkoordinat geografi atau dengan kata lain suatu SIG adalah suatu sistem basis data dengan kemampuan khusus untuk menangani data yang bereferensi keruangan (spasial) bersamaan dengan seperangkat operasi kerja (Barus dan Wiradisastra, 2000). Aplikasi SIG dapat digunakan untuk berbagai kepentingan selama data yang diolah memiliki refrensi geografi, maksudnya data tersebut terdiri dari fenomena atau objek yang dapat disajikan dalam bentuk fisik serta memiliki lokasi keruangan.

Integrasi Penginderaan jauh dan SIG dalam pengelolaan wilayah pesisir dapat menggunakan Indeks Kepekaan Lingkungan (IKL)/Environmental Sensitivity Index (ESI). Indeks Kepekaan Lingkungan merupakan gambaran nilai-nilai biologi, sosial-ekonomi dan sosial-budaya pada suatu wilayah pesisir dan laut tertentu yang digunakan sebagai prioritas respon terhadap tumpahan minyak (NOAA, 1992). Dalam perkembangannya IKL bukan hanya untuk menilai kepekaan lingkungan terhadap tumpahan minyak, tetapi juga kepekaan wilayah pesisir terhadap polutan dan bahan pencemar lainnya baik yang berasal dari sungai, pemukiman, maupun kegiatan-kegiatan disekitar pantai.

Tingkat kerentanan suatu ekosistem pesisir terhadap dampak yang terjadi akibat kegiatan manusia dan pembangunannya sangat tergantung pada kekuatan ekosistem tersebut menahan perubahan yang terjadi, hal ini ditunjukkan oleh tingkat kepekaan ekosistem tersebut. Tingkat kepekaan suatu ekosistem yang merupakan gambaran dari kekuatan ekosistem tersebut untuk kembali pulih seperti keadan semula dipengaruhi oleh kondisi biologi dan ekologi ekosistem tersebut. Hal inilah yang menjadi dasar teori dalam penetuan IKL, sehingga hasil penilaian IKL dapat dijadikan sebagai salah satu acuan dalam perencanaan dan pengelolaan wilayah pesisr.

Data penginderaan jauh dapat menangkapat dan mengindentifikasi berbagai macam objek di wilayah pesisir seperti rumput laut, terumbu karang, keadaan pasir, padang lamun, keberadaan mangrove, penggunaan lahan, serta sebaran vegetasi lainnya yang merupakan suatu ekosistem wilayah pesisir. Data-data tersebut bisa diintegrasikan dengan data-data SIG seperti batas administrasi, jumlah penduduk, kondisi jalan, kondisi sungai serta bentuk topografi suatu lahan maupun topografi pantai dan lautnya (batimetri).

Selain pemanfaatan data-data SIG tersebut, SIG juga dapat menganalisis data-data spasial sehingga memberikan bentuk lain dari data spasial masukkan sebelumnya yang akan berguna dalam menentukan nilai IKL. Keunggulan dari SIG adalah kemampaunnya menangani data spasial bereferensi geografi yang berintegrasi dengan data atribut sehingga data-data tersebut dapat dianalisis bentuk keruangannya. Hasil analisis tersebut seperti panjang, luas, volume, keterkaitan, klasifikasi dan perkiraan yang berbentuk tampilan spasial. Keadaan tersebut diperoleh dari analisis dan manipulasi data spasial yang merupakan keunggulan lain dari SIG, adapun contoh analisis dan manipulasi data spasial yang dilakukan dalam SIG seperti overlay, interpolasi, buffering dan klasifikasi.

Integrasi penginderaan jauh dan SIG pada suatu penelitian, khususnya dalam penentuan IKL diharapkan akan mampu mengefektifkan waktu dan biaya dengan tingkat ketelitian yang lebih baik serta terus bisa mengikuti perubahan lingkungan wilayah ekosistem wilayah tersebut. Selain menganalisa data, SIG juga mampu menghasilkan suatu peta tematik cukup cantik untuk yang diharapkan dapat membantu penanganan dan pemetaan tata ruang wilayah pesisr yang salah satu contohnya adalah peta tematik Indeks Kepekaan Lingkungan (IKL) wilayah pesisr. contoh peta IKL dapat dilihat pada gambar di bawah

Daftar Pustaka

Barus, Baba., dan U.S. Wiradisastra. 2000. Sistem Informasi Geografi; Sarana Manajemen Sumberdaya. Laboraturium Pengindraan Jauh dan Kartografi Jurusan Tanah Fakultas Pertanian IPB. Bogor

DKP. 2008. Urgensi RUU Pengelolaan Wilayah Pesisir dan Pulau-pulau Kecil. Artikel on-line Dinas Kelautan dan Perikanan

NOAA. 2002. Environmental Sensitivity Index Guidelines, Version 3.0. NOAA Technical Memorandum NOS OR&R 11. Office of Response and Restoration, National Oceanic and Atmospheric Administration.

Geografer dari Universitas West Virginia, Kenneth L Martis, yang juga ikut menulis buku "The Historical Atlas of United States Presidential Election 1788-2004", buku yang memetakan pemenang pemilihan presiden di setiap daerah di seluruh AS, menyebut bahwa politikus membutuhkan pemahaman geografi untuk kemenangan mereka dalam sebuah pemilihan umum.

"Kita tahu pentingnya pemahaman mengenai tempat - dimana Anda memilih, apa jenis lokasi di kota tempat memilih, antara inner-city, kelas pekerja pinggiran, kelas menengah atas pinggiran, ex-urban, pedesaan dan seterusnya. Saya tak ingin menyebut geografi sebagai determinan terpenting, namun sangat penting dalam berbagai perbedaan aspek kehidupan," katanya dalam wawancara dengan Gannett News Service.

Masih menurut Martis, dalam setiap level geografis ini lebih dari sekadar pedesaan versus metropolitan, namun apa yang dia sebut sebagai "Red State-Blue State". "Jika kita lihat pada tingkat presidensial, khususnya, Anda memiliki wilayah metropolitan memilih Demokratik, dan Anda menemukan sejumlah pedesaan di AS yang memilih Republik."

"Kita memiliki sekitar 3.000 lebih county di AS, dan banyak pemilihan kembali ke waktu Reagan dan sebagian ke (1972) Nixon yang menyaingi McGovern, Anda akan memiliki 2.100 lebih county di AS yang memilih kandidat Republik," katanya.

Ketika ditanya tentang pemilihan kongres tahun ini, dia mengatakan bahwa wilayah Selatan AS selalu menjadi wilayah pemilihan tradisional AS, dan selalu menjadi keunikan dalam budaya politik AS.

"Partai Demokrat menjadi lebih dan lebih lagi- memulainya dengan gerakan hak-hak sipil. Dan dengan pelan Partai Republik, menjadi partai yang lebih tradisionalistik. Pola pemilihan di Selatan selalu memilih partai tradisionalistik. Bagaimana di utara? "Negara-negara bagian di utara lebih memiliki budaya politik moralistik, termasuk perlawanan terhadap perbudakan, perang sipil dan lainnya. "Jadi di negara-negara bagian di bagian utara lebih memiliki pandangan yang moralistik dan Partai Demokrat mengambil posisi ini dalam peperangan hak sipil pada tahun 60-an," katanya.

Jika diketahui secara substansial kandidat Republik kehilangan di bagian Selatan tahun ini, apakah ini akan menjadi menjadi akhir dari masa pemilihan? "Saya tak tahu jika era itu telah berakhir, khususnya dalam level presidensial. Beberapa kandidat Demokrat selalu terpilih dari Selatan. Di perkotaan maupun suburban dan exurban di bagian Selatan, kandidat Republik kemungkinan tetap menguat. Ada kemungkinan untuk era dalam sejarah Amerika Anda tidak memiliki suatu daerah yang solid untuk memilih senator dan kongres dan presiden dari satu partai.

Pemerintah diharapkan untuk memperhitungkan pemanfaatan data-data spasial sebelum mengambil sebuah kebijakan, selain perlunya dipersiapkan perangkat peraturan yang secara khusus mengatur sistem informasi spasial di Indonesia.

Sembunyikan

Harapan itu antara lain disampaikan anggota Komisi VI DPR-RI Cecep Rukmana , mantan Menko Perekonomian Dorodjatun Kuntjoro-jakti dan Dekan Fakultas Geografi UGM Dr Hartono, dalam Forum Geoinformasi, Pemetaan dan Riset Geomatika, yang digelar oleh Bakosurtanal, di Jakarta, Rabu (7/12). Acara ini diberi tema "Investasi dan Riset Berkualitas dengan Data Spasial Berkualitas".

Cecep Rukmana menyayangkan, sejauh ini banyak masalah muncul berkait dengan kebijakan yang tidak mempertimbangkan data spasial. Sebagai contoh mengenai data beras yang menjadi acuan untuk mengimpor beras, ternyata hanya menggunakan sampling. Sehingga tidak diketahui keakuratannya.

Data spasial sendiri, lanjut Cecep, belum menjadi informasi yang dapat menjadi komoditi akibatnya hanya sedikit orang yang menggunakannya. “Hendaknya di masa mendatang pemerintah gunakan data spasial untuk mendukung keluarnya sebuah kebijakan,” begitu Cecep.

Dorodjatun sebelumnya menyebut bahwa tidak dimanfaatkannya data spasial berdampak jelas dalam berbagai hasil pembangunan yang merugikan, misalnya banyak bangunan yang dibangun pada tempat yang tidak cocok, lokasi lahan tidak memperhitungkan kondisi tanah, sehingga tak heran jika muncul berita perubahan mewah kebanjiran atau bangunan amblas karena longsor.

Namun begitu, ia menyadari bahwa data spasial di Indonesia memang belum sepenuhnya memadai. Ia menceritakan pengalaman yang kesulitan untuk mencari peta daerah yang jauh dari pulau Jawa dalam ukuran satu berbanding tiga ribu (1:3.000), kebanyakan sekitar 1:25.000 atau 1:50.000. Akibatnya banyak perusahaan saat ini yang mencari lahan bukan berdasarkan data spasial tetapi berdasarkan perhitungan pasar, misal yang harganya murah atau yang dekat pelabuhan, kata Dorodjatun.

Sementara itu Dr Hartono mengatakan, dewasa ini Indonesia ditantang untuk menjamin ketersediaan basisdata dan sistem informasi data spasial nasional (darat dan laut) terpadu serta peningkatan kualitasnya.

Dikatakan, Indonesia belum memiliki kualitas data spasial memadai yang dapat diakses di semua sektor sehingga belum semua perencanaan pembangunan dan pengelolaan sumber daya alam yang berkelanjutan pada cakupan wilayah nasional, regional maupun lokal yang berdasarkan informasi dari data spasial.

Kualitas data ada beberapa level, lanjut Hartono, secara umum sudah terbilang baik tetapi untuk peningkatan data tematik masih banyak kendala. Lebih lagi, kesadaran setiap pihak untuk menggunakannya pun masih terbilang tidak begitu tinggi.
Dia kemudian mengidentifikasi beberapa permasalahan yang ada antara lain belum adanya tukar menukar informasi data dan metadata spasial untuk menghindari tumpang tindih pengadaan data, format data spasial yang acap kali berbeda pada instansi penyedia data dan pengguna data, dan ketersediaan data base dalam sistem informasi spasial nasional yang belum memadai.

Hartono juga menyinggung perlunya Indonesia memiliki Undang-Undang tentang Pengelolaan dan Pengembangan Basisdata dan Sistem Informasi Spasial Nasional. UU ini, kata dia, dianggap mendesak, terutama ketika menyangkut batas wilayah nasional dan internasional yang rawan sengketa, sehingga dapat disajikan dengan sebaik-baiknya agar dapat meminimalkan potensi konflik.

Kalau di Kanada sana, sebuah perusaaan GIS bernama DMTI Spatial, yang merupakan penyedia lokasi layanan analisis usaha telah bekerjasama dengan jaringan restoran St-Hubert Bar-B-Q Ltd yang berbasis di Quebec, untuk mengkoordinasikan dan mengatur layanan pesanan makanan di untuk jaringan restoran yang jumlahnya 100 dan berlokasi di Quebec, Ontario dan New Brunswick.

Sembunyikan
Setiap tahun restoran ini menerima sekitar 2 juta panggilan pemesanan. Dengan menggunakan DMTI’s CanMap Street Files digabungkan dengan kode pos yang sudah diolah dengan menggunakan ArcGIS Server dan ArcGIS Desktop, agent pengelola layanan lokasi di St-Hubert’s call center dapat mengetahui posisi pelanggan dan dengan cepatnya bisa mengirim pesanan ke tempat tinggal si pesan dari restoran terdekat.

Prosesnya bisa digambarkan; pertama kali pelanggan menghubungi call center; call center akan mencatat nama, alamat serta nomor telepon; kemudian nama ini akan dimasukan ke database sekaligus sistem yang mencari serta menentukan lokasi jaringan restoran terdekat untuk memenuhi pesanan; Pada tahap selanjutnya pemesan cukup menyebutkan nama dan nomor telepon, maka secara lebih cepat pesanan bisa diantar. Jika ternyata pelanggan tidak memiliki alamat yang pasti, maka dapat juga dengan menggunakan alamat publik seperti rumah sakit, mall, tempat parkir, taman, dsb.

Sistem ini di Jakarta mirip dengan yang digunakan oleh satu perusahaan Taxi terkenal. Dengan cara yang sama perusahaan taxi akan mengkontak via radio, taksi terdekat untuk menjemput pelanggan. Sayangnya dengan keterbatasan data spasial seringkali taksi datang terlambat sekali. Sistem geocoding di Kanada memungkinkan setiap wilayah terdeteksi secara lebih cepat. Itulah pentingya data spasial, bukan cuma jadi hiasan dinding.

Menyadari pentingnya informasi keruangan, Polda Metro Jaya bangun SIAP! (Sistem Informasi Aplikasi Polisi) dan Traffic Management Center (TMC) dalam menangani tindak kriminal. Meski tertinggal dibanding polisi di negara maju, langkah ini dinilai sebagai awal penggunaan informasi geografis.

Sembunyikan

Dalam situsnya, www.lantas.metro.polri.go.id, Polda Metro Jaya mengharapkan kerjasama masyarakat untuk melaporkan informasi kejadian kriminal di wilayahnya.

Ada dua cara yang mungkin digunakan oleh masyarakat untuk melaporkan suatu kejadian, pertama, kirim pesan singkat (sms) ke 1717, dan kedua, dengan menelpon langsung ke nomer bebas pulsa 112.

Dengan kerjasama dari semua opertor selular, baik telpon dan sms, dapat langsung diakses oleh pusat sistem ini. Pusat sistem ini akan langsung mengetahui posisi pengirim berita. Dengan demikian, mobil patroli polisi yang telah terpasang GPS (Global Positioning System) terdekat dengan lokasi kejadian akan datang.

Maka dari itu, jangan sembarang memberi informasi iseng, posisi anda akan terdeteksi oleh pihak polisi dan akan terus terpantau selama kartu anda tidak dilepas dari telefon genggam.

Hal ini dapat dilakukan melalui pelacakan nomer telepon atau ponsel si pengirim melalui teknologi GPS

Tak hanya itu, untuk kecelakaan di jalan, polisi akan mendapatkan gambar tempat kejadian berlangsung, karena telah terpasang kamera.

Kalau dibilang bangsa ini latah, banyak orang pasti protes tapi pasti banyak juga yang akan mengiyakan. Latah ini bukan ternyata juga muncul ketika wabah penyakit (flu burung, SARS, HIV, dll) bermunculan di negeri tercinta ini. Salah satu latah yang muncul adalah mulai terpikirkan (mungkin sudah terpikir lama tetapi belum punya dana) untuk membuat yang namanya GIS untuk mengatasi/mengurangi/mencegah penyakit menular. Latah ini bagus kalau tidak hanya sebatas wacana, tetapi diwujudkan dengan membangun sebuah sistem.

Sembunyikan

Kajian geografi dalam bidang kesehatan bukan merupakan hal baru. Memetakan penyakit menular bukan sudah dilakukan dari jaman dahulu, banyak sekali ahli epidemiologi bekerja untuk memetakan lokasi penyebaran penyakit menular, mempelajari pola penyebaran secara spasial sebagai bahan analisis untuk mencegah penyebaran penyakit menular tersebut.

Secara tradisional ahli epidemiologi menggunakan peta dalam menganalisa hubungan antara lokasi, lingkungan dan penyakit. Kemudian akhirnya GIS digunakan sebagai alat bantu pemantauan dan monitoring dari penyebaran penyakit melalui wadah vektor, air, kondisi lingkungan serta analisis lain yang lebih kompleks seperti faktor kebijakan, perencanaan kesehatan sampai digunakan juga untuk menyimpulkan serta membuat hipotesis bagi penyelesaian masalah kesehatan.

GIS sebagai alat bantu mampu membantu peneliti kesehatan dalam menentukan area yang rentan terjangkit, kelompok masyarakat yang juga rentan serta digunakan juga sebagai alat identifikasi alokasi sumberdaya dalam rangka penyelesaian masalah penyakit menular. Seorang ahli epidemiologis dengan seorang geografer bisa bekerjasama dan saling membantu dalam masalah penyebaran serta penanggulangan penyakit menular.

Beberapa kasus belakangan ini yang terjadi di Indonesia mulai dari flu burung (avian influenza), antrax, dll mampu menyedot perhatian pemerintah bahwa negeri ini rentan terhadap serangan penyakit menular. Belum lagi dengan penyakit 'tahunan' seperti demam berdarah, malaria, diare, dll. Heboh ini dipicu juga oleh ketakutan beberapa organisasi kesehatan yang mengkhawatirkan virus-virus ini menyebar ke seluruh dunia. Coba saja buka situs WHO yang terus memantau kejadian-kejadian penyakit menular di dunia (www.who.org).

Kalau kemudian pemerintah untuk mencari solusi dalam penyelesaian masalah penyebaran penyakit menular, kita semua harus membantu. Sumbangan komunitas geografi adalah analisis spasial yang mampu menjadi bahan dalam pengambilan keputusan dalam penyelesaian masalah penyakit menular, solusi termudah adalah "mengompori" pemerintah membuat suatu sistem terpadu secara spasial (tentunya dengan GIS sebagai alat bantu) dalam memetakan, memantau kejadian penyakit menular, menganalisa lokasi rentan, menganalisa faktor-faktor lingkungan, cuaca serta modus bepergian masyarakat. Sebelum terjebak ke penjelasan detil teknis GIS, penulis merasa bahwa membangun sebuah sistem ini sangat mudah, dengan SDM yang ada, dengan sumber keuangan yang ada, dengan dukungan hardware atau software yang ada tentu saja semua tujuan pembangunan sistem ini akan terwujud.

Mundur ke belakang adalah pilihan yang paling bagus dalam mewujudkan sebuah Kerangka Kerja yang lebih lengkap, melibatkan semua pihak, melibatkan semua daya dan kemampuan yang ada dalam membangun sebuah sistem berbasis spasial yang mampu memberikan masukan bagi penanggulangan masalah penyakit menular. Mundur ke belakang ini terdiri atas beberapa langkah; pertama adalah memetakan siapa sudah berbuat apa (stakeholders mapping), kedua mendata siapa akan berbuat apa; ketiga adalah menilai dari mana harus melangkah.

Dari langkah mundur ini, baru langkah ke depan ditentukan; pertama membangun komitmen bersama; kedua adalah menentukan prioritas; ketiga adalah membangun sistem yang berkelanjutan (sustainable). Langkah mundur tadi mampu menjegah beberapa hal mubazir seperti adanya inisiatif pengulangan atau kadang orang bijak sering menyebut "DO NOT RE-INVENTING THE WHEEL", mencegah kegiatan yang hanya menyokong kepentingan segelintir kelompok. Di sinilah peran pemerintah dituntut lebih, lebih sebagai organisatoris, lebih sebagai pemimpin, lebih sebagai penjamin bahwa semua sistem yang dibangun akan didukung oleh kebijakan yang sifatnya jangka panjang.

Pada tahapan pelaksanaan geografer mampu menyumbangkan banyak pikiran, mampu memberikan banyak solusi. Analisis spasial yang mampu menghasilkan masukan berharga bagi bidang kesehatan khususnya penyakit menular ini bukan hanya sekedar teori tetapi bisa dilakukan di negeri ini. Meskipun sempat bergumam dalam hati 'kenapa baru sekarang!!!??' paling tidak beberapa pemikiran untuk mulai mengaplikasi ilmu geografi dalam bidang kesehatan bisa menjadi langkah terbaik dalam menanggulangi permasalahan di negeri tercinta ini.

Mudah-mudahan dengan aplikasi GIS bidang kesehatan tidak akan ada lagi peta 'buruk rupa' seperti yang bisa di download dari situs Depkes seperti gambar berikut :

Secara umum, dalam bidang kelistrikan aplikasi SIG dapat digunakan untuk manajemen inventarisasi jaringan listrik, perencanaan jaringan tahun berikutnya, misalnya penentuan letak Gardu listrik, rute jaringan yang optimal, sampai pada penentuan lokasi kantor pelayanan pelanggan.

Sembunyikan

Teknologi SIG dalam bidang kelistrikan diterapkan untuk memetakan daerah/lokasi pelanggan, asset jaringan, dan semua informasi yang terkait dengan pelanggan dan asset jaringan tersebut. Dan dalam perkembangannya, data ini dapat disesuaikan dengan kebutuhan dalam rangka pembangunan dan implementasi infrastruktur ketenagalistrikan.Agar kegiatan tersebut dapat terselenggara dengan baik sebagaimana mestinya maka data yang dipergunakan harus memadai dalam arti lengkap, mutakhir, akurat dan dapat ditelusuri setiap perubahan yang terjadi ( updating data setiap setiap terjadi perubahan ).

Pada dasarnya data merupakan asset perusahaan yang sangat berharga, karenanya harus diperlakukan dengan cermat seperti kelaziman memberlakukan sumber daya perusahaan lainnya seperti uang dan material. Untuk menjamin bahwa data yang dipergunakan pada kegiatan ini memenuhi persyaratan standar, perlu disiapkan pedoman serta petunjuk yang jelas tentang bagaimana data yang dibentuk/bagaimana perubahan dilakukan serta bagaimana mengkoreksi kesalahan yang terjadi pada saat data dibentuk.

Selain yang sudah disebutkan di atas, penerapan SIG dalam bidang kelistrikan dimaksudkan untuk:
a) Meningkatkan efisiensi dan efektivitas kerja yang ditunjang oleh data yang akurat, yang bukan saja merupakan data teks, tetapi juga didukung dengan data keruangan (spasial)
b) Meningkatkan kecepatan dalam hal pengambilan keputusan.
c) Meningkatkan monitoring khususnya dalam hal informasi jaringan kelistrikan yang sedang berjalan. Misalnya penambahan/pengurangan asset, serta monitoring terhadap perpindahan lokasi asset.
d) Tujuan akhir dari semua di atas adalah untuk meningkatkan pelayananan pelanggan.

Apa hubungan peta dengan kecantikan? Pertanyaan ini terkesan mengada-ada, namun itulah yang telah "digarap" oleh perusahaan Romania, Geo Strategis, yang mengerjakan aplikasi sistem informasi geografis (GIS) untuk perusahaan kosmetik terkemuka, AVON. Perluasan tematik GIS yang patut untuk dicontoh.

Sembunyikan
Aplikasi ini, seperti diungkapkan dalam www.geo-strategies.com ditujukan bagi kemudahan perusahaan wanita, AVON Romania untuk melakukan perencanaan strategis, taktik penjualan, investasi dan untuk memonitor pertumbuhan penjualan di wilayah Romania.

Sejak tahun 2000, AVON Romania, telah menggunakan aplikasi ini untuk memplot dan mengimprovisasi pelaksanaan pemasaran dan penjualan mereka. Aplikasi ini telah memungkinkan analis perusahaan untuk memplot dan memvisualisasi kesuksesan komersial dalam konteks geografi regional dan struktur demografis.

Keunggulan aplikasi sangat membantu kesulitan dalam manajemen perusahaan yang semakin meningkat seiring dengan perkembangan database dari sales representative, pelanggan, dan informasi sales regional. Dengan pertumbuhan pasar yang excellent, dan dengan database yang lebih simpel di tangan, para manajer dimungkinkan untuk melihat hutan dari atas pohon!.

Data yang mereka gunakan adalah peta Romania 1:200.000 dengan penurunan demografi ke 13 ribu pemukiman yang dimiliki Geo Strategis, peta digital Bucharest, dan database perusahaan baik berupa data representatives, informasi penjualan, dan file personil lainnya.

Permasalahan yang dihadapi dalam membangun sistem ini adalah informasi yang tersedia tidak sesuai dengan analisis fragmentasi menjelang sensus ibukota Bucharest (160 polygon). Demikian pula, demografi dan informasi gaya hidup di Romania tidak memiliki level yang sama seperti kode pos.

Selain manfaat yang telah disebutkan di atas, sistem ini juga membantu perusahaan memonitor permintaan kosmetik berbasis data demografis untuk setiap daerah, termasuk variabel deskriptif ? jumlah penduduk, gender dan struktur umur ? dan data prediksi ?termasuk penghasilan.

Aplikasi ini juga memungkinkan perusahaan untuk melakukan penetrasi pasar Romania, memahami dinamisasi pasar, pantauan kemajuan, dan mendorong perusahaan menjadi pemain utama dalam pasar. Out put dari aplikasi kini telaj menjadi komponen kunci dalam proses manajemen perusahaan.

Aplikasi ini membuat performa perusahaan di level daerah dapat divisualisasi, improvisasi koordinasi aktivitas sales di masing-masing manajer regional, mampu meredefinisi teritori sales berdasarkan trend konsumen, mengoptimalkan sumber daya prusahaan untuk menyeimbangkan alokasi teritori sales sehingga pasar sedapat mungkin tercover, memvisualisasi para pesaing dan wilayah geografis kompetisi, bermanfaat bagi efektifitas disseminasi bahan-bahan promosi, menciptakan proses baru dan instrumen sales, hingga membantu proses pengambilan keputusan perusahaan.

Manfaat GIS bagi tugas-tugas jurnalistik, termasuk dalam urusan pemasaran media, memang bukan berita baru. Koran Arizona Republic, di Arizona, AS, memanfaatkan GIS untuk menjual iklan bagi para pengiklan dengan lebih mudah.

Sembunyikan

Arizona Republic, yang melayani sekitar 1,275 juta rumah tangga di Maricopa dan Pinal, Arizona, dengan menggunakan perangkat lunak ArcGIS ESRI memberikan pilihan bagi para pemasang iklan untuk menjangkau konsumen langsung, sehingga memudahkan mereka menargetkan konsumen lebih akurat daripada cara yang tradisional yakni pemasaran berdasarkan kode pos, kelompok blok sensus atau rute pengantaran.

GIS membuat penjualan dimasukkan ke pengiklan dengan lebih mudah. Koran ini kini telah menemukan solusi dari yang sebelumnya belum ditemukan, termasuk melakukan seleksi demografis berdasarkan geografi dan per rumah tangga. Ini memberikan konsumen mereka memiliki lebih keunggulan.

Staf penjualan log on ke dalam aplikasi berbasis pemetaan yang mencakup teritori yang di-cover Arizona Republic, untuk melihat para langganan maupun bukan langganan, lalu memilih dari daftar demografis untuk membantu pengiklan menemukan dengan mudah konsumen mereka.

Sebagai contoh, jika pengiklan tertarik dengan income para konsumen, mereka dapat memilih variabel demografik dan jumlah, misalnya income antara 50.000 dolar AS dan 74.999 dolar AS. Variabel demografis lainnya dapat dilihat misalnya berdasarkan kepemilikan kolam renang, dalam kelompok income yang mereka pilih.

Dengan menggunakan GIS, pengiklan dapat menemukan pasar khusus untuk konsumen yang mereka pilih berdasarkan rumah tangga untuk mereka masuki, untuk menggantikan rute pengantaran, kode wilayah atau blok sensus.

35000 tahun yang lalu, di dinding gua Lascaux, Perancis, para pemburu Cro-Magnon menggambar hewan mangsa mereka, juga garis yang dipercaya sebagai rute migrasi hewan-hewan tersebut. Catatan awal ini sejalan dengan dua elemen struktur pada sistem informasi geografis modern sekarang ini, arsip grafis yang terhubung ke database atribut.

Sembunyikan
Pada tahun 1700-an teknik survey modern untuk pemetaan topografis diterapkan, termasuk juga versi awal pemetaan tematis, misalnya untuk keilmuan atau data sensus.

Awal abad ke-20 memperlihatkan pengembangan “litografi foto” dimana peta dipisahkan menjadi beberapa lapisan (layer). Perkembangan perangkat keras komputer yang dipacu oleh penelitian senjata nuklir membawa aplikasi pemetaan menjadi multifungsi pada awal tahun 1960-an.

Tahun 1967 merupakan awal pengembangan SIG yang bisa diterapkan di Ottawa, Ontario oleh Departemen Energi, Pertambangan dan Sumber Daya. Dikembangkan oleh Roger Tomlinson, yang kemudian disebut CGIS (Canadian GIS - SIG Kanada), digunakan untuk menyimpan, menganalisis dan mengolah data yang dikumpulkan untuk Inventarisasi Tanah Kanada (CLI - Canadian land Inventory) - sebuah inisiatif untuk mengetahui kemampuan lahan di wilayah pedesaan Kanada dengan memetakaan berbagai informasi pada tanah, pertanian, pariwisata, alam bebas, unggas dan penggunaan tanah pada skala 1:250000. Faktor pemeringkatan klasifikasi juga diterapkan untuk keperluan analisis.

GIS dengan gvSIG
CGIS merupakan sistem pertama di dunia dan hasil dari perbaikan aplikasi pemetaan yang memiliki kemampuan timpang susun (overlay), penghitungan, pendijitalan/pemindaian (digitizing/scanning), mendukung sistem koordinat national yang membentang di atas benua Amerika , memasukkan garis sebagai arc yang memiliki topologi dan menyimpan atribut dan informasi lokasional pada berkas terpisah. Pengembangya, seorang geografer bernama Roger Tomlinson kemudian disebut “Bapak SIG”.

CGIS bertahan sampai tahun 1970-an dan memakan waktu lama untuk penyempurnaan setelah pengembangan awal, dan tidak bisa bersaing denga aplikasi pemetaan komersil yang dikeluarkan beberapa vendor seperti Intergraph. Perkembangan perangkat keras mikro komputer memacu vendor lain seperti ESRI dan CARIS berhasil membuat banyak fitur SIG, menggabung pendekatan generasi pertama pada pemisahan informasi spasial dan atributnya, dengan pendekatan generasi kedua pada organisasi data atribut menjadi struktur database. Perkembangan industri pada tahun 1980-an dan 1990-an memacu lagi pertumbuhan SIG pada workstation UNIX dan komputer pribadi. Pada akhir abad ke-20, pertumbuhan yang cepat di berbagai sistem dikonsolidasikan dan distandarisasikan menjadi platform lebih sedikit, dan para pengguna mulai mengekspor menampilkan data SIG lewat internet, yang membutuhkan standar pada format data dan transfer.

Indonesia sudah mengadopsi sistem ini sejak Pelita ke-2 ketika LIPI mengundang UNESCO dalam menyusun “Kebijakan dan Program Pembangunan Lima Tahun Tahap Kedua (1974-1979)” dalam pembangunan ilmu pengetahuan, teknologi dan riset.

Berikut ini dijelaskan beberapa tools yang digunakan untuk melakukan navigasi di atas peta

Sembunyikan
Tombol Zoom To Full Extent  Pembesaran ke luas ruang seluruh theme dalam tampilan. Sebagai contoh, jika anda memperbesar dua kali pada tampilan, anda dapat klik tombol ini jika anda ingin melihat seluruh tampilan lagi.

Tombol Zoom To Active Themes  Pembesaran ke luas ruang dari theme yang aktif dalam tampilan. Theme dalam tampilan selalu mempunyai perbedaan luas ruang. Beberapa theme mewakili gambar yang terletak pada seluruh peta, sementara yang lain mewakili gambar yang terdapat di daerah tertentu pada peta. Dengan tombol ini anda dengan mudah memperluas daerah yang ditutupi dengan theme tertentu tersebut dimana anda menghendakinya. Sebelum anda klik tombol ini, klik nama theme dalam Table of Content yang ingin anda perbesar. Setelah theme aktif. Jika anda ingin memperbesar daerah yang ditutupi oleh lebih dari satu theme, tahan kebawah dengan tombol SHIFT pada keyboard dan kelik pada nama-namanya agar mereka aktif, sebelum anda klik tombol ini.

Tombol Zoom to Selected Feature  Pembesaran untuk luas ruang yang saat ini dipilih dari theme yang aktif.

Setelah anda pilih gambar tertentu dalam theme (sebagai contoh, dengan menggunakan ArcView’s Query Builder untuk mendapatkan gambar dengan atribut tertentu), klik tombol ini untuk perbesaran dalam daerah yang dilingkupi oleh gambar yang anda pilih.

Tombol Zoom In  Pembesaran kedalam pusat tampilan.
Tombol Zoom Out  Pembesaran keluar dari pusat tampilan.
Tombol Zoom to Previous Extent Kembali sebelum perluasan ruang sebelumnya. Klik tombol ini jika ingin keadaaan sebelum pembesaran. Anda dapat menggunakan pilihan ini jika ingin kembali kejejak anda sampai pada lima langkah.

Bila anda memilih tool dan memindahkan kursor diatas tampilan, kursor akan berubah sebagai reaksi tool yang anda pilih. Tool menunggu sampai anda pilih salah satunya.

Tool Zoom In  Untuk membesaran pada pusat posisi yang dipilih pada tampilan, klik pada posisi dengan tool ini. Untuk pembesaran kedalam daerah yang dipilih pada tampilan, geser kotak diatas daerahnya dengan tool ini.

Tool Zoom Out  Sama dengan tool Zoom In tetapi Zoom Out dari posisi yang anda klik atau daerah yang anda geser.

Tool Pan  Memberikan anda pergeseran tampilan dengan menggeser pada tampilan dalam sembarang arah dengan mouse. Untuk menggeser, klik tool ini, gerakkan kursor dimana saja pada tampilan, tahan tombol mouse, dan geser dalam sembarang arah. Lepaskan tombol mouse untuk membiarkan tampilan dalam posisi yang anda kehendaki.

Panduan berikut ini akan menjelaskan bagaimana cara menambahkan/menampilkan data pada suatu project

Sembunyikan

Menambahkan data geografi (Peta Dunia)

1. Klik dua kali tampilan dengan nama ‘World’ dalam daftar yang diperlihatkan jendela project, maka Peta dunia akan ditampilkan. Peta ini memperlihatkan perhitungan populasi dari negara-negara dunia pada tahun 2000. Seperti yang terlihat pada Gambar berikut

Gambar Peta Dunia

2. Tampilan ini dibuat dari layer informasi geografi yang berisi fakta-fakta suatu daerah atau tempat, seperti sungai, danau, negara atau kota. Dalam ArcView, layer ini disebut theme. Dalam tampilan peta dunia ini, theme ‘Projected population in 2000’ dan ‘Life Expectancy’ diwakili dengan data spasial yang sama, tetapi ditampilkan dalam bentuk informasi yang berbeda.

Semua theme dalam tampilan ini, disajikan disebelah kiri peta dalam tampilan Table of Contents. Table of contents juga memperlihatkan simbol yang digunakan untuk menandai gambar dalam tiap theme. Kotak check disebelah tiap theme menandai theme tersebut dalam keadaan on atau off.

Urutan untuk theme dalam daftar Table of Contents juga penting. Theme teratas dari Table of Contents akan ditampilkan paling atas. Theme dari latar belakang peta anda, seperti lautan, berada didaftar bagian bawah dari Table of Contents.

Anda dapat mengganti lebar Table of Contents dengan menarik batas antara Table of content dan peta kesebelah kiri atau kanan. Ini akan sangat membantu ketika anda ingin melihat nama theme yang sangat panjang.

Menggambarkan angka harapan hidup negara negara Dunia.

1. Dalam tampilan Table of Content, klik kotak check disebelah untuk menampilkan ‘Projected population in 2000’ agar berada pada status on.
2. Klik kotak check disebelah untuk theme ‘Life Expectancy’ agar berada pada status on.
Untuk menambahkan data sungai dan danau ke peta, Hidupkan theme untuk Rivers dan Lakes dengan cara yang sama seperti mengaktifkan (posisi on) theme di atas.

Selanjutnya akan dibahas mengenai cara memperbesar daerah yang menjadi daya tarik (daerah kajian).

1. Klik tool Zoom In 
2. Tarik kotak diatas Afrika, posisi kursor dimana anda menginginkan satu sudut dari kotak, tahan tombol kiri mouse, tarik mouse sampai kotak memuat daerah yang anda inginkan untuk diperbesar, kemudian lepaskan tombol mouse setelah selesai. Tampilan akan digambar kembali untuk memperlihatkan daerah yang dikehendaki. Jika anda membuat kesalahan, klik tombol Zoom to Previous Extent  untuk kembali ke kondisi sebelum dibesarkan.

Sekarang anda sudah berhasil menampilkan peta Afrika, anda dapat melihat dengan sangat jelas bahwa negara-negara Afrika mempunyai batas rendah untuk harapan hidup didunia. Seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut :

Gambar peta Afrika

Untuk mempermudah anda melakukan navigasi di atas peta, posting berikutnya akan membahas mengenai tools yang akan digunakan dalam melakukan navigasi.

Bagian ini akan menuntun anda menelusuri ArcView GIS (yang selanjutnya disebut ArcView saja). Anda akan mempunyai sedikit dasar bagaimana menggunakan ArcView, seperti menampilkan peta, merubah tampilan (view), menggunakannya untuk menjawab pertanyaan (query), dan melakukan pencetakan peta. Panduan ini memperlihatkan bagaimana menggunakan ArcView dengan cara yang benar.

Pada bagian ini anda akan menggunakan ArcView untuk keperluan :
(1) Latihan 1 : Membuat dan mencetak peta Afrika
(2) Latihan 2 : Menemukan lokasi terbaik untuk Showroom
(3) Latihan 3 : Mendapatkan dimana pelanggan terbaik anda bertempat tinggal.

Anda dapat menggunkan panduan ini dengan atau tanpa komputer. Jika anda ingin melakukan latihan pada komputer, anda harus segera menginstall ArcView dan sample datanya. Jika anda menginstall data tutorial, anda dapat menemukan dalam direktori atau folder yang disebut ‘avtutor’. Sebagai default, program instalasi meletakkan ‘avtutor’ pada sistem anda dalam direktori ‘esri’ (Windows), folder ‘esri’ (Macintosh), atau direktori ‘av3data’ (UNIX).
Sekarang waktunya untuk memulai bagian pertama ArcView anda !

Sembunyikan

Latihan 1 : Membuat dan Mencetak Peta Afrika
Anda sedang menulis laporan tentang populasi Afrika. Anda ingin membuat peta yang memperlihatkan harapan hidup di Afrika untuk menggambarkan laporan anda.

Dalam latihan ini anda akan melihat bagaimana :
(i) Membuaka Project ArcView yang sudah ada
(ii) Menambahkan data geografi (peta dunia)
(iii) Memperbesar daerah yang menjadi daya tarik (daerah kajian)
(iv) Memberi Label
(v) Pencetakan judul peta, legenda, skala dan arah utara

(i) Membuka Project ArcView yang sudah ada
- Jalankan ArcView. Bila tampilan pembuka menghilang, anda akan melihat jendela aplikasi ArcView seperti gambar berikut :

















Gambar jendela aplikasi ArcView

- Dari ArcView menu pilih File, pilih Open Project. Suatu project adalah file dimana anda menyimpan pekerjaan dengan ArcView. Suatu project berisi semua tampilan (view), tabel, chart, layout dan script yang anda kerjakan khusus pada aplikasi ArcView atau kelompok yang berhubungan dengan aplikasi. Dalam hal ini, pekerjaan anda disimpan dalam satu tempat yang tepat. Nama file project memiliki extension *.apr - Dalam kotak dialog yang muncul, browse ke direktori atau folder data dengan nama ‘avtutor’ yang ada pada panduan ArcView. Klik dua kali direktori 'avtutor', dan klik dua kali direktori ‘arcview’, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut :











Gambar Kotak dialog browse project

- Pilih file project yang disebut ‘qstart.apr’ dari daftar yang ada pada sisi kiri dari kotak dialog dan tekan OK (Open pada Macintos). Bila project terbuka, anda akan melihat jendela dengan nama ‘qstart.apr’. Inilah yang disebut sebagai jendela project. Jendela project memberikan anda jalan masuk ke semua komponen dalam project. Ia juga memungkinkan anda membuat komponen baru. Seperti yang anda lihat dari daftar dalam jendela project, 'qstart.apr' berisi tiga tampilan (view), seperti pada gambar berikut :

















Gambar Jendela Project 'qstart.apr'

Posting berikutnya akan membicarakan tentang cara menambahkan data pada suatu project.

elamat datang di ArcView GIS, pelopor perangkat lunak untuk desktop GIS dan pemetaan. ArcView GIS memberikan anda kemampuan untuk menggambarkan, menyelidiki, dan melakukan analisa data geografi. ArcView GIS dapat menjadi alternatif untuk memperbaharui data, melihat pola sebelumnya, untuk mengartikan hubungan geografi yang sebelumnya hilang, memperoleh wawasan, pemecahan masalah, dan mencapai keberhasilan baru untuk anda sendiri dan perusahaan anda.
Pada bagian ini akan dibahas mengenai : (1) Apa yang dapat dilakukan dengan ArcView GIS, (2) Tips untuk belajar ArcVIew GIS

Sembunyikan

(1) Apa yang dapat dilakukan dengan ArcView GIS
Manusia menggunakan peta untuk seribu tahun lalu sampai sekarang dan menganalisa informasi geografi. ArcView GIS melestarikan tradisi kuno ini. ArcView GIS datang dengan banyak manfaat dari data siap pakai, anda dapat menggunakan segera untuk membuat seratus peta yang berbeda. Tambahan data yang tersedia dari ESRI, dari perusahaan yang berbeda, dan dari internet. Anda dapat menggunakan ArcView GIS untuk mengambil data dan menyimpannya dalam format file shape anda sendiri, format ARC/INFO, dan banyak lagi format yang lain. Anda dapat juga menggunakan ArcView GIS untuk membuat data geografi anda sendiri.

Anda dapat membuat peta yang diinginkan, sangat mudah menambahkan data tabel, seperti file dBASE dan data dari database server kedalam peta anda sehingga dapat ditampilkan, dipilah, disederhanakan, dan diatur secara geografi. Secara nyata, dengan ArcView GIS, anda akan mendapatkan perangkat lunak yang sangat berguna dan bagaimana mudahnya untuk memecahkan persoalan dengan membuka dan menganalisa kecenderungan dan pola spasial dari data tersebyt.

(2) Tips untuk belajar ArcVIew GIS
Kami menganjurkan anda mulai belajar ArcView GIS dengan membaca bagian “Memulai ArcView GIS” yang akan dibahas pada bagian selanjutnya. Meliputi dasar-dasar ArcView GIS. ArcView GIS beserta data yang digunakan sebagai panduan, sehingga anda dapat mengikuti tahap demi tahapnya pada komputer anda.

Pada bagian lainnya dalam tutorial ini diterangkan Apa yang dapat anda lakukan dengan ArcView GIS dan diberikan contoh prosedurnya. Kami tidak melengkapi data yang digunakan dalam contoh lebih lanjut, tetapi jika anda ingin latihan anda dapat menggunakan data yang ada pada saat anda menginstall ArcView GIS atau data anda sendiri

Jika anda memerlukan keterangan lebih lanjut tentang hal atau prosedur khusus, gunakan on line help ArcView GIS. On line help juga menyediakan acuan pemahaman dan pemecahan masalah untuk ArcView GIS.

Jika anda mendapatkan ArcView GIS Versi 2, kami menyarankan anda mulai dengan melihat pada bagian terpisah booklet 'What’s New' atau bagian 'What’s New' dari on line help ArcView GIS. Setelah itu anda dapat melompat pada bagian "Memulai ArcView GIS".

Bagian-bagian selanjutnya akan membahas mengenai hal-hal yang sering dilakukan berkaitan dengan pemetaan :
Bagian 6 : Simbolisasi data
Bagian 7 : Memberi label peta dengan teks dan grafik
Bagian 18 : Membuat dan editing data spasial
Bagian 19 : Menggunakan meja digitasi
Bagian 22 : Bekerja dengan data dari Spatial Data Engine

Jika anda mendapatkan dari ArcView GIS Versi 1, kami menyarankan anda membaca semua tutorial ini, termasuk bagian "Memulai ArcView GIS".

ArcView GIS datang bersama bahasa pemprograman berorientasi objek dan lingkungan pengembangan yang disebut Avenue. Anda dapat menggunakan Avenue untuk otomatisasi, atau membuat aplikasi berbasis ArcView GIS. Avenue diterangkan pada tutorial ini pada bagian "Using Avenue".

Perluasan ArcView GIS ditambahkan dalam program tambahan (extension) yang disediakan dengan fungsi khusus GIS. ArcView GIS datang bersama dengan beberapa perluasan (extension), seperti Digitasi dan CAD Reader. Extension ini juga akan dibahas pada tutorial-tutorial berikutnya. Beberapa extension tidak terinstall secara otomatis pada saat menginstall ArcView GIS, seperti ArcView Network Analyst dan ArcView Spatial Analyst.

Kunjungi Website ESRI. Mendapatkan hal terbaru tentang ArcView GIS, dan informasi tentang produk ESRI serta pelayanannya. Semua ada di www.esri.com

Gunakan Help yang ada pada software ArcView GIS.

Mendapatkan dukungan teknik dari ESRI
Silahkan melihat pada kartu registrasi dan dukungan produk yang ada bersama ArcView GIS, atau lihat pada bagian help on line ArcView GIS yang disebut ‘Obtaining technical support’.

 

Pada bagian ini akan sedikit dijelaskan mengenai beberapa komponen utama pada tampilan (interface) ER-Mapper. Hampir semua operasi menggunakan tombol pada mouse, dan hanya sedikit sekali yang dilakukan dengan mengetik pada keyboard.

Sembunyikan

A. Penggunaan Mouse

Pada saat menjalankan ER-Mapper, gunakan tombol kiri mouse untuk menjalankan suatu operasi, seperti memilih items dari menu, merubah jendela citra, dan menggambar annotasi. Beberapa istilah yang umum pada saat menggunakan mouse:
- Point, menempatkan pointer mouse pada suatu item (pilihan pada tampilan ER-Mapper).
- Click, menempatkan pointer pada suatu item dan menekan tombol kiri mouse sekali, Double-Click (klik ganda) berarti menekannya dua kali.
- Drag, tekan tombol kiri mouse dan menahannya, lalu membawa pointer mouse ke lokasi yang baru. Simbol pointer mouse akan berubah tergantung dari apa yang ditunjukkan oleh pointer tersebut:

Memilih menu commands dan klik tombol; menunjukkan nilai digital atau koordinat pada citra.

 Menulis atau memilih text, atau merubah masukan angka.

 Memperbesar atau memperkecil tampilan citra atau

Memilih jendela yang tidak aktif menjadi jendela aktif (current window)

 Menggeser citra pada jendela citra.

Menggambar annotasi, membuat region, membuat obyek komposisi peta.

B. Menu Utama ER-Mapper

Menu utama ER-Mapper muncul langsung setelah kita membuka ER-Mapper. Menu utama ini mempunyai dua komponen utama yaitu menu bar dan tombol toolbar (toolbar buttons) Gambar 4 di bawah ini :

Gambar 4. Menu Utama ER-Mapper

- Menu bar, tempat pilihan perintah yang akan digunakan pada pengolahan citra, untuk memilih perintah pada menu bar, klik nama pada menu bar, kemudian pilih perintah yang akan dijalankan.
- Tombol toolbars, tempat menampilkan pilihan perintah urnum secara cepat, untuk menjalankannya hanya klik pada tombol perintah yang diinginkan..
- Tool tips, untuk mengetahui fungsi tombol tersebut, letakkan pointer di atas tombol yang ingin diketahui, kemudian akan muncul kalimat (tool tips) yang memberitahukan fungsi tombol tersebut Ada 18 toolbar yang dapat diaktifkan selain toolbar standar (standard toolbar) dan toolbar fungsi umum (common function toolbar). Semuanya dapat diaktifkan dan disembunyikan dengan meng-klik toolbar menu pada menu bar. Untuk mengaktifkan klik pada toolbar yang akan di aktifkan dan akan muncul tanda centang ( v ) yang menunjukkan bahwa menu tersebut aktif.

ER-Mapper terdiri dari 8 menu utama yaitu File, Edit, View, Toolbars, Process, Utilities, Windows dan Help. Untuk mengetahui fungsi dari menu-menu utama tersebut, berikut akan kita bahas sekilas. Jendela utama ER-Mapper akan secara otomatis menampilkan menu bar yang berisikan seluruh fungsi dan perintah pada ER-Mapper.
1. Menu Edit
- Annotate Vector Layer : Menampilkan data vector
- Edit/Create Regions : Membuat dan melakukan editing pada data vector, perintah ini juga digunakan untuk membuat training area pada proses klasifikasi terbimbing (supervised classification)
- Edit ARC/INFO Coverage : Membuat dan melakukan editing pada data vektor yang berformat ARC/INFO Workspace.
- Edit Class Region Color and Name : Membuat dan melakukan perubahan nama atau warna pada kelas-kelas hasil proses klasifikasi. Hanya dapat digunakan pada data citra yang telah terklasifikasi.

2. Menu View
Anda dapat melakukan menampilkan beberapa item didalam menu view ini seperti hasil perhitungan statistik, tampilan citra normal atau 3D, alogaritma, nilai pixel, posisi koordinat lainya. Beberapa perintah penting pada menu view adalah sebagai berikut:
- Algorithm : Membuka algorithm dialog box. Perintah dapat dipersingkat dengan menekan tombol.
- Quick Zoom : Memperbesar atau memperkecil tampilan citra. Perintah dapat dipersingkat dengan menekan tombol-tombol berikut
- Statistic : Menampilkan nilai –nilai statistic dari data citra
- Cell Value Profile : Menampilkan nilai piksel (Digital Number/DN) pada setiap band dalam data citra
- Cell Coordinat : Memberikan informasi mengenai letak geografis suatu obyek titik pada citra

3. Menu Toolbars
Menu Toolbars digunakan untuk menampilakan short-cut atau menu singkat yang ditampilkan dalm ikon-ikon untuk menjlankan perintah tertentu dalam kelompok bidang penggunaan tertentu seperti Forestry, Mineral, dan lain-lain yang tertera pada menu toolbar.

4. Menu Process
Menu Process berisi menu-menu pemrosesan didalam ER-Mapper seperti klasifikasi, konversi data, rektifikasi, penghitungan nilai statistik dan laimnya.

Beberapa perintah penting pada menu prosess adalah sebagai berikut :
- Raster Cell to Vektor Polygons : Merubah data raster menjadi bentuk data vector
- Calculate Statistic : Menghitung nilai-nilai statistik data citra
- Classification : Menjalankan proses klasifikasi data citra satelit
- Rectification : Melakukan koreksi geometrik

5. Menu Utilities
Didalam menu utilities anda dapat melakukan proses import data dari sumber/format lain dan eksport data dari ER-Mapper kedalam format lainnya, managemen file dan lainnya. Hal penting pada menu Utilities adalah :
- Import : Mengkonversi format data citra menjadi format ER-Mapper
- Export : Mengkonversi data citra dari format ER-Mapper menjadi data dalam format yang lain.

6. Menu Windows
Menu Windows digunakan untuk membuat windows baru dengan cara Klik menu Windows, pilih New Windows dan juga menampilkan nama-nama window lainya yang sedang dibuka dalam ER-Mapper

7. Menu Help
Menu Help berisi informasi-informasi bantuan yang dibutuhkan user seperti tutorial, konsep ER-Mapper dan lainnya.

8. Kotak Dialog ER-Mapper
Pada saat memilih suatu perintah atau menekan tombol pada toolbar, sering muncul kotak dialog yang mengharuskan kita untuk mengisi pada kotak kosong atau memilih file, atau memilih option yang disediakan ER-Mapper dengan meng-klik Scrool bar (panah geser).

Ketika kita memilih untuk membuka atau menyimpan dataset, algoritma atau file lain, ER-Mapper akan menampilkan kotak dialog pemilihan file. Jendela utama menampilkan daftar direktori atau file pada direktori aktif. Pada menu kotak dialog pemilihan file diatas, memiliki fungsi:
- History Menu, merubah direktory aktif, berisi daftar direktori yang telah dibuka, berurutan dari yang baru dibuka paling atas dan yang lama sebelah bawah.
- Special Menu, untuk merubah direktori awal (home direktori), atau untuk menandakan atau tidak direktori.
- View Menu, Mengurutkan isi direkori berdasarkan nama, tanggal dirubah atau tanggal dibuat.
- Volumes Menu, Untuk mengakses ke disk drive.
- Directories Menu, Untuk merubah direktori yang dibuat sistem manager komputer.

Gambar 5 : Kotak Dialog Pemilihan File ER-Mapper

Melanjutkan prosedur penajaman citra dari posting sebelumnya

Sembunyikan

5. Penajaman Citra
Proses penajaman citra dilakukan untuk mempermudah pengguna dalam menginterpretasikan obyek-obyek yang ada pada tampilan citra. Dengan proses Algoritma, ER-Mapper mempermudah pengguna melakukan berbagai macam proses penajaman citra tanpa perlu membuat file-file baru yang hanya akan membuat penuh disk komputer. Jenis-jenis operasi penajaman citra meliputi:
- Penggabungan Data (Data fusion), menggabungkan citra dari sumber yang berbeda pada area yang sama untuk membantu di dalam interpretasi. Contoh data Landsat-TM dengan data SPOT.
- Colodraping, menempelkan satu jenis data citra di atas data yang lainya untuk membuat suatu kombinasi tampilan sehingga memudahkan untuk menganalisa dua atau lebih variabel. Contoh citra vegetasi dari satelit di colordraping di atas citra foto udara pada area yang sama.
- Penajaman kontras, memperbaiki tampilan citra dengan memaksimumkan kontras antara pencahayaan dan penggelapan atau menaikan dan merendahkan harga data suatu citra.
- Filtering, memperbaiki tampilan citra dengan mentransformasikan nilai-nilai digital citra, seperti mempertajam batas area yang mempunyai nilai digital yang sama (enhance edge), menghaluskan citra dari noise (smooth noise), dll.
- Formula, membuat suatu operasi matematika dan memasukan nilai-nilai digital citra pada operasi matematika tersebut., misalnya Principal Component Analysis (PCA).
- Klasifikasi, menampilkan citra menjadi kelas-kelas tertentu secara statistik berdasarkan nilai digitalnya. Contoh membuat peta penutupan lahan dari citra satelit Landsat-TM.

6. Dynamic Links
Penghubung dinamik adalah fasilitas khusus ER-Mapper yang membuat pengguna dapat langsung menampilkan data file eksternal pada citra tanpa perlu mengimportnya terlebih dahulu. Data-data yang dapat dihubungkan termasuk kedalam format file yang populer seperti ARC/INFO, Oracle, serta standar file format seperti DXF, DGN,dll.

7. Komposisi Peta
Komposisi peta memungkinkan pengguna untuk mempresentasikan citra-citra secara profesional dan penuh arti. Kualitas kartografik peta pada ER-Mapper dapat membuat grid, legenda, bar skala, panah arah utara, logo perusahaan, legenda klasifikasi.

8. Pencetakan
Pengguna dapat menghasilkan keluaran suatu citra dengan menggunakan peralatan pencetakan atau printer yang meliputi printer berwarna, film, printer hitam putih dan format grafik. Pilihan pencetakan membutuhkan suatu algoritma yang mendefinisikan semua data dan pengolahannya dengan catatan hanya algoritma yang telah disimpan yang dapat dicetak. Pastikan kita telah menyimpan algoritma kita sebelum mencetaknya.

Prosedur Pengolahan Data Citra terdiri dari 8 Tahapan, antara lain :
1. Import Data
2. Menampilkan Citra
3. Rektifikasi Data/Geocoding
4. Mosaik Citra
5. Penajaman Citra
6. Dynamic Links
7. Komposisi Peta
8. Pencetakan

Berikut penjelasan dari tahap-tahapan tersebut :

Sembunyikan

Prosedur pengolahan data citra diawali dengan mengimport data sampai dengan hasil akhir dalam bentuk cetakan (printing). Dari beberapa prosedur ini, tidak semua prosedur harus dijalankan untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan harapan. Untuk beberapa aplikasi dapat dihasilkan keluaran yang diharapkan tanpa melalui seluruh prosedur pengolahan citra.

1. Import Data
Langkah pertama dalam pengolahan citra adalah mengimport data satelit yang akan digunakan ke dalam format ER-Mapper. Umumnya data disimpan dalam bentuk magnetic tape, CD-ROM atau media penyimpanan yang lain. Dua bentuk utama data yang diimport ke dalam ER-Mapper adalah data raster dan vektor.

Data raster adalah tipe data yang menjadi bahan utama kegiatan pengolahan citra. Contoh data raster adalah citra satelit dan foto udara. Pada saat mengimport data raster, ER-Mapper akan membuat dua file yaitu:
- File data binary yang berisikan data raster dalam format BIL, tanpa file extension.
- File header dalam format ASCII dengan extension *.ers

Data vektor adalah data yang tersimpan dalam bentuk garis, titik dan poligon. Contoh data vektor adalah data yang dihasilkan dari hasil digitasi Sistem Informasi Geografis (SIG) seperti jalan, lokasi pengambilan sampel atau batas administrasi. ER-Mapper juga akan membuat dua file hasil dari mengimport data vektor:
- File data dalam format ASCII berisikan data vektor
- File header dalam format ASCII dengan extension *.erv

2. Menampilkan Citra
Setelah proses mengimport data, selanjutnya adalah menampilkan citra tersebut. Hal ini dilakukan untuk mengetahui kualitas dari data yang digunakan. Apabila data/citra tersebut memiliki kualitas yang tidak sesuai dengan keinginan (berawan, data bergaris, dll) maka kita tidak perlu melanjutkan proses pengolahan, dan mencari data baru yang memiliki kualitas yang lebih baik.

Di dalam ER-Mapper, cara menampilkan citra disebut Color Mode. Ada beberapa cara untuk menampilkan citra:
- Pseudocolor Displays, menampilkan citra dalam warna hitam dan putih, biasanya hanya terdiri dari satu layer/band saja.
- Red-Green-Blue (RGB), menampilkan citra melalui kombinasi tiga band, setiap band ditempatkan pada satu layer (Red/Green/Blue), cara ini disebut juga color composite. Contoh: False Color Composite RGB 453.
- Hue-Saturation-Intensity (HIS), menampilkan citra melalui kombinasi tiga band, setiap band ditempatkan pada satu layer (Hue/Saturation/Intensity), cara ini biasanya digunakan bila kita menggunakan dua macam data yang berbeda, misalkan data Radar dengan data Landsat-TM.

3. Rektifikasi Data/Geocoding
Data raster umumnya ditampilkan dalam bentuk “raw” data dan memiliki kesalahan geometrik. Untuk mendapatkan data yang akurat, data tersebut harus dikoreksi secara geometrik kedalam sistem koordinat bumi.

Ada dua proses koreksi geometrik:
- Registrasi, koreksi geometrik antara citra yang belum terkoreksi dengan citra yang sudah terkoreksi.
- Rektifikasi, koreksi geometrik antara citra dengan peta

4. Mosaik Citra
Mosaik citra adalah proses menggabungkan/menempelkan dua atau lebih citra yang tumpang tindih (overlapping) sehingga menghasilkan citra yang representatif dan kontinyu. Dalam ER-Mapper proses ini dapat dilakukan tanpa membuat suatu file yang besar, kecuali bila kita ingin menyimpannya menjadi file tersendiri.

Prosedur berikutnya akan disajikan pada posting selanjutnya

Melanjutkan Tutorial ER-Mapper ( bagian Pendahuluan ), kali ini akan dibahas mengenai Aplikasi dan Pengolahan Data Citra

Sembunyikan
A. Aplikasi Pengolahan Data Citra
Pengolahan data citra adalah bagian penting untuk dapat menganalisa informasi kebumian melalui data satelit penginderaan jauh. Aplikasi-aplikasi yang dapat diterapkan melalui pengolahan data citra antara lain:
- Pemantauan lingkungan
- Manajemen dan perencanaan kota dan daerah urban
- Manajemen sumber daya hutan
- Eksplorasi mineral
- Pertanian dan perkebunan
- Manajemen sumber daya air
- Manajemen sumber daya pesisir dan lautan
- Oseanografi fisik
- Eksplorasi dan produksi minyak dan gas bumi

B. Pengolahan Data Citra
Pengolahan data citra dimulai pada tahun 1960-an untuk memproses citra dari satelit yang mengelilingi bumi. Pengolahan data citra dibuat dalam bentuk “disk to disk” dimana kita harus menuliskan spesifikasi file yang akan diolah, kemudian memilih tipe pemrosesan yang akan digunakan, kemudian menunggu komputer mengolah data tersebut serta menuliskan hasilnya ke dalam file baru (Gambar 2). Jadi sampai final file terbentuk baru kita dapat melihat hasil yang diharapkan, tetapi bila hasilnya jauh dari yang kita harapkan, maka kita harus mengulangnya dari awal kembali. Sampai tahun 1980-an proses tersebut masih digunakan oleh beberapa produk pengolahan data citra.



Gambar 2. Proses Pengolahan Data Citra Secara Tradisional

ER-Mapper mengembangkan metode pengolahan citra terbaru dengan pendekatan yang interaktif, dimana kita dapat langsung melihat hasil dari setiap perlakuan terhadap citra pada monitor komputer. ER-Mapper memberikan kemudahan dalam pengolahan data sehingga kita dapat mengkombinasikan berbagai operasi pengolahan citra dan hasilnya dapat langsung terlihat tanpa menunggu komputer menuliskannya menjadi file yang baru (Gambar 3). Cara pengolahan ini dalam ER-Mapper disebut Algoritma.






Gambar 3. Pengolahan Citra Menggunakan ER Mapper

Algoritma adalah rangkain tahap demi tahap pemrosesan atau perintah dalam ER-Mapper yang digunakan untuk melakukan transformasi data asli dari hard disk sampai proses atau instruksinya selesai. Dengan Algoritma, kita dapat melihat hasil yang kita kerjakan di monitor, menyimpannya ke dalam media penyimpan (hard disk, dll), memanggil ulang, atau mengubahnya setiap saat. Oleh karena Algoritma hanya berisi rangkaian proses, maka file dari algoritma ukurannya sangat kecil, hanya beberapa kilobyte sampai beberapa megabyte, tergantung besarnya proses yang kita lakukan, sehingga sangat menghemat ruang hard disk. Dan oleh karena file algoritma berukuran kecil, maka proses penayangan citra menjadi relatif lebih cepat. Hal ini membuat waktu pengolahan menjadi lebih cepat. Konsep Algoritma ini adalah salah satu keunggulan ER-Mapper. Selain itu, beberapa kekhususan lain yang dimiliki ER-Mapper adalah :
1. Didukung dengan 130 format pengimport data
2. Didukung dengan 250 format pencetakan data keluaran
3. Visualisasi tiga dimensi
4. Adanya fasilitas Dynamic Links
5. Penghubung dinamik (Dynamic Links) adalah fasilitas khusus ER-Mapper yang membuat pengguna dapat langsung menampilkan data file eksternal pada citra tanpa perlu mengimportnya terlebih dahulu. Data-data yang dapat dihubungkan termasuk kedalam format file yang populer seperti ARC/INFO, Oracle, serta standar file format seperti DXF, DON dll.

Selain kelebihan-kelebihan di atas, ER-Mapper memiliki keterbatasan, yaitu :
1. Terbatasnya format Pengeksport data
2. Data yang mampu ditanganinya adalah data 8 bit.

ER-Mapper adalah salah satu software (perangkat lunak) yang digunakan untuk mengolah data citra atau satelit. Masih banyak perangkat lunak yang lain yang juga dapat digunakan untuk mengolah data citra, diantaranya adalah Idrisi, Erdas Imagine, PCI dan lain-lain. Masing-masing perangkat lunak mempunyai keunggulan dan kelebihannya sendiri. ER-Mapper dapat dijalankan pada workstation dengan sistem operasi UNIX dan komputer PCs (Personal Computers) dengan sistem operasi Windows 95 ke atas dan Windows NT.

Sembunyikan

Pengolahan data citra merupakan suatu cara memanipulasi data citra atau mengolah suatu data citra menjadi suatu keluaran (output) yang sesuai dengan yang kita harapkan. Adapun cara pengolahan data citra itu sendiri melalui beberapa tahapan, sampai menjadi suatu keluaran yang diharapkan. Tujuan dari pengolahan citra adalah mempertajam data geografis dalam bentuk digital menjadi suatu tampilan yang lebih berarti bagi pengguna, dapat memberikan informasi kuantitatif suatu obyek, serta dapat memecahkan masalah.

Data digital disimpan dalam betuk barisan kotak kecil dua dimensi yang disebut pixels (picture elements). Masing-masing pixel mewakili suatu wilayah yang ada dipermukaan bumi. Struktur ini kadang juga disebut raster, sehingga data citra sering disebut juga data raster. Data raster tersusun oleh baris dan kolom dan setiap pixel pada data raster memiliki nilai digital (Gambar 1).












Gambar 1. Struktur Data Raster (Sumber : ER-Mapper Tutorial, 31 Maret 2006)

Data yang didapat dari satelit umumnya terdiri beberapa band (layers) yang mencakup wilayah yang sama. Masing-masing band mencatat pantulan obyek dari permukaan bumi pada panjang gelombang yang berbeda. Data ini disebut juga multispectral data. Di dalam pengolahan citra, juga dilakukan penggabungan kombinasi antara beberapa band untuk mengekstraksi informasi dari obyek-obyek yang spesifik seperti indeks vegetasi, parameter kualitas air, terumbu karang dan lain-lain.

Pekerjaan proyek aplikasi GIS (Sistem Informasi Geografi) lagi “booming” ditenderkan oleh pemerintah daerah (Pemda/Pemprov) Indonesia.

Hal ini karena monitoring pekerjaan/proyek berbasis GIS sangat membantu dalam tahap perencanaan, pengawasan, dan evaluasi hasil pekerjaan/proyek Pemda, seperti GIS Jalan Kabupaten & Provinsi, Sungai dan Irigasi, TPS , dll. Dari BUMN baik dari swasta maupun milik negara juga banyak menggunakan aplikasi GIS sebagai tool alternatif dalam pengerjaan proyek seperti Transmisi & Distribusi Listrik, lokasi ATM, lokasi BTS, loaksi Wisata Kuliner, Factori Outlet,lokasi Perguruan Tinggi, dll.

Dengan banyaknya proyek berbasis GIS maka semakin banyak pula dibutuhkan Programer GIS , ini adalah peluang pkerjaan yang sangat terbuka, karena SDM di bidang pemrograman GIS ini masih sangat minim.

Dalam beberapa tahun terakhir ini, perkembangan teknologi informasi—yaitu
gabungan antara teknologi komputer dengan teknologi komunikasi—sangat pesat. Hal ini merupakan peluang besar yang perlu dimanfaatkan oleh para perencana. Bab ini membahas secara singkat macam perkembangan teknologi informasi tersebut dan pemanfaatannya untuk perencanaan kota dan daerah, meliputi: (1) world -wide web (www) atau internet, (2) geograhic information system (GIS)—terutama yang berbasis web, (3) multimedia lewat web, dan (4) virtual reality (VR) lewat web.

GIS atau sistem informasi geografis merupakan perangkat lunak pengolah data daninformasi spasial. Tampilannya atau hasil cetaknya umumnya berupa peta, sedangkan inputnya terdiri dari peta dasar dan atribut (data non-peta) yang terkait dengan unsur peta. Dari tahun ke tahun, proses pengolahannya semakin cepat dan lebih berkualitas, sedangkan pengoperasiannya semakin mudah dan nyaman. Teknologi GIS saat ini sudah berbasis web, dalam arti GIS milik suatu instansi, bila menggunakan GIS seperti itu akan dapat diakses lewat internet; berarti dapat diakses dari manapun di dunia. Sayangnya, harga teknologi web-based GIS ini relatif masih mahal untuk ukuran kemampuan institusi di negara berkembang.

Sistem Informasi Geografis

Sistem Informasi Geografis merupakan sistem berbasis computer yang didesain untuk mengumpulkan, mengelola, memanipulasi, dan menampilkan informasi spasial (keruangan)1. Yakni informasi yang mempunyai hubungan geometric dalam arti bahwa informasi tersebut dapat dihitung, diukur, dan disajikan dalam sistem koordinat, dengan data berupa data digital yang terdiri dari data posisi (data spasial) dan data semantiknya (data atribut). SIG dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan dan menganalisis suatu obyek dimana lokasi geografis merupakan karakteristik yang penting, dan memerlukan analisis yang kritis. Penanganan dan analisis data berdasarkan lokasi geografis merupakan kunci utama SIG. Oleh karena itu data yang digunakan dan dianalisa dalam suatu SIG berbentuk data peta (spasial) yang terhubung langsung dengan data tabular yang mendefinisikan bentuk geometri data spasial. Misalnya apabila kita membuat suatu theme atau layer tertentu, maka secara otomatis layer tersebut akan memiliki data tabular yang berisi informasi tentang bentuk datanya (point, line atau polygon) yang berada dalam layer tersebut . SIG juga merupakan sebuah alat bantu manajemen berupa informasi berbantuan komputer yang berkait erat dengan sistem pemetaan dan analisis terhadap segala sesuatu serta peristiwa-peristiwa yang terjadi di muka bumi. Teknologi SIG mengintegrasikan operasi pengolahan data berbasis database yang biasa digunakan saat ini, seperti pengambilan data berdasarkan kebutuhan dan analisis statistik dengan menggunakan visualisasi yang khas serta berbagai keuntungan yang mampu ditawarkan melalui analisis geografis melalui gambargambar petanya. Kemampuan tersebut membuat SIG berbeda dengan system informasi pada umumnya. Dengan SIG kita mampu melakukan lebih banyak dibanding hanya dengan menampilkan data semata-mata. SIG menggabungkan semua kemampuan, baik yang hanya berupa sekedar tampil saja, sistem informasi yang tersaji secara thematis, dan sistem pemetaan yang berdasarkan susunan dan jaringan lalu-lintas jalan, bersamaan dengan kemampuan untuk menganalisa lokasi geografis dan informasi-informasi tertentu yang terkait terhadap lokasi yang bersangkutan. Dan jangan lupa, SIG adalah sebuah aplikasi dinamis yang akan terus berkembang. Peta yang dibuat pada aplikasi ini tidak hanya akan berhenti dan terbatas untuk keperluan saat dibuatnya saja. Peremajaan terhadap informasi yang terkait pada peta tersebut dapat dilakukan dengan mudah, dan secara otomatis peta tersebut akan segera menunjukkan akan adanya perubahan informasi tadi. Semuanya itu dapat dikerjakan dalam waktu singkat, tanpa perlu belajar secara khusus. SIG sangat memungkinkan untuk membuat tampilan peta, menggunakannya untuk keperluan presentasi dengan menunjuk dan meng-kliknya, serta untuk menggambarkan dan menganalisis informasi dengan cara pandang baru, mengungkap semua keterkaitan yang selama ini tersembunyi, pola, beserta kecenderungannya. Konsep Sistem Informasi Geografis Sumber data untuk keperluan GIS dapat berasal dari data citra, data lapangan, survei kelautan, peta, sosial ekonomi dan GPS. Selanjutnya diolah dilaboratorium atau studio GIS dengan software tertentu sesuai dengan kebutuhannya untuk menghasilkan produk yang berupa informasi yang berguna dapat berupa peta konvensional maupun peta digital sesuai keperluan user, maka harus ada input kebutuhan yang diiinginkan user, dapat dilihat pada gambar berikut : Komponen Sistem Informasi Geografis Secara umum, Sistem Informasi Geografis bekerja berdasarkan integrasi komponen, yaitu: Hardware, Software, Data, Manusia, dan Metode. Kelima komponen tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Hardware Sistem Informasi Geografis memerlukan spesifikasi komponen hardware yang sedikit lebih tinggi dibanding spesifikasi komponen sistem informasi lainnya. Hal tersebut disebabkan karena data-data yang digunakan dalam SIG, penyimpanannya membutuhkan ruang yang besar dan dalam proses analisanya membutuhkan memory yang besar dan processor yang cepat. Beberapa Hardware yang sering digunakan dalam Sistem Informasi Geografis adalah: Personal Computer (PC), Mouse, Digitizer, Printer, Plotter, dan Scanner. 2. Software Sebuah software SIG haruslah menyediakan fungsi dan tool yang mampu melakukan penyimpanan data, analisis, dan menampilkan informasi geografis. Dengan demikian elemen yang harus terdapat dalam komponen software SIG adalah: o Tools untuk melakukan input dan transformasi data geografis o Sistem Manajemen Basis Data. o Tools yang mendukung query geografis, analisis, dan visualisasi. o Geographical User Interface (GUI) untuk memudahkan akses pada tool geografi. 3. Data Hal yang merupakan komponen penting dalam SIG adalah data. Secara fundamental, SIG bekerja dengan 2 tipe model data geografis, yaitu model data vector dan model data raster. Dalam model data vector, informasi posisi point, garis, dan polygon disimpan dalam bentuk koordinat x,y. Bentuk garis, seperti jalan dan sungai dideskripsikan sebagai kumpulan daru koordinat-koordinat point. Bentuk polygon, seperti daerah penjualan disimpan sebagai pengulangan koordinat yang tertutup. Data raster terdiri dari sekumpulan grid atau sel seperti peta hasil scanning maupun gambar atau image. Masing-masing grid memiliki nilai tertenti yang bergantung pada bagaimana image tersebut digambarkan. 4. Manusia Komponen manusia memegang peranan yang sangat menentukan, karena tanpa manusia maka sistem tersebut tidak dapat diaplikasikan dengan baik. Jadi manusia menjadi komponen yang mengendalikan suatu sistem sehingga menghasilkan suatu analisa yang dibutuhkan. 5. Metode SIG yang baik memiliki keserasian antara rencana desain yang baik dan aturan dunia nyata, dimana metode, model dan implementasi akan berbeda untuk setiap permasalahan. SISTEM INFORMASI GEOGRAFI (SIG) A. Konsep Dasar sistem Informasi Geografi s (SIG) Istilah Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan gabungan tiga unsur pokok, yaitu sistem, informasi, dan geografis. Dapat diketahui bahwa SIG merupakan suatu sistem yang menekankan pada unsur informasi geografis. Informasi geografis tersebut mengandung pengertian informasi tentang tempat tempat yang berada di permukaan bumi, pengetahuan tentang letak suatu objek di permukaan bumi, dan informasi tentang keterangan-keterangan (atribut) yang terdapat di permukaan bumi yang posisinya telah diketahui. . Tumpang susun beberapa peta merupakan tugas terpenting SIG untuk menghasilkan informasi yang sesuai dengan tujuan. Misalnya, untuk memilih jalur jalan dapat dilakukan tumpang susun peta yang terdiri atas peta jenis tanah, peta topografi, peta laju infiltrasi, dan peta tata guna lahan. Tumpang susun beberapa peta tersebut merupakan SIG secara manual. SIG secara manual mempunyai banyak keterbatasan, antara lain sebagai berikut. 1. Memerlukan banyak tenaga dan prosesnya sangat lambat. Hal itu disebabkan dalam proses tumpang susun peta harus dilakukan penyamaan proyeksi dan skala peta. Di samping itu, tumpang susun peta hanya dapat dilakukan atas tiga atau empat lapis, masih ditambah satu peta dasar untuk mencapai akurasi spasial dalam tumpang susun itu. 2. Sulit untuk melakukan penghitungan statistik karena pengukuran luas harus dilakukan secara manual. 3. Tidak sesuai untuk menciptakan kombinasi baru yang rumit dari lapis sebelumnya karena SIG secara manual tidak dilengkapi dengan proses numerik untuk kombinasi lapis. 4. Diperlukan ruang lebih banyak untuk tempat penyimpanan data. Di dalam upaya menangani informasi-informasi spasial atau yang bereferensi geografi, sejak 1970­an telah dikembangkan suatu SIG otomatis. SIG tersebut antara lain digunakan untuk menangani pengorganisasian data dan informasi, menempatkan informasi pada lokasi tertentu, melakukan komputerisasi, serta memberikan ilustrasi hubungan antara satu objek dan objek lainnya. Oleh karena itu, SIG merupakan suatu teknologi informasi yang dapat digunakan untuk membantu pekerjaan­-pekerjaan yang berhubungan dengan bidang-bidang spasial, khususnya untuk membuat suatu model data spasial. Hal itu karena SIG mempunyai kemampuan yang sangat baik dalam menggambarkan data-­data spasial dan data-data atributnya. Melalui penggunaan SIG, modifikasi warna, bentuk, dan ukuran simbol yang diperlukan untuk menggambarkan suatu gejala di permukaan bumi dapat dilakukan secara mudah. Sehubungan dengan itu, SIG dapat digunakan sebagai alat bantu yang sangat menarik dalam meningkatkan pengertian, pemahaman, pembelajaran, dan pendidikan mengenai ide-ide atau konsep-konsep lokasi, ruang, kependudukan, dan. unsur-unsur geografis yang terdapat di permukaan bumi beserta data-data atribut yang menyertainya. Dikembangkannya SIG menggunakan perangkat komputer mengakibatkan keterbatasan SIG manual dapat diatasi. Kemampuan SIG menggunakan perangkat komputer antara lain sebagai berikut. 1. Penggabungan dua berkas data spasial atau lebih, baik daerah yang berbeda dengan atribut sama maupun daerah dan atribut yang sama sehingga dimungkinkan konversi proteksi, ukuran pixel, kode, dan simbol. 2. Pencuplikan sebagian berkas data spasial, baik dengan cara dibatasi segi empat maupun menutup bagian yang tidak dikehendaki atau batas tak teratur. 3. Mampu melakukan penyuntingan berkas data atribut antara lain meliputi berikut ini: a. Pengolahan berkas basis data b. Menayangkan informasi yang dihasilkan sesuai permintaan pengguna. c. Memungkinkan analisis statistik. d. Memungkinkan penggunaan basis data SIG. e. Menyajikan hubungan antarbasis data. 4. Tidak memerlukan banyak tuang untuk penyimpanan data dan pengambilan kembali data dapat dilakttkan secara cepat dan akurat. Ribuan peta topografi dapat disimpan secara digital pada satu komputer. 5. Mampu mengolah sejumlah besar data secara cepat. Seiring dengan perkembangan komputer, perkembangan SIG juga mengalami peningkatan yang sangat pesat. Peningkatan itu terutama terdorong oleh perkembangan pengindraan jauh, komputer, dan global positioning system (GPS). Perkembangan SIG sangat menarik bagi berbagai pihak untuk keperluan yang sangat beragam. Oleh karena itu, penggunaan SIG mengalami peningkatan yang sangat pesat sejak 1980-an. Peningkatan penggunaan SIG terjadi terutama di negara-negara maju, baik di kalangan militer, pemerintahan, akademis, maupun untuk kepentingan bisnis. Kita ketahui bahwa salah satu fungsi peta adalah untuk menyimpan data geografis. Pada mulanya data-data geografis tersebut disajikan dengan menggunakan simbol-simbol tertentu. Oleh karena itu, peta dapat dianggap sebagai media yang efektif untuk menyimpan dan menginformasikan data geografis. Namun, seiring dengan kemajuan ilmu dan teknologi, data-data informasi geografis dapat disimi dan disampaikan dengan menggunakan perangkat komputer. Data-data dalam komputer itu dikenal dengan istilah data digital. 1. Pengertian SIG Pengertian SIG antara lain sebagai berikut: a. Sistem Informasi Geografis adalah sistem yang berbasis komputer yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi-informasi geografi. SIG dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis objek-objek dan fenomena karena lokasi geografi merupakan karakteristik yang penting atau-kritis untuk dianalisis. Oleh karena itu, SIG merupakan sistem komputer yang memiliki empat kemampuan dalam menangani data yang bereferensi geografi, yaitu masukan, manajemen data (penyimpanan dan pemanggilan data), analisis dan manipulasi cara, serta keluaran (Aronaff, 1989). b. Sistem Informasi Geografis adalah suatu sistem perangkat yang dapat melakukan pengumpulan, penyimpanan, pengambilan kembali, pengubahan (transformasi), dan penayangan (visualisasi) dari data-data keruangan (spasial) untuk kebutuhan-kebutuhan tertentu (Burrough, 1956). c. Sistem Informasi Geografis adalah sistem yang berbasis komputer yang digunakan untuk menyimpan, memanipulasi, dan menganalisis informasi geografi (Petrus Paryono). d. Sistem Informasi Geografis adalah sistem komputer yang digunakan untuk memanipulasi data geografi. Sistem ini diimplementasikan dengan perangkat keras dan perangkat lunak yang berfungsi untuk akuisisi (perolehan) dan verifikasi, kompilasi, penyimpanan, perubahan dan updating, manajemen dan pertukaran, manipulasi, pemanggilan dan presentasi, serta analisis (Bernhardsen, 1992). e. Sistem Informasi Geografi adalah sistem yang dapat mendukung pengambilan keputusan spasial dan mampu mengintegrasikan deskripsi-deskripsi lokasi dengan karakteristik-karakteristik fenomena yang ditemukan di lokasi tersebut. SIG yang lengkap mencakup metodologi dan teknolog yang diperlukan, yaitu data spasial, perarigkat keras, perangkat lunak, dan struktur organisasi (J. Raper, 1994). Karena merupakan suatu sistem, informasi geografis terdiri dari 4 subsistem pokok, yaitu subsistem masukan (data input), penyajian (data output, penyimpanan (data management), serta pengolahan dan pengkajian (data manipulation and analysis). 1) Subsistem Masukan Fungsi dari subsistem ini adalah mengumpulkan dan mempersiapkan data spasial dan atribut dari berbagai sumber. Selain itu, subsistem ini bertanggung jawab dalam melakukan konversi atau melakukan transformasi formal. Data-data asli ke dalam format yang dapat digunakan oleh SIG. 2) Subsistem Penyimpanan Fungsi dari subsistem ini adalah mengorganisasikan data, baik data spasial maupun data atribut ke dalam basis data (bank data). Penyimpanan dengan cara demikian mempermudah dalam pemanggilan, pengeditan dan pembaharuan data. 3) Subsistem Pengolahan dan Pengkajian Fungsi dari subsistem ini adalah menentukan informasi-informasi yang dapat dihasilkan oleh SIG. Selain itu, subsistem ini juga melakukan pengolahan dan pemodelan data untuk menghasilkan informasi yang diharapkan. 4) Subsistem Penyajian Fungsi dari subsistem ini adalah menampilkan data dan hasil dari pengolahannya, baik sebagian maupun seluruhnya. Data dan hasil pengolahannya tersebut ditampilkan antara lain dalam bentuk tabel, grafik, dan peta (khususnya para digital). 2. Komponen SIG Subsistem dalam SIG saling berhubungan satu sama lain dan terintegrasi dengan sistem-sistem komputer. SIG terdiri atas 4 komponen pokok, yaitu data, perangkat keras, perangkat luak, dan manajemen. a. Data Data dalam SIG terdiri atas dua jenis, yaitu data spasial dan data atribut 1) Data Spasial Data spasial adalah data grafis yang mengidentifikasikan kenampakkan lokasi geografi berupa titik garis, dan poligon. Data spasial diperoleh dari peta yang disimpan dalam bentuk digital (numerik). a) Titik Sebuah titik dapat menggambarkan objek geografi yang berbeda-beda menurut skalanya. Sebuah titik menggambarkan kota jika pada peta skala kecil, tetapi menggambarkan objek tertentu yang ebih spesifik dalam wilayah kota, misalnya pasar, jika pada peta skala besar. b) Garis Sebuah garis juga dapat menggambarkan objek geografi yang berbeda-beda menurut skalanya. Sebuah garis menggambarkan jalan atau sungai pada peta skala kecil, tetapi menggambarkan batas wilayah administratif pada peta skala bear. c) Area Seperti halnya titik dan garis, area juga dapat menggambarkan objek yang berbeda menurut skalanya. Area dapat menggambarkan wilayah hutan atau sawah pada peta skala besar. 2) Data atribut Data atribut adalah data yang berupa penjeasan dari setiap fenomena yang terdapat di permukaan 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. b. Perangkat Keras Perangkat keras (hadware) adalah perangkat-perangkat fisik yang digunakan dalam sistem komputer. Perangkat keras yang dibutuhkan dalam pengoperasian SIG adalah seperangkat komputer yang terdiri atas central processing unit (CPU), monitor, printer, plotter, disket, hard disk, magnetic tape, digitizer, keyboard dan scanner. c. Perangkat Lunak Perangkat iunak (software) adalah program yang digunakan untuk mengoperasikan SIG. Beberapa program yang dapat digunakan antara lain Arc/Info, Are View, ERDAS, dan ILWIS. d. Manajemen Manajemen merupakan perangakat dalam SIG yang terdiri atas sumber daya manusia. Suatu proyek SIG akan berhasil jika dilakukan dengan manajemen yang baik. Oleh karena itu, SIG harus dikerjakan oleh orang-orang yang tepat, yang memiliki keahlian dalam bidang SIG sesuai dengan tingkatannya. Manusia sebagai pengguna SIG memiliki tingkatan kemampuan yang berbeda-beda. Mulai dari tingkat spesialis yang mendesain dan memelihara sistem hingga pengguna SIG. Namun, secara umum orang-orang yang terlibat dalam SIG dibedakan menjadi tiga, yaitu staf operasional yang meliputi pengguna akhir, staf profesional teknik yang meliputi atialis dan programer, serta manajer yang bertanggung jawab atas SIG secara keseluruhan. B. Tahapan Kerja SIG SIG dapat mempresentasikan dunia nyata ke dalam layar monitor komputer. Oleh karena itu, SIG sama halnya dengan lembaran peta yang mempresentasikan dunia nyata di atas kertas, meslcipun SIG melalui komputerisasi memiliki kelebihan-kelebihan tertentu dibandingkan dengan peta. Akan tetapi, sebuah peta dapat disebut SIG karena juga menginformasikan data-data dalam ruang, khususnya muka bumi. Sebagai sebuah sistem, tahapan kerja dalam SIG meliputi masukan data, manipulasi dan analisis data, serta penyajian data. 1. Masukan Data Masukan data merupakan fasilitas dalam SIG yang dapat digunakan untuk memasukkan data dar mengubah data asli ke dalam bentuk yang dapat diterima dan dapat dipakai dalam SIG. Masukan data terdiri atas sumber data dan proses memasukkan data. a. Sumber Data Sumber data yang dapat digunakan dalam masukan data antara lain data pengindraan jauh, data teristris, dan data peta. 1) Data Pengindraan Jauh Data pengindraan jauh berupa citra, baik citra foto maupun nonfoto. Apabila sumber data berupa foto udara, harus diolah terlebih dahulu dengan cara interpretasi, kemudian disajikan dalam bentuk peta. Namun apabila berupa citra satelit yang sudah dalam bentuk digital dapat langsung digunakan setelah dilakukan koreksi seperlunya. 2) Data Teristris Data teristris adalah data yang diperoleh langsung dari pengukuran lapangan, antara lain pH tanah, salinitas air, curah hujan, dan persebaran penduduk. Data teristris dapat disajikan dalam bentuk peta, tabel, grafik, atau hasil perhitungan saja. 3) Data Peta Data peta adalah data yang sudah dalam bentuk peta yang siap digunakan. Guna keperluan SIG melalui komputerisasi, data-data dalam peta dikonversikan ke dalam bentuk digital. Sebuah peta harus benar-benar mempresentasikan sebagian atau seluruh permukaan bumi. Oleh karena itu, sebuah peta harus memenuhi syarat-syarat berikut ini:. a) Jarak antartitik pada peta harus sesuai dengan jarak antartitik sesungguhnya di permukaan bumi. b) Luas wilayah pada peta harus sesuai dengan luas wilayah sesungguhnya. c) Sudut atau arah sebuah garis pada peta harus sesuai dengan sudut arau arah yang sesungguhnya di permukaan bumi. d) Bentuk sebuah objek pada peta harus sesuai dengan bentuk yang sesungguhnya di permukaan bumi. b. Proses Pemasukan Data 1) Data Spasial Guna memasukkan data spasial ke dalam SIG dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu digitasi dan penyiaman (scanning). a) Digitasi Kegiatan digitasi merupakan pekerjaan yang banyak menyita wakm karena dapat menghabiskan waktu hingga 60% dari keseluruhan waktu pemrosesan data sampai dengan pengambilan keputusan. Oleh karena itu, proses ini merupakan hambatan bagi penyelesaian seluruh proses dalam SIG. Proses digitasi terdiri atas empat tahap, yaitu berikut ini. (1) Penyiapan peta yang akan didigitasi. Peta yang akan didigitasi terlebih dahulu harus dalam keadaan baik dan henar. Artinya, peta merupakan lembar bidang datar tanpa bekas lipatan, tidak sobek, dan harus jelas. (2) Menentukan koordinat peta. Pencatatan koordinat pada meja digitasi mempunyai satuan milimeter. Jika data yang akan didigitasi berupa peta, koordinat digitasi harus ditransformasikan sesuai dengan koordinat peta dan skala harus diubah dari satuan milimeter ke meter. Guna melakukan transformasi ini minimal ada tiga btrah titik yang sudah diketahui kedudukannya di lapangan dan harus ditransformasikan sebagai titik kontrol. Pengambilan ketiga titik tersebut untuk mengontrol apabila terjadi pengerutan atau pembesaran objek yang didigitasi. Oleh karena itu, peta yang didigitasi tidak boleh geser atau lepas dari meja digitasi karena sistem koordinat pada meja digitasi telah disesuaikan dengan sistem koordinat peta. (3) Mengedit data sebelum disimpan ke dalam data dasar Pengeditan dilakukan karena selalu terjadi kesalahan dalam proses digitasi. Kesalahan dalam proses digitasi umumnya terjadi pada sambungan garis, garis yang terlalu panjang atau terlalu pendek, kelolosan mencantumkan garis atau titik, pencatatan rangkap, kesalahan kode, dan kesalahan lokasi. Guna menghilangkan kesalahan-kesalahan tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan fasilitas berikut ini. (a) Fungsi pembesaran (zoom) untuk pembesaran atau pengecilan penayangan. (b) Penghapusan titik akhir (delete last point). (c) Penghapusan garis (delete line) untulc memperbarui data. (d) Pengancingan (snap), yaitu pengaitan dan penyambungan segmen garis dengan segmen lainnya. (e) Fungsi pindah (move) untuk memindahkan letak titik ke lokasi baru. (f) Fungsi geometri. (4) Memasukkan atribut dengan kode Atiibut yang dimasukkan untuk melengkapi data dibuat dengan kode-kode tertentu (kodifikasi). b) Penyiaman (scanning) Memasukkan data dengan alat penyiam dapat menghemat waktu. Penyiaman dapat dilakukan menggunakan detektor elelaronik yang dapat bergerak. Penyiaman yang terkenal ialah penyiaman tabung (drum scanner) dan penyiaman datar (flatbed scanner). Data spasial yang ialah dimasukkan dan disimpan di dalam SIG dapat dibedakan menjadi dua model, yaitu model data raster dan model data vektor. a) Model Data Raster Data raster adalah data yang dibentuk oleh kumpulan sel atau pixel (picture element). Pixel adalah bagian terkecil yang masih dapat digambarkan dalam sebuah citra. Setiap pixel mempunyai referensi (koordinat) sendiri sebagai identitasnya dan mempunyai nilai tertentu. Oleh karena in data raster dapat menggambarkan objek geografi yang mempunyai satuan luas karena ukuran raste berkaitan erat dengan ukitran sebenarnya di lapangan. Data raster berdimensi dua sehingga muda; disimpan, dimanipulasi, dan ditampilkan. Tabel KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DATA RASTER No Keunggulan No Kelemahan 1. 2. 3 4. 5 Struktur data raster sederhana Tumpang susun dan kombinasi data yang dipetakan mudah dilakukan Analisis keruangan mudah dilakukan Satuan unit dalam raster mempunyai ukuran dan bentuk yang sama. Teknologinya murah dan mudah dikembangkan. 1. 2. 3. 4 5 Volume data grafik besar sehingga memerlukan tempat penyimpanan data yang besar pula. Penggunaan ukuran pixel yang besar untuk mengurangi ruang pemakaian sering menghilangkan beberapa informasi. Peta yang rumit tampak kurang baik. Jalinan hubungan sulit dibuat. Transformasi proyeksi sulit dilakukan. b) Model Data Vektor Data vektor merupakan model data yang dapat digunakan untuk menggambarkan informasi geografi secara tepat. Model data vektor menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik-titik, garis; atau poligon beserta atributnya. Bentuk-bentuk dasar data spasial dalan model data vektor ditampilkan dalarn sistem koordinat kartesian dua dimensi (sumbu x dan y). Di dalam model data spasial vektor, garis-garis atau kurva merupakan sekumpulan titik-titik terurut yang dihubungkan, sedangkan luasan atau poligon juga disimpan sebagai sekumpulan titik-titik. Akan tetapi, titik awal dan titik ahhir poligon tersebut mempunyai nilai koordinat yang sama sehingga.menjadi poligon tertutup. Informasi vang diwakili oleh titik, garis, atau bidang mempunyai koordinat yang tepat. Titik akan diikat oleh satu koordinat (x, y), garis diikat oleh dua atau lebih sistem-koordinat sedangkan poligon atau bidang diikat oleh beberapa koordinat yang tertutup. Data vektor memiliki keunggulan dan kelemahan, antara lain dalam tabel berikut ini. Tabel KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DATA VEKTOR No Keunggulan No Kelemahan 1. 2. 3. Ruang atau tempat penyimpanannya kecil Memiliki resolusi spasial yang tinggi Memiliki batas-batas yang tegas dan jelas sehingga sangat baik untuk pembuatan peta-peta administratif dan persil tanah milik. 1. 2. 3. Struktur datanya rumit Datanya sulit dimanipulasi Memerlukan biaya yang tinggi untuk perangkat lunaknya 2) Data Atribut 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. (1) Data rasio adalah data yang diperoleh dengan ukuran-ukuran yang memiliki nilai 0 (nol) mutlak dan dengan interval yang sama. Contohnya, panjang jalan A = 5 km dan, panjang jalan B = 10 km. Hal itu berarti bahwa panjang jalan B adalah 2 kali panjang jalan A. Data rasio ini mempunyai tingkat akurasi yang tertinggi. (2) Data interval adalah data yang disusun berdasarkan jarak tertentu. Contohnya, nilai mata pelajaran siswa A = 9, B = 8, C = 7, D = 6, dan E = 5. Interval antara siswa A dan C (9-7 = 2) sama dengan interval antara siswa C dan E (7 - 5 = 2). Data interval mempunyai tingkat akurasi sedang. (3) 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 atas diberi label 1, kelompok penduduk ekonomi menengah diberi label 2, dan kelompok penduduk ekonomi bawah diberi label 3. (4) Data nominal adalah data yang disusun berdasarkan kategori-kategori tertentu yang tidak menunjukan adanya tingkatan, kemudian diberi kode. Contohnya, permulciman diberi kode 1 dan sawah diberi kode 2. Data atribut tersebut disimpan dalam bentuk tabel yang rasional sehingga mudah untuk digunakan dalam jumlah data yang banyak. Contoh data atribut adalah berikut ini. 2. Manipulasi dan Analisis Data Manipulasi data merupalcan aktivitas yang meliputi antara lain membuat basis data baru, menghapt basis data, membuat tabel basis data, mengisi dan menyisipkan data ke dalam tabel, mengubah dan menged data, serta membuat indeks untuk setiap tabel basis data. Manipulasi tersebut dapat digunakan untuk klasifikasi ulang, mendapatkan parameter/ukuran, konversi struktur data, dan analisis. Sebagai contoh, untuk melakukan klasifikasi ulang suatu data spasial atau data atribut menjadi data spasial yang baru digunakan kriteria tertentu. Misalnya untuk perencanaan tata guna lahan menggunakan krieteria kemiringan lereng, yaitu 0% -14% untuk permukiman, 15% - 29% untuk perkebunan dan pertanian, 30% - 44% untuk hutan produksi, serta lebih dari 45% untuk hutan lindung dan taman nasional. Kesalahan yang terjadi dalam proses manipulasi dan analisis data antara lain sebagai berikut. a. Tidak tepatnya interval kelas. b. Penyimpangan batas sehingga terdapat perbedaan luas pada tumpang susun poligon. c. Penyimpangan dalam melakukan tumpang susun beberapa peta. 3. Penyajian Data Subsistem penyajian data berfungsi untuk menayangkan informasi atau hasil analisis data geografi Informasi yang dihasilkan dapat berupa peta, tabel, grafik, bagan, dan hasil perhitungan. Melalui informasi itu pengguna dapat melakukan identifikasi informasi yang diperlukan sebagai bahan dalam pengambilan kebijakan atau perencanaan. C. Manfaat dan Penerapan SIG Seiring dengan kemajuan teknologi, SIG makin banyak digunakan dalam berbagai bidang, antara lain karena berikut ini. 1. SIG dapat digunakan sebagai alat bantu utama yang interaktif dan menarik dalam rangka peningkatan wawasan dan pengetahuan. Namun, yang paling penting adalah peningkatan penibelajaran dan pendidikan bagi usia sekolah, khususnya tentang konsep lokasi, ruang, dan unsur geografis di permukaan bumi. 2. SIG menggunakan data spasial dan data atribut secara terintegrasi sehingga sistemnya memiliki kemampuan analisis spasial dan non-spasial. 3. SIG dapat memisahkan secara tegas antara bentuk tampilan dan data-datanya. Oleh karena itu, SIG memiliki kemampuan untuk mengubah tampilan dalam berbagai bentuk. 4. SIG secara mudah dapat menghasilkan berbagai peta tematik. Peta-peta tematik tersebut merupakan turunan dari peta-peta lain yang data-datanya telah dimanipulasi. 5. SIG sangat membantu pekerjaan-pekerjaan yang erat hubungannya dengan bidang – bidang spasial.