SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
Download to read offline
BAB VII

             MODEL DATA SPASIAL DALAM SIG
7.1 PENDAHULUAN

Model dunia nyata dapat memudahkan manusia dalam studi area aplikasi yang dipilih dengan
cara mereduksi sejumlah kompleksitas yang ada. Jika model dunia nyata ini akan digunakan,
model ini harus diimplementasikan di dalam basis data. Komputer tidak dapat mengerti
mengenai esensi dari bentuk bangunan, batas-batas tanah milik, batas administrasi, garis-garis
jalan raya, dll. Untuk mempresentasikannya komputer hanya memanipulasi objek dasar atau
entity yang memiliki atribut geometri.

Bentuk representasi entity spasial adalah konsep vekor dan raster. Dengan demikian, data
spasial direpresentasikan di dalam basisdata sebagai vektor atau raster, sehingga untuk
menyajikan entity spasial digunakan model data raster atau vektor.


7.2 MODEL DATA RASTER

Model data raster menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan
menggunakan struktur matriks atau piksel-piksel yang membentuk grid. Setiap piksel
memiliki atribut tersendiri, termasuk koordinatnya yang unik (di pojok, pusat, atau ditempat
lain dalam grid). Akurasi model ini sangat tergantung pada resolusi atau ukuran pikselnya
dipermukaan bumi. Entity spasial raster di dalam layers yang secara fungsionalitas direlasikan
dengan unsure-unsur petanya. Contoh unsur spasial raster adalah citra satellite (NOAA, spot,
Landsat, Ikonos, dll), citra rada, dan model ketinggian digital (DTM).




                  Gb. 7.1. Permukaan bumi dan layers pada model data raster

7. Data Spasial                            „SIG“                                   Hal. 1 / 11
Model data raster memberikan informasi spasial apa yang terjadi dimana saja dalam bentuk
gambaran yang digegeralisir. Dengan model ini, dunia nyata disajikan sebagai elemen matrik
atau sel-sel grid yang homogen. Dengan model data raster, data geografi ditandai oleh nilai-
nilai (bilangan) elemen matrik persegi panjang dari suatu objek. Dengan demikian, secara
konseptual, model data raster merupakan model data spasial yang paling sederhana.




                               Gb. 7.2 Struktur model data raster




                   Gb. 5.3 Contoh tampilan data spasial model raster (citra)

Pada model raster, matrik atau array diurutkan berdasarkan koordinat kolom (x) dan barisnya
(y). Pada sistem koordinat piksel monitor komputer, titik sistem asal sistem koordinat (origin)
raster terletak di sudut kiri atas. Nilai absis (x) akan bertambah ke arah kanan dan nilai ordinat
(y) akan membesar ke arah bawah (Gb. 7.2) Namun sistem koordinat ini sering pula
ditransformasikan sehingga titik asal sistem koordinat asalnya terletak di kiri bawah. Makin
ke kanan absisnya (x) akan meningkat, dan nilai ordinatnya (y) makin meningkat jika
bergerak ke atas.

7. Data Spasial                              „SIG“                                    Hal. 2 / 11
7.2.1 Karakteristik Layer Raster

(a) Resolusi
Resolusi data spasial dapat diidefinisikan sebagai dimensi linier minimum dari sistem terkecil
ruang geografi yang dapat direkam. Satuan sekecil ini pada umumnya berbentuk segi empat
dan dikenal sebagai sel-sel grid, elemen matrik, elemen terkecl dari suatu gambar. Resolusi
suatu data raster akan merujuk pada ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh
setiap pikselnya. Makin kecil ukuran atau luas permukaan bumi yang dapat dipresentasikan
oleh setiap pikselnya, makin tinggi resolusi spasialnya.

(b) Orientasi
Orientasi di dalam sistem grid atau raster dibuat untu merepresentasikan arah utara grid. Hal
ini dilakukan dengan cara mengimpitkan arah utara grid ini dengan arah utara yang
sebenarnya di titik asal sistem koordinat grid ybs.

(c) Zone
Setiap zone layer peta raster merupakan sekumpulan lokasi yang mempelihatkan nilai (ID
atau nomor pengenal yang direpresentasikan oleh nilai piksel) yang sama. Sebagai contoh,
persil tanah milik, batas administrasi, pulau, jenis vegetasi, dll. Tetapi, tidak semua layer pada
raster memiliki zone, setiap isi sel grid dapat bervariasi secara kontinyu di dalam daerah
tertentu sehingga setiap sel memiliki nilai yang berbeda.

(d) Nilai
Dalam kontek raster, nilai adalah item informasi (atribut) yang disimpan di dalam sebuah
layer untuk setiap pikselnya. Piksel di dalam zone atau area yang sejenis memiliki nilai yang
sama.

(e) Lokasi
Dalam model data raster, lokasi diidentifikasi dengan menggunakan pasangan koordinat
kolom dan baris (x,y). Lokasi atau posisi koordinat geografi (geodetik) yang sebenarnya di
permukaan bumi dari bbrp piksel yang terletak di sudut-sudut citra raster juga diketahui
melalui proses pengikatan.

7.2.2 Sampling Raster

Nilai yang merepresentasikan suatu piksel dapat dihasilkan dengan cara sampling yang
berlainan (Gb. 7.3):



         Nilai sampling di                                              Nilai rata-rata
         sudut grid                                                     sampling

                                                                        Nilai sampling di
                                                                        tengah piksel



                              Gb. 7.3 Sampling model data raster



7. Data Spasial                              „SIG“                                        Hal. 3 / 11
(a) Nilai suatu piksel merupakan nilai rata-rata sampling untuk wilayah yang
            direpresentasikannya.
        (b) Nilai suatu piksel adalah nilai sampling yang berposisi di pusat piksel ybs.
        (c) Nilai suatu piksel adalah nilai sampel yang terletak di sudut-sudut grid.
Cara sampling (a) adalah standard, sedangkan cara sampling (b) adalah standard untuk data
raster model ketinggian digital. Pada cara (c) kemungkinan akan terjadi keraguan di dalam
perhitungan jumlah kolom dan baris citranya. Semantara pada cara sampling (a) dan (b),
ukuran citra raster akan menjadi NxM, sedangkan (c) akan menghasilkan citra berukuran
(N+1) x (M+1).

7.2.3 Layer Raster

Setiap piksel atau sel grid memiliki nilai tunggal. Nilai-nilai piksel ini kemudian bekerja sama
dalam membentuk layer data spasial. Dengan demikian, suatu basis data spasial kemungkinan
besar mengandung lebih dari satu layer seperti ini.

Penyimpanan layer pada basisdata raster menggunakan struktur yang berbeda. Ada perangkat
yang menggunakan arsitektur dimana:
(a). Beberapa layer berikut header-nya dimasukan ke dalam satu file besar.
(b). Memisahkan antara setiap isi datanya dengan masing-masing header-nya kedalam file
     yang terpsah.

Pada bidang pengindraan jauh (remote sensing), kedua arsitektur penyimpanan ini sering
digunakan untuk merepresentasikan data yang didapat dari bbrp sensor (band) dalam satu file
sekaligus. Dengan demikian, pada bidang ini dikenal istilah band sequential dan band
interleaved.

                                        header



                   Data




                                       ancillary

                          Gb. 7.4 arsitektur penyimpanan layer raster


Dari Gb. 7.4 terlihat bahwa layer raster yang disimpan dalam suatu file dikelompokan
menjadi 3 bagian:
       (1) Header, yang berisi informasi penting mengenai kode file, jumlah band data yang
           dikandung, baris, kolom, tipe data, dst. Informasi ini harus dibaca sebelum
           membaca datanya. Ukuran header ini hanya bbrp bytes saja.
       (2) Blok data layer raster
       (3) Ancillary, yang berisi informasi tambahan yang biasanya meliputi data statistic
           citra ybs.

Dengan demikian, ukuran (bytes) suatu layers raster dapat dihitung dengan rumus berikut:


7. Data Spasial                             „SIG“                                    Hal. 4 / 11
Layer raster = header + blok data + ancillary

Blok data = jumlah band x tipe daa x baris x kolom




                     Gb. 7.5. Contoh blok data (nilai-nilai piksel) Iridisi

7.3 MODEL DATA VEKTOR

Model data vektor menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan
menggunakan titik, garis (kurva atau poligon) beserta atributnya. Bentuk dasar representasi
data spasial dalam model data vector didefinisikan oleh system koordinat kartesian dua
dimensi (x,y). Garis atau kurva merupakan sekumpulan titik terurut yang dihubungkan.
Sedangkan luasan atau poligon disimpan sebagai sekumpulan daftar titik-titik dimana titik
awal dan titik akhir poligon memiliki nilai koordinat yang sama.




            Gb. 7.6 Permukaan bumi dan lapisan (layer) pada model data vector.


7. Data Spasial                             „SIG“                                Hal. 5 / 11
Gb. 7.7 Contoh tampilan data spasial model vektor

a. Titik
Entity titik meliputi objek grafis atau geografis yang dikaitkan dengan pasangan koordinat
(x,y). Data atau informasi yang diasosiasikan dengan titik disimpan untuk menunjukkan titik
tsb.




                         534.102, 751.322, „Kantor Pos“, „Normal“, „Conic sans“, 8,...




                  Gb. 7.8 contoh entity titik dengan asosiasi informasinya.

b. Garis
Entity garis dapat didefinisikan sebagai semua unsur linier yang dibangun dengan
menggunakan segmen-segmen garis lurus yang dibentuk oleh dua titik koordinat atau lebih.
Entity garis yang sederhana memerlukan ruang untuk menyimpan titik awal dan titik akhir
beserta informasi lain mengenai simbol yang digunakan untuk merepresentasikannya.


                             1: 10.23, 50.43; 60.32, 59.3; 107.2, 40.12; 139.3, 46.3
                  1

                              2: 21.61, 32.31; 65.1, 20.9; 89.82, 27.66; 140.2, 24.3
             2


                  Gb. 7.9 contoh entity garis dengan asosiasi informasinya.


c. Area atau Poligon
Entity poligon dapat direpresentasikan dengan berbagai cara di dalam model data vektor.




7. Data Spasial                             „SIG“                                      Hal. 6 / 11
Struktur data poligon bertujuan untuk mendeskripsikan properties yang bersifat topologi dari
suatu area sedemikian rupa sehingga properties yang dimiliki oleh blok-blok banguna spasial
dasar dapat ditampilkan dan dimanipulasi sebagai data peta tematik.


d. Model data Spaghetti

Model data vektor dikenal pula sebagai model data spaghetti. Pada model ini, lembaran peta
kertas ditranslasikan garis-demi-garis ke dalam list koodinat (x,y) dalam format digital.
Sebuah titik dikodekan sebagai pasangan koordinat (x,y) tunggal. Sebuah garis dikodekan
sebagai list atau string pasangan koordinat (x,y). Sementara area atau luasan dikodekan
sebagai poligon dan direkam sebagai pasangan koordinat closed-loop yang didefinisikan
batas-batasnya. Model data ini merupakan ekspresi peta dalam sistem koordinat katesian. File
data koordinat (x,y) merupakan struktur data yang sebenarnya – data spasial disimpan dalam
sistem komputer.

Model data spaghetti sangat tidak efisien untuk kebanyakan tipe analisis spasial yang
diperlukan oleh SIG. Hal ini dikarenakan hampir semua tipe analsis spasial dalam SIG harus
diturunkan dengan menggunakan proses komputasi. Walaupun demikian, model in sangat
efisien untuk reproduksi peta secara digital karena informasi yang tidak berhubungan dengan
masalah proses plotting dan reproduksi (misalnya hubungan spasial dan topologi) tidak turut
direkam dan diproses sama sekali.

7.4 PERBANDINGAN MODEL DATA VEKTOR & RASTER

Baik model raster maupun vektor masing-masing memiliki kelemahan dan kelebihan sendiri.
Kedua model data ini saling melengkapi dan dapat saling dikonversikan satu sama lain.
Dalam implementasi, pengguna harus memilih salah satu perangkat lunak SIG – berbasis
model data raster atau vektor. Dalam SIG berbasis vektor (Misalnya MapInfo), citra (model
data raster) hanya dipakai sebagai gambar pelengkap yang memperindah penampilan hingga
nampak alamiah—batas-batas yang tegas dan unsur-unsur permukaan yang sangat mirip
dengan aslinya.




                  Gb. 5.7 Model data spasial raster dan vektor di dunia nyata

7. Data Spasial                             „SIG“                                Hal. 7 / 11
Demikian pula sebaliknya, dalam perangkat SIG berbasis raster, semua analisis dilakukan
dengan model data raster-- algoritma yang digunakan beserta fungsi dan prosedurnya
berbasiskan raster atau matrik. Sedangkan data spasial vektor digunakan sebagai lapisan
tambahan untuk mempertegas representasi batas suatu kawasan dan untuk memperindah
bentuk tampilan- supaya mirip dengan aslinya.


Table 5.1 Perbandingan Model data raster dan vektor
 Model
                          Kelebihan                                 Kelemahan
 data
 Raster      Memiliki struktur data yang sederhana       Secara umum, memerlukan memori
             Mudah         dimanipulasi        dengan    computer yang besar—banyak terjadi
             menggunakan                fungsi-fungsi    redundancy data baik untuk setiap laer-
             matematis sederhana.                        nya maupun secara keseluruhan.
             Teknologi yang digunakan cukup              Penggunaan sel atau ukuran grid yang
             murah dan tidak begitu komplek              lebih besar untuk menghemt ruang
             sehingga pengguna daat membuat              penyimpanan        akan   menyebabkan
             sendiri program aplikasi yang               kehilangan informasi dann ketelitian.
             menggunakan citra raster.                   Sebuah citra raster hanya mengandung
             Cocok dengan citra-citra satellit           satu tematik saja—sulit digabungkan
             pengindraan jarak jauh dan semua            dengan atribut-atribut lainnya d alam
             gambar hasil scanning data spasial.         satu layer. Untuk merepresentasikan
             Overlay dan kombinasi data spasial          atribut tambahan diperlukan layer baru.
             raster dengan data indraja mudah            Tampilan atau representasi, dan akurasi
             dilakukan.                                  posisinya sangat bergantung pada
             Memiliki kemampuan pemodelan dan            ukuran pikselnya.
             analisis spasial tingkat lanjut.            Sering mengalami kesalahan dalam
             Gambaran permukaan bumi dalam               menggambarkan bentuk dan garis batas
             bentuk citra raster yang didapat dari       suatu objek – sangat bergantung pada
             radar atau satelit pengindraan jauh         resolusi spasialnya dan toleransi yang
             (landsat, spot, ikonos, dll) selalu lebih   diberikan.
             actual dari pada bentuk vektornya.          Metode untuk mendapatkan format data
             Harga system perangkat lunak                vektor melalui proses yang lama, dan
             aplikasinya cenderung lebih murah.          relatif mahal.
             Memerlukan memori computer yang             Memiliki struktur data yang komplek.
 Vektor      lebih sedikit.                              Datanya       tidak     mudah     untuk
             Satu layer dapat dikaitkan dengan atau      dimanipulasi.
             mengandung banyak atribut sehingga          Pengguna tidak mudah untuk berkreasi
             dapat menghemat ruang penyimpanan           untuk membuat program aplikasi
             secara keseluruhan.                         sendiri.
             Dengan banyak atribut yang dapat            Karena proses keseluruhan lebih lama,
             dikandung oleh suatu layer, banyak          peta vektor seringkali mengalami
             peta tematik lain (layer) yang dapat        kadaluarsa.
             dihasilkan sebagai peta turunannya.         Tidak cocok dengan data citra satelit.
             Memiliki resolusi spasial yang tinggi.      Memerlukan perangkat lunak dan keras
             Memiliki batas yang teliti dan tegas        yang mahal.
             sehingga sangat baik untk membuat           Overlay bbrp layer vektor secara
             peta administrasi dan persil tanah          simultan memerlukan waktu yang
             milik.                                      relatif lama.



7. Data Spasial                             „SIG“                                 Hal. 8 / 11
7.5 MODEL DATA VEKTOR DENGAN TOPOLOGI

Topologi adalah konsep atau metode matematis yang digunakan dalam mendefinisikan
hbungan spasial diantara unsur-unsurnya. Hubungan topologi merupakan properties inherent
yang dimiliki oleh setiap objek atau entity geometri atau spasial.


7.5.1 Hubungan topologi
Topologi merupakan hubungan penting yang harus dipertahankan dalam basis data spasial.
Struktur datanya menentukan bagaimana dan dimana titik dan garis berhubungan satu sama
lainnya pada satu node. Langkah-langkah pengkodean hubungan topologi dalam basis data,
sbb:

       (1) Merekam lokasi semua node yang merupakan titik-titik (endpoints) dan
           perpotongan-perpotongan garis (arcs) dan batas-batas (boundaries)




       (2) Berdasarkan nodes ini, kemudian mendefinisikan arcs dengan menggunakan
           informasi: endpoint (nodes), arah (direction), dan orientasi vector yang
           direpresentasikan oleh arahnya.




       (3) Poligon-poligon didefinisikan dengan menggunakan arcs:-- dengan melakukan
           tracing batas-batasnya searah dengan perputaran jarum jam (clockwise), merekam

7. Data Spasial                          „SIG“                                Hal. 9 / 11
komponen arc beserta orientasinya, memberikan tanda negative pada arcs yang
           mendefinisikan batas-batas internal.




       (4) Jika suatu arc merupakan salah satu sisi study area, arc tersebut dibatasi oleh
           universe (alam semesta) atau outer world (dunia luar). Dengan contiguity
           (keterhubungan dengan unsure-unsur geometri yang bersebelahan) ini, SIG dapat
           menjawab pertanyaan mengenai konektivitas dan lokasi seperti: polygon mana
           yang berdampingan atau bersebelahan (adjoin) dengan polygon A; rute terpendek
           mana yang menghubungkan dari node 3 ke node 2; polygon mana yang dilalui
           secara langsung dari polygon B disepanjang arc D, dan sebagainya.




   7.5.2 Membangun Topologi

   Kontruksi topologi yang melibatkan bentuk-bentuk poligon yang rumit memerlukan
   beberapa langkah pembangunan topologi. Contoh: untuk merepresentasikan sebuah pulau
   kecil yang terdapat dalam danau atau danau kecil yang terdapat di dalam batas
   administrasi, direpresentasikan dengan poligon yang memiliki poligon kecil di dalamnya.
   Langkah-langkah tersebut antara lain:



7. Data Spasial                          „SIG“                                Hal. 10 / 11
(1) Menghubungkan arc ke dalam jaringan batas-batas poligon.arc diurutkan sesuai
       dengan koordinatnya, sehingga arc yang berdekatan satu sama lain secara topologi
       juga disimpan berdekatan di dalam file datanya.
   (2) Memeriksa closure setiap poligon. Closure jaringa poligon secara keseluruhan
       diperiksa dengan melakukan scanning terhadap koordinat-koordinat akhir arc hasil
       adjustment untuk mengetahui apakah arc ybs memiliki pointer dari dan ke paling
       sedikit satu arc lainnya.
   (3) Menghubungkan arc ke poligon-poligon. Membuat poligon sampul (penutup) dari
       batas luar peta.
   (4) Menghitung luas poligon. Metode yang pada umumnya digunakan untuk keperluan
       ini adalah rumus trapesoid.
   (5) Menghubungkan atribut-atribut ke dalam poligon. Untuk melengkapi basisdata
       spasial, poligon-poligon harus direlasikan dengan atribut-atributnya. Hal ini dilakukan
       dengan cara memasukan teks atau label nomor pengenal ke dalam setiap poligon.


7.6 TIN

Tin (triangular irregular network) adalah model data vector berbasiskan topologi yang
digunakan untuk merepesentasikan data permukaan bumi. Tin menyajikan model permukaan
sebagai sekumpulan bidang-bidang kecil yang berbentuk segitiga yang saling terhubung.




                        Gb. 7.9 Contoh Struktur model topologi TIN




7. Data Spasial                            „SIG“                                 Hal. 11 / 11

More Related Content

What's hot

PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...
PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK  MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK  MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...
PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...bramantiyo marjuki
 
Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial Musnanda Satar
 
Informasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar peta
Informasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar petaInformasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar peta
Informasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar petafahmi fadilla
 
analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...
analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...
analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...MuhYusufFadhel
 
JENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA
JENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTAJENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA
JENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTAInstitut Teknologi Medan
 
Sistem sistem satelit di bidang geodesi satelit
Sistem sistem satelit di bidang geodesi satelitSistem sistem satelit di bidang geodesi satelit
Sistem sistem satelit di bidang geodesi satelitRetno Pratiwi
 
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIALPETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIALElisa Lumintang
 
Pedoman kriteria teknis kawasan budidaya
Pedoman kriteria teknis kawasan budidayaPedoman kriteria teknis kawasan budidaya
Pedoman kriteria teknis kawasan budidayainfosanitasi
 
Jaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat
Jaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan RakyatJaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat
Jaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan RakyatMgs Zulfikar Rasyidi
 
Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016
Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016
Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016hadiarnowo
 
Contoh hitung perataan lanjut teknik geodesi
Contoh hitung perataan lanjut teknik geodesiContoh hitung perataan lanjut teknik geodesi
Contoh hitung perataan lanjut teknik geodesiMega Yasma Adha
 
Analisis satuan kemampuan lahan
Analisis satuan kemampuan lahanAnalisis satuan kemampuan lahan
Analisis satuan kemampuan lahanSOFI ANI
 

What's hot (20)

PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...
PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK  MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK  MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...
PENERAPAN TEKNIK PEMETAAN PARTISIPATIF UNTUK MENDUKUNG PENYUSUNAN BASIS DATA...
 
Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial
 
Informasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar peta
Informasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar petaInformasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar peta
Informasi nomor lembar peta dan menghitung koordinat dari nomor lembar peta
 
Kebijakan Satu Peta Untuk Pembangunan Indonesia
Kebijakan Satu Peta Untuk Pembangunan IndonesiaKebijakan Satu Peta Untuk Pembangunan Indonesia
Kebijakan Satu Peta Untuk Pembangunan Indonesia
 
analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...
analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...
analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode frekuensi rasio di DAS T...
 
JENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA
JENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTAJENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA
JENIS – JENIS PETA UNTUK KEBUTUHAN PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA
 
Sistem sistem satelit di bidang geodesi satelit
Sistem sistem satelit di bidang geodesi satelitSistem sistem satelit di bidang geodesi satelit
Sistem sistem satelit di bidang geodesi satelit
 
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIALPETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
 
Pedoman kriteria teknis kawasan budidaya
Pedoman kriteria teknis kawasan budidayaPedoman kriteria teknis kawasan budidaya
Pedoman kriteria teknis kawasan budidaya
 
Jaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat
Jaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan RakyatJaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat
Jaring Informasi Geospasial Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat
 
Populasi
PopulasiPopulasi
Populasi
 
Laporan Pengindraan Jauh
Laporan Pengindraan JauhLaporan Pengindraan Jauh
Laporan Pengindraan Jauh
 
Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016
Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016
Bahan tayang penatagunaan tanah-ddrtp 2016
 
Contoh hitung perataan lanjut teknik geodesi
Contoh hitung perataan lanjut teknik geodesiContoh hitung perataan lanjut teknik geodesi
Contoh hitung perataan lanjut teknik geodesi
 
BUFFER pada ARCGIS 10.0
BUFFER pada ARCGIS 10.0BUFFER pada ARCGIS 10.0
BUFFER pada ARCGIS 10.0
 
Analisis crosstab
Analisis crosstabAnalisis crosstab
Analisis crosstab
 
Analisis satuan kemampuan lahan
Analisis satuan kemampuan lahanAnalisis satuan kemampuan lahan
Analisis satuan kemampuan lahan
 
Struktur ruang
Struktur ruangStruktur ruang
Struktur ruang
 
Pengadaan tanah
Pengadaan tanah Pengadaan tanah
Pengadaan tanah
 
Proyeksi penduduk
Proyeksi pendudukProyeksi penduduk
Proyeksi penduduk
 

Similar to Gis Bab7

makalah penyukuran dan pemetaan
makalah penyukuran dan pemetaan makalah penyukuran dan pemetaan
makalah penyukuran dan pemetaan abdul gonde
 
Analisa spasial -_vektor
Analisa spasial -_vektorAnalisa spasial -_vektor
Analisa spasial -_vektorIrma Wahyuni
 
Pengantar SIG.pdf
Pengantar SIG.pdfPengantar SIG.pdf
Pengantar SIG.pdfaryanata2
 
Review komponen gis dan data collection
Review komponen gis dan data collectionReview komponen gis dan data collection
Review komponen gis dan data collection082393805433
 
Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)
Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)
Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)Isya Ansyari
 
Sistem Informasi Geografis 1
Sistem Informasi Geografis 1Sistem Informasi Geografis 1
Sistem Informasi Geografis 1Michael Finery
 
Pengenalan Sistem Informasi Geografis
Pengenalan Sistem Informasi GeografisPengenalan Sistem Informasi Geografis
Pengenalan Sistem Informasi GeografisRizky Firmansyah
 
kuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptx
kuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptxkuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptx
kuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptxssuser06c28f
 
PERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.ppt
PERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.pptPERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.ppt
PERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.pptSangPenaklukChanel
 
Penerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling Lepas
Penerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling LepasPenerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling Lepas
Penerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling LepasMateri Kuliah Online
 
Sistem Informasi Geografis.pptx
Sistem Informasi Geografis.pptxSistem Informasi Geografis.pptx
Sistem Informasi Geografis.pptxSangPenaklukChanel
 
22 74-1-pb
22 74-1-pb22 74-1-pb
22 74-1-pbsakti619
 

Similar to Gis Bab7 (20)

makalah penyukuran dan pemetaan
makalah penyukuran dan pemetaan makalah penyukuran dan pemetaan
makalah penyukuran dan pemetaan
 
Analisa spasial -_vektor
Analisa spasial -_vektorAnalisa spasial -_vektor
Analisa spasial -_vektor
 
Pengantar SIG.pdf
Pengantar SIG.pdfPengantar SIG.pdf
Pengantar SIG.pdf
 
Gis (surface analysis)
Gis (surface analysis)Gis (surface analysis)
Gis (surface analysis)
 
Gis
GisGis
Gis
 
Review komponen gis dan data collection
Review komponen gis dan data collectionReview komponen gis dan data collection
Review komponen gis dan data collection
 
Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)
Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)
Presentasi (sistem pengolahan data spasial dengan arc view)
 
Sistem Informasi Geografis 1
Sistem Informasi Geografis 1Sistem Informasi Geografis 1
Sistem Informasi Geografis 1
 
Pengenalan Sistem Informasi Geografis
Pengenalan Sistem Informasi GeografisPengenalan Sistem Informasi Geografis
Pengenalan Sistem Informasi Geografis
 
Gis Bab4
Gis Bab4Gis Bab4
Gis Bab4
 
Analisis spasial
Analisis spasialAnalisis spasial
Analisis spasial
 
kuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptx
kuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptxkuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptx
kuliah if-itb interpretasi dan pengolahan citra.pptx
 
PERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.ppt
PERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.pptPERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.ppt
PERTEMUAN KE 4 MODEL DATA SPASIAL.ppt
 
Penerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling Lepas
Penerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling LepasPenerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling Lepas
Penerapan Graf untuk Struktur Data Himpunan Saling Lepas
 
tugas matematika
tugas matematikatugas matematika
tugas matematika
 
Bab v
Bab vBab v
Bab v
 
20731 21 visualisasi data
20731 21 visualisasi data20731 21 visualisasi data
20731 21 visualisasi data
 
Sistem Informasi Geografis.pptx
Sistem Informasi Geografis.pptxSistem Informasi Geografis.pptx
Sistem Informasi Geografis.pptx
 
22 74-1-pb
22 74-1-pb22 74-1-pb
22 74-1-pb
 
Model data sig
Model data sigModel data sig
Model data sig
 

More from IMAT RUHIMAT

More from IMAT RUHIMAT (16)

Asuhan Bayi Baru Lahir
Asuhan Bayi Baru LahirAsuhan Bayi Baru Lahir
Asuhan Bayi Baru Lahir
 
20. J U R N A L D A L A M B A H A S A I N D O N E S I A
20.  J U R N A L  D A L A M  B A H A S A  I N D O N E S I A20.  J U R N A L  D A L A M  B A H A S A  I N D O N E S I A
20. J U R N A L D A L A M B A H A S A I N D O N E S I A
 
2. A B S T R A K
2. A B S T R A K2. A B S T R A K
2. A B S T R A K
 
B U K U M A P S E R V E R
B U K U  M A P S E R V E RB U K U  M A P S E R V E R
B U K U M A P S E R V E R
 
L I N U X
L I N U XL I N U X
L I N U X
 
Gis Bab2
Gis Bab2Gis Bab2
Gis Bab2
 
Gis Bab9
Gis Bab9Gis Bab9
Gis Bab9
 
Gis Bab8
Gis Bab8Gis Bab8
Gis Bab8
 
Gis Bab6
Gis Bab6Gis Bab6
Gis Bab6
 
Gis Bab5
Gis Bab5Gis Bab5
Gis Bab5
 
Gis Bab1
Gis Bab1Gis Bab1
Gis Bab1
 
Gis Bab3
Gis Bab3Gis Bab3
Gis Bab3
 
Modul Map Info
Modul Map InfoModul Map Info
Modul Map Info
 
Modul Map Basic Indo
Modul Map Basic IndoModul Map Basic Indo
Modul Map Basic Indo
 
25743698 Pengenalan Mapserver
25743698 Pengenalan Mapserver25743698 Pengenalan Mapserver
25743698 Pengenalan Mapserver
 
25060467 Power Designer6 Tutorial
25060467  Power  Designer6  Tutorial25060467  Power  Designer6  Tutorial
25060467 Power Designer6 Tutorial
 

Gis Bab7

  • 1. BAB VII MODEL DATA SPASIAL DALAM SIG 7.1 PENDAHULUAN Model dunia nyata dapat memudahkan manusia dalam studi area aplikasi yang dipilih dengan cara mereduksi sejumlah kompleksitas yang ada. Jika model dunia nyata ini akan digunakan, model ini harus diimplementasikan di dalam basis data. Komputer tidak dapat mengerti mengenai esensi dari bentuk bangunan, batas-batas tanah milik, batas administrasi, garis-garis jalan raya, dll. Untuk mempresentasikannya komputer hanya memanipulasi objek dasar atau entity yang memiliki atribut geometri. Bentuk representasi entity spasial adalah konsep vekor dan raster. Dengan demikian, data spasial direpresentasikan di dalam basisdata sebagai vektor atau raster, sehingga untuk menyajikan entity spasial digunakan model data raster atau vektor. 7.2 MODEL DATA RASTER Model data raster menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan struktur matriks atau piksel-piksel yang membentuk grid. Setiap piksel memiliki atribut tersendiri, termasuk koordinatnya yang unik (di pojok, pusat, atau ditempat lain dalam grid). Akurasi model ini sangat tergantung pada resolusi atau ukuran pikselnya dipermukaan bumi. Entity spasial raster di dalam layers yang secara fungsionalitas direlasikan dengan unsure-unsur petanya. Contoh unsur spasial raster adalah citra satellite (NOAA, spot, Landsat, Ikonos, dll), citra rada, dan model ketinggian digital (DTM). Gb. 7.1. Permukaan bumi dan layers pada model data raster 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 1 / 11
  • 2. Model data raster memberikan informasi spasial apa yang terjadi dimana saja dalam bentuk gambaran yang digegeralisir. Dengan model ini, dunia nyata disajikan sebagai elemen matrik atau sel-sel grid yang homogen. Dengan model data raster, data geografi ditandai oleh nilai- nilai (bilangan) elemen matrik persegi panjang dari suatu objek. Dengan demikian, secara konseptual, model data raster merupakan model data spasial yang paling sederhana. Gb. 7.2 Struktur model data raster Gb. 5.3 Contoh tampilan data spasial model raster (citra) Pada model raster, matrik atau array diurutkan berdasarkan koordinat kolom (x) dan barisnya (y). Pada sistem koordinat piksel monitor komputer, titik sistem asal sistem koordinat (origin) raster terletak di sudut kiri atas. Nilai absis (x) akan bertambah ke arah kanan dan nilai ordinat (y) akan membesar ke arah bawah (Gb. 7.2) Namun sistem koordinat ini sering pula ditransformasikan sehingga titik asal sistem koordinat asalnya terletak di kiri bawah. Makin ke kanan absisnya (x) akan meningkat, dan nilai ordinatnya (y) makin meningkat jika bergerak ke atas. 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 2 / 11
  • 3. 7.2.1 Karakteristik Layer Raster (a) Resolusi Resolusi data spasial dapat diidefinisikan sebagai dimensi linier minimum dari sistem terkecil ruang geografi yang dapat direkam. Satuan sekecil ini pada umumnya berbentuk segi empat dan dikenal sebagai sel-sel grid, elemen matrik, elemen terkecl dari suatu gambar. Resolusi suatu data raster akan merujuk pada ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh setiap pikselnya. Makin kecil ukuran atau luas permukaan bumi yang dapat dipresentasikan oleh setiap pikselnya, makin tinggi resolusi spasialnya. (b) Orientasi Orientasi di dalam sistem grid atau raster dibuat untu merepresentasikan arah utara grid. Hal ini dilakukan dengan cara mengimpitkan arah utara grid ini dengan arah utara yang sebenarnya di titik asal sistem koordinat grid ybs. (c) Zone Setiap zone layer peta raster merupakan sekumpulan lokasi yang mempelihatkan nilai (ID atau nomor pengenal yang direpresentasikan oleh nilai piksel) yang sama. Sebagai contoh, persil tanah milik, batas administrasi, pulau, jenis vegetasi, dll. Tetapi, tidak semua layer pada raster memiliki zone, setiap isi sel grid dapat bervariasi secara kontinyu di dalam daerah tertentu sehingga setiap sel memiliki nilai yang berbeda. (d) Nilai Dalam kontek raster, nilai adalah item informasi (atribut) yang disimpan di dalam sebuah layer untuk setiap pikselnya. Piksel di dalam zone atau area yang sejenis memiliki nilai yang sama. (e) Lokasi Dalam model data raster, lokasi diidentifikasi dengan menggunakan pasangan koordinat kolom dan baris (x,y). Lokasi atau posisi koordinat geografi (geodetik) yang sebenarnya di permukaan bumi dari bbrp piksel yang terletak di sudut-sudut citra raster juga diketahui melalui proses pengikatan. 7.2.2 Sampling Raster Nilai yang merepresentasikan suatu piksel dapat dihasilkan dengan cara sampling yang berlainan (Gb. 7.3): Nilai sampling di Nilai rata-rata sudut grid sampling Nilai sampling di tengah piksel Gb. 7.3 Sampling model data raster 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 3 / 11
  • 4. (a) Nilai suatu piksel merupakan nilai rata-rata sampling untuk wilayah yang direpresentasikannya. (b) Nilai suatu piksel adalah nilai sampling yang berposisi di pusat piksel ybs. (c) Nilai suatu piksel adalah nilai sampel yang terletak di sudut-sudut grid. Cara sampling (a) adalah standard, sedangkan cara sampling (b) adalah standard untuk data raster model ketinggian digital. Pada cara (c) kemungkinan akan terjadi keraguan di dalam perhitungan jumlah kolom dan baris citranya. Semantara pada cara sampling (a) dan (b), ukuran citra raster akan menjadi NxM, sedangkan (c) akan menghasilkan citra berukuran (N+1) x (M+1). 7.2.3 Layer Raster Setiap piksel atau sel grid memiliki nilai tunggal. Nilai-nilai piksel ini kemudian bekerja sama dalam membentuk layer data spasial. Dengan demikian, suatu basis data spasial kemungkinan besar mengandung lebih dari satu layer seperti ini. Penyimpanan layer pada basisdata raster menggunakan struktur yang berbeda. Ada perangkat yang menggunakan arsitektur dimana: (a). Beberapa layer berikut header-nya dimasukan ke dalam satu file besar. (b). Memisahkan antara setiap isi datanya dengan masing-masing header-nya kedalam file yang terpsah. Pada bidang pengindraan jauh (remote sensing), kedua arsitektur penyimpanan ini sering digunakan untuk merepresentasikan data yang didapat dari bbrp sensor (band) dalam satu file sekaligus. Dengan demikian, pada bidang ini dikenal istilah band sequential dan band interleaved. header Data ancillary Gb. 7.4 arsitektur penyimpanan layer raster Dari Gb. 7.4 terlihat bahwa layer raster yang disimpan dalam suatu file dikelompokan menjadi 3 bagian: (1) Header, yang berisi informasi penting mengenai kode file, jumlah band data yang dikandung, baris, kolom, tipe data, dst. Informasi ini harus dibaca sebelum membaca datanya. Ukuran header ini hanya bbrp bytes saja. (2) Blok data layer raster (3) Ancillary, yang berisi informasi tambahan yang biasanya meliputi data statistic citra ybs. Dengan demikian, ukuran (bytes) suatu layers raster dapat dihitung dengan rumus berikut: 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 4 / 11
  • 5. Layer raster = header + blok data + ancillary Blok data = jumlah band x tipe daa x baris x kolom Gb. 7.5. Contoh blok data (nilai-nilai piksel) Iridisi 7.3 MODEL DATA VEKTOR Model data vektor menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik, garis (kurva atau poligon) beserta atributnya. Bentuk dasar representasi data spasial dalam model data vector didefinisikan oleh system koordinat kartesian dua dimensi (x,y). Garis atau kurva merupakan sekumpulan titik terurut yang dihubungkan. Sedangkan luasan atau poligon disimpan sebagai sekumpulan daftar titik-titik dimana titik awal dan titik akhir poligon memiliki nilai koordinat yang sama. Gb. 7.6 Permukaan bumi dan lapisan (layer) pada model data vector. 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 5 / 11
  • 6. Gb. 7.7 Contoh tampilan data spasial model vektor a. Titik Entity titik meliputi objek grafis atau geografis yang dikaitkan dengan pasangan koordinat (x,y). Data atau informasi yang diasosiasikan dengan titik disimpan untuk menunjukkan titik tsb. 534.102, 751.322, „Kantor Pos“, „Normal“, „Conic sans“, 8,... Gb. 7.8 contoh entity titik dengan asosiasi informasinya. b. Garis Entity garis dapat didefinisikan sebagai semua unsur linier yang dibangun dengan menggunakan segmen-segmen garis lurus yang dibentuk oleh dua titik koordinat atau lebih. Entity garis yang sederhana memerlukan ruang untuk menyimpan titik awal dan titik akhir beserta informasi lain mengenai simbol yang digunakan untuk merepresentasikannya. 1: 10.23, 50.43; 60.32, 59.3; 107.2, 40.12; 139.3, 46.3 1 2: 21.61, 32.31; 65.1, 20.9; 89.82, 27.66; 140.2, 24.3 2 Gb. 7.9 contoh entity garis dengan asosiasi informasinya. c. Area atau Poligon Entity poligon dapat direpresentasikan dengan berbagai cara di dalam model data vektor. 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 6 / 11
  • 7. Struktur data poligon bertujuan untuk mendeskripsikan properties yang bersifat topologi dari suatu area sedemikian rupa sehingga properties yang dimiliki oleh blok-blok banguna spasial dasar dapat ditampilkan dan dimanipulasi sebagai data peta tematik. d. Model data Spaghetti Model data vektor dikenal pula sebagai model data spaghetti. Pada model ini, lembaran peta kertas ditranslasikan garis-demi-garis ke dalam list koodinat (x,y) dalam format digital. Sebuah titik dikodekan sebagai pasangan koordinat (x,y) tunggal. Sebuah garis dikodekan sebagai list atau string pasangan koordinat (x,y). Sementara area atau luasan dikodekan sebagai poligon dan direkam sebagai pasangan koordinat closed-loop yang didefinisikan batas-batasnya. Model data ini merupakan ekspresi peta dalam sistem koordinat katesian. File data koordinat (x,y) merupakan struktur data yang sebenarnya – data spasial disimpan dalam sistem komputer. Model data spaghetti sangat tidak efisien untuk kebanyakan tipe analisis spasial yang diperlukan oleh SIG. Hal ini dikarenakan hampir semua tipe analsis spasial dalam SIG harus diturunkan dengan menggunakan proses komputasi. Walaupun demikian, model in sangat efisien untuk reproduksi peta secara digital karena informasi yang tidak berhubungan dengan masalah proses plotting dan reproduksi (misalnya hubungan spasial dan topologi) tidak turut direkam dan diproses sama sekali. 7.4 PERBANDINGAN MODEL DATA VEKTOR & RASTER Baik model raster maupun vektor masing-masing memiliki kelemahan dan kelebihan sendiri. Kedua model data ini saling melengkapi dan dapat saling dikonversikan satu sama lain. Dalam implementasi, pengguna harus memilih salah satu perangkat lunak SIG – berbasis model data raster atau vektor. Dalam SIG berbasis vektor (Misalnya MapInfo), citra (model data raster) hanya dipakai sebagai gambar pelengkap yang memperindah penampilan hingga nampak alamiah—batas-batas yang tegas dan unsur-unsur permukaan yang sangat mirip dengan aslinya. Gb. 5.7 Model data spasial raster dan vektor di dunia nyata 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 7 / 11
  • 8. Demikian pula sebaliknya, dalam perangkat SIG berbasis raster, semua analisis dilakukan dengan model data raster-- algoritma yang digunakan beserta fungsi dan prosedurnya berbasiskan raster atau matrik. Sedangkan data spasial vektor digunakan sebagai lapisan tambahan untuk mempertegas representasi batas suatu kawasan dan untuk memperindah bentuk tampilan- supaya mirip dengan aslinya. Table 5.1 Perbandingan Model data raster dan vektor Model Kelebihan Kelemahan data Raster Memiliki struktur data yang sederhana Secara umum, memerlukan memori Mudah dimanipulasi dengan computer yang besar—banyak terjadi menggunakan fungsi-fungsi redundancy data baik untuk setiap laer- matematis sederhana. nya maupun secara keseluruhan. Teknologi yang digunakan cukup Penggunaan sel atau ukuran grid yang murah dan tidak begitu komplek lebih besar untuk menghemt ruang sehingga pengguna daat membuat penyimpanan akan menyebabkan sendiri program aplikasi yang kehilangan informasi dann ketelitian. menggunakan citra raster. Sebuah citra raster hanya mengandung Cocok dengan citra-citra satellit satu tematik saja—sulit digabungkan pengindraan jarak jauh dan semua dengan atribut-atribut lainnya d alam gambar hasil scanning data spasial. satu layer. Untuk merepresentasikan Overlay dan kombinasi data spasial atribut tambahan diperlukan layer baru. raster dengan data indraja mudah Tampilan atau representasi, dan akurasi dilakukan. posisinya sangat bergantung pada Memiliki kemampuan pemodelan dan ukuran pikselnya. analisis spasial tingkat lanjut. Sering mengalami kesalahan dalam Gambaran permukaan bumi dalam menggambarkan bentuk dan garis batas bentuk citra raster yang didapat dari suatu objek – sangat bergantung pada radar atau satelit pengindraan jauh resolusi spasialnya dan toleransi yang (landsat, spot, ikonos, dll) selalu lebih diberikan. actual dari pada bentuk vektornya. Metode untuk mendapatkan format data Harga system perangkat lunak vektor melalui proses yang lama, dan aplikasinya cenderung lebih murah. relatif mahal. Memerlukan memori computer yang Memiliki struktur data yang komplek. Vektor lebih sedikit. Datanya tidak mudah untuk Satu layer dapat dikaitkan dengan atau dimanipulasi. mengandung banyak atribut sehingga Pengguna tidak mudah untuk berkreasi dapat menghemat ruang penyimpanan untuk membuat program aplikasi secara keseluruhan. sendiri. Dengan banyak atribut yang dapat Karena proses keseluruhan lebih lama, dikandung oleh suatu layer, banyak peta vektor seringkali mengalami peta tematik lain (layer) yang dapat kadaluarsa. dihasilkan sebagai peta turunannya. Tidak cocok dengan data citra satelit. Memiliki resolusi spasial yang tinggi. Memerlukan perangkat lunak dan keras Memiliki batas yang teliti dan tegas yang mahal. sehingga sangat baik untk membuat Overlay bbrp layer vektor secara peta administrasi dan persil tanah simultan memerlukan waktu yang milik. relatif lama. 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 8 / 11
  • 9. 7.5 MODEL DATA VEKTOR DENGAN TOPOLOGI Topologi adalah konsep atau metode matematis yang digunakan dalam mendefinisikan hbungan spasial diantara unsur-unsurnya. Hubungan topologi merupakan properties inherent yang dimiliki oleh setiap objek atau entity geometri atau spasial. 7.5.1 Hubungan topologi Topologi merupakan hubungan penting yang harus dipertahankan dalam basis data spasial. Struktur datanya menentukan bagaimana dan dimana titik dan garis berhubungan satu sama lainnya pada satu node. Langkah-langkah pengkodean hubungan topologi dalam basis data, sbb: (1) Merekam lokasi semua node yang merupakan titik-titik (endpoints) dan perpotongan-perpotongan garis (arcs) dan batas-batas (boundaries) (2) Berdasarkan nodes ini, kemudian mendefinisikan arcs dengan menggunakan informasi: endpoint (nodes), arah (direction), dan orientasi vector yang direpresentasikan oleh arahnya. (3) Poligon-poligon didefinisikan dengan menggunakan arcs:-- dengan melakukan tracing batas-batasnya searah dengan perputaran jarum jam (clockwise), merekam 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 9 / 11
  • 10. komponen arc beserta orientasinya, memberikan tanda negative pada arcs yang mendefinisikan batas-batas internal. (4) Jika suatu arc merupakan salah satu sisi study area, arc tersebut dibatasi oleh universe (alam semesta) atau outer world (dunia luar). Dengan contiguity (keterhubungan dengan unsure-unsur geometri yang bersebelahan) ini, SIG dapat menjawab pertanyaan mengenai konektivitas dan lokasi seperti: polygon mana yang berdampingan atau bersebelahan (adjoin) dengan polygon A; rute terpendek mana yang menghubungkan dari node 3 ke node 2; polygon mana yang dilalui secara langsung dari polygon B disepanjang arc D, dan sebagainya. 7.5.2 Membangun Topologi Kontruksi topologi yang melibatkan bentuk-bentuk poligon yang rumit memerlukan beberapa langkah pembangunan topologi. Contoh: untuk merepresentasikan sebuah pulau kecil yang terdapat dalam danau atau danau kecil yang terdapat di dalam batas administrasi, direpresentasikan dengan poligon yang memiliki poligon kecil di dalamnya. Langkah-langkah tersebut antara lain: 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 10 / 11
  • 11. (1) Menghubungkan arc ke dalam jaringan batas-batas poligon.arc diurutkan sesuai dengan koordinatnya, sehingga arc yang berdekatan satu sama lain secara topologi juga disimpan berdekatan di dalam file datanya. (2) Memeriksa closure setiap poligon. Closure jaringa poligon secara keseluruhan diperiksa dengan melakukan scanning terhadap koordinat-koordinat akhir arc hasil adjustment untuk mengetahui apakah arc ybs memiliki pointer dari dan ke paling sedikit satu arc lainnya. (3) Menghubungkan arc ke poligon-poligon. Membuat poligon sampul (penutup) dari batas luar peta. (4) Menghitung luas poligon. Metode yang pada umumnya digunakan untuk keperluan ini adalah rumus trapesoid. (5) Menghubungkan atribut-atribut ke dalam poligon. Untuk melengkapi basisdata spasial, poligon-poligon harus direlasikan dengan atribut-atributnya. Hal ini dilakukan dengan cara memasukan teks atau label nomor pengenal ke dalam setiap poligon. 7.6 TIN Tin (triangular irregular network) adalah model data vector berbasiskan topologi yang digunakan untuk merepesentasikan data permukaan bumi. Tin menyajikan model permukaan sebagai sekumpulan bidang-bidang kecil yang berbentuk segitiga yang saling terhubung. Gb. 7.9 Contoh Struktur model topologi TIN 7. Data Spasial „SIG“ Hal. 11 / 11