Langsung ke konten utama

Analisis Spasial

ANALISIS SPASIAL

        Menurut KBBI analisis adalah penyelidikan thd suatu peristiwa (karangan, perbuatan, dan sebagainya) untuk mengetahui keadaan yang sebenarnya (sebab-musabab, duduk perkaranya, dsb). Sedangkan spasial menurut KBBI memilik arti berkenaan dengan ruang atau tempat.

        Analisis spasial dapat diartikan sebagai teknik-teknik yang dapat digunakan untuk meneliti dan juga mengeksplorasi dari sudut pandang keruangan. Semua teknik ataupun pendekatan perhitungan secara matematis yang berhubungan dengan data keruangan atau spasial dilakukan dengan menggunakan langkah-langkah analisis spasial.

            Berikut adalah dasar yang perlu dipelajari untuk analisis spasial:

  • Merge; adalah penggabungan atau kombinasi beberapa data (input) yang berdampingan dan menghasilkan satu hasil (output) yang menyatu dan tidak saling memotong.
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial


  • Dissolve; proses penggabungan data yang letaknya berdampingan yang memiliki nilai atribut yang sama. Contohnya menggabungkan batas desa-desa menjadi sebuah batas kecamatan.
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial


  • Intersect; proses overlay pada data yang mana nantinya proses ini akan menghasilkan kelas baru dari data yang berpotongan di proses overlay itu sendiri.
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial


  • Union; proses overlay dari dua data dan akan menghasilkan satu data gabungan dari keduanga tanpa adanya pemotongan.
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial


  • Clip; pemotongan sesuai dengan clip feature yang di-input-kan. Data yang tidak masuk ke clip feature maka akan terbuang/terhapus.
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial


  • Erase; proses overlay yang kemudian menghapus/memotong kelas fitur, yang mana jika polygon yang ada bertumpangan dengan fitur erase ini akan hilang/terhapus. Simpelnya erase ini kebalikannya dari clip.
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial


  • Split; membagi-bagi satu data menjadi beberapa data sesuai dengan zona nya masing-masing.
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial


  • Buffer; membuat area dari point, line, polygon
Sumber : Bahan Ajar Analisis Spasial



Sumber :
Fardani, Irland. Analisis Spasial. Dipresentasikan pada perkuliahan 5 Oktober 2020.

Label:

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

EKOREGION DAN PETA EKOREGION KABUPATEN KUNINGAN

EKOREGION Menurut UU 32 tahun 2009 tentang perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup, ekoregion didefinisikan sebagai wilayah geografis yang memiliki kesamaan ciri iklim, tanah, air, flora dan fauna asli, serta pola interaksi manusia dengan alam yang menggambarkan integritas sistem alam dan lingkungan hidup. Ekoregion merupakan konsep yang penting untuk melakukan analisis hingga pembuatan kebijakan yang berkaitan dengan lingkungan hidup, seperti rencana tata ruang, rencana pembangunan, dan kajian lingkungan hidup strategis (KLHS). Ekoregion juga dijadikan sebagai unit spasial dalam inventarisasi dan analisis lingkungan hidup. Adapun penetapan wilayah ekoregion dilakukan dengan mempertimbangkan beberapa kesamaan, diantaranya yaitu:  bentang alam,  DAS,  iklim,  flora,  fauna,  sosial,  budaya,  ekonomi,  lembaga masyarakat,  serta hasil inventarisasi lingkungan hidup.
Posting Komentar
Baca selengkapnya

MACHINE LEARNING DAN DEEP LEARNING GIS

MACHINE LEARNING DAN DEEP LEARNING GIS Machine Learning Pengertian machine learning pertama kali dicetuskan oleh ahli komputer asal Amerika Serikat Arthur Samuel pada tahun 1959. Secara kasar, Samuel mendefinisikan machine learning sebagai cabang ilmu komputer yang meneliti bagaimana suatu mesin dapat menyelesaikan masalah tanpa diprogram secara eksplisit. Machine Learning (ML) mengacu pada sekumpulan algoritma dan teknik berbasis data yang mengotomatiskan prediksi, klasifikasi, dan pengelompokan data. Machine learning dapat memainkan peran penting dalam pemecahan masalah spasial di berbagai area aplikasi, mulai dari klasifikasi gambar, deteksi pola spasial, hingga prediksi multivariat. Machine learning pada GIS ini diantaranya dapat digunakan untuk klasifikasi, klastering, prediksi dan lain sebagainya.
Posting Komentar
Baca selengkapnya