Monday, 18 April 2016

Data Raster, Data Vektor dan Data Atibuth

 Data Raster
Data raster atau disebut juga dengan sel grid adalah data yang dihasilkan dari sistem penginderaan jauh. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan piksel (picture element). Pada data raster, resolusi tergantung pada ukuran piksel- nya. Dengan kata lain, resolusi piksel menggambarkan ukuran sebenarnya di permukaan bumi yang diwakili oleh setiap piksel pada citra. Semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh satu sel, semakin tinggi resolusinya. Data raster sangat baik untuk merepresentasikan batas-batas yang berubah secara gradual, seperti jenis tanah, kelembaban tanah, vegetasi, suhu tanah dan sebagainya. Keterbatasan utama dari data raster adalah besarnya ukuran file, semakin tinggi resolusi grid-nya semakin besar pula ukuran filenya dan sangat tergantung pada kapasistas perangkat keras yang tersedia. Masing-masing format data mempunyai kelebihan dan kekurangan. Pemilihan format data yang digunakan sangat tergantung pada tujuan penggunaan, data yang tersedia, volume data yang dihasilkan, ketelitian yang diinginkan, serta kemudahan dalam analisa. Contoh gambar format data raster dapat dilihat pada gambar 1.1.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiFe4NcsVIOZNewpS14LQkuWDWeRorP3NtNuMKXIEAXe3euEW7BDeTeVsdJQvUlCH0U0AVVXLOGq6jbo4A_3oyrwdTyF3dr_0oSOvr7ZcOmiK0nzgVQHo5UFUHRpb-Oh0yHHbYWjVMX7w6r/s1600/Format+Data+Raster.jpg

Gambar 1.1. Format Data Raster


Kelebihan Data Raster 
1.      Memiliki struktur data yang sederhana
2.      Mudah dimanipulasi dengan menggunakan fungsi-fungsi matematis sederhana
3.      Teknologi yang digunakan cukup murah dan tidak begitu kompleks sehingga pengguna dapat membuat sendiri program aplikasi yang mengunakan citraraster
4.      Compatible dengan citra-citra satelit penginderaan jauh dan semua image hasilscanning data spasial
5.      Overlay dan kombinasi data raster dengan data inderaja mudah dilakukan
6.      Memiliki kemampuan-kemampuan permodelan dan analisis spasial tingkatlanjut
7.      Metode untuk mendapatkan citra raster lebih mudah
8.      Gambaran permukaan bumi dalam bentuk citra raster yang didapat dari radaratau satelit penginderaan jauh selalu lebih actual dari pada bentuk vektornya
9.      Prosedur untuk memperoleh data dalam bentuk raster lebih mudah, sederhanadan murah.
10.  Harga system perangkat lunak aplikasinya cenderung lebih murah.

Kekurangan Data Raster 
1.      Secara umum memerlukan ruang atau tempat menyimpan (disk) yang besardalam computer, banyak terjadi redudacy data baik untuk setiap layer-nyamaupun secara keseluruhan
2.      Penggunaan sel atau ukuran grid yang lebiih besar untuk menghemat ruang penyimpanan akan menyebabkan kehilangan informasi dan ketelitian.
3.      Sebuah citra raster hanya mengandung satu tematik saja sehingga sulitdigabungkan dengan atribut-atribut lainnya dalam satu layer.
4.      Tampilan atau representasi dan akurasi posisi sangat bergantung pada ukuran pikselnya (resolusi spasial).
5.      Sering mengalami kesalahan dalam menggambarkan bentuk dan garis batassuatu objek, sangat bergantung pada resolusi spasial dan toleransi yangdiberikan.
6.      Transformasi koordinat dan proyeksi lebih sulit dilakukan
7.      Sangat sulit untuk merepresentasikan hubungan topologi (juga network).
8.      Metode untuk mendapatkan format data vector melalui proses yang lama, cukupmelelahkan dan relative maha





2) Data Vektor
Data vektor merupakan bentuk bumi yang direpresentasikan ke dalam kumpulan garis, area (daerah yang dibatasi oleh garis yang berawal dan berakhir pada titik yang sama), titik dan nodes (merupakan titik perpotongan antara dua buah garis). Keuntungan utama dari format data vektor adalah ketepatan dalam merepresentasikan fitur titik, batasan dan garis lurus. Hal ini sangat berguna untuk analisa yang membutuhkan ketepatan posisi, misalnya pada basis data batas-batas kadaster. Contoh penggunaan lainnya adalah untuk mendefinisikan hubungan spasial dari beberapa fitur. Kelemahan data vektor yang utama adalah ketidak mampuannya dalam mengakomodasi perubahan gradual. Contoh gambar format data vektor dapat dilihat pada gambar 2.3.

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjhrywo3HcRzccjdTi4m_aFlJu2btNgg58o2hyT6eRqGjUEGH7fKv7mGiwUlyFGGR0aB56ljlqXImulqZu0-_akgqdEs3GAUAZejRaFw8uMBVIaDOwp7WlvMXO71kfME3crTULSuV0gYBMx/s1600/Format+Data+Vektor.jpg

Gambar 2.3 Format Data Vektor

Data vektor adalah data yang direkam dalam bentuk koordinat titik yang menampilkan, menempatkan dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik, garis atau area (polygon). Ada tiga tipe data vector (titik, garis, dan polygon) yang bisa digunakan untuk menampilkan informasi pada peta. Titik bisa digunakan sebagai lokasi sebuah kota atau posisi tower radio. Garis bisa digunakan untuk menunjukkan route suatu perjalanan atau menggambarkan boundary. Poligon bisa digunakan untuk menggambarkan sebuah danau atau sebuah Negara pada peta dunia. Data vektor tentu memiliki kelebihan dan kekurangan, berikut adalah kelebihan dan kekurangan data vektor.
Kelebihan
1. Struktur datanya lebih rumit
2. Efisiensi untuk analisis
3. Sebagai sarana representasi yang baik
4. Transformasi proyeksi lebih efisien
5. Ketelitian, akurat dan lebih presisi
6. Relasi atribut langsung dengan DBMS (database)

Kekurangan
1. Sulit dalam melakukan proses overlay

2. Tidak bisa menampilkan data image/foto udara
4. Struktur data yang terlalu banyak tidak efektif dalam menampilkan banyak spasial
5. Memerlukan algoritma dan proses yang sangat kompleks
6. Kualitas (output) sangat bergantung dengan printer dan kartografi
7. Sulit dilakukan simulasi 
Data Atribut
Data atribut memberikan gambaran atau menjelaskan informasi berkaitan dengan fitur peta atau cara kerja SIG. Data atribut dapat disimpan  dalam format angka maupun karakter. Pada Sistem Informasi Geografis, utamanya di ArcView dan ARC/INFO data atribut dihubungkan dengan data spasial melalui identifier (ID) yang terkait di fitur. Pada ArcView file dikenal dengan nama shapefile (*.SHP) yang terdiri dari serangkaian file, atribut yang disimpan pada file berekstensi *.dbf (Nuarsa IW. 2005).
Analisis kebutuhan atribut berganda sangat bergantung pada proses penentuan atribut oleh pembuat keputusan karena dengan atribut tersebut pembuat keputusan akan mengevaluasi pencapaian tujuan keputusan. Dalam melakukan pengambilan ide atribut ada dua cara yang dapat ditempuh pembuat keputusan yaitu menggunakan panel ahli dan melakukan survey literatur. Atribut yang digunakan harus mewakili tujuan yang ingin dicapai. Proses pencarian hingga sub-sub atribut yang lebih kecil terus dilakukan hingga diperoleh atribut yang nyata. Hal-hal yang harus dimilik oleh atribut sebagai berikut (Nuarsa IW. 2005):
  1. Atribut harus lengkap, atribut telah mewakili semua hal yang relevan terhadap keputusan akhir.
  2. Atribut saling terpisah satu dengan yang lain, atribut tidak harus tergantung pada atribut lain sehingga dapat dilakukan proses trade off pada langkah selanjutnya dan menghindari double-counting.
  3. Atribut dibatasi pada hal penting (signifikan) bagi kinerja, atribut diawali oleh tujuan utama yang abstrak dan ditingkat paling bawah.
Atribut tidak selalu memilliki tingkat kepentingan yang sama. Dengan pemberian pembobotan yang berbeda, pembuat keputusan dapat menuangkan pertimbangan nilai kepentingan yang berbeda diantara atribut keputusan.  Bobot juga akan membimbing seorang manajer proyek atau program untuk mengupayakan hal terbaik dalam pencapaian target yang memilliki bobot terbesar karena besarnya bobot juga menggambarkan tingkat tanggung jawab yang lebih besar terhadap atribut tersebut.
Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.
Daftar Pustaka

Prahasta,  Eddy.  2005.  Konsep  -  Konsep  Dasar  Sistem  Informasi    Geografis. Bandung : CV. Informatika.

Nuarsa IW. 2005. Belajar Sendiri Menganalisis Data Spasial Dengan Software      ARCVIEW GIS 3.3 untuk Pemula. Jakarta: PT Alex Media Computindo.

Yousman, Yeyep. 2004. Sistem Informasi Geografis dengan ArcView3.3 Professional Yogyakarta: Andi Offset