SlideShare a Scribd company logo
1 of 36
Data Informasi, Data Spasial
dan Data Raster
Feri Nugroho, S.ST.,M.IT
www.ferinugroho.my.id
DATA
VEKTOR DAN RASTER ?
Macam macam data dalam SIG
VEKTOR DAN RASTER
PENGANTAR
• Model data raster adalah model data yang menampilkan,
menempatkan, dan menyimpan content data spasial dengan
menggunakan struktur matriks atau susunan pixel yang membentuk
grid.
• Model data raster menyajikan model dunia nyata dalam elemen
matriks atau sel – sel grid yang homogen.
DATA VEKTOR
KARAKTERISTIK RASTER
Resolusi
• Didefinisikan sebagai dimensi linear minimum dari satuan terkecil
geographic space yang dapat direkam.
• Resolusi data raster merujuk pada ukuran atau luas permukaan bumi
yang dapat direpresentasikan oleh setiap piksel.
• Makin tinggi resolusi makin baik kualitas raster.
KARAKTERISTIK RASTER
Orientasi
• Orientasi pada sistem grid dalam raster merepresentasikan arah utara
• Arah utara pada grid dihimpitkan dengan arah utara sebenarnya pada
real world.
• Masalah distorsi dan grid pada cakupan yang luas tidak dapat
dihimpitkan.
KARAKTERISTIK RASTER
Zone
• Setiap zone pada layer raster merupakan sekumpulan lokasi yang
memperlihatkan nilai (ID) yang sama.
• Akan tetapi tidak semua layer raster memiliki area poligon karena
setiap isi sel grid dapat bervariasi pada daerah tertentu, sehingga
memungkinkan memiliki nilai unik.
KARAKTERISTIK RASTER
Domain Nilai Piksel.
• Nilai dalam raster adalah informasi yang disimpan dalam bentuk layer
untuk setiap pikselnya.
• Nilai sebuah piksel pada raster dikuantitasi dalam domain bilangan
bulat dengan panjang 8 bit (1 byte).
• Pengguna dapat membuat data vektor kemudian dikonversi ke
raster(DEM/DTM) sehingga per piksel bisa menjadi 4,6,8,byte).
KARAKTERISTIK RASTER
Koordinat Piksel atau Lokasi Unsur.
• Secara langsung lokasi pada raster dapat diidentifikasi dengan
menggunakan pasangan koordinat lokal yaitu kolom dan baris (x,y).
• Posisi pada raster mudah dipahami/dikenali
PIKSEL RASTER
SAMPLING RASTER
• Nilai representasi piksel dapat dihasilkan dengan cara sampling.
• Cara sampling ada 3 :
• Nilai suatu piksel adalah nilai rata – rata sampling untuk wilayah yang
direpresentasikan.
• Nilai suatu piksel adalah nilai sampling yang berposisi ditengah piksel.
• Nilai suatu piksel adalah nilai sample yang terletak di sudut-sudut gridnya.
LAYER RASTER
• Header
• Berisi jumlah file
• Jumlah band
• Baris, kolom dan tipe data
• Data Raster
• Content layer raster
• Ancillary
• Statistik citra
MODEL DATA VEKTOR
PENGANTAR
• Data vektor dapat menampilkan, menempatkan, dan menyimpan
data spasial dengan menggunakan titik, garis atau kurva/poligon
beserta atributya.
• Sifat dimensi koordinat pada vektor adalah continue (tidak
terkuantisasi seperti raster) sehingga posisi dan panjangnya lebih
presisi.
Klasifikasi Model Data Spasial
DATA SPASIAL
MODEL DATA VEKTOR MODEL DATA RASTER
NON-TOPOLOGI TOPOLOGI
DATA SEDERHANA
(SIMPLE DATA)
DATA TINGKAT TINGGI
(HIGHER-DATA LEVEL)
TIN
(TRIANGULATED
IRREGULAR NETWORK)
REGIONS
DYNAMIC
SEGMENTATION
ENTITAS TITIK
• Meliputi semua objek grafis atau geografis yang dikaitkan dengan
pasangan koordinat (x,y).
• Entitas titik juga memiliki informasi yang terkait dengan keterikatan
dengan data yang lain.
• Entitias titik memuat informasi karakter yang akan ditampilkan :
• Font (style) yang digunakan
• Align text (right, center, left)
• Skala
• Orientasi
ENTITAS GARIS
• Garis adalah semua unsur – unsur linear yang dibangun dengan
menggunakan segmen – segmen garis lurus yang dibentuk oleh dua
titik koordinat atau lebih.
• Entitas garis sederhana terdiri dari dua entitas titik yaitu titik awal dan
titik akhir (dua pasangan koordinat [x,y])
• Representasi gari :
• Putus – putus (dashed)
• Tersambung (solid)
ENTITAS AREA/POLIGON
• Bertujuan untuk mendeskripsikan properties dari suatu area (bentuk,
hubungan, dan hirarki).
• Requirements jaringan poligon :
• Komponen poligon memiliki bentuk, luas dan keliling yang unik
• Menciptakan strutur data(vektor).
• Unsur poligon belum tentu berada pada entitas yang sama.
MODEL SEDERHANA
• Merepresentasikan poligon sebagai sekumpulan
koordinat (x,y).
• Kemudian menambahkan nama/symbol untuk
mendeskripsikan lokasi poligon.
• Kelemahan model ini :
• Segmen garis di perbatasan poligon harus
disampling/didigitasi dan direkam 2 kali.
• Menimbulkan sliver dan gap di sepanjang batas.
• Tidak ada informasi antat neighbour poligon.
• Sulit menggambarkan unsur poligon bertingkat
• Tidak dapat memeriksa dead-end atau aneh.
MODEL SPAGHETTI
• Pada model ini peta ditranslasikan seolah – olah garis demi garis
kedalam list koordinat (x,y)
• Titik dikodekan sebagai pasangan koordinat (x,y) tunggal.
• Garis dikodekan sebagai list/string (chain maupun arc) pasangan
koordinat (x,y).
• Poligon direkam sebagai pasangan koordinat close loop.
MODEL SPAGHETI
MODEL TOPOLOGICAL
MODEL TIN
MODEL NETWORK
MODEL SHAPEFILE (ESRI)
Nilai-M adalah nilai-nilai perutean.
Nilai-Z adalah nilai ketinggian.
• Model data vektor Diwakili oleh simbol-simbol atau dikenal dgn fitur titik
(point), fitur garis (line) dan fitur area / surface (polygon).
Model Data Vektor
1. Titik (point)
 Titik adalah representasi grafis yang paling sederhana untuk
suatu obyek. Representasi ini tidak memiliki dimensi tetapi
dapat diidentifikasi di atas peta dan dapat ditampilkan pada layar
monitor dengan menggunakan simbol-simbol.
 Contoh : Lokasi Fasilitasi Kesehatan, Lokasi Fasilitas
Pendidikan
 Representasi Obyek Titik
ID Nama Lokasi
1 SMU 1 Kec. A
2 SDN B Kec. A
3 SMP 5 Kec. A
4 SDN A Kec. B
5 SMU 2 Kec. B
Data Atribut
2. Garis (line)
 Garis adalah bentuk linier yang akan menghubungkan
paling sedikit dua titik dan digunakan untuk
mempresentasikan obyek-obyek dua dimensi. Obyek atau
entitas yang dapat direpresentasikan dengan garis antara
lain jalan, sungai, jaringan listrik, saluran air.
 Representasi Obyek Garis
Data Atribut
ID Status Jalan Kondisi
1 Jalan Nasional Baik
2 Jalan Provinsi Sedang
3 Jalan Kabupaten Rusak
1 2
3
3. Poligon (polygon)
 Poligon digunakan untuk merepresentasikan obyek-obyek
dua dimensi, misalkan: Pulau, wilayah administrasi, batas
persil tanah adalah entitas yang ada pada umumnya
direpresentasikan sebagai poligon. Satu poligon paling
sedikit dibatasi oleh tiga garis di antara tiga titik yang saling
bertemu membentuk bidang. Poligon mempunyai sifat
spasial luas, keliling terisolasi atau terkoneksi dengan yang
lain, bertakuk (intended), dan overlapping.
1
2
3
4
ID Guna Lahan Luas (Ha)
1 Sawah 20
2 Permukiman 30
3 Kebun 45
4 Danau 40
Data Atribut
• Model data raster mempunyai struktur data yang tersusun dalam bentuk
matriks atau piksel dan membentuk grid. Setiap piksel memiliki nilai
tertentu dan memiliki atribut tersendiri, termasuk nilai koordinat yang unik.
Tingkat keakurasian model ini sangat tergantung pada ukuran piksel atau
biasa disebut dengan resolusi.
• Model data ini biasanya digunakan dalam remote sensing yang berbasiskan
citra satelit maupun airborne (pesawat terbang).
• Struktur Model Data Raster
Model Data Raster
• Karakteristik utama data raster adalah bahwa dalam setiap sel/piksel
mempunyai nilai. Nilai sel/piksel merepresentasikan fenomena atau
gambaran dari suatu kategori.
Poligon yang direpresentasikan
dalam Berbagai Macam Ukuran
Sel/Piksel
Struktur Penyimpanan Model Data Raster
 Raster sebagai peta dasar
Data raster Biasanya digunakan sebagai tampilan latar belakang (background) untuk suatu
layer dari obyek yang lain (vektor).
 Raster sebagai peta model permukaan
Data raster sangat cocok untuk merepresentasikan data permukaan bumi. Data dapat
menyediakan metode yang efektif dalam menyimpan informasi nilai ketinggian yang diukur
dari permukaan bumi.
Gambar a. Raster sebagai peta dasar Gambar b. Raster sebagai peta
model permukaan
Pemanfaatan model data raster (menurut ESRI) :
• Raster sebagai peta tematik
Data raster yang merpresentasikan peta tematik dapat diturunkan dari hasil
analisis data lain. Aplikasi analisis yang sering digunakan adalah dalam
melakukan klasifikasi citra satelit untuk menghasilkan kategori tutupan
lahan (land cover).
Peta tematik juga dapat dihasilkan dari operasi geoprocessing yang
dikombinasikan dari berbagai macam sumber, seperti vektor, raster, dan data
permukaan. Contoh peta kesesuaian lahan.
 Citra Satelit
Data ini menggunakan satelit sebagai wahananya. Satelit tersebut
menggunakan sensor untuk dapat merekam kondisi atau gambaran dari
permukaan bumi. Umumnya diaplikasikan dalam kegiatan yang
berhubungan dengan pemantauan sumber daya alam di permukaan bumi,
studi perubahan lahan dan lingkungan, dan aplikasi lain yang melibatkan
aktifitas manusia di permukaan bumi.
 Peta Analog
Sebenarnya jenis data ini merupakan versi awal dari data spasial,
dimana yang mebedakannya adalah hanya dalam bentuk penyimpanannya
saja. Peta analog merupakan bentuk tradisional dari data spasial, dimana
data ditampilkan dalam bentuk kertas atau film. Oleh karena itu dengan
perkembangan teknologi saat ini peta analog tersebut dapat di scan menjadi
format digital untuk kemudian disimpan dalam basis data.
Sumber Data Spasial
• Foto Udara (Aerial Photographs)
Seperti citra satelit, perbedaannya dengan citra satelit adalah hanya
pada wahana dan cakupan wilayahnya. Menggunakan pesawat udara dan
secara teknis proses pengambilan atau perekaman datanya hampir sama
dengan citra satelit, menggunakan kamera digital, data hasil perekaman
dapat langsung disimpan dalam basis data.
• Data Tabular
Data ini berfungsi sebagai atribut bagi data spasial. Data ini umumnya
berbentuk tabel. Salah satu contoh data ini yang umumnya digunakan adalah
data sensus penduduk, data sosial, data ekonomi, dll.

More Related Content

What's hot

Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial
Musnanda Satar
 

What's hot (20)

Transformasi Koordinat dari DGN 95 ke SRGI 2013
Transformasi Koordinat dari DGN 95 ke SRGI 2013Transformasi Koordinat dari DGN 95 ke SRGI 2013
Transformasi Koordinat dari DGN 95 ke SRGI 2013
 
Satelit ERS sebagai Contoh dari Sensor Aktif
Satelit ERS sebagai Contoh dari Sensor AktifSatelit ERS sebagai Contoh dari Sensor Aktif
Satelit ERS sebagai Contoh dari Sensor Aktif
 
09 Data Raster Menggunakan QGIS 2.4
09 Data Raster Menggunakan QGIS 2.409 Data Raster Menggunakan QGIS 2.4
09 Data Raster Menggunakan QGIS 2.4
 
Sistem Koordinat
Sistem KoordinatSistem Koordinat
Sistem Koordinat
 
Laporan Praktikum ArcGis
Laporan Praktikum ArcGisLaporan Praktikum ArcGis
Laporan Praktikum ArcGis
 
Metadata Dalam GIS
Metadata Dalam GISMetadata Dalam GIS
Metadata Dalam GIS
 
Sistem Informasi geografis
Sistem Informasi geografisSistem Informasi geografis
Sistem Informasi geografis
 
Dasar penentuan geometri titik batas
Dasar penentuan geometri titik batasDasar penentuan geometri titik batas
Dasar penentuan geometri titik batas
 
Analisis spasial
Analisis spasialAnalisis spasial
Analisis spasial
 
Laporan DGN95 - RSGI
Laporan DGN95 - RSGILaporan DGN95 - RSGI
Laporan DGN95 - RSGI
 
Laporan kalibrasi kamera
Laporan kalibrasi kameraLaporan kalibrasi kamera
Laporan kalibrasi kamera
 
Pemodelan 3 d photo modeler scanner
Pemodelan 3 d   photo modeler scannerPemodelan 3 d   photo modeler scanner
Pemodelan 3 d photo modeler scanner
 
Makalah geosat vlbi
Makalah geosat vlbiMakalah geosat vlbi
Makalah geosat vlbi
 
Supervised and Unsupervised Classifications
Supervised and Unsupervised ClassificationsSupervised and Unsupervised Classifications
Supervised and Unsupervised Classifications
 
Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial Infrastruktur data spatial
Infrastruktur data spatial
 
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIALPETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
PETA, GIS, dan DATABASE SPASIAL
 
Garis kontur
Garis konturGaris kontur
Garis kontur
 
Materi Kuliah Penginderaan Jauh Dasar (Sejarah Perkembangan Teknologi Pengind...
Materi Kuliah Penginderaan Jauh Dasar (Sejarah Perkembangan Teknologi Pengind...Materi Kuliah Penginderaan Jauh Dasar (Sejarah Perkembangan Teknologi Pengind...
Materi Kuliah Penginderaan Jauh Dasar (Sejarah Perkembangan Teknologi Pengind...
 
Pengertian Fotogrametri dan Penginderaan Jauh
Pengertian Fotogrametri dan Penginderaan JauhPengertian Fotogrametri dan Penginderaan Jauh
Pengertian Fotogrametri dan Penginderaan Jauh
 
Dasar-Dasar Web GIS
Dasar-Dasar Web GISDasar-Dasar Web GIS
Dasar-Dasar Web GIS
 

Similar to Part 2 - data informasi, data spasial dan data raster (GIS)

Pembesaran Udang I_universitas hasanuddin
Pembesaran Udang I_universitas hasanuddinPembesaran Udang I_universitas hasanuddin
Pembesaran Udang I_universitas hasanuddin
Asri Renggo
 
22 74-1-pb
22 74-1-pb22 74-1-pb
22 74-1-pb
sakti619
 

Similar to Part 2 - data informasi, data spasial dan data raster (GIS) (20)

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
 
Gis Bab7
Gis Bab7Gis Bab7
Gis Bab7
 
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
 
Gis (surface analysis)
Gis (surface analysis)Gis (surface analysis)
Gis (surface analysis)
 
Pengantar SIG.pdf
Pengantar SIG.pdfPengantar SIG.pdf
Pengantar SIG.pdf
 
Model data sig
Model data sigModel data sig
Model data sig
 
Part 4 - arc view pada arcgis
Part 4 - arc view pada arcgisPart 4 - arc view pada arcgis
Part 4 - arc view pada arcgis
 
20731 21 visualisasi data
20731 21 visualisasi data20731 21 visualisasi data
20731 21 visualisasi data
 
Chap 1
Chap 1Chap 1
Chap 1
 
Resume materi uts sig
Resume materi uts sigResume materi uts sig
Resume materi uts sig
 
Tugas mandiri 1 dan 2 Sistem Informasi Geografi
Tugas mandiri 1 dan 2 Sistem Informasi GeografiTugas mandiri 1 dan 2 Sistem Informasi Geografi
Tugas mandiri 1 dan 2 Sistem Informasi Geografi
 
Analisis spasial
Analisis spasialAnalisis spasial
Analisis spasial
 
Dasar Dasar Pemetaan dan Geografic Information System
Dasar Dasar Pemetaan dan Geografic Information SystemDasar Dasar Pemetaan dan Geografic Information System
Dasar Dasar Pemetaan dan Geografic Information System
 
Pembesaran Udang I_universitas hasanuddin
Pembesaran Udang I_universitas hasanuddinPembesaran Udang I_universitas hasanuddin
Pembesaran Udang I_universitas hasanuddin
 
Visualisasi Data di R dengan ggplot2
Visualisasi Data di R dengan ggplot2Visualisasi Data di R dengan ggplot2
Visualisasi Data di R dengan ggplot2
 
22 74-1-pb
22 74-1-pb22 74-1-pb
22 74-1-pb
 
PENGENALAN ArcMAP dan PENGANTAR ArcCATALOG pada ARCGIS 10.0
PENGENALAN ArcMAP dan PENGANTAR ArcCATALOG pada ARCGIS 10.0PENGENALAN ArcMAP dan PENGANTAR ArcCATALOG pada ARCGIS 10.0
PENGENALAN ArcMAP dan PENGANTAR ArcCATALOG pada ARCGIS 10.0
 
Modul dari laporan pratikum gis
Modul dari laporan pratikum gisModul dari laporan pratikum gis
Modul dari laporan pratikum gis
 
CHAP_1 GPA230.pdf
CHAP_1 GPA230.pdfCHAP_1 GPA230.pdf
CHAP_1 GPA230.pdf
 

Part 2 - data informasi, data spasial dan data raster (GIS)

  • 1. Data Informasi, Data Spasial dan Data Raster Feri Nugroho, S.ST.,M.IT www.ferinugroho.my.id
  • 3. Macam macam data dalam SIG VEKTOR DAN RASTER
  • 4. PENGANTAR • Model data raster adalah model data yang menampilkan, menempatkan, dan menyimpan content data spasial dengan menggunakan struktur matriks atau susunan pixel yang membentuk grid. • Model data raster menyajikan model dunia nyata dalam elemen matriks atau sel – sel grid yang homogen.
  • 6. KARAKTERISTIK RASTER Resolusi • Didefinisikan sebagai dimensi linear minimum dari satuan terkecil geographic space yang dapat direkam. • Resolusi data raster merujuk pada ukuran atau luas permukaan bumi yang dapat direpresentasikan oleh setiap piksel. • Makin tinggi resolusi makin baik kualitas raster.
  • 7. KARAKTERISTIK RASTER Orientasi • Orientasi pada sistem grid dalam raster merepresentasikan arah utara • Arah utara pada grid dihimpitkan dengan arah utara sebenarnya pada real world. • Masalah distorsi dan grid pada cakupan yang luas tidak dapat dihimpitkan.
  • 8. KARAKTERISTIK RASTER Zone • Setiap zone pada layer raster merupakan sekumpulan lokasi yang memperlihatkan nilai (ID) yang sama. • Akan tetapi tidak semua layer raster memiliki area poligon karena setiap isi sel grid dapat bervariasi pada daerah tertentu, sehingga memungkinkan memiliki nilai unik.
  • 9. KARAKTERISTIK RASTER Domain Nilai Piksel. • Nilai dalam raster adalah informasi yang disimpan dalam bentuk layer untuk setiap pikselnya. • Nilai sebuah piksel pada raster dikuantitasi dalam domain bilangan bulat dengan panjang 8 bit (1 byte). • Pengguna dapat membuat data vektor kemudian dikonversi ke raster(DEM/DTM) sehingga per piksel bisa menjadi 4,6,8,byte).
  • 10. KARAKTERISTIK RASTER Koordinat Piksel atau Lokasi Unsur. • Secara langsung lokasi pada raster dapat diidentifikasi dengan menggunakan pasangan koordinat lokal yaitu kolom dan baris (x,y). • Posisi pada raster mudah dipahami/dikenali
  • 12. SAMPLING RASTER • Nilai representasi piksel dapat dihasilkan dengan cara sampling. • Cara sampling ada 3 : • Nilai suatu piksel adalah nilai rata – rata sampling untuk wilayah yang direpresentasikan. • Nilai suatu piksel adalah nilai sampling yang berposisi ditengah piksel. • Nilai suatu piksel adalah nilai sample yang terletak di sudut-sudut gridnya.
  • 13. LAYER RASTER • Header • Berisi jumlah file • Jumlah band • Baris, kolom dan tipe data • Data Raster • Content layer raster • Ancillary • Statistik citra
  • 15. PENGANTAR • Data vektor dapat menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik, garis atau kurva/poligon beserta atributya. • Sifat dimensi koordinat pada vektor adalah continue (tidak terkuantisasi seperti raster) sehingga posisi dan panjangnya lebih presisi.
  • 16. Klasifikasi Model Data Spasial DATA SPASIAL MODEL DATA VEKTOR MODEL DATA RASTER NON-TOPOLOGI TOPOLOGI DATA SEDERHANA (SIMPLE DATA) DATA TINGKAT TINGGI (HIGHER-DATA LEVEL) TIN (TRIANGULATED IRREGULAR NETWORK) REGIONS DYNAMIC SEGMENTATION
  • 17. ENTITAS TITIK • Meliputi semua objek grafis atau geografis yang dikaitkan dengan pasangan koordinat (x,y). • Entitas titik juga memiliki informasi yang terkait dengan keterikatan dengan data yang lain. • Entitias titik memuat informasi karakter yang akan ditampilkan : • Font (style) yang digunakan • Align text (right, center, left) • Skala • Orientasi
  • 18. ENTITAS GARIS • Garis adalah semua unsur – unsur linear yang dibangun dengan menggunakan segmen – segmen garis lurus yang dibentuk oleh dua titik koordinat atau lebih. • Entitas garis sederhana terdiri dari dua entitas titik yaitu titik awal dan titik akhir (dua pasangan koordinat [x,y]) • Representasi gari : • Putus – putus (dashed) • Tersambung (solid)
  • 19. ENTITAS AREA/POLIGON • Bertujuan untuk mendeskripsikan properties dari suatu area (bentuk, hubungan, dan hirarki). • Requirements jaringan poligon : • Komponen poligon memiliki bentuk, luas dan keliling yang unik • Menciptakan strutur data(vektor). • Unsur poligon belum tentu berada pada entitas yang sama.
  • 20. MODEL SEDERHANA • Merepresentasikan poligon sebagai sekumpulan koordinat (x,y). • Kemudian menambahkan nama/symbol untuk mendeskripsikan lokasi poligon. • Kelemahan model ini : • Segmen garis di perbatasan poligon harus disampling/didigitasi dan direkam 2 kali. • Menimbulkan sliver dan gap di sepanjang batas. • Tidak ada informasi antat neighbour poligon. • Sulit menggambarkan unsur poligon bertingkat • Tidak dapat memeriksa dead-end atau aneh.
  • 21. MODEL SPAGHETTI • Pada model ini peta ditranslasikan seolah – olah garis demi garis kedalam list koordinat (x,y) • Titik dikodekan sebagai pasangan koordinat (x,y) tunggal. • Garis dikodekan sebagai list/string (chain maupun arc) pasangan koordinat (x,y). • Poligon direkam sebagai pasangan koordinat close loop.
  • 26. MODEL SHAPEFILE (ESRI) Nilai-M adalah nilai-nilai perutean. Nilai-Z adalah nilai ketinggian.
  • 27. • Model data vektor Diwakili oleh simbol-simbol atau dikenal dgn fitur titik (point), fitur garis (line) dan fitur area / surface (polygon). Model Data Vektor
  • 28. 1. Titik (point)  Titik adalah representasi grafis yang paling sederhana untuk suatu obyek. Representasi ini tidak memiliki dimensi tetapi dapat diidentifikasi di atas peta dan dapat ditampilkan pada layar monitor dengan menggunakan simbol-simbol.  Contoh : Lokasi Fasilitasi Kesehatan, Lokasi Fasilitas Pendidikan  Representasi Obyek Titik ID Nama Lokasi 1 SMU 1 Kec. A 2 SDN B Kec. A 3 SMP 5 Kec. A 4 SDN A Kec. B 5 SMU 2 Kec. B Data Atribut
  • 29. 2. Garis (line)  Garis adalah bentuk linier yang akan menghubungkan paling sedikit dua titik dan digunakan untuk mempresentasikan obyek-obyek dua dimensi. Obyek atau entitas yang dapat direpresentasikan dengan garis antara lain jalan, sungai, jaringan listrik, saluran air.  Representasi Obyek Garis Data Atribut ID Status Jalan Kondisi 1 Jalan Nasional Baik 2 Jalan Provinsi Sedang 3 Jalan Kabupaten Rusak 1 2 3
  • 30. 3. Poligon (polygon)  Poligon digunakan untuk merepresentasikan obyek-obyek dua dimensi, misalkan: Pulau, wilayah administrasi, batas persil tanah adalah entitas yang ada pada umumnya direpresentasikan sebagai poligon. Satu poligon paling sedikit dibatasi oleh tiga garis di antara tiga titik yang saling bertemu membentuk bidang. Poligon mempunyai sifat spasial luas, keliling terisolasi atau terkoneksi dengan yang lain, bertakuk (intended), dan overlapping. 1 2 3 4 ID Guna Lahan Luas (Ha) 1 Sawah 20 2 Permukiman 30 3 Kebun 45 4 Danau 40 Data Atribut
  • 31. • Model data raster mempunyai struktur data yang tersusun dalam bentuk matriks atau piksel dan membentuk grid. Setiap piksel memiliki nilai tertentu dan memiliki atribut tersendiri, termasuk nilai koordinat yang unik. Tingkat keakurasian model ini sangat tergantung pada ukuran piksel atau biasa disebut dengan resolusi. • Model data ini biasanya digunakan dalam remote sensing yang berbasiskan citra satelit maupun airborne (pesawat terbang). • Struktur Model Data Raster Model Data Raster
  • 32. • Karakteristik utama data raster adalah bahwa dalam setiap sel/piksel mempunyai nilai. Nilai sel/piksel merepresentasikan fenomena atau gambaran dari suatu kategori. Poligon yang direpresentasikan dalam Berbagai Macam Ukuran Sel/Piksel Struktur Penyimpanan Model Data Raster
  • 33.  Raster sebagai peta dasar Data raster Biasanya digunakan sebagai tampilan latar belakang (background) untuk suatu layer dari obyek yang lain (vektor).  Raster sebagai peta model permukaan Data raster sangat cocok untuk merepresentasikan data permukaan bumi. Data dapat menyediakan metode yang efektif dalam menyimpan informasi nilai ketinggian yang diukur dari permukaan bumi. Gambar a. Raster sebagai peta dasar Gambar b. Raster sebagai peta model permukaan Pemanfaatan model data raster (menurut ESRI) :
  • 34. • Raster sebagai peta tematik Data raster yang merpresentasikan peta tematik dapat diturunkan dari hasil analisis data lain. Aplikasi analisis yang sering digunakan adalah dalam melakukan klasifikasi citra satelit untuk menghasilkan kategori tutupan lahan (land cover). Peta tematik juga dapat dihasilkan dari operasi geoprocessing yang dikombinasikan dari berbagai macam sumber, seperti vektor, raster, dan data permukaan. Contoh peta kesesuaian lahan.
  • 35.  Citra Satelit Data ini menggunakan satelit sebagai wahananya. Satelit tersebut menggunakan sensor untuk dapat merekam kondisi atau gambaran dari permukaan bumi. Umumnya diaplikasikan dalam kegiatan yang berhubungan dengan pemantauan sumber daya alam di permukaan bumi, studi perubahan lahan dan lingkungan, dan aplikasi lain yang melibatkan aktifitas manusia di permukaan bumi.  Peta Analog Sebenarnya jenis data ini merupakan versi awal dari data spasial, dimana yang mebedakannya adalah hanya dalam bentuk penyimpanannya saja. Peta analog merupakan bentuk tradisional dari data spasial, dimana data ditampilkan dalam bentuk kertas atau film. Oleh karena itu dengan perkembangan teknologi saat ini peta analog tersebut dapat di scan menjadi format digital untuk kemudian disimpan dalam basis data. Sumber Data Spasial
  • 36. • Foto Udara (Aerial Photographs) Seperti citra satelit, perbedaannya dengan citra satelit adalah hanya pada wahana dan cakupan wilayahnya. Menggunakan pesawat udara dan secara teknis proses pengambilan atau perekaman datanya hampir sama dengan citra satelit, menggunakan kamera digital, data hasil perekaman dapat langsung disimpan dalam basis data. • Data Tabular Data ini berfungsi sebagai atribut bagi data spasial. Data ini umumnya berbentuk tabel. Salah satu contoh data ini yang umumnya digunakan adalah data sensus penduduk, data sosial, data ekonomi, dll.