1. BAB V
DUNIA NYATA DAN SIG
5.1 DUNIA NYATA
Dalam banyak hal, SIG menyajikan pandangan atau persepsi terhadap dunia nyata (real
world). Untuk menghasilkan persepsi ini dilibatkan proses-proses yang jarang sekali bersifat
langsung dan mudah difahami seketika, karena dunia nyata (realitas) bersifat tidak teratur
(irregular), kompleks, dan secara bertahap mengalami perubahan yang tidak mudah
diprediksi. Dengan demikian, persepsi dari dunia nyata akan sangat bergantung pada si
pengamat (subjektif). Sebagai contoh, seorang surveyor boleh saja memandang suatu jalan
(raya) sebagai dua garis batas (sisi) yang akan disurvey, sementara seorang pekerja jalan raya
menganggapnya sebagai permukaan aspal yang akan dipertebal, dan seorang pengendara
menganggapnya sebagai jalur atau route dimana kendaraanya harus lewat.
Lebih jauh lagi, dunia nyata dapat dideskripsikan dengan menggunakan fenomena-fenomena
yang berbeda dan tidak terbatas, mulai dari partikel-partikel atomik hingga berdimensi lautan
dan benua sekalipun. Kompleksitas dan keluasan dunia nyata, dikombinasikan dengan
keseluruhan spektrum interpretasinya, mengimplementasikan bahwa perancangan sistem-
sistem SIG bisa bervariasi sesuai dengan pilihan, kesukaan, dan kemampuan pada
penciptanya. Faktor manusia dapat menimbulkan elemen-elemen yang menjadi pembatasnya,
sebagaimana data yang telah dikompilasi dengan baik untuk suatu aplikasi tertentu bisa jadi
tak bermanfaat untuk aplikasi yang lainnya.
Realitas Fisik Model Dunia Nyata Model Data
Fenomena aktual: Entity terdiri: Objek:
1. Properties 1. Tipe 1) Tipe
2. Connections 2. Atribut 2) Atribut
3. Relasi 3) Relasi
4) Geometri
5) Kualitas
Peta/ Reports Basis Data
Simbol, garis, Objek:
titik, teks, 1. Tipe
anotasi, dll 2. Atribut
3. Relasi
4. Geometri
5. Kualitas
Gb. 5.1. Realitas fisik dan model dunia nyata

2. Dunia nyata hanya dapat dideskripsikan di dalam pengertian model-model yang membatasi
konsep-konsep dan prosedur yang diperlukan untuk mentranslasikan pengamatan-pengamatan
ke dalam data yang dimengerti dan dibutuhkan di dalam SIG. Proses-proses yang terlibat di
dalam menginterpretasikan realitas dengan menggunakan model dunia nyata dan model data
tersebut disebut sebagai pemodelan data. Adapun prinsip-prinsip yang digunakan di dalam
masalah ini dapat digambarkan sbb:
Untuk membawa dunia nyata ke dalam SIG, harus digunakan model dunia nyata yang telah
disederhanakan. Fenomena-fenomena yang serupa dan mirip dapat diklasifikasikan dan
dideskripsikan dalam bentuk model dunia nyata. Model dunia nyata ini kemudian
dikonversikan ke dalam bentuk model data dengan menggunakan elemen-elemen geometri
dan kualitas. Kemudian, model data ini juga ditransfer ke dalam bentuk basisdata yang dapat
yang dapat menangani data-data digital yang dapat dipresentasikan ke dalam bentuk peta-peta
dan laporan – baik dalam bentuk softcopy maupun hardcopy.
5.2. MODEL DUNIA NYATA
Persepsi, rancangan, atau susunan model dunia nyata yang dikembangkan oleh perancang
akan menentukan semua data yang diperlukan. Persepsi ini mencakup pembawa informasi
yang paling dasar, yaitu entity. Suatu entity terdiri : klasifikasi tipe, atribut, dan relasi
(relationship).
Definisi Entity – adalah:
• Suatu objek yang dapat dibedakan dengan objek-objek lainnya berdasarkan atributnya.
• Orang, tempat, kejadian, atau konsep yang informasinya direkam
• Individu yang mewakili sesuatu yang nyata dan dapat dibedakan dari sesuatu yang
lain.
• Fenomena dunia nyata yang tidak dapat dibagi lagi menjadi fenomena yang sama atau
sejenis.
5.2.1. Tipe
Konsep tipe entity mengasumsikan bahwa fenomena-fenomena dunia nyata dapat
diklasifikasikan. Fenomena yang mirip dikelompokan dalam satu entity. Selama proses
pengidentifikasian ini setiap entity harus didefinisikan secara unik untuk menghindari
ambiguitas. Dengan demikian, suatu rumah harus didefinisikan dan dapat dibedakan
sedemikian rupa pada suatu lokasi hingga berbeda den gan rumah-rumah yang berlokasi di
sebelahnya, atau berbeda dengan bangunan sekolah yang tepat berada di sebrangnya. Sebagai
contoh, suatu rumah (yang beralamat di Jl. X, No. 13) diberi nomor pengenal (ID) 13, rumah
yang tepat berada disebelahnya diberi nomor pengenal 15, sementara bangunan sekolah yang
berada tepat di sebrangnya diberi nomor pengenal 14.
Banyak tipe entity yang masih dapat diklasifisikasikan lebih lanjut hingga menjadi tipe yang
lebih kecil lagi. Sebagai contoh, tipe entity jalan masih dapat dipisahkan menjadi jalan raya,
jalan bebas hambatan (tol), jalan nasional, jalan kota, jalan KA, dll.
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 2 / 12

3. Gb. 5.2. Proses pemodelan: transformasi dunia nyata ke dalam produk SIG
5.2.2. Atribut
Setiap tipe entity dapat memiliki lebih dari satu atribut yang mendeskripsikan sifat-sifat dasar
fenomena yang bersangkutan. Contoh, entities yang termasuk ke dalam klasifikasi bangunan
bisa memiliki atribut material (pasir, beton, semen, kayu, dll) yang menjadi komponen
bangunan. Setiap entity boleh memiliki sejumlah atribut. Contoh suatu danau dapat
dideskripsikan dengan menggunakan nama, kedalaman, kualitas air, populasi ikan, dll.
Tipe-tipe entity juga dapat mendeskripsikan data kualitatif dan atribut-atribut data kuantutatif.
Pada dasarnya, data kuantitatif dapat diurutkan ke dalam 4 tingkatan akurasi. Yang paling
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 3 / 12

4. akurat adalah data proposional (rasio) misalnya besaran panjang dan nilai luas yang diukur
berdasarkan titik pusat system koodinat tertentu (origin) atau berdasarkan titik awal besaran
yang bersangkutan.
Data interval seperti usia, dan besarnya pendapatan merupakan kelompok data yang
akurasinya kurang. Data ordinal juga memiliki akurasi yang kecil lagi karena
merepresentasikan datanya dalam terminologi urutan: ”terbaik”, ”baik”, ”cukup”, ”buruk” dan
”sangat buruk”. Sedangkan tipe data yang memiliki tingkat akurasi yang paling rendah adalah
data nominal, yakni tipe data yang dideskripsikan ke dalam skala nominal, dimana setiap
objek diklasifikasikan ke dalam bbrp kelompok.
DATA GEOGRAFI
DATA ATRIBUT
DATA GEOMETRIK
Data Kualitatif
Geometri
Data Kuantitatif
titik garis
Rasio Interval
poligon
Ordinal
Gb. 5.3 Data Geografi
5.2.3 Relasi
Hampir setiap entity memiliki relasi-relasi dengan entity lainnya. Pada umumnya relasi ini
meliputi.
(a). Dimiliki/termasuk/berhubungan (belongs): contoh pipa nomor AX12 merupakan salah
satu elemen jaringan pipa air minum di wilayah kecamatan “Sukasari”
(b). Berpotongan (intersect): contoh Jl. Setia budi berpotongan dengan Jl. Sukajadi
(c). Saling terkait (connect): contoh, segmen nomor 1 dan 2 saling berhubungan satu sama
lain dalam membentuk dan menggambarkan sungai “Ciwaruga” secara utuh.
(d). Terdiri dari (comprises): contoh wlayah provinsi terdiri dari beberapa kabupaten, dan
wilayah kabupaten terdiri dari bbrp wilayah kecamatan.
(e). Berdekatan (proximity): misalnya hotel “Merdeka” terletak di persil milik “Pak
Umar”, sedangkan pabrik gula “PT. Nikmat” terletak di kecamatan “Sukamulya”
(f). Bersebelahan (adjacent): misalnya, tanah milik “Pa Ali” bersebelahan dengan persil
tanah milik “Ibu Yati”, dan terletak persis (bersebelahan) di pinggir jalan
“Akarwangi”.
Relasi-relasi di atas, secara intuisi nampak jelas bila dilihat pada peta biasa (analog), namun
sayangnya, komputer tidak memiliki intuisi. Karenanya pemrosesan relasi-relasi diatas oleh
computer memerlukan informasi-informasi dan intruksi-intruksi deskriptif lebih lanjut
mengenai cara kompilasinya.
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 4 / 12

5. Dalam kondisi tertentu, ada beberapa relasi entity yang tidak mudah dinyatakan atau
digunakan. Salah satu penyebabnya adalah karena masalah kompleksitas. Sebagai contoh
adalah pada kasus jaringan (pipa, listrik, komunikasi, dll) dimana status katup (switches)—
terbuka atau tertutup (on/off)—menentukan elemen lain yang dianggap memiliki entity
logika.
5.3. MODEL ENTITY-RELATIONSHIP (ER)
Pada model ER, dunia nyata diterjemahkan atau ditransformasikan dgn menggunakan
sejumlah perangkat konseptual sehingga menjadi sebuah diagram relasi antar entity. Seperti
halnya model dunia nyata, komponen utama pembentuk model ER adalah relasi dan entities.
Kedua komponen ini dideskripsikan dengan menggunakan atribut atau properties.
5.3.1. Entity
Merupakan individu yang mewakili suatu yang nyata eksistensinya dan dapat dibedakan
dengan yang lainnya. Contoh rumah, jalan raya, dll. Seorang karyawan sebuah perusahaan,
guru, mobil yang sedang melintas di depan kita, jalan raya, dan rumah, merupakan contoh
entity. Sekumpulan entity yang sama atau sejenis yang terdapat di dalam lingkup yang sama
akan membentuk sekumpulan entity.
5.3.2. Atribut
Setiap entity pasti memiliki atribut yang akan mendeskripsikan sifat-sifat dari entity ybs.
Penentuan atau pemilihan atribut yang relevan bagi suatu entity merupakan hal penting dalam
pembentukan model data. Penentuan atribut bagi suatu entity umumnya didasarkan pada
fakta-fakta yang ada.
5.3.3. Relasi
Relasi menunjukkan adanya hubungan atau keterkaitan antara suatu entity dengan entity lain
yang berbeda. Contoh, entity „mahasiswa“ dengan NIM „15186010“ dengan nama „ADI“
memiliki relasi dengan entity matakuliah dengan kode „GD401“ dan mata kuliah „Sistem
Informasi Geografi“. Relasi di antara kedua entity ini mengandung pengertian bahwa
mahasiswa tsb sedang mengambil mata kuliah di atas di suatu perguruan tinggi.
Jika relasinya banyak, maka kumpulan semua relasi yang ada diantara entity yang terdapat
pada entity set yang berbeda akan membentuk relationship set (kumpulan relasi).
5.3.4. Tingkat Relasi
Tingkat relasi menunjukkan adanya batas jumlah maksimum entity yang dapat berelasi
dengen entity yang terdapat pada entity set yang lain (berbeda). Misalnya, entities pada entity
set mahasiswa dapat berelasi dengan satu, lebih dari satu, atau bahkan tidak satupun dari
entities pada set matakuliah. Demikian pula sebaliknya, entities yang termasuk pada entity set
matakuliah dapat berelasi dengan satu, lebih dari satu, atau tidak sama sekali dengan entities
set mahasiswa.
Dari sejumlah kemungkina reasi antar entity ini, tingkat relasi merujuk pada jumlah
maksimum relasi yang mungkin terjadi diantara entity set-entity set yang bersangkutan. Dari
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 5 / 12

6. contoh diatas dapat diketahui bahwa jumlah relasi maksimum dari entity set mahasiswa ke
entities set matakuliah adalah lebih dari satu (banyak/many). Karena itu, tingkat relasi kedua
entities di atas adalah banyak ke banyak (many to many).
Beberapa kemungkinan tingkat relasi yang terdapat pada entity set:
1. Satu ke Satu (one to one)
Dengan relasi ini, maka setiap entity pada entity set A berhubungan satu entity pada entity set
B. Demikian pla sebaliknya.
Entity Set A Entity Set B
Entity 1 Entity 1
Entity 2 Entity 2
Entity 3 Entity 3
Entity 4 Entity 4
Gb. 5.4 Tingkat relasi satu ke satu
2. Satu ke banyak (one to many)
Setiap entity pada entity set A dapat berhubungan dengan lebih dari satu (banyak) pada set
entity set B. Tetapi tidak sebaliknya
Entity Set A Entity Set B
Entity 1 Entity 1
Entity 2 Entity 2
Entity 3 Entity 3
Entity 4 Entity 4
Gb. 5.5 Tingkat relasi satu ke banyak
3. Banyak ke satu (many to one)
Setiap entity pada entity set A hanya dapat berhubungan dengan satu (paling banyak) entity
dari set entity set B. Sementara setiap entity pada entity set B boleh berhubungan dengan
banyak entity pada entity set A.
Entity Set A Entity Set B
Entity 1 Entity 1
Entity 2 Entity 2
Entity 3 Entity 3
Entity 4 Entity 4
Gb. 5.6 Tingkat relasi banyak ke satu
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 6 / 12

7. 4. Banyak ke banyak (many to many)
setiap entity pada entity set A boleh berhubungan dngan banyak entity dari entity set B.
Demikian pula sebaliknya.
Entity Set A Entity Set B
Entity 1 Entity 1
Entity 2 Entity 2
Entity 3 Entity 3
Entity 4 Entity 4
Gb. 5.7 Tingkat relasi banyak ke banyak
5.3.5 Diagram Entity Relationship (ER)
Model entity-relationship (ER) yang berisi komponen entity set dan relationship set yang
masing-masing dilengkapi dengan atribut yang merepresentasikan seluruh fakta dari sebagian
dunia nyata, dapat digambarkan lebih baik dan sistematis dengan menggunakan diagram ER.
Adapun symbol dan notasi yang digunakan dalam ER adalah sbb:
(a). Persegi panjang yang merepresentasikan entity set
(b). Ellips yang menyatakan atribut entity set
(c). Belah ketupat (diamond) yang menggambarkan relationship set
(d). Garis yang menghubungkan antara entity set dengan atributnya dan antara entity set
dengan relationship setnya.
(a) Diagram ER untuk relasi Satu ke Satu
Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set pengemudi dengan entity set
mobil. Relationship-nya dinamai ”mengendarai”. Dengan relasi ini, setiap pengemudi akan
mengendarai satu mobil (kendaraan), dan setiap mobil akan dikendarain oleh seorang
pengemudi.
Nama Jenis
1
No Pengemudi Mengendarai Mobil No
1
Alamat Nopol
Gb. 5.8 Contoh diagam ER dengan relasi satu ke satu
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 7 / 12

8. (b) Diagram ER untuk relasi Satu ke Banyak
Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set dosen dengan entity set
matakuliah. Relationship-nya dinamai ”Mengajar”. Dengan relasi ini, setiap dosen dapat
mengajar lebih dari satu matakuliah. Tetapi, setiap matakuliah hanya dapat diajarkan oleh
seorang dosen saja.
Nama Kode
N
No Dosen Mengajar Matakulia Nama
h
1
Alamat SKS
Gb. 5.9 Contoh diagam ER dengan relasi satu ke banyak
(c) Diagram ER untuk relasi Banyak ke Satu
Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set mahasiswa dengan entity set
dosen. Relationship-nya dinamai ”Diajar”. Dengan relasi ini, setiap mahasiswa (banyak)
diasumsikan hanya dapat diajari oleh seorang dosen saja, sementara seorang dosen dapat
mengajar lebih dari satu (banyak) mahasiswa.
Nama Alamat
1
NIM mahasiswa diajar Dosen Nama
N
Alamat NIP
Gb. 5.10 Contoh diagam ER dengan relasi banyak ke satu
(d) Diagram ER untuk relasi Banyak ke Banyak
Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set mahasiswa dengan entity set
matakuliah. Relationship-nya dinamai ”Mengambil” (mempelajari). Dengan relasi ini, setiap
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 8 / 12

9. mahasiswa (banyak) dapat mengambil lebih dari satu (banyak) matakuliah. Begitu pula
sebaliknya, setiap matakuliah dapat diambail oleh lebih dari satu (banyak) mahasiswa.
Nama Kode
M
NIM mahasiswa Mengambil Matakuliah Nama
N
Alamat Bobot SKS
Gb. 5.11 Contoh diagam ER dengan relasi banyak ke banyak
5.4. MODEL DATA
Model dunia nyata memudahkan manusia dalam studi aplikasi yang dipilih dengan mereduksi
sejumlah kompleksitas yang sebenarnya hadir. Jika model data ini akan digunakan, model ini
harus diimplementasikan di dalam basis data. Model data merupakan kumpulan perangkat
konseptual yang digunakan untuk mendeskripsikan data, hubungan antar (relasi) data,
semantic (makna) data, dan batasan mengenai data ybs.
Pembawa informasi di dalam model data adalah objek yang berhubungan dengan entities di
dalam dunia nyata. Suatu objek memiliki properties seperti: tipe, atribut, relasi, geometri, dan
kulitas.
Model dunia nyata dan entities tidak dapat direalisasikan secara langsung di dalam basis data,
sebagian karena alasan suatu entity bisa saja terdiri dari bbrp objek. Sebagai contoh, entity
jalan “Sukarno-Hatta” yang cukup panjang dan memotong jalan-jalan lainnya dapat
direpresentasikan sebagai kompilasi dari semua segmen alan yang membentuk jalan tsb. Setap
segmen jalan di atas membawa informasi objek.
Objek, didalam suatu model data SIG, pada dasarnya dapat dideskripsikan dengan
menggunakan propertiesnya (tipa/identitas atau nomor pengenal, elemen geometri, atribut,
relasi, dan kualitasnya). Identitas (biasanya dinyatakan dgn bil bulat) merupakan nomor
pengenal yang unik (ID). Internal ID dibuat secara otomatis oeh perangkat SIG.
Model data dapat dirancang untuk mencakup:
(a). Objek fisik: seperti jalan, pemukiman, saluran air, dll
(b). Objek yang terklasifikasikan: seperti tipe vegetasi, zone iklim, dll
(c). Peristiwa (event): seperti kecelakaan, kebocoran air, tumpahan minyak, longsor, dll
(d). Objek yang berubah secara kontinyu: seperti batas-batas suhu, ketinggian, dan
kedalaman
(e). Objek buatan: seperti kontur ketinggian dan densitas populasi
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 9 / 12

10. 5.4.1. Representasi Grafis Suatu Objek
Informasi grafis suatu objek dapat dimasukan dalam bentuk: titik, garis, polygon.
(a) Titik
Titik adalah representasi grafis yang paling sederhana untuk suatu objek. Tidak memiliki
dimensi tetapi dapat diidentifikasikan di atas eta dan dapat ditampilkan pada layer monitor
dengan menggunakan symbol-simbol. Contoh representasi bjek titik untuk data posisi sumur
bor:
2
3 5
4
1
6
Gb. 5.12 Contoh representasi objek titik untuk data posisi sumur bor
Atribut sumur bor:
ID Lon.(deg) Lat. (deg) Depth (m) Date drilled Owner
3 107.128 -6.574 175 15/01/90 Dickson
1 107.637 -6.353 164 22/11/85 Renold
dst
(b) Garis
Garis adalah bentuk linier yang akan menghubungkan paling sedikit dua titik dan digunakan
untuk merepresentasikan objek-objek satu dimensi. Contoh representasi objek garis untuk
data lokasi jalan :
2 7
5
6
1
3 5 4
Gb. 5.13 Contoh representasi objek garis untuk data lokasi jalan
Atribut jalannya adalah :
ID Nama KodePos
2 Jl. Jakarta 990102
3 Jl. Cinangkan 992722
dst
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 10 / 12

11. (c) Poligon
Polygon digunakan untuk merepresentasikan objek-objek dua dimensi, seperti danau, batas
propinsi, batas kota, batas persil tanah, dll. Suatu poligon paling sedikit dibatasi oleh tiga
garis yang saling terhubung diantara ketiga titik. Didalam basis data, semua bentuk area dua
dimensi direpresentasikan oleh bentuk poligon.
4 1
3
5 2
Gb. 5.14 Contoh representasi objek polygon untuk data landuse
Atribut contoh poligon « Land-use ».
ID Nama Luas (Ha)
3 Sawah 100
2 Kebun 120
dst
(d) Objek tiga dimensi
Setiap fenomena fisik memiliki lokasi di dalam ruang. Akibatnya, model data yang lengkap
harus mencakup dimensi yang ketiga (ruang 3 dimensi). Hal ini berlaku untuk permukaan
tanah, menara, sumur, bangunan, batas-batas, dll.
Gb. 5.15 Contoh representasi objek permukaan 3D untuk permukaan bumi
Kelemahan representasi grafis: dengan asumsi dunia nyata sebagai entity (objek-objek)
geometri (garis, titik, dl) menunjukkan bahwa objek tersebut dipandang sebagai representasi
model data diskrit.
(a). Model data diskrit tidak selalu sesuai untuk merepresentasikan realitas.
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 11 / 12

12. (b). Beberapa kesulitan juga banyak ditemui pada penggambaran fenomena yang memiliki
batas-batas fisik yang tidak jelas, misalnya jenis tanah, densitas populasi penduduk,
dll.
5.4.2. Atribut Objek
Atribut objek adalah sama dan serupa dengan atribut entity milik model dunia nyata. Atribut
ini mendeskripsikan feature objek hingga dapat dianggap sebagai informasi milik komputer
mengenai objek. Secara praktis atribut ini disimpan dalam tabel basis data. Objek sebagai
baris atau record, dan atribut sebagai kolom atau field.
5.4.3. Relasi Objek
Relasi objek (yang diperlukan oleh komputer sebagai pengganti intuisi manusia) adalah juga
serupa dengan relasi yang terdapat pada entity milik model dunia nyata. Pada objek, relasi
(agar dikenali oleh komputer) dapat dibuat atau dibentuk berdasarkan koordinat, stuktur, dan
atribut objek ybs.
5.4.3 Kualitas Objek
Nilai sebenarnya dari deskripsi sebuah realitas masih akan bergantung pada kualitas data-data
yang dikandungnya. Misalnya, data grafis dengan akurasi 0.1 meter jauh lebih akurat dalam
mendeskripsikan suatu objek geometri pada data grafis dengan akurasi 100 meter. Kualitas
data yang harus dipertimbangkan pada tingkat awal pemodelan data adalah:
(a). Ketelitian spasial
(b). Update data terakhir
(c). Tingkat detil data
(d). Luas cakupan geografis
(e). Konsistensi logika yang terdapat diantara objek geometri dengan atribut-atributnya
(f). Jenis representasi: diskrit atau kontinyu
(g). Relevansi—contoh, jika data asli sangat sulit didapat maka dapat diganti dengan data
pengganti yang relevan.
5.4. DARI BASIS DATA KE SIG
Jika model datanya sudah ditentukan, tidak sulit untuk merealisasikannya ke dalam bentuk
basis data—walaupun bukan tanpa hambatan. Sebab, suatu basis data yang dibangun tidak
selalu dapat mengakomodasi semua model data yang ada. Masalahnya adalah bagaimana
memilih salah satu basis data yang sesuai dengan kebutuhannya dengan mempertimbangkan
faktor-faktor berikut.
(a) pengendalian dan akuisis data
(b) struktur data
(c) penyimpanan data
(d) perubahan dan updating data
(e) manajemen data dan ekspor-impor data
(f) pemrosesan data
(g) pemanggilan dan presentasid ata
(h) analisis data
5. Model Dunia Nyata „SIG“ Hal. 12 / 12