MODEL DATA SPASIAL.pdf (450Kb) - doktafia.staff.gunadarma...

Sistem Informasi Geografis (AK-011225)

doktafia

MODEL DATA SPASIAL

1. Konsep Model Data

Model dunia nyata dapat memudahkan manusia dalam memahami studi mengenai area aplikasi yang dipilih dengan cara mereduksi sejumlah kompleksitas yang ada di dalamnya. Jika model dunia nyata ini akan digunakan, maka model ini perlu terlebih dahulu diimplementasikan ke dalam terminologi (sistem) basis data. Dan dengan model data, implementasi terkait menjadi sangat memungkinkan.

Tidak seperti manusia, sistem komputer tidak dapat memahami esensi dari bentuk unsur-unsur spasial seperti garis jalan raya, bangunan, sungai, batas persil tanah milik, dll. Oleh sebab itu, untuk merepresentasikan objek-objek spasial seperti ini, yang dapat dilakukan oleh sistem komputer adalah memanipulasi objek-objek elementer atau entitas yang memiliki atribut geometri (dalam beberapa literatur, entitas ini sering disebut juga sebagai entitas spasial atau entitas geografis).

Hingga saat ini, persepsi mengenai bentuk representasi entitas spasial yang paling mendasar adalah konsep raster dan vektor. Dengan demikian, setiap (layer) data spasial akan direpresentasikan ke dalam format ‘’basis data’’ baik sebagai raster maupun vektor. Di dalam konteks ini, sering digunakan terminologi ‘’model data’’ sehingga untuk menyajikan entitas spasialnya digunakan istilah model data raster dan vektor.

2. Model Data Raster

Model data raster bertugas untuk menampilkan, menempatkan, dan menyimpan konten data spasial dengan menggunakan struktur matriks atau susunan piksel-piksel yang membentuk suatu grid (segi empat). Setiap piksel atau sel ini memiliki atribut tersendiri, termasuk koordinatnya yang unik. Akurasi spasial model data ini sangat bergantung pada resolusi spasial atau ukuran pikselnya (sel grid) di permukaan bumi. Entitas-entitas spasial model raster juga dapat disimpan di dalam sejumlah layer yang secara fungsionalitas direlasikan dengan unsur-unsur petanya. Sebagai ilustrasi, beberapa sumber entitas spasial raster adalah citra dijital satelit (ex: NOAA, Spot, Landsat, Ikonos, QuickBird), citra dijital radar, dan model ketinggian dijital (DTM atau DEM dalam model data raster)


doktafia

Gambar 1. Contoh tampilan permukaan bumi & layer model raster

Model data raster dapat memberikan informasi spasial mengenai apa yang terjadi dalam bentuk gambaran yang ‘’digeneralisasi’’ oleh sensor-sensornya. Dengan model ini, dunia nyata dapat disajikan sebagai elemen matriks atau sel-sel grid yang homogen. Dengan model data raster, unsur-unsur geografis ditandai oleh nilai-nilai elemen matriks persegi panjang (persegi).

Gambar 2. Contoh tampilan struktur model data raster

Pada model data raster, matriks atau array dapat diurutkan menurut koordinat lokalnya yaitu kolom (x) dan baris (y). Selain itu, pada sistem koordinat piksel monitor komputer, secara default, titik asal sistem koordinat raster diletakkan di sudut kiri atas (lihat Gambar). Oleh sebab itu, nilai absis (x) akan meningkat kearah kanan dan nilai ordinat (y) akan meningkat kearah bawah.

Walaupun demikian, sistem koordinat ini dapat pula ditransformasikan sedemikian rupa sehingga titik asal sistem koordinatnya terletak di sudut kiri bawah, makin ke kanan nilai absisnya (x) akan meningkat, dan nilai ordinatnya (y) makin ke atas nilainya semakin meningkat (lihat Gambar).


doktafia

Gambar 3. Contoh tampilan sistem koordinat data raster setelah transformasi

Pada sistem koordinat seperti ini (pasca transformasi), titik asal koordinat (x0, y0) data raster terletak di titik sudut kiri bawah. Selain itu, terdapat sejumlah M kolom (absis) dan N baris (ordinat) sesuai dengan arah sumbu koordinat masing-masing. Setiap piksel atau sel grid memiliki nilai lebar a dan tinggi b (sesuai dengan resolusi spasialnya). Maka dengan memperhatikan nilai-nilai ini, koordinat-koordinat sudut lainnya adalah :

Kiri – atas (x0, y0 + N*b) ; Kanan – bawah (x0 + M*a, y0) ; Kanan – atas (x0 + M*a, y0 + N*b)

Dengan memanfaatkan prinsip hitungan yang sama, maka dapat diketahui bahwa :

Koordinat titik pusat piksel baris ke i dan kolom ke j adalah (x0 + (j-0.5)*a, y0 + (i-0.5)*b)

Batas-batas piksel baris ke i dan kolom ke j adalah (x0 + (j-1)*a < x < x0 + j*a) untuk X dan (y0 + (i-1)*b < y < y0 + i*b) untuk y.

Matrik raster memiliki bentuk yang teratur secara geometrik dan telah terurut secara otomatis, oleh sebab itu setiap posisi sel atau posisi pikselnya tidak harus direkam satu persatu. Jika semuanya direkam malah terjadi pemborosan memori yang sebenarnya tidak perlu. Hal inilah yang membedakannya dengan data vektor. Untuk membaca konten file data raster dengan benar, urutan perekaman data tersebut harus diperhatikan.


doktafia

2.1 Karakteristik Layer Raster

Raster memiliki beberapa karakteristik yang dapat membedakannya satu sama lain. Karakteristik tersebut antara lain :

Resolusi Resolusi spasial dapat didefinisikan sebagai dimensi linier minimum dari satuan terkecil geographic space yang dapat direkam. Satuan terkecil ini, pada umumnya berbentuk segiempat dan dikenal sebagai sel-sel grid, elemen matriks, elemen terkecil dari suatu gambar, atau piksel. Resolusi suatu data raster pada dasarnya akan merujuk pada ukuran permukaan bumi yang dapat direpresentasikan oleh setiap pikselnya. Makin kecil area permukaan bumi yang dapat direpresentasikan oleh setiap pikselnya, maka berarti makin tinggi resolusi spasialnya dan data raster yang bersangkutan makin baik. Demikian pula sebaliknya.

Orientasi Orientasi di dalam sistem grid atau raster dibuat untuk merepresentasikan arah utara pada sistem grid. Yang paling sering dilakukan adalah mengimpitkan arah utara grid ini dengan arah utara yang sebenarnya di titik asal sistem koordinat grid yang bersangkutan. Walaupun demikian, karena masalah perubahan atau distorsi, adalah suatu hal yang tidak mungkin untuk mengimpitkan arah utara grid dan arah utara sebenarnya di semua titik yang terdapat di dalam grid tersebut. Dalam kaitan ini, jika suatu grid telah diorientasikan terhadap titik asal dan arah utara sebenarnya, maka sistem penomoran grid dan satuan-satuan ukurannya sudah dapat ditentukan.

Zone Setiap zone ‘’layer’’ peta raster merupakan sekumpulan lokasi-lokasi yang memperlihatkan nilai-nilai (bisa diasumsikan Id atau nomor pengenal). Contoh zone yang dimaksud adalah persil-persil tanah milik, batas-batas administrasi, danau atau pulau, jenis tanah dan vegetasi, dll. Walaupun demikian, tidak semua layer peta raster memiliki zone, karena setiap isi sel grid dapat bervariasi secara kontinu di dalam daerah tertentu sehingga setiap sel juga memungkinkan untuk memiliki nilai yang berbeda (unik).

Domain Nilai Piksel Nilai dalam konteks data raster, adalah item informasi (atribut) yang disimpan di dalam sebuah layer untuk setiap pikselnya. Piksel-piksel di dalam zone atau area yang sejenis memiliki nilai (isi piksel atau Id) yang sama. Pada umumnya, nilai sebuah piksel data raster dikuantisasikan ke dalam domain bilangan bulat dengan panjang 8 bit (atau 1 byte). Meskipun demikian, tidak menutup kemungkinan jika


doktafia

data raster memiliki domain bilangan bulat dengan panjang 2 byte atau bahkan domain bilangan real 4, 6, 8 byte atau lebih besar lagi.

Koordinat Piksel atau Lokasi Unsur Pada umumnya, lokasi di dalam model raster secara langsung dapat diidentifikasikan dengan menggunakan pasangan koordinat lokalnya; kolom dan baris (x,y). meskipun demikian, posisi-posisi koordinat geografis yang sebenarnya dari beberapa piksel yang terletak di sudut-sudut citra raster juga diketahui melalui proses pengikatan; memerlukan beberapa titik control (GCP – Ground Control Point)

2.2 Sampling Raster

Nilai yang merepresentasikan suatu piksel dapat dihasilkan dengan beberapa cara sampling yang berlainan :

Nilai suatu piksel merupakan nilai rata-rata sampling untuk wilayah yang direpresentasikannya. Citra raster hasil penginderaan jauh sering menggunakan sampling tipe ini. Ukuran citra raster akan menjadi N x M piksel.

Nilai suatu piksel adalah nilai sampling yang berposisi di pusat (di tengah) piksel yang bersangkutan. Teknik sampling ini sering digunakan untuk data raster model ketinggian dijital (DTM/DEM). Ukuran citra raster akan menjadi N x M piksel.

Nilai suatu piksel adalah nilai sample yang terletak disudut-sudt grid-nya. Ukuran citra raster yang dihasilkan berukuran (N + 1) x (M + 1) piksel.

Gambar 4. Contoh tampilan nilai sampling pada model data raster

2.3 Layer Raster

Pada umumnya setiap piksel atau sel grid memiliki nilai tunggal. Nilai piksel-piksel ini kemudian bekerja sama dalam membentuk layer data spasial. Dengan demikian, suatu baris data spasial (S-DBMS) kemungkinan besar mengandung lebih dari satu layer. Setiap layer


doktafia

akan bersifat kongruen terhadap layer yang lain di dalam basis data tersebut. Kongruen adalah memiliki keselarasan dengan batas-batas lokasi yang sama, jumlah yang sama baik pada kolom maupun barisnya, dan sistem koordinatnya sama.

Penyimpanan layer pada kebanyakan basis data raster menggunakan arsitektur penyimpanan yang berbeda. Ada yang menggunakan arsitektur di mana semua layer data berikut headernya dimasukkan ke dalam sebuah file besar. Ada juga yang menggunakan arsitektur yang memisahkan antara setiap isi datanya dengan masing-masing header-nya ke dalam beberapa file yang terpisah. Pada bidang penginderaan jauh dan pengolahan citra dijital, kedua arsitektur penyimpanan ini sering digunakan untuk merepresentasikan data yang didapat dari beberapa sensor (band) di dalam satu file sekaligus. Dengan demikian, pada bidang penginderaan jauh dan pengolahan citra dijital ini dikenal istilah :

Band-interleaved (by pixel atau by line).

Band sequential

Gambar 5. Contoh tampilan salah satu arsitektur penyimpanan data/layer data

Dari Gambar 5 di atas terlihat bahwa layer raster yang disimpan di dalam suatu file dapat dikelompokkan menjadi tiga bagian yaitu :

Header Bagian ini berisi informasi penting mengenai kode file, jumlah band data yang dikandung, baris, kolom, tipe data, dll. Informasi ini harus dibaca terlebih dahulu sebelum membaca data yang sebenarnya (konten). Ukuran header ini hanya beberapa bytes saja.

Blok data / konten layer raster.

Ancillary Bagian ini berisi informasi-informasi tambahan yang biasanya meliputi data statistik citra yang bersangkutan.


doktafia

Dengan demikian, secara keseluruhan ukuran (bytes) suatu file raster dapat dihitung dengan menggunakan rumus-rumus berikut :

Layer raster = header + blok data + ancillary

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

2.3.1 Band-interleaved

Layer raster yang disimpan dengan menggunakan arsitektur band-interleaved, dapat dibagi menjadi dua kelompok :

a. BIP (band-interleaved by-pixel) Data setiap band citra akan disimpan piksel demi piksel berselang seling secara bergantian. Contohnya, jika jumlah bandnya 4, maka :

Piksel pertama (1,1) adalah piksel pertama milik band pertama Piksel kedua (1,2) adalah piksel pertama milik band kedua Piksel ketiga (1,3) adalah piksel pertama milik band ketiga Piksel keempat (1,4) adalah piksel pertama milik band keempat Piksel kelima (1,5) adalah piksel kedua milik band pertama Piksel keenam (1,6) adalah piksel kedua milik band kedua, dan seterusnya.

b. BIL (band-interleaved by-line)

Data citra raster disimpan baris demi baris. Sebagai contoh, jika jumlah band-nya 3, maka :

Piksel-piksel pada baris pertama (1,k) merupakan piksel-piksel baris pertama milik band pertama Piksel-piksel pada baris kedua (2,k) merupakan piksel-piksel baris pertama milik band kedua Piksel-piksel pada baris ketiga (3,k) merupakan piksel-piksel baris pertama milik band ketiga Piksel-piksel pada baris keempat (4,k) merupakan piksel-piksel baris kedua milik band pertama Piksel-piksel pada baris kelima(5,k) merupakan piksel-piksel baris kedua milik band pertama, dan seterusnya.


doktafia

Gambar 6. Contoh tampilan arsitektur data raster BIP 4 band

Gambar 7. Contoh tampilan arsitektur data raster BIL 4 band

2.3.2 Band Sequential (BSQ)

Pilihan arsitektur band-interleved jarang digunakan oleh perangkat lunak SIG karena pada format data raster ini agak sulit untuk menambahkan atau mengurangi layer yang sudah ada. Selain itu, arsitektur ini juga akan memperlambat kerja operasi matematis atau analisis spasial yang sedang dilakukan terhadap sebuah layer raster tunggal. Oleh sebab itu, sistem perangkat lunak SIG raster pun lebih sering menggunakan format BSQ untuk format layer data spasialnya.


doktafia

Gambar 8. Contoh tampilan arsitektur data raster BSQ 4 band

Pada arsitektur BSQ data setiap band citra disimpan secara berutan tanpa diselingi oleh piksel-piksel milik band lain. Seperti yang terlihat di Gambar 8, piksel-piksel band pertama disimpan pertama kali dari awal hingga piksel terakhir, dan diteruskan dengan band yang berikutnya secara berurutan.

Implementasi arsitektur penyimpanan BSQ yang digunakan oleh sistem-sistem perangkat lunak SIG kemungkinan tidak selalu sama. Kemungkinan tersebut adalah :

c. Perangkat lunak SIG menjadikan keseluruhan layer raster (header, blok data dari beberapa band, dan ancillary) ke dalam sebuah file tunggal.

d. Perangkat lunak SIG memisahkan penyimpanan setiap layer raster (header, blok data untuk satu band, dan ancillary)

e. Perangkat lunak SIG melakukan penyimpanan pada file terpisah untuk setiap header, blok data, dan ancillary.

Idrisi adalah salah satu contoh perangkat SIG yang menggunakan arsitektur data BSQ dengan teknik implementasi yang ketiga (e). Data citra raster Idrisi tidak mengandung ancillary. Beberapa informasi yang dapat dikategorikan sebagai ancillary dimasukkan ke dalam header-nya. Dengan demikian, pada perangkat SIG raster-based ini, suatu layer raster akan direpresentasikan oleh dua file yaitu file header ( ektensi *.DOC) dan file yang berisi data raster yang hanya berisi nilai-nilai piksel citra yang bersangkutan (ekstensi *.IMG)

3. Model Data Vektor Model data vector dapat menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik-titik, garis-garis atau kurva, atau polygon beserta atribut-atributnya. Bentuk-bentuk dasar representasi data spasial ini, di dalam sistem model data vector didefinisikan oleh sistem koordinat kartesian dua dimensi (x, y). Dalam model data spasial vector, garis-garis atau kurva merupakan sekumpulan titik-titik terurut yang saling


doktafia

terhubung. Sedangkan polygon juga disimpan sebagai sekumpulan list titik-titik, tetapi dengan catatan bahwa titik awal dan titik akhir geometri polygon memiliki nilai koordinat yang sama (polygon tertutup sempurna).

Gambar 9. Contoh tampilan permukaan bumi & layer model data vektor

Representasi vector suatu objek merupakan suatu usaha di dalam menyajikan objek yang bersangkutan sesempurna mungkin. Oleh sebab itu, ruang atau dimensi koordinat vector diasumsikan bersifat kontinyu (tidak terkuantisasikan sebagaimana terjadi pada model data raster) sehingga memungkinkan semua parameternya dapat didefinisikan dengan presisi. 3.1 Entitas (Bergeometri) Titik

Entitas yang bergeometri titik meliputi semua objek grafis atau geografis yang dikaitkan dengan pasangan koordinat (x,y). Selain koordinat (x,y) diasosiasikan dengan geometri ‘’titik’’, data yang bersangkutan juga harus disimpan sedemikian rupa untuk menunjukkan jenis ‘’titik’’ nya.

Sebagai contoh, sebuah titik bisa saja merupakan suatu symbol yang tidak dikaitkan dengan informasi lain. Atau titik tersebut merupakan suatu symbol yang memiliki keterikatan dengan data yang lain. Data ini bisa memuat informasi seperti halnya ukuran tampilan dan orientasi symbol tersebut. Jika titik ini merupakan suatu entitas teks, maka data lain yang diasosiasikan dengan entitas ini akan memuat informasi karakter-karakter yang akan ditampilkan, font (style) yang digunakan, perataan teks (right, center, left), skala, dan orientasi.


doktafia

Gambar 10. Contoh tampilan entitas titik dengan asosiasi informasinya

3.2 Entitas (Bergeometri) Garis

Entitas garis dapat didefinisikan sebagai semua unsur linier yang dibangun dengan menggunakan segmen-segmen garis lurus yang dibentuk oleh dua titik koordinat atau lebih. Entitas garis yang paling sederhana akan memerlukan ruang untuk menyimpan titik awal dan titik akhir beserta informasi lainnya mengenai symbol yang akan digunakan untuk merepresentasikannya.

Dalam entitas bergeometri garis, sering pula digunakan istilah seperyi arc, chain, dan string yang merupakan sekumpulan pasangan koordinat (x,y) yang mendeskripsikan garis continue yang bersifat kompleks. Makin pendek segmen-segmen garis pembentuknya, makin banyak jumlah pasangan koordinat (x,y) yang terlibat di dalamnya, dan makin halus bentuk kurva yang dapat direpresentasikannya.

Vector garis sederhana dan chain tidak secara otomatis membawa informasi spasial yang inherent (yang melekat secara otomatis) mengenai sebuah keterhubungan atau network. Dengan demikian, untuk mendapatkan line network yang dapat di-trace oleh sistem perangkat lunak computer garis demi garis, diperlukan pointer di dalam struktur data vector. Struktur data yang melibatkan pointer ini sering dibentuk dengan bantuan node.


doktafia

Gambar 11. Contoh tampilan entitas garis yang membentuk network (Chain & Node)

Gambar di atas memberikan ilustrasi mengenai struktur data vector yang diperlukan untuk mendefinisikan keterhubungan antara semua cabang, anak sungai, atau jalan. Pada struktur vector seperti ini terdapat komponen chain dengan indeks C dan komponen node dengan index N. Di samping bertugas untuk membawa pointer ke beberapa chain, node juga memiliki data atau informasi yang menunjukkan besar sudut setiap chain yang berhubungan dengan node yang bersangkutan. Dengan demikian node, arc atau chain dapat mendefinisikan topologi jaringan. Topologi merupakan suatu teknik yang digunakan untuk mencatat, merekam, dan memanipulasi hubungan-hubungan logika yang terdapat dalam unsur-unsur peta dan informasi geografis di dalam SIG.

3.3 Entitas (Bergeometri) Area atau Poligon

Entitas bergeometri polygon juga dapat direpresentasikan dengan memanfaatkan berbagai cara pada model data vector. Struktur data polygon bertujuan untuk mendeskripsikan properties dari suatu area sedemikian rupa hingga atribut-atribut yang dimiliki oleh blok-blok bangunan spasial dasar tipe ini dapat ditampilkan dan dimanipulasi sebagai peta tematik.

Sebelum mendeskripsikan lebih jauh mengenai bagaimana struktur data polygon dapat dibangung, berikut dijelaskan beberapa persyaratan jaringan polygon yang ditentukan oleh data geografisnya :

Setiap komponen polygon (area, luasan atau region) di atas peta akan memiliki bentuk, luas, dan keliling yang unik. Di sini tidak terdapat satuan dasar standar tunggal sebagaimana halnya piksel di dalam model data raster.

Analisis spasial menghendaki struktur data vector yang bersangkutan juga dapat melibatkan unsur-unsur spasial lainnya yang menjadi ‘’tetangga’’ setiap unsur


doktafia

polygon. Misalnya unsur anak sungai memerlukan konektivitas dalam usaha membentuk jaringan transportasi air secara keseluruhan.

Setiap unsur spasial yang berbentuk polygon belum tentu berada pada tingkatan atau entitas yang sama. Sebagai contoh, adalah suatu kenyataan bahwa terdapat beberapa pulau kecil di dalam sebuah unsur spasial danau yang juga terletak di dalam sebuah unsur spasial pulau besar. Contoh lain adalah sebuah unsur persil tanah milik terletak di suatu unsur spasial Desa, unsur spasial Kecamatan, unsur spasial Kabupaten, unsur spasial Propinsi, dan unsur spasial Negara tertentu.

3.4 Area atau Poligon Sederhana

Cara yang paling sederhana dalam merepresentasikan suatu unsur polygon adalah dengan menggunakan komponen chain (atau arc), yaitu merepresentasikan setiap poligon sebagai sekumpulan koordinat (x,y). kemudian, nama atau symbol yang digunakan untuk memberi deskripsi ini dikenal sebagai sekumpulan entitas teks sederhana. Meskipun menguntungkan karena sifat-sifatnya yang mudah dan sederhana, cara ini masih memiliki beberapa kelemahan sebagai berikut :

Garis-garis yang terletak di perbatasan dan membentuk dua polygon yang bersebelahan harus di-sampling, didijitasi, dan direkam dua kali. Sekali untuk mengasilkan chain bagi polygon pertama dan sekali lagi untuk menghasilkan chain milik polygon kedua. Tetapi karena tidak ada dua event yang benar-benar sama, maka hal ini akan menghasilkan dua chain yang berbeda (seharusnya sama). Tentu saja hal ini dapat menyebabkan masalah serius seperti munculnya sliver dan gap di sepanjang batas-batas bersama pada kedua polygon yang bersebelahan.

Gambar 12. Contoh tampilan polygon sebenarnya & mengandung Sliver & Gap

Tidak tersedianya informasi mengenai hubungan ketetanggaan.

Penggambaran unsur-unsur spasial polygon yang bertingkat seperti halnya unsur pulau yang terdapat di dalam unsur danau yang juga terdapat di dalam unsur pulau yang lebih besar adalah tidak memungkinkan untuk dilakukan kecuali hanya sebagai bagunan grafis semata.


doktafia

Tidak memiliki cara yang mudah untuk memeriksa apakah topologi batas-batasnya sudah benar, lengkap, tidak lengkap (dead end), atau tidak dapat diterima dan aneh (weird polygon)

Gambar 13. Contoh tampilan polygon aneh & dead-end

3.5 Model Data Spaghetti

Model data vector yang sudah di bahas sebelumnya sering dikenal juga sebagai model data spaghetti. Pada model vector ini, lembaran peta kertas seolah-olah ditranslasikan garis demi garis ke dalam sejumlah koordinat (x,y) dalam format dijital. Sebuah titik dikodekan sebagai pasangan koordinat (x,y) tunggal, sebuah garis dikodekan sebagai string (chain atau arc) pasangan-pasangan koordinat (x,y). Sementara unsur spasial berbentuk area atau luasan dikodekan sebagai geometri polygon dan direkam sebagai pasangan-pasangan koordinat closed loop yang mendefinisikan batas-batasnya.

Garis-garis yang menjadi batas bersama di antara polygon-poligon yang bersebelahan si-trace atau direkam dua kali (sekali untuk polygon pertama, dan sekali lagi untuk polygon yang terletak di sebelahnya). Dengan demikian, file data spasial yang dibangun dengan menggunakan model data vector seperti ini pada dasarnya merupakan kumpulan pasangan koordinat tanpa struktur yang inherent, karena itu pada konteks ini digunakan istilah ‘’model spaghetti’’.

Struktur model data seperti ini sangat sederhana dan sangat mudah untuk dimengerti. Model data ini benar-benar merupakan ekspresi spasial peta di dalam sistem koordinat kartesian dua dimensi. File data koordinat (x,y) merupakan bentuk struktur data yang sebenarnya , di mana data spasial disimpan di dalam formay sistem computer. Pada model ini meskipun semua unsur spasialnya telah direkam, tetapi hubungan spasial yang terdapat di antara unsur-unsurnya masih tidak terkodekan.

Model data vector spaghetti seperti ini sangat tidak efisien untuk kebanyakan tipe analisis spasial yang diperlukan oleh SIG. Hal ini disebabkan oleh karena hampir semua tipe analisis


doktafia

spasial di dalam SIG berikut hubungan spasialnya harus diturunkan dengan menggunakan proses komputasi. Meskipun demikian, model data vector spaghetti ini masih sangat efisien untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan reproduksi peta secara dijital karena semua informasi yang tidak berhubungan dengan masalah proses plotting dan reproduksi tidak akan turut terekam dan diproses sama sekali.

4. Perbandingan Model Data Vektor dan Raster

Baik model data raster maupun vector masing-masing memiliki sifat atau kecenderungan, kelemahan dan kelebihan sendiri. Meskipun demikian, dengan mengingat bahwa sifat objektif dan kebutuhan manusia yang bisa berbeda satu sama lainnya dan bahkan berubah dari waktu ke waktu, maka tidak ada satupun model data yang benar-benar dapat memenuhi semua kebutuhan representasi dan analisis data spasial secara sempurna. Dengan demikian, kedua model data ini akan saling melengkapi dan bahkan dapat saling dikonversikan satu sama lainnya (raster ke vector atau vector ke raster).

Jika perangkat SIG-nya berbasiskan model data vector, maka biasanya analisis spasial yang dimilikinya semuanya berbasiskan vector, sementara layer raster atau citra dijital yang digunakan oleh perangkat sistem ini hanya dipakai sebagai image pelengkap yang mempermanis tampilannya hingga nampak lebih natural dimana batas-batas yang tegas dan unsur-unsur spasial permukaan bumi terlihat sangat mirip dengan aslinya.

Demikian pula sebaliknya, jika perangkat SIG-nya berbasiskan raster, maka hampir semua analisis yang dimilikinya akan bekerja dengan dasar model data raster. Algoritma-algoritma yang digunakannya beserta semua fungsi dan prosedur analisisnya akan berbasiskan algoritma raster atau matriks. Sedangkat data spasial vector yang digunakan hanya akan dipakai sebagai layer tambahan untuk mempertegas representasi batas-batas area suatu kawasan (biasanya batas administrasi).

Sebagai ilustrasi, di dalam tabel berikut disajikan beberapa kekurangan dan kelebihan yang terdapat di dalam penggunaan model data raster dan vector.

Kelebihan Kekurangan

Raster

Memiliki struktur data yang sederhana

Secara teoritis, mudah dimanipulasi dengan menggunakan fungsi dan operator sederhana

Teknologi yang digunakan cukup murah dan tidak begitu kompleks

Secara umum, memerlukan ruang atau tempat penyimpanan (memori) yang lebih besar di sistem computer, banyak terjadi redundancy data baik untuk setiap layernya maupun secara keseluruhan

Penggunaan sel atau ukuran grid


doktafia


sehingga pengguna dapat membuat sendiri program aplikasi yang menggunakan layer raster

Compatible dengan citra-citra satelit penginderaan jauh dan semua image hasil scanning data spasial

Overlay dan kombinasi data spasial raster dengan data inderaja sangat mudah dilakukan

Memiliki kemampuan pemodelan dan analisis spasial tingkat lanjut

Metode untuk mendapatkan layer raster lebih mudah, baik melalui proses scanning dengan scanner maupun dengan menggunakan citra satelit atau konversi dari format vector.

Gambaran permukaan bumi dalam bentuk citra raster yang didapat dari sensor radar atau satelit, selalu lebih actual dari pada bentuk vektornya

Prosedur untuk memperoleh data dalam bentuk raster lebih mudah, sederhana dan murah

Harga sistem perangkat lunak aplikasinya cenderung lebih murah.

yang lebih besar untuk menghemat ruang penyimpanan akan menyebabkan kehilangan informasi dan ketelitian spasial

Sebuah citra raster pada umumnya hanya mengandung satu tematik saja, sulit digabungkan dengan atribut-atribut lainnya dalam satu layer. Dengan demikian, untuk merepresentasikan atribut-atribut tambahan, juga diperlukan layer baru, sehingga timbul masalah redundancy data secara keseluruhan

Tampilan atau representasi dan akurasi posisinya sangat bergantung pada ukuran pikselnya (resolusi spasial)

Sering mengalami kesalahan dalam menggambarkan bentuk atau garis batas area suatu objek spasial (karena itu jarang digunakan untuk menggambarkan batas-batas administrasi)

Proses transformasi koordinat dan proyeksi petanya sedikit lebih sulit dilakukan

Sangat sulit untuk merepresentasikan hubungan topologi yang terdapat di antara unsur-unsur spasialnya

Metode untuk mendapatkan format data vector melalui proses vektorisasi ditempuh dengan waktu yang relative lama dan mahal.

Vektor

Memerlukan ruang atau tempat penyimpanan yang lebih sedikit di sistem computer

Satu layer dapat dikaitkan dengan

Memiliki struktur data yang bervariasi mulai dari yang cukup sederhana hingga yang sangat kompleks


doktafia


banyak atribut sehingga dapat menghemat ruang penyimpanan secara keseluruhan

Dengan banyaknya atribut yang dapat dikandung oleh sebuah layer, maka banyak peta tematik lain (layer) yang dapat dihasilkan sebagai peta turunannya

Hubungan topologi dan network yang terdapat di antara unsur-unsur spasialnya dapat dinyatakan dengan jelas

Memiliki resolusi spasial yang tinggi

Representasi grafis data spasialnya sangat mirip dengan peta garis buatan tangan manusia

Memiliki batas-batas yang teliti, tegas dab jelas sehingga sangat baik jika digunakan untuk menggambarkan unsur-unsur spasial yang berwujud area seperti peta-peta administrasi dan persil tanah milik

Transformasi koordinat dan proyeksi petanya tidak sulit dilakukan

Data unsur-unsur spasialnya tidak mudah untuk dimanipulasi

Pengguna tidak mudah berkreasi dalam membuat programnya sendiri untuk memenuhi kebutuhan aplikasinya dalam pengolahan datanya. Hal ini disebabkan oleh struktur data vector yang lebih kompleks dan prosedur fungsi analisisnya memerlukan kemampuan yang tinggi

Karena proses keseluruahn untuk mendapatkan datanya memakan waktu yang lebih lama, maka peta vector sering kali mengalami out of date atau kadaluarsa

Format datanya tidak compatible dengan data citra satelit penginderaan jauh

Dalam beberapa kasus, memerlukan perangkat lunak dan perangkat keras yang lebih mahal

Proses overlay beberapa layer vector secara simultan berpotensi untuk memakan waktu yang lama

Sebagai ilustrasi, berikut adalah tampilan yang berisikan unsur-unsur spasial bergeometri titik, garis dan polygon baik pada model data raster maupun vector.

Gambar 14. Contoh tampilan model data raster & vektor


doktafia

Sebagai ilustrasi tambahan, berikut adalah tampilan beberapa layer raster dan vector yang merepresentasikan unsur-unsur spasial yang terdapat di dalam cakupan wilayah studi yang sama.

Gambar 15. Contoh tampilan model data spasial raster & vector dalam merepresentasikan dunia nyata

Seluruh isi artikel ini dikutip dari sumber berikut :

Prahasta, Eddy. 2009. Sistem Informasi Geografis : Konsep-konsep Dasar (Perspektif Geodesi & Geomatika). Penerbit Informatika, Bandung

MODEL DATA SPASIAL.pdf (450Kb) - doktafia.staff.gunadarma...

Documents

Transcript of MODEL DATA SPASIAL.pdf (450Kb) - doktafia.staff.gunadarma...