PENGENALAN TENTANG WEBGL

Materi 8 : Pengenalan Tentang WebGL
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

WebGL lahir dari eksperimen Canvas 3D dimulai oleh Vladimir Vukićević di Mozilla. Vukićević pertama menunjukkan prototipe 3D kanvas pada tahun 2006. Pada akhir tahun 2007, baik Mozilla dan Opera telah membuat implementasi sendiri terpisah. Pada awal 2009, non-profit teknologi konsorsium Grup Khronos memulai Kelompok Kerja WebGL, dengan partisipasi awal dari Apple, Google, Mozilla, Opera, dan lain-lain. Versi 1.0 dari spesifikasi WebGL dirilis Maret 2011. Pada Maret 2012, ketua kelompok kerja adalah Ken Russell. Aplikasi awal Terkemuka dari WebGL termasuk Google Maps dan Zygote Body.

Pada bulan Maret 2011, WebGL 1.0 akhirnya dirilis dengan kerja keras selama bertahun-tahun. Dengan dirilisnya WebGL, mulai banyak vendor aplikasi multimedia seperti Autodesk, Fusion 360, AutoCAD 360 antusias membangun porting aplikasinya agar WebGL semakin canggih.

WebGL kini sudah mencapai versi 2.0, sudah banyak browser desktop maupun mobile sudah mendukung WebGL. Untuk daftar browser yang mendukung WebGL diantaranya:

➨ Desktop
Google Chrome (semua versi)
Mozilla Firefox 4.x keatas
Safari 6.x keatas
Opera 11.x keatas
IE 11.x keatas
Edge 0.95 keatas

➨ Mobile
Firefox versi mobile
Google Chrome versi mobile
Tizen
Ubuntu Touch
Safari versi mobile pada iOS 8 keatas
dll.

➤ Definisi WebGL

WebGL adalah teknologi web yang menyuguhkan akselerasi grafis 3D ke dalam browser tanpa memasang perangkat lunak tambahan. WebGL merupakkan kependekan dari Web Graphics Library. Untuk API, WebGL biasanya dipanggil melalui API Javascript dan penggunaannya selalu melibatkan elemen HTML5 (canvas).

WebGL biasanya digunakan untuk desain web dan game 3D yang berbasis web. WebGL juga juga digunakan oleh beberapa peneliti untuk tujuan sains. Sebagai contoh, dalam buku yang berjudul "Cellular Automata", peneliti menggunakan WebGL untuk mensimulasikan alur Debris. Sedangkan pada paper "Visualization of molecular structures using state-of-the-art techniques in WebGL", peneliti mensimulasikan molekul didalamnya. NASA juga membangun aplikasi web yang interaktif yang disebut Experience Curiosity untuk merayakan ulang tahun ketiga dimana Curiosity Rover mendarat di Mars.

Contoh aplikasi simulasi mengontrol rover Curiosity di Mars yang dibuat menggunakan teknologi webGL.

➤ Perkembangan WebGL

Dalam artikel terkenal karya Edsger Dijkstra, Microsoft mengatakan dalam sebuah potongan artikel berjudul “WebGL dianggap berbahaya”, bahwa teknologi 3D belumlah cukup aman untuk produk-produk mereka. Posting blogyang mereka buat mendaftar tiga alasan yang membawa kepada kesimpulan tersebut : pertama, browser yang mendukung WebGL memberikan kepada aplikasi web akses langsung ke perangkat keras; dua, adanya bolong keamanan di perangkat lunak pihak ketiga (seperti driver grafis); dan terakhir, Microsoft mengatakan sistem operasi mereka tidak menawarkan proteksi terhadap serangan denial-of-serv.

Namun, saat ini penerapan WebGL hanya tersedia di Firefox dan Chrome. Teknologi yang bertujuan membuat grafis 3D bisa digunakan di web dengan menggunakan kemampuan modern yang ada pada kartu grafis. Sejumlah kerentanan sesungguhnya juga telah dideteksi sebelumnya. Terutama beberapa situs web tertentu dapat memberikan beban berlebih pada hardware, yang dapat mengakibatkan komputer crash.

Sekian postingan dari saya tentang Pengenalan WebGL, semoga bermanfaat 😊

ALGORITMA DIJKSTRA

Materi 7 : Algoritma Dijkstra
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

Saat ini sudah banyak algoritma yang bisa digunakan untuk menemukan pencarian rute terpendek, dan tidak bisa di pungkiri Djikstra masih menjadi salah satu yang populer dari sekian banyak algoritma tersebut. Pada postingan kali ini kita akan membahas mendetail mulai dari apa itu algoritma djikstra dan dan bagaimana cara kerja algoritma djikstra.

Algortima ini ditemukan oleh Edsger W. Dikstra dan di publikasi pada tahun 1959 pada sebuah jurnal Numerische Mathematik yang berjudul “A Note on Two Problems in Connexion with Graphs“[1]. Algoritma ini sering digambarkan sebagai algoritma greedy (tamak). Sebagai contoh, ada pada buku Algorithmics(Brassard and Bratley [1988, pp. 87-92]).

➤ Pengertian Dijkstra

Dijkstra merupakan salah satu varian bentuk algoritma popular dalam pemecahan persoalan terkait masalah optimasi pencarian lintasan terpendek sebuah lintasan yang mempunyai panjang minimum dari verteks a ke z dalam graph berbobot, bobot tersebut adalah bilangan positif jadi tidak dapat dilalui oleh node negatif. Namun jika terjadi demikian, maka penyelesaian yang diberikan adalah infiniti (Tak Hingga). Pada algoritma Dijkstra, node digunakan karena algoritma Dijkstra menggunakan graph berarah untuk penentuan rute listasan terpendek. Berikut Pseudo Code dan Flowchart Algoritma Djikstra:

Dijkstra Flowchart.

Pseudo Code Dijkstra.

➤ Implementasi Djikstra

Algoritma ini bertujuan untuk menemukan jalur terpendek berdasarkan bobot terkecil dari satu titik ke titk lainnya. Misalnya titik mengambarkan gedung dan garis menggambarkan jalan, maka algoritma Dijkstra melakukan kalkulasi terhadap semua kemungkinan bobot terkecil dari setiap titik.

Pertama-tama tentukan titik mana yang akan menjadikan node awal, lalu beri bobot jarak pada node pertama ke node terdekat satu persatu, Dijkstra akan melakukan pengembangan pencarian dari satu titik ke titik lain dan ke titik selanjutnya tahap demi tahap inilah urutan logika dari algoritma Dijkstra :

1. Beri nilai bobot (jarak) untuk setiap titik ke titik lainnya, lalu set nilai 0 pada node awal dan nilai tak hingga terhadap node lain (belum terisi).

2. Set semua node “Belum Terjamah” dan set node awal sebagai “Node keberangkatan”.

3. Dari no keberangkatan, pertimbangkan node tetangga yang belum terjamah dan hitung jaraknya dari titik keberangkatan. Sebagai contoh, jika titik keberangkatan A ke B memiliki bobot jarak 6 dan dari B ke node C berjarak 2, maka jarak ke C melewati B menjadi 6+2=8. Jika jarak ini lebih kecil dari jarak sebelumnya (yang telah terekam sebelumnya) hapus data lama, simpan ulang data jarak dengan jarak yang baru.

4. Saat kita selesai mempertimbangkan setiap jarak terhadap node tetangga, tandai node yang telah terjamah sebagai “Node terjamah”. Node terjamah tidak akan pernah di cek kembali, jarak yang disimpan adalah jarak terakhir dan yang paling minimal bobotnya.

5. Set “Node belum terjamah” dengan jarak terkecil (dari node keberangkatan) sebagai “Node Keberangkatan” selajutnya dan lanjutkan dengan kembali ke step 3.

➤ Tujuan Algoritma Dijkstra

1. Tujuannya yaitu untuk menemukan jalur terpendek berdasarkan bobot terkecil dari satu titik ke titik lainnya.
2. Jumlah titik menentukan tingkat efektifitas dari Algoritma Dijkstra.

3. Kelemahan dari algoritma ini adalah semakin banyak titik akan semakin banyak memakan waktu proses.

Sekian postingan dari saya tentang Algoritma Dijkstra, semoga bermanfaat 😊

MEASUREMENT (COST DISTANCE ANALYSIS)

Materi 6 : MEASUREMENT (COST DISTANCE ANALYSIS)
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

➤ Measurement

Merupakan Analisa system pengukuran sehingga didapatkan hasil pengukuran yang benar-benar akurat, presisi dan dapat dipertanggung-jawabkan. Tujuannya yaitu mengusahakan agar variasi pengukuran menjadi seminimal mungkin.
Pengertiannya secara singkat yaitu:
1. Measurements/Pengukuran adalah perpanjangan dari dimensi suatu objek.
2. Dalam sistem internasional dari quantitas, adalah sebuah kuantitas dari dimensi jarak.
3. Dalam konteks lainnya, pengukuran dimensi suatu objek.

➤ Cost Distance Analysis

Cost Distance Analysis, Juga dikenal sebagai Accumulated Cost Surface Analysis, adalah analisis gerakan ruang yang berkelanjutan, di mana biaya yang bergerak melalui setiap lokasi adalah variabel, sehingga beberapa jalur gerakan memiliki biaya yang lebih tinggi daripada yang lain. Kebanyakan perangkat lunak GIS terdiri dari beberapa algoritma dan alat untuk melakukan berbagai jenis analisis Cost Distance.

Analisis jaringan juga didasarkan pada gagasan untuk menemukan rute yang meminimalkan biaya, tetapi membatasi rute yang mungkin ke jaringan yang sudah ada sebelumnya. Cost Distance Analysis, di sisi lain, mengevaluasi biaya atas ruang secara terus menerus. Alat ini paling berguna dalam aplikasi untuk merencanakan rute baru untuk membangun infrastruktur linear, seperti jalan atau utilitas, atau untuk gerakan pemodelan di lanskap yang tidak mengikuti rute yang ditetapkan, seperti migrasi satwa liar.

➤ Cost Distance

Cost Distance merupakan fitur yang digunakan untuk menghitung jarak ke sumber terdekat untuk setiap cell, meminimalkan biaya yang ditentukan dalam suatu permukaan biaya.

Cost Distance mempekerjakan prinsip geografis Gesekan Jarak, yang menyatakan bahwa ada biaya atau impedansi terkait dengan bergerak jarak satuan lebih setiap lokasi, dan biaya ini bervariasi dari ruang(bidang). Sebagai contoh, jika biaya orang yang bepergian melalui ruang apapun diukur dengan jumlah energi yang dikeluarkan, kemudian pindah di atas air(berenang) timbul biaya yang jauh lebih besar daripada bergerak di atas tanah (berjalan). 

Cost Distance mirip dengan Euclidean tools, tetapi alih-alih menghitung jarak aktual dari satu lokasi ke lokasi lain, alat jarak biaya menentukan jarak tertimbang paling pendek (atau akumulasi biaya perjalanan) dari setiap sel ke lokasi sumber terdekat. Alat-alat ini berlaku jarak dalam satuan biaya, bukan dalam satuan geografis.

Cost Distance Tools adalah sebagai berikut:
1. Cost Distance memberikan jarak ke sumber terdekat untuk setiap sel dalam raster, berdasarkan pada biaya paling akumulatif di atas permukaan biaya.
2. Cost Back Link memberi tetangga yang merupakan sel berikutnya pada jalur biaya paling akumulatif ke sumber terdekat.
3. Alokasi Cost memberikan sumber terdekat untuk setiap sel, berdasarkan pada biaya paling akumulatif pada permukaan biaya.
4. Jalur Cost memberikan jalur dengan biaya terendah dari sumber ke tujuan.
5. Konektivitas Cost memberikan jaringan konektivitas paling murah antara dua atau lebih wilayah input.
Semua Cost Distance Tool memerlukan dataset sumber dan raster biaya sebagai input.

➤ Distance Output

Output dari Cost Distance Tool mencatat akumulasi biaya untuk mendapatkan dari setiap sel ke sumber terdekat.

Misalnya, pertimbangkan lokasi sumber berikut, yang diidentifikasi sebagai nilai 1 dan 2 dalam diagram.

Akumulasi cara paling murah untuk mendapatkan dari sel sumber 1 (oranye gelap) ke tujuan (ikon sekolah) adalah 10,5.

➤ Back-link Direction Output

Sementara raster Cost Distance keluaran mengidentifikasi biaya akumulatif untuk setiap sel untuk kembali ke lokasi sumber terdekat, itu tidak menunjukkan sel sumber mana yang akan kembali ke atau bagaimana menuju ke sana. Alat Cost Back Link mengembalikan raster arah sebagai output, memberikan apa yang pada dasarnya adalah peta jalan yang mengidentifikasi rute yang akan diambil dari sel apa pun, di sepanjang jalur berbiaya terendah, kembali ke sumber terdekat.

Algoritma untuk menghitung raster back-link memberikan kode ke setiap sel. Kode adalah urutan bilangan bulat dari 0 hingga 8. Nilai 0 digunakan untuk mewakili lokasi sumber, karena mereka pada dasarnya telah mencapai tujuan (sumber). Nilai 1 hingga 8 mengkodekan arah searah jarum jam mulai dari kanan. Berikut ini adalah simbologi default yang diterapkan pada keluaran terarah, disertai dengan diagram panah yang mencocokkan panah arah dengan simbologi warna:

➤ Alokasi Cost

Output dari alat Alokasi Cost mengidentifikasi sumber terdekat setiap sel dialokasikan. Secara konseptual mirip dengan output dari alat Alokasi Euclidean, dengan perbedaan bahwa kedekatan dinyatakan dalam hal akumulasi biaya perjalanan.

➤ Jalur Cost

Setelah biaya akumulatif dan raster tautan balik dibuat, rute jalur termurah dapat diturunkan dari sel atau zona tujuan yang ditunjuk. Alat Jalur Biaya menelusuri kembali sel tujuan melalui raster tautan balik ke sumber.

➤ Konektivitas Cost

Alat Konektivitas Costmembuat jaringan berbiaya paling rendah di antara wilayah input. Meskipun alat ini menerapkan konsep yang sama seperti dijelaskan di atas, alat ini menciptakan jaringan dari daerah input dan permukaan biaya dalam satu langkah.

Sekian postingan dari saya tentang Measurement (Cost Distance Analysis), semoga bermanfaat 😊

ANALISIS SPASIAL UNTUK PENGOLAHAN DATA SPASIAL SIG

Materi 5 : ANALISIS SPASIAL UNTUK PENGOLAHAN DATA SPASIAL
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

Karakteristik utama Sistem Informasi Geografi adalah kemampuan menganalisis sistem seperti analisa statistik dan overlay yang disebut analisa spasial. Analisa dengan menggunakan Sistem Informasi Geografi yang sering digunakan dengan istilah analisa spasial , tidak seperti sistem informasi yang lain yaitu dengan menambahkan dimensi ‘ruang (space)’ atau geografi. Kombinasi ini menggambarkan attribut-attribut pada bermacam fenomena seperti umur seseorang, tipe jalan, dan sebagainya, yang secara bersama dengan informasi seperti dimana seseorang tinggal atau lokasi suatu jalan.

Sistem Informasi Geografi mempunyai keistimewaan analisa yaitu analisa overlay dan analisa proximity dimana analisa overlay merupakan proses integrasi data dari lapisan-lapisan yang berbeda sedangkan analisa proximity merupakan analisa geografis yang berbasis pada jarak antar layer. Analisa Spasial dilakukan dengan meng-overlay dua peta yang kemudian menghasilkan peta baru hasil analisis.. Analisa Spasial dilakukan dengan meng-overlay dua peta yang kemudian menghasilkan peta baru hasil analisis.

➤ ANALISIS DATA SPASIAL

Analisis spasial merupakan sekumpulan metode untuk menemukan dan menggambarkan tingkatan/ pola dari sebuah fenomena spasial, sehingga dapat dimengerti dengan lebih baik. Dengan melakukan analisis spasial, diharapkan muncul infomasi baru yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan di bidang yang dikaji. Metoda yang digunakan sangat bervariasi, mulai observasi visual sampai ke pemanfaatan matematika/statistik terapan.

➤ Overlay Spasial

Salah satu cara dasar untuk membuat atau mengenali hubungan spasial melalui proses overlay spasial. Overlay Spasial dikerjakan dengan melakukan operasi join dan menampilkan secara bersama sekumpulan data yang dipakai secara bersama atau berada dibagian area yang sama. Hasil kombinasi
merupakan sekumpulan data yang baru yang mengidentifikasikan hubungan spasial baru.

➤ Analisa Buffer

Analisa Buffer digunakan untuk mengidentifikasi area sekitar fitur-fitur geografi. Proses mengenerate sekitar lingkaran buffer yang ada fitur-fitur geografi dan kemudian mengidentifikasi atau memilih fitur-fitur berdasarkan pada apakah mereka berada di luaR atau didalam batas buffer.

➤ Overlay Peta

Overlay Peta Merupakan proses dua peta tematik dengan area yang sama dan menghamparkan
satu dengan yang lain untuk membentuk satu layer peta baru. Kemampuan untuk mengintegrasikan data dari dua sumber menggunakan peta merupakan kunci dari fungsifungsi analisis Sistem Informasi Geografi.

➨ Konsep Overlay Peta

- Alamat Overlay Peta merupakan hubungan interseksi dan saling melengkapi antara fitur-fitur spasial.
- Overlay Peta mengkombinasikan data spasial dan data attribut dari dua theme masukan.

➨ Tiga tipe fitur masukan, melalui overlay yang merupakan polygon yaitu :
1) Titik – dengan - poligon, menghasilkan keluaran dalam bentuk titik-titik
2) Garis – dengan - poligon, menghasilkan keluaran dalam bentuk garis
3) Poligon – dengan - poligon menghasilkan keluaran dalam bentuk polygon.

➤ Geoprocessing

Geoprocessing menunjuk ke tool dan proses yang digunakan untuk menghasilkan sekumpulan data yang diinginkan. Sistem Informasi Geografi meliputi sekumpulan besar tool yang bekerja dengan dan proses informasi geografi. Sekumpulan tool ini digunakan untuk mengoperasikan informasi obyek SIG sebagai kumpulan data, attribut, dan elemen kartograpi untuk cetakan peta. Secara bersama pemahaman perintah-perintah dan bentuk objek data merupakan dasar dari framework geoprocessing.

➤ Operasi Proses Geoprocessing

Dissolve Fitur berdasarkan Attribut Operasi ini dilakukan dengan melakukan aggregasi (menyatukan) fitur yang memiliki nilai yang sama berdasarkan attribut yang ditentukan.

Contoh:

➤ Menggabungkan Theme Secara Bersama

Operasi ini dilakukan dengan menambahkan dan melampirkan fitur-fitur dua atau lebih theme menjadi satu theme tunggal. Attribut akan tetap dipakai jika memiliki nama yang sama.

Contoh:

➤ Irisan Dua Theme

Operasi ini dilakukan dengan memotong dan memasukkan theme dengan fitur-fitur dari theme overlay untuk menghasilkan output theme dengan fitur-fitur yang memiliki attribute data dari kedua theme.Contoh:

➤ Union Dua Theme

Operasi ini dilakukan dengan mengkombinasikan masukan theme dengan polygon dari overlay satu theme untuk menghasilkan output theme yang berisi attribut-attribut dan secara penuh pengembangan dari kedua theme.
Contoh:

Sekian postingan dari saya tentang Analisis Spasial untuk Pengolahan Data Spasial SIG, semoga bermanfaat 😊

MODEL DAN MANAJEMEN BASIS DATA SIG

Materi 4 : Model Dan Manajemen Basis Data
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

➤ SIG Sebagai Basis Data

Saat ini SIG dikembangkan dengan menggunakan sistem manajemen basis data (DBMS). Beberapa fakta menunjukan bahwa sebagian besar biaya sistem perangkat lunak SIG adalah biaya untuk DBMS-nya. Selain itu, DBMS memiliki dan menangani fungsi-fungsi yang sangat diperlukan oleh SIG.

Ada dua pendekatan umum untuk menggunakan DBMS dalam SIG:
⧫ Pendekatan solusi DBMS total

Data spasial dan non-spasial diakses melalui DBMS.
⧫ Pendekatan solusi kombinasi

Tidak semua data diakses melalui DBMS karena data-data tersebut telah sesuai dengan modelnya.

➤ Basis Data Sistem Informasi Geografi

Basis data menurut Aronoff (1989) adalah suatu kumpulan informasi tentang sesuatu yang disimpan di dalam memori komputer yang berasal dari kumpulan data spasial dan data non spasial yang saling berkaitan antara satu dengan lainnya. Basis data bertujuan menyediakan informasi dengan data yang terdiri dari kumpulan data yang saling berkaitan satu sama lain.

Dalam sistem informasi geografis, data dikelompokkan dalam dua bagian yaitu data spasial atau grafis yang diperoleh dari hasil digitasi peta dan data non spasial atau atribut yang menerangkan data spasialnya. Perpaduan antara data spasial dan data non spasial ini disebut basis data. Dengan komputer untuk penanganan data tersebut akan memudahkan serta meningkatkan fungsi dari basis data tersebut, hal ini disebabkan bentuk datanya dalam format digital.

➠ Tipe Data

⧫ Data lokasi:
– Koordinat lokasi
– Nama lokasi
– Lokasi topologi (letak relatif: sebelah kiri danau A, sebelah kanan pertokoan B)
⧫ Data non-lokasi:
– Curah hujan
– Jumlah panen padi
– Terdiri dari variabel (tanah), kelas (alluvial), nilai luas (10 ha), jenis (pasir)
⧫ Data dimensi waktu (temporal):
non-lokasi di lokasi bersangkutan dapat berubah dengan waktu (misal: data curah hujan bulan Desember akan berbeda dengan bulan Juli)

➠ Basis Data 
Konsep basis data (database) dapa dipandang dari beberapa sudut) dari sisi sistem, basis data merupakan kumpulan tabel yang salaing berhubungan. Sedangkan dari sisi manajemen, basis data merupakan kumpulan data yang memodelkan aktivias-aktivitas yang terdapat dalam perusahaan.

➠ Sistem Manajamen Basis Data

Sistem manejamen basis data (DBMS) merupakan kumpulan dari data yang saling berhubungan dengan sekumpulan program-program yang mengakses data tersebut. Perbedaan dengan basis data, DBMS merupakan paket perangat lunak general prupose yang digunakan untuk membangun sistem basis data tertentu. Dengan kata lain DBMS adalah bagian dari sistem basisdata.

➠ Model Basis Data Relasional

Model basis data yang paling terkenal dalam DBMS ini banyak digunakan dalam SIG. Beberapa DBMS yang menggunakan model basis data relasional:

⧫ Dbase(*.dbf) – digunakan oleh ArcView, PC Arc/Info, dan SIG lain
⧫ INFO – Digunakan di dalam Arc/Info
⧫ Oracle – Digunakan dalam Arc/Info, Geovision, dll.

Sedangkan pengertian Model basis data relasional sendiri adalah merupakan model database berdasarkan logika urutan pertama, pertama sekali dirumuskan dan dikemukakan oleh Edgar F. Codd pada tahun 1969.[1] Pada model database relasional, seluruh data diwakili dalam bentuk tuple, digabungkan dalam relasi-relasi. Database yang diorganisasikan dalam hal model relasi merupakan database relasi.

Keunggulan Model Basis Data Relasional :

⧫ Model relasional benar-benar merupakan model data yang lengkap secara matematis.
⧫ Memiliki teori ayang solid untuk mendukung accestability, correctness, dan predictability.
⧫ Fleksibilitas tinggi – jelas memisahkan model fisik dan logic hingga dengan adanya decoupling(mengurangi ketergantungan antara komponen system)
⧫ Integritas – perubahan struktur data tidak menggangu keutuhan relasi dalam basisdata
⧫ Multiple views – dapat menyajikan secara langsung views yang berbeda dari basisdata yang sama untuk pengguna yang berbeda.
⧫ Concurrency – hampir semua teori menganai pengendalin transaksi simultan yang telah ada, dan dibuat berdasarkan teori formalisme milik model relasional

➠ Model Basis Data Hybrid

⧫ Pengertian 1: 
Struktur data vektor dan struktur data raster dapat dipadukan pada suatu sistem, dengan melengkapi fasilitas konversi vektor ke raster dan raster ke vektor. Selain itu juga disediakan fungsi-fungsi untuk mengolah masing-masing struktur data
⧫ Pengertian 2: 
Data SIG terdiri dari dua bentuk data: yaitu data grafis yang menyatakan entitas obyek dan data attribut. Data grafis yang terdiri dari data koordinat dan data topologi disimpan di berkas yang terpisah dari data atribut. Data atribut ditangani oleh database management system. Penggabungan kedua tipe data dilakukan melalui suatu kode identifikasi, misal kode identifikasi poligon, garis atau titik. Hal yang sama juga dapat dilakukan ‘linkage’ antara grid-cell modules dengan database management system.
⧫ Pengertian 3:
Operasional SIG secara keseluruhan yang terdiri dari SIG software, CAD software, Image Processing software, GPS software, Open-Source components, DBMS system

➠ Model Basis Data Terintegrasi

Pendekatan modael data terintegrasi juga dideskripsikan sebagai pendekatan sistem pengelolaan basis data (DBMS) spasial, dengan SIG yang bertindak sebagai query processor. Kebanyakan implementasinya pada saat ini adalah bentuk topologi vektor dengan tabel-tabel relasional yang menyimpan data-data koordinat peta (titik, nodes, segmen garis, dl.) bersama dengan tabel lain yang berisi informasi topologi. Data-data atribut disimpan di dalam tabel-tabel yang sama sebagai basis data map feature (tabel internal atau abel yang dibuat secara otomatis) atau disimpan di dalam tabel-tabel yang terpisah dan dapat diakses melalui operasi relasioanl “JOIN”.

Sekian postingan dari saya tentang Model dan Manajemen Basis Data SIG, semoga bermanfaat 😊

MODEL DATA SPASIAL DALAM SIG

Materi 3 : Model Data Spasial
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

Data spasial SIG mempunyai dua bagian penting yang membuatnya berbeda dari data lain, yaitu informasi lokasi dan informasi atribut. Data spasial sistem informasi geografis yang berisi informasi lokasi (informasi spasial) contohnya adalah informasi lintang dan bujur, termasuk diantaranya informasi datum dan proyeksi. Contoh lain dari informasi spasial yang bisa digunakan untuk mengidentifikasikan lokasi misalnya adalah Kode Pos. Sedangkan Informasi Atribut (deskriptif) biasa disebut juga dengan informasi non-spasial. Suatu lokalitas bisa mempunyai beberapa atribut atau properti yang berkaitan dengannya; contohnya jenis vegetasi, populasi, pendapatan per tahun, dan lain-lain.
Data spasial mempunyai pengertian sebagai suatu data yang mengacu pada posisi, obyek, dan hubungan diantaranya dalam ruang bumi. Data spasial merupakan salah satu item dari informasi, dimana didalamnya terdapat informasi mengenai bumi termasuk permukaan bumi, dibawa permukaan bumi, perairan, kelautan dan bawah atmosfir.

Karakteristik utama dari data spasial adalah bagaimana mengumpulkannya dan memeliharanya untuk berbagai kepentingan. Selain itu juga ditujukan sebagai salah satu elemen yang kritis dalam melaksanakan pembangunan sosial ekonomi secara berkelanjutan dan pengelolaan lingkungan.

➤ Model Data Spasial

Pada saat ini data spasial menjadi media penting untuk perencanaan pembangunan dan pengelolaan sumber daya alam yang berkelanjutan pada suatu daerah tertentu. Keduanya memiliki karakteristik yang berbeda, selain itu dalam pemanfaatannya tergantung dari masukan data dan hasil akhir yang akan dihasilkan. Model data tersebut merupakan representasi dari obyek-obyek geografi yang terekam sehingga dapat dikenali dan diproses oleh komputer. Dalam SIG, data spasial dapat direpresentasikan dalam dua model, yaitu:

➤ Data Vektor

Dalam data format vektor, bumi kita direpresentasikan sebagai suatu mosaik dari garis (arc/line), polygon (daerah yang dibatasi oleh garis yang berawal dan berakhir pada titik yang sama), titik/point (node yang mempunyai label), dan nodes (merupakan titik perpotongan antara dua buah garis).

Model data vektor merupakan model data yang paling banyak digunakan, model ini berbasiskan pada titik (points) dengan nilai koordinat (x,y) untuk membangun obyek spasialnya. Obyek yang dibangun terbagi menjadi tiga bagian lagi yaitu berupa titik (point), garis (line), dan area (polygon).
♦ Titik (point)

Titik merupakan representasi grafis yang paling sederhana pada suatu obyek. Titik tidak mempunyai dimensi tetapi dapat ditampilkan dalam bentuk simbol baik pada peta maupun dalam layar monitor. 

Contoh : Lokasi Fasilitasi Kesehatan, Lokasi Fasilitas Kesehatan, dll.
♦ Garis (line)

Garis merupakan bentuk linear yang menghubungkan dua atau lebih titik dan merepresentasikan obyek dalam satu dimensi. 

Contoh : Jalan, Sungai, dll.
♦ Area (Poligon)

Poligon merupakan representasi obyek dalam dua dimensi.

Contoh : Danau, Persil Tanah, dll.

~Contoh Tampilan Model Data Vektor~

Kegunaan Data Vektor 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 ketidakmampuannya dalam mengakomodasi perubahan gradual.

➤ Data Raster

Data raster adalah data yang dihasilkan dari penginderaan jauh. Data Raster sering disebut juga dengan sel grid. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan pixel (picture element). Pada data raster, resolusi (definisi visual) tergantung pada ukuran pixel-nya. Dengan kata lain, resolusi pixel menggambarkan ukuran sebenarnya di permukaan bumi yang diwakili oleh setiap pixel pada citra.

~Struktur Model Data Raster~

~Contoh Tampilan Model Data Raster (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. Kelemahan utama dari data raster adalah besarnya ukuran file; semakin tinggi resolusi grid-nya semakin besar pula ukuran filenya.

Karakteristik Layer Raster

♦ Resolusi
Resolusi data spasial dapat diidefinisikan sebagai dimensi linier minimum dari sistem terkecil ruang geografi yang dapat direkam. Satuan sekecil ini pada umumnya berbentuk segi empat dan dikenal sebagai sel-sel grid, elemen matrik, elemen terkecl dari suatu gambar.

♦ Orientasi
Orientasi di dalam sistem grid atau raster dibuat untu merepresentasikan arah utara grid. Hal ini dilakukan dengan cara mengimpitkan arah utara grid ini dengan arah utara yang sebenarnya di titik asal sistem koordinat grid ybs.

♦ Zone
Setiap zone layer peta raster merupakan sekumpulan lokasi yang mempelihatkan nilai (ID atau nomor pengenal yang direpresentasikan oleh nilai piksel) yang sama.

♦ Nilai
Dalam kontek raster, nilai adalah item informasi (atribut) yang disimpan di dalam sebuah layer untuk setiap pikselnya. Piksel di dalam zone atau area yang sejenis memiliki nilai yang sama.

♦ Lokasi

Dalam model data raster, lokasi diidentifikasi dengan menggunakan pasangan koordinat kolom dan baris (x,y). Lokasi atau posisi koordinat geografi (geodetik) yang sebenarnya di permukaan bumi dari bbrp piksel yang terletak di sudut-sudut citra raster juga diketahui melalui proses pengikatan.

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. Data vektor relatif lebih ekonomis dalam hal ukuran file dan presisi dalam lokasi, tetapi sangat sulit untuk digunakan dalam komputasi matematik. Sebaliknya, data raster biasanya membutuhkan ruang penyimpanan file yang lebih besar dan presisi lokasinya lebih rendah, tetapi lebih mudah digunakan secara matematis.

Sekian postingan dari saya tentang Model Data Spasial dalam SIG, semoga bermanfaat 😊

BASIC SIG (SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS)

Materi 2 : Basic SIG
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

Dalam sistem informasi geografis, data dikelompokkan dalam dua bagian yaitu data spasial atau grafis yang diperoleh dari hasil digitasi peta dan data non spasial atau atribut yang menerangkan data spasialnya. Perpaduan antara data spasial dan data non spasial ini disebut basis data. Dengan komputer untuk penanganan data tersebut akan memudahkan serta meningkatkan fungsi dari basis data tersebut, hal ini disebabkan bentuk datanya dalam format digital.

Pada prinsipnya terdapat dua jenis data untuk mendukung SIG yaitu :

➠ Data Spasial
Data spasial adalah gambaran nyata suatu wilayah yang terdapat di permukaan bumi. Umumnya direpresentasikan berupa grafik, peta, gambar dengan format digital dan disimpan dalam bentuk koordinat x,y (vektor) atau dalam bentuk image (raster) yang memiliki nilai tertentu.

➠ Data Non Spasial (Atribut)
Data non spasial adalah data berbentuk tabel dimana tabel tersebut berisi informasi- informasi yang dimiliki oleh obyek dalam data spasial. Data tersebut berbentuk data tabular yang saling terintegrasi dengan data spasial yang ada.

GIS memiliki beberapa komponen dalam pengelolaan informasi geografis, diantaranya :
- Geodatabase : Alat untuk memasukkan dan memanipulasi data SIG atau Data Base Management System (DBMS).
- Geoprocessing : Alat untuk menganalisa data-data.
- Geovisuaization : Alat untuk menampilkan data dan hasil analisa.

➤ Proyeksi Peta

Proyeksi adalah suatu cara dalam usaha menyajikan dari suatu bentuk yang mempunyai dimensi tertentu ke dimensi lainnya. Dalam hal ini adalah dari bentuk matematis bumi (Elipsoid atau Elip 3 dimensi) ke bidang 2 dimensi berupa bidang datar (kertas).

Pada prinsipnya arti proyeksi peta adalah usaha mengubah bentuk bidang lengkung ke bentuk bidang datar, dengan persyaratan bentuk yang diubah itu harus tetap, luas permukaan yang diubah harus tetap dan jarak antara satu titik dengan titik yang lain di atas permukaan yang diubah harus tetap.

➤ Jenis-jenis Proyeksi Peta
Terdapat beberapa jenis proyeksi yang digunakan untuk menggambar peta, yaitu proyeksi azimutal, kerucut, dan silinder.

1. Proyeksi Azimutal / Proyeksi Zenital

Proyeksi Azimutal ini bidang proyeksinya berupa bidang datar. Proyeksi zenital ini sesuai digunakan untuk memetakan daerah kutub, namun akan mengalami penyimpangan yang besar jika digunakan untuk menggambarkan daerah yang berada di sekitar khatulistiwa.

2. Proyeksi Kerucut

Proyeksi kerucut ini bidang proyeksinya berupa kerucut. Proyeksi kerucut adalah garis yang memotong atau menyinggung globe dan bentangannya ditentukan oleh sudut puncaknya. Proyeksi ini menggambarkan daerah dilintang 45°. Proyeksi seperti ini sesuai digunakan untuk menggambarkan daerah yang berada pada lintang tengah seperti pada negara-negara di Eropa.

3. Proyeksi Silinder

Proyeksi silinder ini bidang proyeksinya berupa silinder. Proyeksi silinder adalah semua garis horizontal dan meridian berupa garis lurus vertikal. Proyeksi seperti ini sangat baik untuk memetakan daerah yang berada di daerah khatulistiwa, dan tidak sesuai digunakan untuk memetakan daerah yang berada di sekitar kutub.

➤ Tujuan dan Cara Proyeksi Peta

➠ Sistem Proyeksi Peta dibuat dan dipilih untuk:
a. Menyatakan posisi titik-titik pada permukaan bumi ke dalam sistem koordinat bidang datar untuk perhitungan jarak dan arah antar titik.
b. Menyajikan secara grafis titik-titik pada permukaan bumi ke dalam sistem koordinat bidang datar 

➠ Cara proyeksi peta bisa dipilah sebagai:
a. Proyeksi langsung (direct projection): Dari ellipsoid langsung ke bidang proyeksi.
b. Proyeksi tidak langsung (double projection): Proyeksi dilakukan menggunakan "bidang" antara, ellipsoid ke bola dan dari bola ke bidang proyeksi. 

➠ Pemilihan sistem proyeksi peta ditentukan berdasarkan pada:
a. Ciri-ciri tertentu atau asli yang ingin dipertahankan sesuai dengan tujuan pembuatan / pemakaian peta,
b. Ukuran dan bentuk daerah yang akan dipetakan,
c. Letak daerah yang akan dipetakan.

➤ Penginderaan Jauh

Penginderaan jauh adalah teknik dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu sasaran/objek, wilayah atau fenomena dengan menganalisa data yang diperoleh dari alat, tanpa menyentuh/kontak langsung dengan objek, wilayah atau fenomena yang dikaji. Objek yang diambil berupa gejala di permukaan bumi atau ruang angkasa terbatas pada objek yang tampat, yaitu objek permukaan bumi (atmosfer, biosfer, hodrosfer dan litosfer) yang tidak terlindungi oleh objek lain.

Pada awalnya, pengindraan jauh dan sistem informasi geografi dikembangkan secara terpisah. Tenaga ahli di bidang pengindraan jauh mengembangkan sistem sensor dan metode pengolahan citra, sedangkan ahli sistem informasi geografi akan lebih mengenal prinsip-prinsip proyeksi peta, analisis keruangan, dan rancang bangun data dasar keruangan.

Walaupun keduanya berbeda dalam orientasi kerja, tetapi baik ahli pengindraan jauh maupun sistem informasi geografi, sama-sama perlu mengerti kondisi dan informasi keruangan yang dikumpulkannya, seperti ikhwal hutan, geologi perencanaan jalan raya, dan sebagainya.

Secara ringkas, hubungan antara pengindraan jauh dengan sistem informasi geografi adalah sebagai berikut.

1. Pengindraan jauh dan sistem informasi geografi keduanya digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan melaporkan tentang sumber daya di bumi beserta infrastrukturnya yang akan digunakan manusia.
2. Pengindraan jauh dan sistem informasi geografi mempunyai kemampuan yang saling melengkapi. Kemampuan analisis pengindraan jauh bertambah baik dengan pemeriksaan (verifikasi) data yang diperoleh sistem informasi geografi.
3. Demikian pula, penerapan sistem informasi geografi akan memperoleh keuntungan dari informasi yang diberikan oleh pengindraan jauh.
4. Integrasi penggunaan pengindraan jauh dengan sistem informasi geografi tidak hanya menguntungkan secara ekonomi, tetapi juga memungkinkan memperoleh data baru dan bagi daerah yang belum tersedia datanya.

Tujuan utama dari sebuah sistem penginderaan jauh adalah untuk mengumpulkan data pada obyek tertarget. Data dari penginderaan jauh dapat diimplementasikan dalam bentuk data numerik (digital) dan data visual (manual). Data visual dapat dibedakan lagi menjadi data citra yaitu merupakan gambaran planimetriknya dan data non-citra yaitu dalam bentuk grafik yang mencerminkan beda suku yang direkam disepanjang daerah penginderaan. Secara umum, penginderaan jauh dapat sangat bermanfaat secara signifikan dalam mengurangi kegiatan survey terestrial saat melakukan inventarisasi dan monitoring sumberdaya alam dan lingkungan.

Sekian postingan dari saya tentang basic SIG, semoga bermanfaat 😊

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG)

Materi 1 : INTRO SIG
Nama : Johan Pratama (1514311028)
Universitas Bhayangkara Surabaya
Fakultas Teknik Informatika

Sistem Informasi Geografis (Georaphic Information Sistem) merupakan suatu sistem informasi yang berbasis komputer, yang dirancang untuk bekerja dengan menggunakan data yang memiliki informasi spasial (bereferensi keruangan). Sistem ini mengcapture, mengecek, mengintegrasikan, memanipulasi, menganalisa, dan menampilkan data yang secara spasial mereferensikan kepada kondisi bumi.

Sebelum adanya Sistem Informasi Geografis (SIG) ini, sejumlah informasi permukaan bumi disajikan dalam peta yang dibuat secara manual. Hadirnya SIG dapat mengolah komponen peta tersebut dalam komputer, kemudian hasilnya berupa peta digital. SIG dapat menggabungkan berbagai jenis data pada satu titik tertentu yang ada di bumi, menghubungkannya, menganalisanya, hingga memetakan hasilnya. Data yang diolah oleh sistem ini adalah data spasial yakni data yang berorientasi pada geografis. Selain itu juga merupakan lokasi yang mempunyai koordinat tertentu.

Sedikit tentang sejarah, SIG sendiri dikenalkan di Indonesia pada 1972 dengan nama Data Banks for Development. Munculnya istilah Sistem Informasi Geografi atau Geographic Information System sendiri setelah dicetuskan oleh General Assembly dari International Geographical Union di Ottawa, Kanada pada 1967. Awalnya, sistem ini merupakan sebuah inisiatif untuk mengetahui kemampuan lahan di wilayah pedesaan Kanada. Caranya, dengan memetakan beberapa informasi seperti tanah, alam bebas, pariwisata, pertanian, unggas, pada skala 1:250.000.

➤Tugas Utama SIG

Berdasarkan desain awalnya tugas utama SIG adalah untuk melakukan analisis data spasial. Dilihat dari sudut pemrosesan data geografik, SIG bukanlah penemuan baru. Pemrosesan data geografik sudah lama dilakukan oleh berbagai macam bidang ilmu, yang membedakannya dengan pemrosesan lama hanyalah digunakannya data digital.
Adapun tugas utama dalam SIG adalah sebagai berikut :

1. Input Data
Sebelum data geografis digunakan dalam SIG, data tersebut harus dikonversi terlebih dahulu ke dalam bentuk digital. Proses konversi data dari peta kertas atau foto ke dalam bentuk digital disebut dengan digitizing. SIG modern bisa melakukan proses ini secara otomatis menggunakan teknologi scanning.

2. Pembuatan peta
Proses pembuatan peta dalam SIG lebih fleksibel dibandingkan dengan cara manual atau pendekatan kartografi otomatis. Prosesnya diawali dengan pembuatan database. Peta kertas dapat didigitalkan dan informasi digital tersebut dapat diterjemahkan ke dalam SIG. Peta yang dihasilkan dapat dibuat dengan berbagai skala dan dapat menunjukkan informasi yang dipilih sesuai dengan karakteristik tertentu.

3. Manipulasi data
Data dalam SIG akan membutuhkan transformasi atau manipulasi untuk membuat data-data tersebut kompatibel dengan sistem. Teknologi SIG menyediakan berbagai macam alat bantu untuk memanipulasi data yang ada dan menghilangkan data-data yang tidak dibutuhkan.

4. Manajemen file
Ketika volume data yang ada semakin besar dan jumlah data user semakin banyak, maka hal terbaik yang harus dilakukan adalah menggunakan database management system (DBMS) untuk membantu menyimpan, mengatur, dan mengelola data

5. Analisis query
SIG menyediakan kapabilitas untuk menampilkan query dan alat bantu untuk menganalisis informasi yang ada. Teknologi SIG digunakan untuk menganalisis data geografis untuk melihat pola dan tren.

6. Memvisualisasikan hasil
Untuk berbagai macam tipe operasi geografis, hasil akhirnya divisualisasikan dalam bentuk peta atau graf. Peta sangat efisien untuk menyimpan dan mengkomunikasikan informasi geografis. Namun saat ini SIG juga sudah mengintegrasikan tampilan peta dengan menambahkan laporan, tampilan tiga dimensi, dan multimedia.

➤ Tentang Geografi

Berdasarkan struktur keilmuannya, geografi adalah disiplin ilmu yang mengkaji tentang fenomena permukaan bumi (geosfera). Objek materialnya berupa: lithosfer, atmosfer, hidrosfer dan biosfer. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan keruangan, kelingkungan dan komplek wilayah. Teknik kajian yang digunakan dengan cara identifikasi, iventarisasi, analisis, sintesis, klasifikasi dan evaluasi, dengan teknik sajiannya menggunakan media peta, penginderaan jauh, sistem informasi geografi. Berdasarkan karakteristik disiplin ilmu geografi tersebut dan kemanfaatan ilmu geografi dalam kehidupan, antara lain:

1. Menganalisis gejala alam fisik dan perkembangan bentuk, muka bumi serta pelestariannya.
2. Mengevaluasi gejala sosial di muka bumi, interaksinya, dan pengaruhnya terhadap kehidupan.
3. Menganalisis gejala sosial di muka bumi, interaksinya, dan pengaruhnya terhadap kehidupan dan perkembangan wilayah.
4. Menganalisis lokasi industri dan perkembangan wilayah serta menginformasikannya dengan menggunakan konsep dan grafikasi.
5. Menggunakan konsep wilayah dan grafikasi dalam memahami lokasi, pola, persebaran dan hubungan antara objek.

➤ Beberapa contoh penerapan Sistem Informasi Geografi (SIG) dalam beberapa bidang, antara lain:

➠ Bidang Sumber Daya Alam : inventarisasi, manajemen SDA, kesesuaian lahan untuk pertanian, perkebunan, kehutanan, perencanaan tata guna lahan, analisis daerah rawan bencana, dan lain-lain.

➠ Bidang Perencanaan : perencanaan wilayah, perencanaan pemukiman transmigran, perencanaan lokasi industri, dan lain-lain.• Bidang Pertanahan sistem informasi pertanahan, manajemen pertanahan, dan lain-lain

➠ Bidang Kependudukan : penyusunan data pokok, penyediaan informasi kependudukan/sensus sosial ekonomi, sistem informasi Pemilu, dan lain-lain.

➠ Bidang Ekonomi, Bisnis & Marketing : penentuan lokasi-lokasi yang prosfektif untuk Bank, Pasar swalayan, Kantor ATM, dan lain-lain.

➠ Bidang Militer : penyediaan data spasial untuk analisis rute-rute perjalanan logistik, peralatan perang, dan sebagai tools untuk kebutuhan war game, dan lain-lain.

➠ Bidang Pendidikan : penentuan lokasi pendidikan, sistem informasi pendidikan/akademis, dan lain-lain.

➠ Bidang Transportasi : inventaris jaringan transportasi, analisis kesesuaian dan penentuan rute-rute alternatif transportasi, analisis lokasi rawan kemacetan dan bahaya kecelakaan, dan lain-lain.

➤ Komponen Utama GIS

Secara umum, Sistem Informasi Geografis bekerja berdasarkan integrasi komponen, yaitu: Hardware, Software, Data, Manusia, dan Metode. Kelima komponen tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Hardware
Sistem Informasi Geografis memerlukan spesifikasi komponen hardware yang sedikit lebih tinggi dibanding spesifikasi komponen sistem informasi lainnya. Hal tersebut disebabkan karena data-data yang digunakan dalam SIG, penyimpanannya membutuhkan ruang yang besar dan dalam proses analisanya membutuhkan memory yang besar dan processor yang cepat. Beberapa Hardware yang sering digunakan dalam Sistem Informasi Geografis adalah: Personal Computer (PC), Mouse, Digitizer, Printer, Plotter, dan Scanner.

2. Software
Sebuah software SIG haruslah menyediakan fungsi dan tool yang mampu melakukan penyimpanan data, analisis, dan menampilkan informasi geografis.
Dengan demikian elemen yang harus terdapat dalam komponen software SIG adalah:
- Tools untuk melakukan input dan transformasi data geografis
- Sistem Manajemen Basis Data.
- Tools yang mendukung query geografis, analisis, dan visualisasi.
- Geographical User Interface (GUI) untuk memudahkan akses pada tool geografi.

3. Data
Hal yang merupakan komponen penting dalam SIG adalah data. Secara fundamental, SIG bekerja dengan 2 tipe model data geografis, yaitu model data vector dan model data raster. Dalam model data vector, informasi posisi point, garis, dan polygon disimpan dalam bentuk koordinat x,y. Bentuk garis, seperti jalan dan sungai dideskripsikan sebagai kumpulan daru koordinat-koordinat point. Bentuk polygon, seperti daerah penjualan disimpan sebagai pengulangan koordinat yang tertutup. Data raster terdiri dari sekumpulan grid atau sel seperti peta hasil scanning maupun gambar atau image. Masing-masing grid memiliki nilai tertenti yang bergantung pada bagaimana image tersebut digambarkan.

4. Manusia
Komponen manusia memegang peranan yang sangat menentukan, karena tanpa manusia maka sistem tersebut tidak dapat diaplikasikan dengan baik. Jadi manusia menjadi komponen yang mengendalikan suatu sistem sehingga menghasilkan suatu analisa yang dibutuhkan.

5. Metode
SIG yang baik memiliki keserasian antara rencana desain yang baik dan aturan dunia nyata, dimana metode, model dan implementasi akan berbeda untuk setiap permasalahan.

Sekian Postingan dari saya tentang SIG, semoga bermanfaat 😊

OS Android Terbaru (Android 6.0 Marshmallow)

Operating System (OS) dalam Android akan selalu ditambah dan dirilis yang terbaru oleh pengembangnya. Kalian pasti tau kalau OS Android selalu dirilis menurut abjad. Uniknya dari keseluruhan nama-nama dari OS Android selalu berupa makanan kecil, manis atau biasa disebut sebagai makanan penutup. Pastinya kalian bingung dan memikirkan kenapa Google memberi nama OS Android dengan makanan yang manis-manis. Tetapi sampai saat ini perusahaan Google belum memberitahu alasannya, dan itu masih menjadi rahasia oleh Pihak Google sendiri. Tetapi ada salah satu alasan yang paling manis yaitu berupa harapan agar semua para teknisi dan pengembang Android bisa merasakan manisnya sebuah kesuksesan setelah Android terbarunya diluncurkan.

Kali ini saya akan membahas OS Android 6.0 terbarunya yaitu Marshmallow. Android Marshmallow adalah sistem operasi yang resmi diluncurkan oleh Google pada 17 Agustus 2015 bertepatan dengan hari Kemerdekaan Negara kita Republik Indonesia. Bersamaan dengan itu didepan kantor besar Google yang terletak di Mountain View California terdapat patung besar yaitu sebuah Robot Hijau Android yang membawa makanan berupa Marshmallow bewarna putih. Seperti halnya Lollipop yang berupa permen Lolipop berwarna-warni, Marshmallow adalah sejenis makanan kecil atau permen gula yang memiliki bentuk silinder kecil. Dibandingkan OS Lollipop tentunya Android Marshmallow 6.0 juga memiliki kelebihan dan kekurangan yang dimilikinya. Sekarang sudah banyak smartphone yang mengusung OS Android Marshmallow. dan untuk smartphone yang masih dibawahnya yaitu Lolipop, nantinya akan bisa diperbarui ke Android terbarunya yaitu 6.0 Marshmallow, yang tentunya membuat tampilan dan performa lebih menarik dari OS sebelumnya.

Kali ini saya akan memberi penjelasan tentang Kelebihan dan Kekurangan dari Android 6.0 Marshmallow.
Kelebihan Android Marshmallow 6.0.
1. Mendukung Fingerprint
Smartphone atau tablet yang telah mengusung sistem operasi Android Marshmallow versi 6.0 memang cukup memperhatikan keamanan untuk penggunanya. Dengan demikian versi Android terbaru yang diluncurkan ini telah mendukung sistem Fingerprint yaitu pemindai sidik jari yang dapat dimanfaatkan pengguna untuk mode penguncian ponsel maupun autentikasi beberapa transaksi online.
2. Mendukung Android Pay
Peluncuran Android Pay atau pembayaran Android dengan koneksi NFC oleh Google memang siap menjadi pesaing Samsung Pay dan Apple Pay. Dalam gadget yang telah dimotori oleh sistem operasi Android Marshmallow telah mendukung pembayaran Android dari Google atau Android Pay. Dengan demikian pengguna akan lebih mudah dalam bertransaksi online dan melakukan pembayaran secara langsung melalui smartphone.
3. Irit Baterai
Dibandingkan sistem operasi terdahulunya yang boros baterai, Android Marshmallow  ini memiliki kelebihan irit dalam pemakaian daya baterai. Dengan demikian kinerja smartphone akan lebih optimal dan memiliki waktu siaga lebih lama karena OS Android Marshmallow ini lebih hemat dalam pemakaian daya baterainya.
4. Mendukung Fast Charging
Beberapa smartphone kelas menengah atas telah mendukung fitur fast charging atau kemampuan mengisi baterai yang lebih cepat. Namun dalam sistem operasi Android Marsmallow terbaru ini, smartphone yang tidak memiliki fitur fast charging akan tetap merasakan kemampuan charging yang lebih cepat. Selain itu Android Marshmallow juga akan kompatibel dengan port USB terbaru yaitu USB Type-C dimana salah satu kelebihannya mampu mentransfer daya yang lebih cepat.
5. Mendukung App Permisions
Fitur App Permisions merupakan fitur penyesuaian ijin dalam sebuah aplikasi yang dapat disesuaikan dengan penggunanya. Dapat dimisalkan pada aplikasi BBM, Whatsapp dan lain lain jika kita tidak mengijinkan penggunaan kamera, maka aplikasi akan secara otomatis tidak dapat menggunakan kamera dalam smartphone.
6. Mendukung Auto Back-Up
Fitur ini memungkinkan pengguna smartphone OS Android Marshmallow dapat menyimpan aplikasi ke Google Drive dengan kapasitas maksimal 25 MB. Dengan demikian jika pengguna mengganti ponsel tidak perlu mengatur ulang aplikasi yang sudah pernah digunakan.

Kekurangan Android Marshmallow 6.0
Kekurangan dalam Android Marshmallow 6.0 sendiri belum ada keterangan lanjutan dari Google. Namun tentunya sebagai sistem operasi terbaru yang rilis di paruh kedua 2015, Android Marshmallow juga memiliki kekurangan yang bersifat umum atau sewajarnya sebagai OS terbaru yakni:
1. Belum tersedia pada semua perangkat smartphone Android. Tetapi jangan khawatir untuk Smarpthone yang belum mengusung OS Marshmallow, nantinya juga akan bisa menikmati OS Android ini melalui pembaruan sistem jika Google sudah meng-upgrade OS ini di beberapa smartphone Android.
2. Jika mendukung Upgrade OS Marshmallow, membutuhkan waktu yang cukup lama.
3. Yang pasti juga memakan sedikit ruang memori untuk upgrade ke Android 6.0 Marshmallow.

Sekian postingan dari saya tentang OS android Marshmallow 6.0. Semoga bermanfaat.