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 😊