Perbedaan Data Vektor, Data Raster dan Data Atribut dalam SIG serta Kelebihan dan Kekurangannya
Data merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan dalam Sistem Informasi Geografi. Data SIG dapat berupa data spasial dan data atribut. Khusus pada potingan kali ini akan dibahas mengenai data spasial. Data spasial atau keruangan merupakan data yang merepresentasikan kenampakan nyata permukaan bumi. Data spasial terdiri dari dua macam yaitu data raster dan data vektor.
1. Data Vektor
Data vektor adalah data yang menampilkan pola keruangan dalam bentuk titik, garis, kurva atau poligon. Data vektor sangat baik untuk merepresentasikan fitur-fitur jaringan jalan, gedung, rel kereta dan letak koordinat. Kelemahan data ini adalah ketidakmampuannya dalam mengakomodasi perubahan fenomena yang bersifat gradual.
Gambar 1. Data Vektor
Kelebihan Data Vektor
a. Memerlukan ruang atau tempat menyimpan yang lebih sedikit di computer.
b. Satu layer dapat dikaitkan dengan atau mengunakan atribut sehingga dapat menghemat ruang penyimpanan secara keseluruhan.c. Dengan banyak atribut yang banyak dikandung oleh satu layer, banyak peta tematik lain yang dapat dihasilkan sebagai peta turunannya.d. Hubungan topologi dan network dapat dilakukan dengan mudah.e. Memiliki resolusi spasial yang tinggi.f. Representasi grafis data spasialnya sangat mirip dengan peta garis buatan tangan manusia.g. Memiliki batas-batas yang teliti, tegas dan jelas sehingga sangat baik untuk pembuatan peta-peta administrasi dan persil tanah milik.h. Transformasi koordinat dan proyeksi tidak sulit dilakukan. Kekurangan Data Vektor
a. Memiliki struktur data yang kompleks.
b. Datanya tidak mudah untuk dimanipulasi.
c. Pengguna tidak mudah berkreasi untuk membuat programnya sendiri untuk memenuhi kebutuhan aplikasinya. Hali ini disebabkan oleh struktur data vector yang lebih kompleks dan prosedur fungsi dan analisisnya memerlukan kemampuan tinggi karena lebih sulit. Pengguna harus membeli system perangkat lunaknya karena teknologinya masih mahal. Prosedurnyapun terkadang lebih sulit.
d. Karena proses keseluruhan untuk mendapatkannya lebih lama, peta vector seringkali mengalami out of date atau kadaluarsa.
e. Memerlukan perangkat keras dan perangkat lunak yang lebih mahal.
f. Overlay beberapa layers vector secara simultan memerlukan waktu yang relative lama.
2. Data Raster
Data raster adalah data yang menampilkan sisi ruang bumi dalam bentuk pixel (picture element) yang membentuk grid/petak dan dihasilkan dari penginderaan jauh. Pada data raster, resolusi tergantung pada ukuran pixel-nya. Semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan maka akan semakin tinggi resolusinya. Data raster sangat baik untuk menggambarkan keadaan jenis tanah, vegetasi dan kelembaban tanah. Kelemahan data raster terletak pada besarnya ukuran file, semakin tinggi resolusi gambar maka ukuran file akan semakin besar.
Gambar 2. Data Raster
Kelebihan Data Raster
a. Memiliki struktur data yang sederhana
b. Mudah dimanipulasi dengan menggunakan fungsi-fungsi matematis sederhana
c. Teknologi yang digunakan cukup murah dan tidak begitu kompleks sehingga pengguna dapat membuat sendiri program aplikasi yang mengunakan citra raster.
d. Compatible dengan citra-citra satelit penginderaan jauh dan semua image hasil scanning data spasial.
e. Overlay dan kombinasi data raster dengan data inderaja mudah dilakukan
f. Memiliki kemampuan-kemampuan permodelan dan analisis spasial tingkat lanjut
g. Metode untuk mendapatkan citra raster lebih mudah
h. Gambarab permukaan bumi dalam bentuk citra raster yang didapat dari radar atau satelit penginderaan jauh selalu lebih actual dari pada bentuk vektornya
i. Prosedur untuk memperoleh data dalam bentuk raster lebih mudah, sederhana dan murah.
j. Harga system perangkat lunak aplikasinya cenderung lebih murah.
b. Mudah dimanipulasi dengan menggunakan fungsi-fungsi matematis sederhana
c. Teknologi yang digunakan cukup murah dan tidak begitu kompleks sehingga pengguna dapat membuat sendiri program aplikasi yang mengunakan citra raster.
d. Compatible dengan citra-citra satelit penginderaan jauh dan semua image hasil scanning data spasial.
e. Overlay dan kombinasi data raster dengan data inderaja mudah dilakukan
f. Memiliki kemampuan-kemampuan permodelan dan analisis spasial tingkat lanjut
g. Metode untuk mendapatkan citra raster lebih mudah
h. Gambarab permukaan bumi dalam bentuk citra raster yang didapat dari radar atau satelit penginderaan jauh selalu lebih actual dari pada bentuk vektornya
i. Prosedur untuk memperoleh data dalam bentuk raster lebih mudah, sederhana dan murah.
j. Harga system perangkat lunak aplikasinya cenderung lebih murah.
Kekurangan Data Raster
a. Secara umum memerlukan ruang atau tempat menyimpan (disk) yang besar dalam computer, banyak terjadi redudacy data baik untuk setiap layer-nya maupun secara keseluruhan.
b. Penggunaan sel atau ukuran grid yang lebiih besar untuk menghemat ruang penyimpanan akan menyebabkan kehilangan informasi dan ketelitian.
c. Sebuah citra raster hanya mengandung satu tematik saja sehingga sulit digabungkan dengan atribut-atribut lainnya dalam satu layer.
d. Tampilan atau representasi dan akurasi posisi sangat bergantung pada ukuran pikselnya (resolusi spasial).
e. Sering mengalami kesalahan dalam menggambarkan bentuk dan garis batas suatu objek, sangat bergantung pada resolusi spasial dan toleransi yang diberikan.
f. Transformasi koordinat dan proyeksi lebih sulit dilakukan
g. Sangat sulit untuk merepresentasikan hubungan topologi (juga network).
h. Metode untuk mendapatkan format data vector melalui proses yang lama, cukup melelahkan dan relative mahal.
b. Penggunaan sel atau ukuran grid yang lebiih besar untuk menghemat ruang penyimpanan akan menyebabkan kehilangan informasi dan ketelitian.
c. Sebuah citra raster hanya mengandung satu tematik saja sehingga sulit digabungkan dengan atribut-atribut lainnya dalam satu layer.
d. Tampilan atau representasi dan akurasi posisi sangat bergantung pada ukuran pikselnya (resolusi spasial).
e. Sering mengalami kesalahan dalam menggambarkan bentuk dan garis batas suatu objek, sangat bergantung pada resolusi spasial dan toleransi yang diberikan.
f. Transformasi koordinat dan proyeksi lebih sulit dilakukan
g. Sangat sulit untuk merepresentasikan hubungan topologi (juga network).
h. Metode untuk mendapatkan format data vector melalui proses yang lama, cukup melelahkan dan relative mahal.
Gambar 3. Perbedaan Data Vektor dan Data Raster
3. Data Atribut
Data atribut memberikan gambaran atau menjelaskan informasi berkaitan dengan fitur peta atau cara kerja SIG. Data atribut dapat disimpan dalam format angka maupun karakter. Pada Sistem Informasi Geografis, utamanya di ArcView dan ARC/INFO data atribut dihubungkan dengan data spasial melalui identifier (ID) yang terkait di fitur.
Dengan kata lain, data non spasial adalah data yang mempresentasikan aspek-aspek deskripsi/penjelasan dari suatu fenomena di permukaan bumi dalam bentuk kata-kata, angka, atau tabel. contoh data atribut misalnya kepadatan penduduk, jenis tanah, dsb. Contoh software yang digunakan untuk data spasial ialah software DataBase dan Lotus. Bentuk-bentuk data atribut ada 2 yaitu: data kuantitatif (angka-angka/statistik), contoh: jumlah penduduk, dan data kualitatif (kualitas/mutu), contoh: tingkat kesuburan tanah.
Tabel 1. Contoh Atribut Daftar Alamat
Nama
|
Alamat
|
Kota
|
Telpon
|
Anik Andriani
|
Jl. Patimura 23
|
Jakarta
|
(021) 2463251
|
Totok Gunawan
|
Jl. Kaliurang km 5
|
Yogyakarta
|
(0274) 236524
|
Joudie Luntungan
|
Jl. Diponegoro 37
|
Menado
|
(0431) 54291
|
Komang Suantara
|
Jl. Sudirman 45
|
Denpasar
|
(0361) 465324
|
Muhamad Ali
|
Jl. Tanjung Seng 27
|
Palu
|
(0451) 27154
|
Penentuan Atribut
Analisis kebutuhan atribut berganda sangat bergantung pada proses penentuan atribut oleh pembuat keputusan karena dengan atribut tersebut pembuat keputusan akan mengevaluasi pencapaian tujuan keputusan. Dalam melakukan pengambilan ide atribut ada dua cara yang dapat ditempuh pembuat keputusan yaitu menggunakan panel ahli dan melakukan survey literatur. Atribut yang digunakan harus mewakili tujuan yang ingin dicapai. Proses pencarian hingga sub-sub atribut yang lebih kecil terus dilakukan hingga diperoleh atribut yang nyata. Hal-hal yang harus dimilik oleh atribut sebagai berikut (Nuarsa IW. 2005):
- Atribut harus lengkap, atribut telah mewakili semua hal yang relevan terhadap keputusan akhir.
- Atribut saling terpisah satu dengan yang lain, atribut tidak harus tergantung pada atribut lain sehingga dapat dilakukan proses trade off pada langkah selanjutnya dan menghindari double-counting.
- Atribut dibatasi pada hal penting (signifikan) bagi kinerja, atribut diawali oleh tujuan utama yang abstrak dan ditingkat paling bawah.
Pembobotan Atribut
Atribut tidak selalu memilliki tingkat kepentingan yang sama. Dengan pemberian pembobotan yang berbeda, pembuat keputusan dapat menuangkan pertimbangan nilai kepentingan yang berbeda diantara atribut keputusan. Bobot juga akan membimbing seorang manajer proyek atau program untuk mengupayakan hal terbaik dalam pencapaian target yang memilliki bobot terbesar karena besarnya bobot juga menggambarkan tingkat tanggung jawab yang lebih besar terhadap atribut tersebut.
Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.
Rujukan
Tidak ada komentar:
Posting Komentar