Data input merupakan proses identifikasi dan pengumpulan data yang dibutuhkan untuk aplikasi tertentu.
19
Data input ini bertugas untuk mengumpulkan, mempersiapkan, dan menyimpan data spasial
dan atributnya dari berbagai sumber. Proses ini terdiri dari pengumpulan data, pemformatan ulang, georeferensi, kompilasi dan
dokumentasi data. Komponen masukan data mengubah dari data mentah atau bentuk asli ke suatu bentuk yang dapat digunakan SIG.
Data yang diperlukan untuk suatu kegiatan umumnya tersedia dalam berbagai bentuk yang berbeda seperti: peta analog, tabel,
grafikdiagram, set data digital asli, peta, foto udara, citra satelit, hasil pengukuran lapangan dan format digital dari sumber lain.
b. Data Output
Subsistem ini bertugas untuk menampilkan atau menghasilkan keluaran, termasuk mengekspornya ke format yang dikehendaki, baik
secara keseluruhan maupun sebagian basis data spasial. c.
Data Management Subsistem ini bertugas untuk mengorganisasikan baik data spasial
maupun tabel-tabel atribut terkait ke dalam sebuah sistem basis data dengan menggunakan Database Management System DBMS
sehingga mudah dipanggil kembali atau di-retrieve, di-update, dan di- edit.
d. Data Manipulation Analysis
Subsistem ini bertugas untuk menentukan informasi-informasi yang dapat dihasilkan oleh SIG. selain itu, bertugas untuk melakukan
manipulasi dan pemodelan data untuk menghasilkan informasi yang di harapkan.
Dengan demikian, SIG diharapkan dapat memberikan kemudahan- kemudahan yang diinginkan, yaitu:
Penanganan data geospasial menjadi lebih baik dalam format baku
19
Jefri Ardian Nugroho, “Pemetaan Daerah Rawan Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis”, Jurnal ITS-Sukolilo, Surabaya, 2008.
Dapat digunakan untuk mengidentifikasi daerah banjir, longsor, dan kemiskinan.
Revisi dan pemutakhiran data menjadi lebih mudah Data geospasial dan informasi menjadi lebih mudah dicari,
dianalisis, dan direpresentasikan Menjadi produk yang menjadi nilai tambah
Kemampuan menukar data geospasial Pengehematan waktu dan biaya
Keputusan yang diambil menjadi lebih baik
20
7. ArcGIS 10.1
Jenis perangkat lunak pada SIG sangat beraneka ragam. Terdiri dari, Er Mapper, ArcView, ArcGIS, dan lain-lain. Kali ini penulis menggunakan
software ArcGIS 10.1. ArcGIS 10.1 merupakan salah satu perangkat lunak SIG yang dikembangkan oleh Environmental System Research Institute
ESRI dirilis pada bulan September 2010. ArcGIS terdiri dari beberapa aplikasi yang terintegrasi, yaitu ArcMap, ArcCatalog, dan Arc Toolbox.
21
Penulis menggunakan aplikasi ArcMap untuk menampilkan dan memanipulasi data geografis, membuat peta, dan editing peta.
B. Hasil Penelitian yang Relevan
Penelitian yang pertama dilakukan oleh Agus Sriyono tentang Identifikasi Kawasan Rawan Bencana Longsor Kecamatan Banyubiru, Kabupaten
Semarang Tahun 2012. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan peta rawan bencana longsor dan mengetahui sebaran kawasan rawan bencana longsor di
Kecamatan Banyubiru. Parameter yang digunakan diantaranya curah hujan, kemiringan lereng, batuan penyusun lereng, vegetasi, jenis tanh, tata air
lereng, pola tanam, penggalian dan pemotongan lereng. Pencetakan kolam, drainase lereng, pembangunan kontruksi, kepadatan penduduk dan mitigasi
bencana
.
Penelitian ini menggunakan metode observasi, dokumentasi, dan
20
Eddy Prahasta, Sistem Informasi Geografis: Konsep-konsep Dasar, …………., h. 124
21
Indarto Arif Faisal, Tutorial Ringkas ArcGIS-10, Yogyakarta: CV. Andi Offset,2013, h.5.
Scoring. hasil penelitian ini adalah terdapat tiga zonasi kawasan rawan bencana longsor dengan zona A, zona B, dan zona C.
22
Penelitian yang kedua dilakukan oleh Melisa P. Todingan, dkk.
penelitiannya tentang Pemetaan Daerah Rawan Longsor di Wilayah Sub DAS Tondano dengan Sistem Informasi Geografis Tahun 2014. Tujuan penelitian
ini adalah menganalisis daerah rawan longsor di wilayah Sub DAS Tondano untuk mendapatkan informasi tingkat kerawanan dan penyebarannya dalam
bentuk peta dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografis. Penelitian ini dilakukan dengan metode Deskriptif yang terdiri dari survey dan overlay peta,
sedangkan identifikasi daerah rawan longsor dengan menggunakan metode Scoring. Parameter yang diamati adalah jenis tanah, kemiringan lereng,
ketinggian, penggunaan lahan, dan curah hujan. Hasil penelitian ini menunjukkan penyebaran daerah rawan longsor di Sub DAS Tondano terdiri
dari lima kelas kerawanan longsor, yaitu 1 kelas tidak rawan longsor seluas 993,12 Ha; 2 kelas kerawanan rendah seluas 207,59 Ha; 3 kelas
kerawanan sedang seluas 894,19 Ha; 4 kelas kerawanan tinggi seluas 469,23 Ha; dan 5 kelas sangat rawan seluas 1637,23 ha.
23
Penelitian ketiga dilakukan oleh Jefri Andrian Nugroho, penelitiannya tentang Pemetaan Daerah Rawan Longsor dengan Penginderaan Jauh dan
Sistem Informasi Geografis Studi Kasus Hutan Lindung Kabupaten Mojokerto Tahun 2008. Tujuan penelitian ini ialah memetakan daerah rawan
terhadap longsor dengan menggunakan penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis. Data yang digunakan ialah citra satelit SPOT 4 tahun
2008 ditunjang dnegan data lain, seperti data curah hujan, peta jenis tanah, peta kawasan hutan, peta geologi, dan data SRTM. Adapun metode yang
digunakan ialah overlay dan memberikan skor pada masing-masing kriteria dari parameter tersebut. Hasil dari penelitian ini memperlihatkan kawasan
hutan lindung Kabupaten Mojokerto memilki tingkat kerawanan longsor
22
Agus Sriyono, “Identifikasi Kawasan Rawan Bencana Longsor di Kecamatan Banyubiru
Kabupaten Semarang”, Skripsi Universitas Negeri Semarang, 2012
23
Melisa P. Todingan, “Pemetaan Daerah Rawan Longsor di Wilayah Sub DAS Tondano dengan Sistem Informasi Geografis”, Jurnal Universitas Sam Ratulangi, 2014.
