Analisis Spasial Sistem Informasi Geografis

22 variasi fenomena serta lokasi fenomena tersebut berada. Dunia nyata yang begitu luas pada kenyataannya tidak mungkin diambil secara utuh menjadi data spasial. Dengan demikian data spasial adalah sebuah gambaran sederhana dari dunia nyata. Dalam system informasi geografis, data spasial menggambarkan sebaran lokasi dan fenomena Budianto 2010. Digitasi merupakan salah satu cara untuk memperoleh data spasial. Sedangkan perolehan data spasial lain yang bersifat pengukuran teresterial sering dilakukan menggunakan theodolith, GPS dan citra satelit. Fungsi analisis data spasial terdiri dari seleksi dan manipulasi data spasial. Fungsi seleksi data spasial meliputi operasi yang diperlukan untuk menentukan kumpulan variabel bagian lokasi dari database spasial. Kemampuan ini seperti memperbesar, memperkecil, query dan menampilkan peta. Manipulasi data spasial merupakan semua fungsi operasi untuk membuat data spasial baru. Operasi ini dapat dikelompokkan dalam tiga kelompok besar yaitu interpolasi, penggabungan tabel dan overlay. Menurut Prahasta 2005 fungsi analisis spasial adalah menampilkan data grid ketinggian, menampilkan histogram data grid, menurunkan peta kemiringan, menurunkan peta garis kontur, menurunkan hillshade dan aspek, membuat peta jarak, klasifikasi, konversi format raster grid ke vector, konversi format vector ke raster grid, membuat grid permukaan, analisis proximity, resume statistic dan histogram raster grid, analisa fungsi densitas, pemilihan unsur-unsur pada raster grid, fungsi dan operator matematika pada raster grid. Analisis spasial dilakukan dengan menumpang susunkan overlay beberapa data spasial untuk menghasilkan unit pemetaan baru yang akan digunakan sebagai unit analisis. Pada setiap unit analisis tersebut dilakukan analisis terhadap data atributnya yang tak lain adalah data tabular, sehingga analisisnya disebut juga analisis tabular. Hasil analisis tabular selanjutnya dikaitkan dengan data spasialnya untuk menghasilkan data spasial yang diinginkan.

2.4.2. Pemodelan Spasial

Pemodelan dalam SIG diartikan sama dengan analisis. Sebagaimana diuraikan secara implisit dalam definisi analisis, pemodelan mempunyai makna 23 yang sama dengan SIG, perbedaannya adalah bahwa pemodelan mempunyai ruang lingkup yang lebih sempit dibandingkan dengan analisis. Pemodelan merupakan suatu proses yang dapat berupa simulasi, prediksi maupun deskripsi. Pemodelan spasial adalah suatu proses untuk melihat karakteristik dari sejumlah layer untuk setiap lokasi dalam rangka memecahkan masalah. Nilai dari masing- masing grid saling tumpang tindih dengan nilai dari cover lainnya yang menggambarkan atribut dari masing-masing lokasi Jaya 2006. Tujuan dari pembuatan model adalah membantu dalam pengambilan keputusan ataupun analisis untuk memahami, menggambarkan dan memperkirakan bagaimana suatu proses bekerja dalam dunia nyata melalui penyederhanaan fenomena maupun feature. Hasil dari permodelan ini dapat digunakan untuk mengambil suatu keputusan, melakukan kegiatan ilmiah atau memberi informasi umum Jaya 2006. Aplikasi pemodelam spasial sudah banyak dilakukan dalam kaitannya dengan pengelolaan sumberdaya alam diantaranya untuk mengetahui tingkat keberhasilan reforestrasi dan menentukan indikator kunci tingkat keberhasilan reforestrasi Puspaningsih, 2011, memprediksi umur dan luas area panen atau produksi panen tanaman padi sawah irigasi Sitanggang et al. 2006, menyusun model perubahan penggunaan lahan dan arah arah penggunaan lahan yang berwawasan lingkungan Munihab, 2008 dan mendapatkan faktor-faktor utama yang menjadi penyebab terjadinya kebakaran hutan dan lahan Samsuri, 2008; Kayoman, 2010. Ada 3 kategori fungsi pemodelan data spasial yang diterapkan pada obyek- obyek data geografis dalam SIG, berdasarkan prosedur analisisnya, yaitu: 1. Model geometrik geometric model: membuat buffer, menghitung luas area, keliling perimeter dan menghitung jarak Euclidean antar obyek. 2. Model koinsidensi coincidence model: overlay poligon identity, union dan intersection, clipping dan pengurangan erasing serta updating. 3. Model kedekatan adjacently model: pathtonding, redistriciting dan alokasi Berdasarkan prosesteknik analisisnya, pemodelan dikelompokkan atas : 1. Pemodelan kartografi cartographic modeling. Pada pemodelan ini disarankan untuk membuat diagram alir flow chart yang detail dan