Penambahan Modul Output pada Sistem Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP) Titik Api di Indonesia
PENAMBAHAN MODUL OUTPUT PADA SISTEM SPATIAL
ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING (SOLAP) TITIK API
DI INDONESIA
MUJAHID HASAN
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Penambahan Modul
Output pada Sistem Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP) Titik Api di
Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan
belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber
informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak
diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam
Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2014
Mujahid Hasan
NIM G64114028
ABSTRAK
MUJAHID HASAN. Penambahan Modul Output pada Sistem Spatial On-Line
Analytical Processing (SOLAP) Titik Api di Indonesia. Dibimbing oleh HARI
AGUNG ADRIANTO.
Beberapa tahun terakhir sistem SOLAP titik api di Indonesia telah dibangun
menggunakan framework Spatialytics. Peta yang ditampilkan oleh sistem SOLAP
tersebut belum bisa diekspor dalam format shapefile. Penelitian ini menambahkan
modul output pada sistem SOLAP untuk mengekspor data shapefile. Modul tersebut
diimplementasikan menggunakan bahasa pemograman javascript dan bahasa query
CQL. Metode yang digunakan adalah linear sequencial model yang menerapkan
tahap–tahap pengembangan aplikasi terstruktur. Hasilnya adalah user dapat
mengekspor data peta dengan ekstensi shapefile berdasarkan provinsi, bulan dan,
tahun kebakaran hutan di Indonesia. Kemudian, output dapat dibaca oleh aplikasi
GIS lainya.
Kata kunci: GIS, kebakaran hutan, shapefile, SOLAP, titik Api
ABSTRACT
MUJAHID HASAN. Adding Module Output for Hotspot Spatial On-Line
Analitycal Processing (SOLAP) in Indonesia. Supervised by HARI AGUNG
ADRIANTO.
In the last few years a hotspot SOLAP system for Indonesia has been built using the
Spatialytics framework. The map displayed by the SOLAP system could not be exported in
the format of the shapefile. This research adds an output module that can export data into
SOLAP shapefiles. The module is implemented using the javascript programming language
and CQL query language. The method used is linear sequential model that implements
structured application development stages. The result is a user can export map data into
shapefiles based on province, month and, year of forest fires in Indonesia. Then, the output
can be read by other GIS applications
Keywords: forest fires, GIS, hotspot, output, SOLAP
PENAMBAHAN MODUL OUTPUT PADA SISTEM SPATIAL
ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING (SOLAP) TITIK API
DI INDONESIA
MUJAHID HASAN
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2013
Judul Skripsi : Penambahan Modul Output pada Sistem Spatial On-Line Analytical
Processing (SOLAP) Titik Api di Indonesia
Nama
: Mujahid Hasan
NIM
: G64114028
Disetujui oleh
Hari Agung Adrianto, S.Kom, M.Si
Pembimbing
Diketahui oleh
Dr. Ir. Agus Buono, M.Si, M.Kom
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur kehadirat Allah subhanahu wa ta’ala karena atas rahmat
dan karunianya penulis dapat menyelesaikan penelitian ini dengan baik. Atas
segala bantuan, bimbingan dan kemudahan yang telah diberikan, pada kesempatan
ini penulis ingin menyampaikan ucapan terimakasih kepada:
1
Ibu dan Ayah yang selalu mendo’akan dan memberikan dukungannya baik
moral maupun material.
2
Bapak Hari Agung Adrianto, SKom MSi sebagai dosen pembimbing yang
bersedia meluangkan waktunya untuk membimbing dan memberikan
pengarahan dalam proses penyelesaian penelitian ini.
3
Ibu Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom dan Bapak Endang Purnama
Giri, SKom MKom sebagai dosen penguji yang telah bersedia meluangkan
waktunya untuk menjadi dosen penguji dalam penelitian ini.
4
Teman-teman Alih Jenis Ilmu Komputer Angkatan 6 yang selalu
memberikan dukungan baik berupa mental maupun berupa ilmu.
Bogor, Juli 2014
Mujahid Hasan
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR
iii
DAFTAR LAMPIRAN
iii
PENDAHULUAN
2
Latar Belakang
2
Perumusan Masalah
2
Tujuan Penelitian
2
Manfaat Penelitian
3
Ruang Lingkup Penelitian
3
METODE
3
Perencanaan
4
Analisis
4
Perancangan
4
Implementasi
5
Pengujian
5
HASIL DAN PEMBAHASAN
5
Perencanaan
5
Analisis
5
Perancangan dan Implementasi
7
Pengujian
SIMPULAN DAN SARAN
10
11
Simpulan
11
Saran
12
DAFTAR PUSTAKA
12
RIWAYAT HIDUP
23
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
14
15
16
Kerangka kerja dari linear sequential model
Sistem SOLAP Imadudin (2012)
Integrasi aplikasi
Query CQL pada GeoServer
Teks WFS request
Code var link1
Code var linkX
Code var link2
Code var link3
Code var link4
Code var link5
Antarmuka modul ekspor data menjadi shapefile
Query MDX Sumatra Barat tahun 1997
Hasil ekspor Sumatera Barat tahun 1997
Query pada PostgreSQL
3
4
6
7
7
7
8
8
8
9
9
9
10
10
11
DAFTAR LAMPIRAN
1 Data shapefile Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang dibaca
pada Quantum GIS
2 Data KML Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang dibuka pada
Quantum GIS.
3 Fungsi code pada index.html
4 Hasil query propinsi Sumatera Barat tahun 1997 pada PostgreSQL
5 Hasil ekspor yang dibaca pada Quantum GIS
6 Query seluruh wilayah Indonesia tahun 1997 – 2005 pada PostgreSQL
7 Hasil ekspor wilayah Indonesia tahun 1997-2005 pada Quantum GIS
13
14
15
19
20
21
22
2
PENDAHULUAN
Latar Belakang
National Oceanic Atmospheric and Administration (NOAA) telah
melakukan pemantauan titik panas (hotspot) pada daerah-daerah kebakaran
hutan. Direktorat Pengendalian Kebakaran Hutan (DPKH) Departemen
Kehutanan Republik Indonesia telah melakukan pengolahan data dan
informasi tentang titik panas di Indonesia dan telah membangun aplikasi berbasis
website (http://www.indofire.org) tentang kebakaran hutan di Indonesia. Akan
tetapi, website tersebut baru bisa menampilkan visualisasi titik api pertanggal saja.
Dengan visualisasi titik api yang terbatas maka dibagunlah Sistem Spatial
On-Line Analytical Processing (SOLAP) kebakaran hutan menggunakan
framework Spatialytics dan dikembangkan berdasarkan data dari aplikasi DPKH.
Penelitian tentang SOLAP Kebakaran Hutan menggunakan Geomondrian dan
Geoserver telah dilakukan oleh Fadhli (2011) yang memudahkan untuk analisis
data titik panas dan penyajian data dalam peta, namun modul visualisasinya belum
tersinkronisasi. Penelitian dilanjutkan oleh Imaduddin (2012) yang melakukan
sinkronisasi antara visualisasi peta dan query OLAP pada sistem sebelumnya.
Hasilnya lebih mempermudah user melakukan analisis titik panas dari sistem
sebelumnya. User cukup memasukkan query MDX dalam melakukan analisis dan
query mampu menampilkan hotspot pertahun. Kemudian Wipriance (2013)
melakukan peningkatan kinerja sistem SOLAP. Hasilnya jumlah titik panas yang
mampu ditangani oleh sistem bertambah dari 190 titik menjadi 1500 dan
dilanjutkan oleh Qahhariana (2014) menjadi 5344 titik baik pada modul peta
maupun modul Jpivot.
Peta yang ada pada sistem yang dikembangkan dalam penelitian tersebut
belum bisa mengekspor data dalam format peta. Sehingga user belum bisa
mengambil data peta yang berbentuk hotspot untuk dianalisis lebih lanjut atau
dijadikan referensi bagi user untuk pemetaan yang baru sesuai dengan kebutuhan
user. Penelitian ini akan menambahkan modul output berupa format peta yang
nantinya akan bisa diolah kembali oleh user. Modul dapat mengekspor seluruh
data hotspot di indonesia pada tahun 1997 sampai 2005 dengan jumlah filed 473
dan 891.
Perumusan Masalah
Perumusan
masalah
pada
penelitian
ini
adalah
bagaimana
menambahkan sebuah modul output pada sistem SOLAP Imaduddin (2012)
kemudian peta dapat diekspor berdasarkan kebutuhan user untuk analisis
lebih lanjut dan dibaca menggunakan aplikasi GIS lainya.
Tujuan Penelitian
1
2
Tujuan dari penelitian ini yaitu:
Menambahkan modul output pada sistem SOLAP kebakaran hutan di
Indonesia hasil penelitian Imaduddin (2012).
Menyediakan fitur ekspor data peta dengan ekstensi shapefile.
3
Fail shapefile dapat digunakan pada aplikasi desktop GIS.
Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat mempermudah pengguna dalam
pengambilan data output seperti peta hotspot pada sistem SOLAP untuk
dijadikan referensi sesuai dengan kebutuhan user.
Ruang Lingkup Penelitian
1
2
3
4
5
6
Ruang lingkup dalam penelitian ini yaitu :
Difokuskan pada modul output pada sistem SOLAP.
Format modul output adalah shapefile (.shp).
Pemilihan output berdasarkan wilayah satu provinsi tertentu pada bulan
atau tahun terjadinya kebakaran hutan di wilayah Indonesia.
Hasil yang diekspor adalah data hotspot saja.
Pengecekan hasil ekspor menggunakan aplikasi Quantum GIS.
Provinsi yang dimasukkan pada editor query MDX harus huruf kapital.
METODE
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah linear sequential model.
Metode ini dipilih karena menerapkan tahap–tahap pengembangan aplikasi yang
terstruktur. Perangkat lunak merupakan bagian dari sistem yang besar dan untuk
mengembangkan perangkat lunak tersebut, perlu dibuat persyaratan sesuai dengan
tahapan kerja linear sequential model agar dalam pengembangan sistem sesuai
dengan perencanaan awal (Pressman 2001). Gambar 1 merupakan kerangka kerja
dari linear sequential model.
Perencanan
Analisis Sistem
Perancangan
Implementasi
Pengujian
Gambar 1 Kerangka kerja dari linear sequential model
4
Perencanaan
Sistem sebelumnya belum mampu mengekspor peta yang ditampilkan.
Untuk mengekspor peta harus ditentukan format peta yang nantinya akan
diekspor. Ada beberapa ekstensi fail pada format pembacaan data peta seperti
shapefile, Keyhole Markup Language (KML). Format output akan dipilih dan
ditinjau dari beberapa aspek, yaitu:
1
Output dapat dibaca oleh aplikasi desktop GIS.
2
Menyertakan data mentah yaitu database peta yang diekspor.
Analisis
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap sistem SOLAP yang sudah
dibangun, yaitu:
1
Mempelajari lingkungan sotfware pengembangan sistem sebelumnya.
Sistem SOLAP hasil penelitian Imaduddin (2012) dapat dilihat pada
Gambar 2.
2
Mengenali lingkungan hardware yang akan dijadikan pengujian modul
output.
3
Mempelajari alur kerja sotfware yang digunakan pada sistem sebelumnya.
4
Mempelajari alur kerja sotfware yang digunakan untuk penambahan modul
output.
Gambar 2 Sistem SOLAP Imadudin (2012)
Perancangan
Menambahkan antarmuka pada sistem SOLAP agar user dengan mudah
mengekspor peta pada SOLAP. Antarmuka adalah sebuah button.
Implementasi
Pada tahap ini merupakan tahapan yang paling penting karna akan sangat
berpengaruh pada tujuan yang diharapkan. Tahap ini dilakukan konfigurasi pada
sistem yang ada dan menambahkan modul output. Konfigurasi akan dilakukan
pada halaman index.html.
Pengujian
1
2
3
4
Modul output akan diuji dengan kriteria sebagai berikut:
Modul output diuji untuk mengekspor output berupa peta dalam format
shapefile.
Fail yang telah dihasilkan bisa dibaca oleh aplikasi Quantum GIS.
Jumlah output yang di-query pada PostgreSQL sama dengan Quantum GIS.
Jumlah output yang di-query pada modul peta sama dengan Jpivot SOLAP.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perencanaan
Ada beberapa format output yang paling memungkinkan untuk diekspor
yaitu shapefile (.shp) dan Keyhole Markup Langguage (KML). Shapefile dan
KML merupakan format output data spatial. Shapefile akan dipilih sebagai
output karena menyertakan data mentah hasil query dan lebih cepat dalam proses
pengeditan data, Tabel 1 Perbandingan antara SHP dan KML.
Tabel 1 Perbandingan SHP dan KML
No
1
2
Keyhole Markup Langguage
(KML)
Lebih cepat dalam melakukan KML lebih baik digunakan pada
pengeditan,
ESRI
White aplikasi Google Earth.
Paper (1998).
SHP menyertakan semua data KML tidak menyertakan data
mentah hasil extraction query yang dibutuhkan. Contoh data
dari
basisdata
dalam KML dapat dilihat Lampiran 2.
PostgreSQL. Contoh data
SHP dilihat Lampiran 1.
Shapefile (.shp)
Analisis
Penambahan modul output data spasial ini dibangun dengan menggunakan
perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut:
a. Spesifikasi perangkat keras untuk pengujian modul output:
1 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU @2.20
2 Memory 2GB DDR2
3 HDD 320 GB
6
b. Perangkat lunak yang digunakan pada pengembangan modul output:
1 Windows 7 Ultimate sebagai sistem operasi.
2 JRE7.
3 Apache Tomcat 6.0 sebagai webserver.
4 Google Crome sebagai aplikasi pengujian modul output SOLAP.
5 Spatialytics sebagai spatial OLAP framework.
6 Geoserver 2.1 sebagai webmap server.
7 PostgreSQL 9.1 sebagai database server dengan ekstensi PostGIS
untuk menyimpan data spatial.
8 Quantum GIS sebagai pengujian peta yang di ekspor.
Analisis terhadap integrasi aplikasi modul output dapat dilihat pada Gambar
3. Terdapat 2 server utama yaitu application server dan database server.
Application server merupakan tempat penyedia antarmuka dari SOLAP yang
berisi Apache Tomcat, Spatialytics dan Geoserver. Sedangkan database server
merupakan tempat penyedia data SOLAP. Aplikasi database yang digunakan
adalah PostgreSQL dengan ekstensi PostGIS.
Aplication Server
Database Server
Apache Tomcat
Spatialytics
Geoserver
PostgreSQL +
PostGIS
Gambar 3 Integrasi aplikasi
Sebelum menggunakan sistem SOLAP client harus meng-install dulu
aplikasi JRE karena sistem berupa aplikasi website berbasis Java. Implementasi
dari sistem dapat digunakan pada browser Google Crome. Alur kerja dari sistem
ini yaitu:
1
SOLAP diakses menggunakan aplikasi Google Crome dengan alamat
http://localhost:8080/Spatialytics.
2
User memasukan query ke MDX Query Editor
3
User memilih Export to SHP untuk mengunduh output peta.
4
Alamat link akan diparsing ke Geoserver .
5
Geoserver mengambil data peta ke PostgreSQL.
6
Geoserver menghasilkan data peta dengan format .shp.
Perancangan dan Implementasi
Sistem SOLAP kebakaran hutan hasil penelitian Imaduddin (2012)
terintegrasi dengan GeoServer. Berdasarkan keterangan dari situs
http://geoserver.org, GeoServer dapat melakukan ekspor dengan format shapefile.
Kemudian GeoServer juga dapat melakukan query Contextual Query
Languge (CQL). CQL (Common Query Language) adalah bahasa query yang
dibuat oleh OGC untuk katalog spesifikasi Web Services (http://geoserver.org).
Filter pada CQL menggunakan perintah “LIKE”. Contoh penggunaan query CQL
dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Query CQL pada GeoServer
Ketika dilakukan ekspor shapefile maka ouput yang dihasilkan akan bertipe
zip. Isi fail zip tersebut adalah .shp, .dbf , .cst, .prj .shx dan WFS request berupa
.txt dan isi dari WFS request dapat dilihat pada Gambar 5.
http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?service=WFS&
version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indonesia:hotspo
t97&maxFeatures=50&outputFormat=SHAPE-ZIP
Gambar 5 Teks WFS request
MaxFeature dirubah menjadi 1.000.000 agar output dapat diekspor sesuai
dengan jumlah hasil query CQL dan query yang dilakukan pada PostgreSQL.
Kemudian dilakukan konfigurasi pada halaman index.html menggunakan
pemograman
Hypertext Markup Language (HTML) dan
javascript.
Ditambahkan satu fungsi untuk menyeleksi string provinsi, bulan dan tahun.
Setelah itu dimasukan ke query CQL dan digabungkan dengan link yang diambil
dari WFS request. Gambar 6 adalah code dari fungsi untuk menyeleksi string
provinsi, bulan dan tahun pada MDX Query Editor. Adapun proses seleksi string
untuk pemanggilan link sebagai berikut:
1
Jika provinsi, bulan dan tahun tidak terdeteksi maka secara otomatis akan
mengekspor titik kebakaran hutan tahun 1997 sampai 2005 terdapat pada
var link1. (lihat Gambar 6)
else if(e_prov == "%" && e_bulan == "%" && e_tahun ==
"%"){
var link1 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows
?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=fo
restfire_indonesia:hotspot_indo&maxFeatures=1000000&outpu
tFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link1,'Download');
}
Gambar 6 Code var link1
8
2
Jika provinsi, bulan tidak terdeteksi dan tahun terdeteksi maka akan
memanggil var linkX. (lihat Gambar 7)
alert(e_prov+" "+e_bulan+" "+e_tahun);
if(e_prov == "%" && e_bulan == "%" && e_tahun != "%"){
var linkX =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servi
ce=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_ind
onesia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%2
0tahun%20%3D%20"+e_tahun+"&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:4326&&
maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(linkX,'Download');
}
Gambar 7 Code var linkX
3
Jika provinsi tidak terdeteksi dan bulan, tahun terdeteksi maka akan
memanggil var link2. (lihat Gambar 8)
else if(e_prov == "%" && e_bulan != "%" && e_tahun != "%"){
var link2 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20bu
lan%20LIKE%20%27"+e_bulan+"%27%20AND%20tahun%20%3D%20"+e_tahun+"
&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:4326&&maxFeatures=1000000&outputF
ormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link2,'Download');
}
Gambar 8 Code var link2
4
Jika bulan tidak terdeteksidan provinsi, tahun terdeteksi maka akan
memanggil var link3. (lihat Gambar 9)
else if(e_prov == "%" && e_tahun == "%" && e_bulan != "%"){
var link3 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20bu
lan%20LIKE%20%27"+e_bulan+"%27&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:432
6&&maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link3,'Download');
}
Gambar 9 Code var link3
5
Jika bulan tidak terdeteksi dan provinsi, tahun terdeteksi maka akan
memanggil var link4. (lihat Gambar 10)
else if(e_prov == "%" && e_tahun == "%" && e_bulan != "%"){
var link3 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20bu
lan%20LIKE%20%27"+e_bulan+"%27&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:432
6&&maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link3,'Download');
}
Gambar 10 Code var link4
6
Jika provinsi, tahun dan bulan tidak terdeteksi maka akan memanggil var
link5. (lihat Gambar 11)
else if(e_prov != "%" && e_tahun != "%" && e_bulan != "%"){
var link5 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20na
ma_prov%20LIKE%20%27"+e_prov+"%27%20AND%20bulan%20LIKE%20%27"+e_
bulan+"%27%20AND%20tahun%20%3D%20"+e_tahun+"&WIDTH=720&HEIGHT=33
0&srs=EPSG:4326&&maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link5,'Download');
}else {
document.write("Tidak inputan query yang
}
disesuaikan");
Gambar 11 Code var link5
Antarmuka yang dibuat adalah sebuah button dan ketika diklik dapat
mengekspor data shapefile berdasarkan
editor query Multi-Dimensional
Expressions MDX. MDX merupakan sebuah bahasa mirip dengan query SQL
pada database relasional dan digunakan pada OLAP database (Whitehorn et
al. 2002). Gambar 12 menampilkan button yang ditambahkan.
Gambar 12 Antarmuka modul ekspor data menjadi
shapefile
10
Pengujian
Ekspor shapefile dilakukan dengan mengklik Export to SHP (lihat Gambar
13). Editor query MDX menyatakan provinsi Sumatra Barat tahun 1997.
Gambar 13 Query MDX Sumatra Barat tahun 1997
Data yang telah berhasil diekspor diujikan pada aplikasi Quantum GIS.
Shapefile dapat dibaca oleh aplikasi Quantum GIS mengunakan sistem kordinat
referensi WGS 84 dan ID kewenangan EPSG:4326. Gambar 14 menampilkan
ekspor kebakaran hutan di provinsi Sumatera Barat tahun 1997.
Gambar 14 Hasil ekspor Sumatera Barat tahun 1997
Attribut yang diekspor adalah id_hotspot, st_astext, bulan, tahun,
nama_satel, nama_pulau, nama_prov, nama_kab. Jumlah field hasil ekspor
adalah 1579 sama dengan tabel Jpivot. Pengujian juga di-query dilakukan pada
PostgreSQL, lihat Gambar 15. Jumlah field yang pada provinsi Sumatera Barat
tahun 1997 yaitu 1579 titik. Jadi, jumlah field pada PostgreSQL sama dengan
yang dibaca oleh Quantum GIS yaitu 1579 titik. Jumlah field pada PostgreSQL
dan Quantum GIS dapat dilihat pada Lampiran 4 dan Lampiran 5.
Gambar 15 Query pada PostgreSQL
Modul akan mengekspor seluruh data hotspot di indonesia pada tahun 1997
sampai 2005 ketika tidak menemukan kata provinsi, bulan dan tahun pada editor
query MDX. Kemudian diujikan juga pada PostgreSQL dan Quantum GIS.
Jumlah field sama antara PostgreSQL dan Quantum GIS yaitu 473.891, hasil
query seluruh wilayah Indonesia tahun 1997 sampai 2005 dapat dilihat pada
Lampiran 6 dan Lampiran 7. Namun hasil akan berbeda pada tabel Jpivot yang
hanya bisa menampilkan 5.344 titik (Qahhariana 2014).
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Modul mampu melakukan ekspor shapefile. Output dipilih berdasarkan
wilayah atau provinsi, bulan dan tahun kebakaran hutan di Indonesia. Kemudian
output berhasil diujikan pada aplikasi Quantum GIS. Jumlah field yang diekspor
sama dengan yang di-query pada PostgreSQL. Hasil ekspor akan berbeda dengan
yang dilihat pada modul peta dan Jpivot SOLAP, karena baru bisa menampilkan
5344 titik.
12
Saran
Modul ouput yang telah dikembangkan masih mempunyai banyak
kekurangan sehingga diharapkan dapat dilakukan pengembangan. Saran untuk
penelitian selanjutnya, yaitu:
1
Menambahkan lingkup query sampai ke kabupaten sehingga ekspor data
bisa lebih detail sampai ke kabupaten di seluruh Indonesia.
2
Membuat fungsi ekspor yang tidak terintegrasi dengan Geoserver pada
spatialytics agar bisa data dibandingkan kinerjanya dengan hasil penelitian
ini.
DAFTAR PUSTAKA
ESRI. 1998. ESRI shapefile technical Description. An ESRI white paper.
[diunduh
2014
Januari
12];(J-7855).
Tersedia
pada:
http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/shapefile.pdf
Fadhli MH. 2011. Data warehouse spatio-temporal kebakaran hutan
menggunakan geomondrian dan geoserver [skripsi]. Bogor (ID). Institut
Pertanian Bogor.
GeoServer. 2013. CWL and ECQL. [diunduh 2013 Des 27]. Tersedia pada:
http://docs.geoserver.org/stable/en/user/tutorials/cql/cql_tutorial.html.
GeoServer. 2013. Filters. [diunduh 2013 Des 27]. Tersedia pada:
http://docs.geoserver.org/latest/en/user/services/wfs/outputformats.html.
Imaduddin A. 2012. Sinkronisasi anatara visualisasi peta dan query OLAP pada
spatial data warehouse kebakaran hutan di Indonesia [skripsi]. Bogor (ID).
Institut Pertanian Bogor.
Pressman R. Software Engineering: A Practitioner's Approach, Edisi ke 5, New
York : McGraw-Hill, 2001.
Qahhariana A. 2014. Peningkatan Kinerja Sistem Spatial Online Analytical
Processing (SOLAP) Titik Panas Kebakaran Hutan [skripsi]. Bogor (ID).
Institut Pertanian Bogor.
Wipriance L. 2013. Peningkatan kinerja sistem spatial data warehouse kebakaran
hutan menggunakan geoserver dan geomondrian [skripsi]. Bogor (ID). Institut
Pertanian Bogor.
Whitehorn M, Zare R, Pasumansky M. 2002. Fast Track to MDX. London (UK):
Springer.
Lampiran 1 Data shapefile Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang dibuka
pada Quantum GIS
14
Lampiran 2 Data KML Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang
dibaca pada Quantum GIS.
Lampiran 3 Fungsi code pada index.html
function code() {
var code =
document.getElementById("dijit_form_SimpleTextarea_0").value;
var w1 = [/NANGGROE ACEH DARUSSALAM/
,/SUMATERA UTARA/
,/SUMATERA BARAT/
,/RIAU/
,/JAMBI/
,/SUMATERA SELATAN/
,/BENGKULU/
,/LAMPUNG/
,/BANGKA BELITUNG/
,/KEPULAUAN RIAU/
,/DKI JAKARTA/
,/JAWA BARAT/
,/JAWA TENGAH/
,/DAERAH ISTEMEWA YOGYAKARTA/
,/JAWA TIMUR/
,/BANTEN/
,/BALI/
,/NUSA TENGGARA BARAT/
,/NUSA TENGGARA TIMUR/
,/KALIMANTAN BARAT/
,/KALIMANTAN TENGAH/
,/KALIMANTAN SELATAN/
,/KALIMANTAN TIMUR/
,/SULAWESI UTARA/
,/SULAWESI TENGAH/
,/SULAWESI SELATAN/
,/SULAWESI TENGGARA/
,/GORONTALO/
,/M A L U K U/
,/MALUKU UTARA/
,/PAPUA/
,/IRIAN BARAT/];
var w2 = ["NANGGROE ACEH DARUSSALAM"
,"SUMATERA UTARA"
,"SUMATERA BARAT"
,"RIAU"
,"JAMBI"
,"SUMATERA SELATAN"
,"BENGKULU"
,"LAMPUNG"
,"BANGKA BELITUNG"
,"KEPULAUAN RIAU"
,"DKI JAKARTA"
,"JAWA BARAT"
,"JAWA TENGAH"
,"DAERAH ISTEMEWA YOGYAKARTA"
,"JAWA TIMUR"
,"BANTEN"
,"BALI"
,"NUSA TENGGARA BARAT"
16
Lanjutan
,"NUSA TENGGARA TIMUR"
,"KALIMANTAN BARAT"
,"KALIMANTAN TENGAH"
,"KALIMANTAN SELATAN
,"KALIMANTAN TIMUR"
,"SULAWESI UTARA"
,"SULAWESI TENGAH"
,"SULAWESI SELATAN"
,"SULAWESI TENGGARA"
,"GORONTALO"
,"M A L U K U"
,"MALUKU UTARA"
,"PAPUA"
,"IRIAN BARAT"];
var t1 = [/1997/, /1998/, /1999/, /2000/, /2001/,
/2002/, /2003/, /2004/, /2005/];
var t2 = ["1997", "1998", "1999", "2000", "2001",
"2002", "2003", "2004",
"2005"];
var b1 = [/Januari/, /Februari/, /Maret/, /April/,
/Mei/,
/Juni/,
/Juli/,
/Agustus/,/September/,
/Oktober/, /November/, /Desember/];
var b2 = ["Januari", "Februari", "Maret", "April",
"Mei",
"Juni",
"Juli",
"Agustus","September",
"Oktober", "November", "Desember"];
var i=0
var j=0;
var k=0;
var hasil_t = "";
var hasil_w = "";
var hasil_b = "";
var matchPos1;
var matchPos2;
var matchPos3;
for(i; i
ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING (SOLAP) TITIK API
DI INDONESIA
MUJAHID HASAN
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Penambahan Modul
Output pada Sistem Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP) Titik Api di
Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan
belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber
informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak
diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam
Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2014
Mujahid Hasan
NIM G64114028
ABSTRAK
MUJAHID HASAN. Penambahan Modul Output pada Sistem Spatial On-Line
Analytical Processing (SOLAP) Titik Api di Indonesia. Dibimbing oleh HARI
AGUNG ADRIANTO.
Beberapa tahun terakhir sistem SOLAP titik api di Indonesia telah dibangun
menggunakan framework Spatialytics. Peta yang ditampilkan oleh sistem SOLAP
tersebut belum bisa diekspor dalam format shapefile. Penelitian ini menambahkan
modul output pada sistem SOLAP untuk mengekspor data shapefile. Modul tersebut
diimplementasikan menggunakan bahasa pemograman javascript dan bahasa query
CQL. Metode yang digunakan adalah linear sequencial model yang menerapkan
tahap–tahap pengembangan aplikasi terstruktur. Hasilnya adalah user dapat
mengekspor data peta dengan ekstensi shapefile berdasarkan provinsi, bulan dan,
tahun kebakaran hutan di Indonesia. Kemudian, output dapat dibaca oleh aplikasi
GIS lainya.
Kata kunci: GIS, kebakaran hutan, shapefile, SOLAP, titik Api
ABSTRACT
MUJAHID HASAN. Adding Module Output for Hotspot Spatial On-Line
Analitycal Processing (SOLAP) in Indonesia. Supervised by HARI AGUNG
ADRIANTO.
In the last few years a hotspot SOLAP system for Indonesia has been built using the
Spatialytics framework. The map displayed by the SOLAP system could not be exported in
the format of the shapefile. This research adds an output module that can export data into
SOLAP shapefiles. The module is implemented using the javascript programming language
and CQL query language. The method used is linear sequential model that implements
structured application development stages. The result is a user can export map data into
shapefiles based on province, month and, year of forest fires in Indonesia. Then, the output
can be read by other GIS applications
Keywords: forest fires, GIS, hotspot, output, SOLAP
PENAMBAHAN MODUL OUTPUT PADA SISTEM SPATIAL
ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING (SOLAP) TITIK API
DI INDONESIA
MUJAHID HASAN
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2013
Judul Skripsi : Penambahan Modul Output pada Sistem Spatial On-Line Analytical
Processing (SOLAP) Titik Api di Indonesia
Nama
: Mujahid Hasan
NIM
: G64114028
Disetujui oleh
Hari Agung Adrianto, S.Kom, M.Si
Pembimbing
Diketahui oleh
Dr. Ir. Agus Buono, M.Si, M.Kom
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur kehadirat Allah subhanahu wa ta’ala karena atas rahmat
dan karunianya penulis dapat menyelesaikan penelitian ini dengan baik. Atas
segala bantuan, bimbingan dan kemudahan yang telah diberikan, pada kesempatan
ini penulis ingin menyampaikan ucapan terimakasih kepada:
1
Ibu dan Ayah yang selalu mendo’akan dan memberikan dukungannya baik
moral maupun material.
2
Bapak Hari Agung Adrianto, SKom MSi sebagai dosen pembimbing yang
bersedia meluangkan waktunya untuk membimbing dan memberikan
pengarahan dalam proses penyelesaian penelitian ini.
3
Ibu Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom dan Bapak Endang Purnama
Giri, SKom MKom sebagai dosen penguji yang telah bersedia meluangkan
waktunya untuk menjadi dosen penguji dalam penelitian ini.
4
Teman-teman Alih Jenis Ilmu Komputer Angkatan 6 yang selalu
memberikan dukungan baik berupa mental maupun berupa ilmu.
Bogor, Juli 2014
Mujahid Hasan
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR
iii
DAFTAR LAMPIRAN
iii
PENDAHULUAN
2
Latar Belakang
2
Perumusan Masalah
2
Tujuan Penelitian
2
Manfaat Penelitian
3
Ruang Lingkup Penelitian
3
METODE
3
Perencanaan
4
Analisis
4
Perancangan
4
Implementasi
5
Pengujian
5
HASIL DAN PEMBAHASAN
5
Perencanaan
5
Analisis
5
Perancangan dan Implementasi
7
Pengujian
SIMPULAN DAN SARAN
10
11
Simpulan
11
Saran
12
DAFTAR PUSTAKA
12
RIWAYAT HIDUP
23
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
14
15
16
Kerangka kerja dari linear sequential model
Sistem SOLAP Imadudin (2012)
Integrasi aplikasi
Query CQL pada GeoServer
Teks WFS request
Code var link1
Code var linkX
Code var link2
Code var link3
Code var link4
Code var link5
Antarmuka modul ekspor data menjadi shapefile
Query MDX Sumatra Barat tahun 1997
Hasil ekspor Sumatera Barat tahun 1997
Query pada PostgreSQL
3
4
6
7
7
7
8
8
8
9
9
9
10
10
11
DAFTAR LAMPIRAN
1 Data shapefile Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang dibaca
pada Quantum GIS
2 Data KML Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang dibuka pada
Quantum GIS.
3 Fungsi code pada index.html
4 Hasil query propinsi Sumatera Barat tahun 1997 pada PostgreSQL
5 Hasil ekspor yang dibaca pada Quantum GIS
6 Query seluruh wilayah Indonesia tahun 1997 – 2005 pada PostgreSQL
7 Hasil ekspor wilayah Indonesia tahun 1997-2005 pada Quantum GIS
13
14
15
19
20
21
22
2
PENDAHULUAN
Latar Belakang
National Oceanic Atmospheric and Administration (NOAA) telah
melakukan pemantauan titik panas (hotspot) pada daerah-daerah kebakaran
hutan. Direktorat Pengendalian Kebakaran Hutan (DPKH) Departemen
Kehutanan Republik Indonesia telah melakukan pengolahan data dan
informasi tentang titik panas di Indonesia dan telah membangun aplikasi berbasis
website (http://www.indofire.org) tentang kebakaran hutan di Indonesia. Akan
tetapi, website tersebut baru bisa menampilkan visualisasi titik api pertanggal saja.
Dengan visualisasi titik api yang terbatas maka dibagunlah Sistem Spatial
On-Line Analytical Processing (SOLAP) kebakaran hutan menggunakan
framework Spatialytics dan dikembangkan berdasarkan data dari aplikasi DPKH.
Penelitian tentang SOLAP Kebakaran Hutan menggunakan Geomondrian dan
Geoserver telah dilakukan oleh Fadhli (2011) yang memudahkan untuk analisis
data titik panas dan penyajian data dalam peta, namun modul visualisasinya belum
tersinkronisasi. Penelitian dilanjutkan oleh Imaduddin (2012) yang melakukan
sinkronisasi antara visualisasi peta dan query OLAP pada sistem sebelumnya.
Hasilnya lebih mempermudah user melakukan analisis titik panas dari sistem
sebelumnya. User cukup memasukkan query MDX dalam melakukan analisis dan
query mampu menampilkan hotspot pertahun. Kemudian Wipriance (2013)
melakukan peningkatan kinerja sistem SOLAP. Hasilnya jumlah titik panas yang
mampu ditangani oleh sistem bertambah dari 190 titik menjadi 1500 dan
dilanjutkan oleh Qahhariana (2014) menjadi 5344 titik baik pada modul peta
maupun modul Jpivot.
Peta yang ada pada sistem yang dikembangkan dalam penelitian tersebut
belum bisa mengekspor data dalam format peta. Sehingga user belum bisa
mengambil data peta yang berbentuk hotspot untuk dianalisis lebih lanjut atau
dijadikan referensi bagi user untuk pemetaan yang baru sesuai dengan kebutuhan
user. Penelitian ini akan menambahkan modul output berupa format peta yang
nantinya akan bisa diolah kembali oleh user. Modul dapat mengekspor seluruh
data hotspot di indonesia pada tahun 1997 sampai 2005 dengan jumlah filed 473
dan 891.
Perumusan Masalah
Perumusan
masalah
pada
penelitian
ini
adalah
bagaimana
menambahkan sebuah modul output pada sistem SOLAP Imaduddin (2012)
kemudian peta dapat diekspor berdasarkan kebutuhan user untuk analisis
lebih lanjut dan dibaca menggunakan aplikasi GIS lainya.
Tujuan Penelitian
1
2
Tujuan dari penelitian ini yaitu:
Menambahkan modul output pada sistem SOLAP kebakaran hutan di
Indonesia hasil penelitian Imaduddin (2012).
Menyediakan fitur ekspor data peta dengan ekstensi shapefile.
3
Fail shapefile dapat digunakan pada aplikasi desktop GIS.
Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat mempermudah pengguna dalam
pengambilan data output seperti peta hotspot pada sistem SOLAP untuk
dijadikan referensi sesuai dengan kebutuhan user.
Ruang Lingkup Penelitian
1
2
3
4
5
6
Ruang lingkup dalam penelitian ini yaitu :
Difokuskan pada modul output pada sistem SOLAP.
Format modul output adalah shapefile (.shp).
Pemilihan output berdasarkan wilayah satu provinsi tertentu pada bulan
atau tahun terjadinya kebakaran hutan di wilayah Indonesia.
Hasil yang diekspor adalah data hotspot saja.
Pengecekan hasil ekspor menggunakan aplikasi Quantum GIS.
Provinsi yang dimasukkan pada editor query MDX harus huruf kapital.
METODE
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah linear sequential model.
Metode ini dipilih karena menerapkan tahap–tahap pengembangan aplikasi yang
terstruktur. Perangkat lunak merupakan bagian dari sistem yang besar dan untuk
mengembangkan perangkat lunak tersebut, perlu dibuat persyaratan sesuai dengan
tahapan kerja linear sequential model agar dalam pengembangan sistem sesuai
dengan perencanaan awal (Pressman 2001). Gambar 1 merupakan kerangka kerja
dari linear sequential model.
Perencanan
Analisis Sistem
Perancangan
Implementasi
Pengujian
Gambar 1 Kerangka kerja dari linear sequential model
4
Perencanaan
Sistem sebelumnya belum mampu mengekspor peta yang ditampilkan.
Untuk mengekspor peta harus ditentukan format peta yang nantinya akan
diekspor. Ada beberapa ekstensi fail pada format pembacaan data peta seperti
shapefile, Keyhole Markup Language (KML). Format output akan dipilih dan
ditinjau dari beberapa aspek, yaitu:
1
Output dapat dibaca oleh aplikasi desktop GIS.
2
Menyertakan data mentah yaitu database peta yang diekspor.
Analisis
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap sistem SOLAP yang sudah
dibangun, yaitu:
1
Mempelajari lingkungan sotfware pengembangan sistem sebelumnya.
Sistem SOLAP hasil penelitian Imaduddin (2012) dapat dilihat pada
Gambar 2.
2
Mengenali lingkungan hardware yang akan dijadikan pengujian modul
output.
3
Mempelajari alur kerja sotfware yang digunakan pada sistem sebelumnya.
4
Mempelajari alur kerja sotfware yang digunakan untuk penambahan modul
output.
Gambar 2 Sistem SOLAP Imadudin (2012)
Perancangan
Menambahkan antarmuka pada sistem SOLAP agar user dengan mudah
mengekspor peta pada SOLAP. Antarmuka adalah sebuah button.
Implementasi
Pada tahap ini merupakan tahapan yang paling penting karna akan sangat
berpengaruh pada tujuan yang diharapkan. Tahap ini dilakukan konfigurasi pada
sistem yang ada dan menambahkan modul output. Konfigurasi akan dilakukan
pada halaman index.html.
Pengujian
1
2
3
4
Modul output akan diuji dengan kriteria sebagai berikut:
Modul output diuji untuk mengekspor output berupa peta dalam format
shapefile.
Fail yang telah dihasilkan bisa dibaca oleh aplikasi Quantum GIS.
Jumlah output yang di-query pada PostgreSQL sama dengan Quantum GIS.
Jumlah output yang di-query pada modul peta sama dengan Jpivot SOLAP.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perencanaan
Ada beberapa format output yang paling memungkinkan untuk diekspor
yaitu shapefile (.shp) dan Keyhole Markup Langguage (KML). Shapefile dan
KML merupakan format output data spatial. Shapefile akan dipilih sebagai
output karena menyertakan data mentah hasil query dan lebih cepat dalam proses
pengeditan data, Tabel 1 Perbandingan antara SHP dan KML.
Tabel 1 Perbandingan SHP dan KML
No
1
2
Keyhole Markup Langguage
(KML)
Lebih cepat dalam melakukan KML lebih baik digunakan pada
pengeditan,
ESRI
White aplikasi Google Earth.
Paper (1998).
SHP menyertakan semua data KML tidak menyertakan data
mentah hasil extraction query yang dibutuhkan. Contoh data
dari
basisdata
dalam KML dapat dilihat Lampiran 2.
PostgreSQL. Contoh data
SHP dilihat Lampiran 1.
Shapefile (.shp)
Analisis
Penambahan modul output data spasial ini dibangun dengan menggunakan
perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut:
a. Spesifikasi perangkat keras untuk pengujian modul output:
1 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU @2.20
2 Memory 2GB DDR2
3 HDD 320 GB
6
b. Perangkat lunak yang digunakan pada pengembangan modul output:
1 Windows 7 Ultimate sebagai sistem operasi.
2 JRE7.
3 Apache Tomcat 6.0 sebagai webserver.
4 Google Crome sebagai aplikasi pengujian modul output SOLAP.
5 Spatialytics sebagai spatial OLAP framework.
6 Geoserver 2.1 sebagai webmap server.
7 PostgreSQL 9.1 sebagai database server dengan ekstensi PostGIS
untuk menyimpan data spatial.
8 Quantum GIS sebagai pengujian peta yang di ekspor.
Analisis terhadap integrasi aplikasi modul output dapat dilihat pada Gambar
3. Terdapat 2 server utama yaitu application server dan database server.
Application server merupakan tempat penyedia antarmuka dari SOLAP yang
berisi Apache Tomcat, Spatialytics dan Geoserver. Sedangkan database server
merupakan tempat penyedia data SOLAP. Aplikasi database yang digunakan
adalah PostgreSQL dengan ekstensi PostGIS.
Aplication Server
Database Server
Apache Tomcat
Spatialytics
Geoserver
PostgreSQL +
PostGIS
Gambar 3 Integrasi aplikasi
Sebelum menggunakan sistem SOLAP client harus meng-install dulu
aplikasi JRE karena sistem berupa aplikasi website berbasis Java. Implementasi
dari sistem dapat digunakan pada browser Google Crome. Alur kerja dari sistem
ini yaitu:
1
SOLAP diakses menggunakan aplikasi Google Crome dengan alamat
http://localhost:8080/Spatialytics.
2
User memasukan query ke MDX Query Editor
3
User memilih Export to SHP untuk mengunduh output peta.
4
Alamat link akan diparsing ke Geoserver .
5
Geoserver mengambil data peta ke PostgreSQL.
6
Geoserver menghasilkan data peta dengan format .shp.
Perancangan dan Implementasi
Sistem SOLAP kebakaran hutan hasil penelitian Imaduddin (2012)
terintegrasi dengan GeoServer. Berdasarkan keterangan dari situs
http://geoserver.org, GeoServer dapat melakukan ekspor dengan format shapefile.
Kemudian GeoServer juga dapat melakukan query Contextual Query
Languge (CQL). CQL (Common Query Language) adalah bahasa query yang
dibuat oleh OGC untuk katalog spesifikasi Web Services (http://geoserver.org).
Filter pada CQL menggunakan perintah “LIKE”. Contoh penggunaan query CQL
dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Query CQL pada GeoServer
Ketika dilakukan ekspor shapefile maka ouput yang dihasilkan akan bertipe
zip. Isi fail zip tersebut adalah .shp, .dbf , .cst, .prj .shx dan WFS request berupa
.txt dan isi dari WFS request dapat dilihat pada Gambar 5.
http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?service=WFS&
version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indonesia:hotspo
t97&maxFeatures=50&outputFormat=SHAPE-ZIP
Gambar 5 Teks WFS request
MaxFeature dirubah menjadi 1.000.000 agar output dapat diekspor sesuai
dengan jumlah hasil query CQL dan query yang dilakukan pada PostgreSQL.
Kemudian dilakukan konfigurasi pada halaman index.html menggunakan
pemograman
Hypertext Markup Language (HTML) dan
javascript.
Ditambahkan satu fungsi untuk menyeleksi string provinsi, bulan dan tahun.
Setelah itu dimasukan ke query CQL dan digabungkan dengan link yang diambil
dari WFS request. Gambar 6 adalah code dari fungsi untuk menyeleksi string
provinsi, bulan dan tahun pada MDX Query Editor. Adapun proses seleksi string
untuk pemanggilan link sebagai berikut:
1
Jika provinsi, bulan dan tahun tidak terdeteksi maka secara otomatis akan
mengekspor titik kebakaran hutan tahun 1997 sampai 2005 terdapat pada
var link1. (lihat Gambar 6)
else if(e_prov == "%" && e_bulan == "%" && e_tahun ==
"%"){
var link1 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows
?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=fo
restfire_indonesia:hotspot_indo&maxFeatures=1000000&outpu
tFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link1,'Download');
}
Gambar 6 Code var link1
8
2
Jika provinsi, bulan tidak terdeteksi dan tahun terdeteksi maka akan
memanggil var linkX. (lihat Gambar 7)
alert(e_prov+" "+e_bulan+" "+e_tahun);
if(e_prov == "%" && e_bulan == "%" && e_tahun != "%"){
var linkX =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servi
ce=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_ind
onesia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%2
0tahun%20%3D%20"+e_tahun+"&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:4326&&
maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(linkX,'Download');
}
Gambar 7 Code var linkX
3
Jika provinsi tidak terdeteksi dan bulan, tahun terdeteksi maka akan
memanggil var link2. (lihat Gambar 8)
else if(e_prov == "%" && e_bulan != "%" && e_tahun != "%"){
var link2 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20bu
lan%20LIKE%20%27"+e_bulan+"%27%20AND%20tahun%20%3D%20"+e_tahun+"
&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:4326&&maxFeatures=1000000&outputF
ormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link2,'Download');
}
Gambar 8 Code var link2
4
Jika bulan tidak terdeteksidan provinsi, tahun terdeteksi maka akan
memanggil var link3. (lihat Gambar 9)
else if(e_prov == "%" && e_tahun == "%" && e_bulan != "%"){
var link3 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20bu
lan%20LIKE%20%27"+e_bulan+"%27&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:432
6&&maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link3,'Download');
}
Gambar 9 Code var link3
5
Jika bulan tidak terdeteksi dan provinsi, tahun terdeteksi maka akan
memanggil var link4. (lihat Gambar 10)
else if(e_prov == "%" && e_tahun == "%" && e_bulan != "%"){
var link3 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20bu
lan%20LIKE%20%27"+e_bulan+"%27&WIDTH=720&HEIGHT=330&srs=EPSG:432
6&&maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link3,'Download');
}
Gambar 10 Code var link4
6
Jika provinsi, tahun dan bulan tidak terdeteksi maka akan memanggil var
link5. (lihat Gambar 11)
else if(e_prov != "%" && e_tahun != "%" && e_bulan != "%"){
var link5 =
"http://localhost:8080/geoserver/forestfire_indonesia/ows?servic
e=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=forestfire_indon
esia:hotspot_indo&STYLES=&SRS=EPSG%3A4326&CQL_FILTER=SELECT%20na
ma_prov%20LIKE%20%27"+e_prov+"%27%20AND%20bulan%20LIKE%20%27"+e_
bulan+"%27%20AND%20tahun%20%3D%20"+e_tahun+"&WIDTH=720&HEIGHT=33
0&srs=EPSG:4326&&maxFeatures=1000000&outputFormat=SHAPE-ZIP";
window.open(link5,'Download');
}else {
document.write("Tidak inputan query yang
}
disesuaikan");
Gambar 11 Code var link5
Antarmuka yang dibuat adalah sebuah button dan ketika diklik dapat
mengekspor data shapefile berdasarkan
editor query Multi-Dimensional
Expressions MDX. MDX merupakan sebuah bahasa mirip dengan query SQL
pada database relasional dan digunakan pada OLAP database (Whitehorn et
al. 2002). Gambar 12 menampilkan button yang ditambahkan.
Gambar 12 Antarmuka modul ekspor data menjadi
shapefile
10
Pengujian
Ekspor shapefile dilakukan dengan mengklik Export to SHP (lihat Gambar
13). Editor query MDX menyatakan provinsi Sumatra Barat tahun 1997.
Gambar 13 Query MDX Sumatra Barat tahun 1997
Data yang telah berhasil diekspor diujikan pada aplikasi Quantum GIS.
Shapefile dapat dibaca oleh aplikasi Quantum GIS mengunakan sistem kordinat
referensi WGS 84 dan ID kewenangan EPSG:4326. Gambar 14 menampilkan
ekspor kebakaran hutan di provinsi Sumatera Barat tahun 1997.
Gambar 14 Hasil ekspor Sumatera Barat tahun 1997
Attribut yang diekspor adalah id_hotspot, st_astext, bulan, tahun,
nama_satel, nama_pulau, nama_prov, nama_kab. Jumlah field hasil ekspor
adalah 1579 sama dengan tabel Jpivot. Pengujian juga di-query dilakukan pada
PostgreSQL, lihat Gambar 15. Jumlah field yang pada provinsi Sumatera Barat
tahun 1997 yaitu 1579 titik. Jadi, jumlah field pada PostgreSQL sama dengan
yang dibaca oleh Quantum GIS yaitu 1579 titik. Jumlah field pada PostgreSQL
dan Quantum GIS dapat dilihat pada Lampiran 4 dan Lampiran 5.
Gambar 15 Query pada PostgreSQL
Modul akan mengekspor seluruh data hotspot di indonesia pada tahun 1997
sampai 2005 ketika tidak menemukan kata provinsi, bulan dan tahun pada editor
query MDX. Kemudian diujikan juga pada PostgreSQL dan Quantum GIS.
Jumlah field sama antara PostgreSQL dan Quantum GIS yaitu 473.891, hasil
query seluruh wilayah Indonesia tahun 1997 sampai 2005 dapat dilihat pada
Lampiran 6 dan Lampiran 7. Namun hasil akan berbeda pada tabel Jpivot yang
hanya bisa menampilkan 5.344 titik (Qahhariana 2014).
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Modul mampu melakukan ekspor shapefile. Output dipilih berdasarkan
wilayah atau provinsi, bulan dan tahun kebakaran hutan di Indonesia. Kemudian
output berhasil diujikan pada aplikasi Quantum GIS. Jumlah field yang diekspor
sama dengan yang di-query pada PostgreSQL. Hasil ekspor akan berbeda dengan
yang dilihat pada modul peta dan Jpivot SOLAP, karena baru bisa menampilkan
5344 titik.
12
Saran
Modul ouput yang telah dikembangkan masih mempunyai banyak
kekurangan sehingga diharapkan dapat dilakukan pengembangan. Saran untuk
penelitian selanjutnya, yaitu:
1
Menambahkan lingkup query sampai ke kabupaten sehingga ekspor data
bisa lebih detail sampai ke kabupaten di seluruh Indonesia.
2
Membuat fungsi ekspor yang tidak terintegrasi dengan Geoserver pada
spatialytics agar bisa data dibandingkan kinerjanya dengan hasil penelitian
ini.
DAFTAR PUSTAKA
ESRI. 1998. ESRI shapefile technical Description. An ESRI white paper.
[diunduh
2014
Januari
12];(J-7855).
Tersedia
pada:
http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/shapefile.pdf
Fadhli MH. 2011. Data warehouse spatio-temporal kebakaran hutan
menggunakan geomondrian dan geoserver [skripsi]. Bogor (ID). Institut
Pertanian Bogor.
GeoServer. 2013. CWL and ECQL. [diunduh 2013 Des 27]. Tersedia pada:
http://docs.geoserver.org/stable/en/user/tutorials/cql/cql_tutorial.html.
GeoServer. 2013. Filters. [diunduh 2013 Des 27]. Tersedia pada:
http://docs.geoserver.org/latest/en/user/services/wfs/outputformats.html.
Imaduddin A. 2012. Sinkronisasi anatara visualisasi peta dan query OLAP pada
spatial data warehouse kebakaran hutan di Indonesia [skripsi]. Bogor (ID).
Institut Pertanian Bogor.
Pressman R. Software Engineering: A Practitioner's Approach, Edisi ke 5, New
York : McGraw-Hill, 2001.
Qahhariana A. 2014. Peningkatan Kinerja Sistem Spatial Online Analytical
Processing (SOLAP) Titik Panas Kebakaran Hutan [skripsi]. Bogor (ID).
Institut Pertanian Bogor.
Wipriance L. 2013. Peningkatan kinerja sistem spatial data warehouse kebakaran
hutan menggunakan geoserver dan geomondrian [skripsi]. Bogor (ID). Institut
Pertanian Bogor.
Whitehorn M, Zare R, Pasumansky M. 2002. Fast Track to MDX. London (UK):
Springer.
Lampiran 1 Data shapefile Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang dibuka
pada Quantum GIS
14
Lampiran 2 Data KML Kalimantan Barat bulan Mei tahun 2000 yang
dibaca pada Quantum GIS.
Lampiran 3 Fungsi code pada index.html
function code() {
var code =
document.getElementById("dijit_form_SimpleTextarea_0").value;
var w1 = [/NANGGROE ACEH DARUSSALAM/
,/SUMATERA UTARA/
,/SUMATERA BARAT/
,/RIAU/
,/JAMBI/
,/SUMATERA SELATAN/
,/BENGKULU/
,/LAMPUNG/
,/BANGKA BELITUNG/
,/KEPULAUAN RIAU/
,/DKI JAKARTA/
,/JAWA BARAT/
,/JAWA TENGAH/
,/DAERAH ISTEMEWA YOGYAKARTA/
,/JAWA TIMUR/
,/BANTEN/
,/BALI/
,/NUSA TENGGARA BARAT/
,/NUSA TENGGARA TIMUR/
,/KALIMANTAN BARAT/
,/KALIMANTAN TENGAH/
,/KALIMANTAN SELATAN/
,/KALIMANTAN TIMUR/
,/SULAWESI UTARA/
,/SULAWESI TENGAH/
,/SULAWESI SELATAN/
,/SULAWESI TENGGARA/
,/GORONTALO/
,/M A L U K U/
,/MALUKU UTARA/
,/PAPUA/
,/IRIAN BARAT/];
var w2 = ["NANGGROE ACEH DARUSSALAM"
,"SUMATERA UTARA"
,"SUMATERA BARAT"
,"RIAU"
,"JAMBI"
,"SUMATERA SELATAN"
,"BENGKULU"
,"LAMPUNG"
,"BANGKA BELITUNG"
,"KEPULAUAN RIAU"
,"DKI JAKARTA"
,"JAWA BARAT"
,"JAWA TENGAH"
,"DAERAH ISTEMEWA YOGYAKARTA"
,"JAWA TIMUR"
,"BANTEN"
,"BALI"
,"NUSA TENGGARA BARAT"
16
Lanjutan
,"NUSA TENGGARA TIMUR"
,"KALIMANTAN BARAT"
,"KALIMANTAN TENGAH"
,"KALIMANTAN SELATAN
,"KALIMANTAN TIMUR"
,"SULAWESI UTARA"
,"SULAWESI TENGAH"
,"SULAWESI SELATAN"
,"SULAWESI TENGGARA"
,"GORONTALO"
,"M A L U K U"
,"MALUKU UTARA"
,"PAPUA"
,"IRIAN BARAT"];
var t1 = [/1997/, /1998/, /1999/, /2000/, /2001/,
/2002/, /2003/, /2004/, /2005/];
var t2 = ["1997", "1998", "1999", "2000", "2001",
"2002", "2003", "2004",
"2005"];
var b1 = [/Januari/, /Februari/, /Maret/, /April/,
/Mei/,
/Juni/,
/Juli/,
/Agustus/,/September/,
/Oktober/, /November/, /Desember/];
var b2 = ["Januari", "Februari", "Maret", "April",
"Mei",
"Juni",
"Juli",
"Agustus","September",
"Oktober", "November", "Desember"];
var i=0
var j=0;
var k=0;
var hasil_t = "";
var hasil_w = "";
var hasil_b = "";
var matchPos1;
var matchPos2;
var matchPos3;
for(i; i