Gambar 4. 8. Pengaturan
Properties
Klasifikasi Kebakaran 7.
Setelah selesai, simpan pekerjaan pada folder yang diinginkan. Peneliti menyimpan file pekerjaa
n ini dengan nama “peta sebaran kota Surakarta.mxd”.
4.5.4. Pembuatan Peta Rawan Kebakaran
Peta rawan kebakaran dibuat berdasarkan jumlah kebakaran pada suatu wilayah. Pemetaan ini menggunakan metode Kernel. Langkah-langkah pembuatan peta
rawan kebakaran adalah sebagai berikut: 1.
Buka file “peta sebaran kota Surakarta.mxd”. 2.
Masukan data titik_bantu.shp. Analisis ini akan menggunakan tool
kernel density.
Titik bantu diperlukan agar raster yang dihasilkan dapat menyelimuti seluruh kota Surakarta.
3. Gabungkan lokasi_kebakaran.shp dan titik_bantu.shp dengan
tool merge
yaitu: klik
Arctoolbox
–
Data Management Tools
–
general
–
merge,
sehingga
dihasilkan shapefile lokasi_kebakaran_merge
.
Penggabungan ini dimaksudkan
untuk mendapatkan shapefile lokasi_kebakaran dengan titik bantu sebagai pembatas luas raster.
Gambar 4 9. Penggabungan Titik_Bantu.Shp Dengan Lokasi_Kebakaran.Shp
4. Lakukan
analisis kernel
density dengan
masukan data
berupa lokasi_kebakaran_merge.shp. Klik Arctoolbox
– spatial analyst tools – density – kernel density. Analisis ini menggunakan radius pencarian sebesar 1000
meter.
Gambar 4.10. Hasil Analisis Kernel
5. Membuat media ekstraksi
mask
berupa raster dari poligon kota Surakarta dengan
tool polygon to raster
yang berada pada
Arctoolbox
–
conversion tools
–
to raster
–
polygon to raster.
6. Ekstrak raster lokasi_kebakaran_merge menggunakan media ekstraksi yang
sudah dibuat. Gunakan
tool extract by mask
pada
Arctoolbox
–
spatial analyst tools
–
extraction
–
extract by mask.
Gambar 4.11. Hasil Ekstraksi Raster Kernel
7. Atur tampilan raster kernel , klik kanan pada raster kernel
↵ properties ↵ symbology
↵ categories ↵ unique values. Kemudian atur tampilan yang diinginkan
↵ apply. Untuk mengatur tingkat visualnya, klik
display
↵ atur tingkat transparansinya
↵ OK. 8.
Simpan file pekerjaan pada folder yang diinginkan
4.5.5. ModelBuilder
Modelbuilder merupakan suatu lingkungan window untuk membuat model pemrosesan data spasial menggunakan ArcGis. Pemodelan menggunakan
modelbuilder pada dasarnya selalu input, proses, kemudian output.
Input maupun output bisa berupa tabel, peta, ataupun citra. Pemodelan menggunakan modelbuilder merupakan pemodelan grafis tingkat tinggi dimana
pemakai tidak perlu mengetahui rinci proses program, hanya perlu model abstrak tingkat tinggi.
Model proses data-data spasial yang dibangun menggunakan modelbuilder memberikan keuntungan dokumentasi proses dan otomasi proses. Bila salah satu
komponen input berubah, maka proses dengan mudah diulang untuk melihat hasil dan pengaruhnya.
Gambar 4.12. Jendela
Model Builder Yang Masih Kosong
Klasifikasi data dan analisis rawan kebakaran di Kota Surakarta menggunakan model builder, karena memudahkan analisis dengan input berupa shapefile
lokasi_kebakaran beserta atributnya. Langkah-langkah pembuatan model builder untuk analisis kebakaran di Kota
Surakarta adalah sebagai berikut: 1.
Membuat toolbox baru dengan cara: buka Arctoolbox – klik kanan – klik new
toolbox – ketik nama toolbox fire analyst tool
Gambar 4.13. Proses Pembuatan
Model
2. Klik kanan pada fire analyst tool
– new – model dan akan muncul jendela seperti gambar .
3. Jendela model builder ditutup terlebih dahulu, untuk memberi nama baru pada
model yang ada, kemudian klik kanan pada model yang terdapat pada Arctoolbox, klik resume, tulis nama model yang diinginkan.
4. Model builder dibuka dengan cara klik kanan pada model builder dengan
nama baru, klik edit, hingga muncul kembali jendela model builder. 5.
Masukkan shapefile lokasi_kebakaran, titik_bantu.shp, dan kota_SKA.shp sebagai input dalm proses analisis ke dalam jendela model builder.
6. Masukkan satu persatu toolbox yang digunakan dalam proses analisis ke
dalam jendela model builder. 7.
Simpan model builder setiap kali selesai mengedit. Berikut keseluruhan analisis menggunakan model builder dengan ArcGIS 9.2.
Gambar 4.14. Model Pemetaan Kebakaran Di Kota Surakarta
Tool-tool
yang digunakan untuk pemetaan kebakaran di kota Surakarta antara lain sebagai berikut:.
a.
Select
Tool Select data merupakan tool untuk melakukan pemilihan data sesuai dengan kriteria yang diinginkan baik berdasarkan atribut maupun berdasarkan lokasi.
Analisis rawan kebakaran Klasifikasi kebakaran
Gambar 4.15. Ilustrasi Analisis
Select
Langkah-langkah select data adalah sebagai berikut: 1.
Aktifkan
Arctoolbox
–
Analyst tools
–
extract
–
select
dan drag ke
model builder.
2. Masukkan lokasi_kebakaran.shp yang akan di
select
dengan di drag dari ArcMap ke
model builder.
3. Hubungkan masukan data dengan
tool
dengan
toolbar connection.
Gambar 4.16.
Model
Untuk
Tool select
4. Tentukan tujuan file hasil analisis akan disimpan pada jendela
output feature class.
Gambar 4.17. Jendela
Tool Select.
Gambar 4.18. Jendela
Query Builder
5. Atur logika matematika menggunakan query
builder
dengan klik kiri tombol SQL pada kotak dialog
select.
Isi kotak perintah sesuai ekspresi yang diinginkan
↵ OK ↵ OK. 6.
Lakukan
select
pada klasifikasi yang akan dilakukan yaitu: berdasarkan kelas tingkat potensi bahaya kebakaran, kelas saranaprasarana yang terbakar, tahun
kebakaran, penyebab kebakaran di kota Surakarta, dan berdasarkan kecamatan tempat terjadinya kebakaran. Simpan masing-masing pemilihan sesuai dengan
kategorinya.
b.
Polygon to raster
Tool ini merupakan tool untuk mengkonversi shapefile dalam bentuk poligon menjadi raster.
Langkah-langkah
polygon to raster
adalah sebagai berikut: 1.
Aktifkan
Arctoolbox
–
conversion tools
–
to raster
–
polygon to raster
dan drag ke jendela
model builder.
2. Masukkan poligon kota_SKA.shp dari ArcMap ke jendela
model builder.
3. Hubungkan kota_SKA.shp dengan
tool polygon to raster
menggunakan
toolbar connection.
Gambar 4.19.
Model
Untuk
Tool Polygon To Raster
4. Tentukan tujuan file hasil analisis akan disimpan pada jendela
output raster dataset.
Simpan dengan nama kota_SKA_poly1.img
Gambar 4.20. Jendela
Tool Polygon To Raster
c.
Merge
Tool merge merupakan tool yang dapat menggabungkan dua data sejenis menjadi satu data.
Langkah-langkah
merge
adalah sebagai berikut: 1.
Aktifkan
Arctoolbox
–
Data Management tools
–
general
–
merge dan drag
ke
model builder.
2. Masukkan titik_bantu.shp yang akan di
merge
dengan lokasi_kebakaran.shp. dengan di drag dari ArcMap ke
model builder.
3. Hubungkan lokasi_kebakaran.shp dan titik_bantu.shp dengan
tool merge
menggunakan
toolbar connection.
4. Tentukan tujuan file hasil analisis akan disimpan pada jendela
output dataset.
Simpan dengan nama lokasi_kebakaran_merge.shp
Gambar 4.21.
Model
Untuk
Tool Merge
Gambar 4.22. Jendela
Tool Merge
5. Lakukan juga
merge
pada klasifikasi yang dilakukan, yaitu: berdasarkan kelas tingkat potensi bahaya kebakaran, kelas saranaprasarana yang terbakar, tahun
kebakaran, penyebab kebakaran di kota Surakarta, dan berdasarkan kecamatan tempat terjadinya kebakaran.. Simpan masing-masing merge dengan nama
nama berikut: “klas potensi bahaya.shp”, “lokasi klas sarana.shp”, “lokasi klas
tahun.shp”, “lokasi klas penyebab.shp”, dan “lokasi per kecamatan.shp”.
d.
Frequency
Frequency merupakan tool untuk menghitung statistik deskriptif dari klasifikasi atribut.
Langkah-langkah
frequency
adalah sebagai berikut: 1.
Aktifkan
Arctoolbox
–
Analyst tools
–
statistics
–
frequency
dan drag ke jendela
model builder.
2. Hubungkan tiap merge dengan
tool frequency
menggunakan
toolbar connection.
Gambar 4.23.
Model
Untuk
Tool Frequency
Gambar 4.24. Jendela
Tool Frequency
3. Pilih tabel yang akan dihitung dengan mengklik pada kotak yang ada, tentukan
lokasi keluaran tabel ↵ OK
e.
Kernel density
Tool Kernel Density merupakan tool untuk mencari intensitas kerapatan suatu kejadian pada suatu daerah. Tingkat kerawanan kebakaran ditinjau dari jumlah
kebakaran yang terjadi dapat dibuat dengan tool ini.
Langkah-langkah kernel density adalah sebagai berikut: 1.
Aktifkan
Arctoolbox
–
spatial analyst tools
–
density
–
kernel density
dan drag ke jendela
model builder.
2. Hubungkan lokasi_kebakaran_merge.shp dengan analisis
kernel density
menggunakan
toolbar connection.
3. Atur radius pencarian sejauh 1000 meter dan simpan
output raster
dengan nama kernelD_lokal.img
4. Tentukan tujuan file akan disimpan dan beri nama kernelD_lokal.img
Gambar 4.25.
Model
Untuk
Tool Kernel Density
Gambar 4.26. Jendela Tool
Kernel Density
f.
Extract by mask
Extract by mask
merupakan tool untuk mengekstrak atau mengambil sebagian raster berdasarkan dengan topeng mask yang diinginkan. Mask dapat berupa
raster maupun polygon. Sedangkan pada penelitian ini digunakan raster sebagai mask.
Gambar 4. 27. Ilustrasi
Tool Extract By Mask
Langkah-langkah
extract by mask
adalah sebagai berikut: 1.
Aktifkan Arctoolbox –
spatial analyst toolbox
–
extraction
–
extract by mask
dan drag ke jendela model builder 2.
Hubungkan kota_SKA_poly1.img dan kernelD.img dengan tool
extract by mask
menggunakan
toolbar connection.
3. Atur kota_SKA_poly1.img sebagai mask dan kernelD.img sebagai masukan
raster. 4.
Tentukan tujuan file akan disimpan dan beri nama
output raster.
Gambar 4.28.
Model
untuk
Tool Extract By Mask
Gambar 4.29. Jendela
Tool Ekstrak By Mask.
4.5.6. Analisis Kinerja Pelayanan Pemadam Kebakaran Di Kota Surakarta.