Laporan SIG acara 1 acara 1

I.

PENDAHULUAN
A. Latar Belakang

Sistem informasi geografi (SIG) dikenal dengan nama Geography
Information System yang berguna dalam mengumpulkan, mengolah, dan
menginformasikann data-data yang berkaitan dengan geografis. Sistem informasi
yang berkaitan dengan catatan permukaan bumi secara konvensional telah
dilakukan oleh berbagai instansi sejak lama dalam bentuk peta, tabel, dan laporan
yang disimpan dalam lemari dan filling cabinet.
Sekarang ini SIG lebih berorientasi kepada penggunaan komputer dan
teknologi penginderaan jauh. Oleh karena itu SIG dapat dikatakan sebagai
komponen yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, data, dan sumber
daya manusia yang bekerja sama secara efektif dalam suatu system untuk
menginformasikan kenampakan dan fenomena permukaan bumi sesuai tujuan
tertentu. Adapun dalam SIG dikenal beberapa software yang digunakan untuk
penginderaan jauh antara lain ER Mapper dan Arc View.
Dalam bidang remote sensing (penginderaan jauh), interpretasi diartikan
sebagai studi secara sistematis untuk suatu tujuan tertentu melalui pengenalan
karakteristik, jenis, sebaran objek yang terekam pada lembar peta atau citra.

Interpretasi dapat dilakukan secara visual pada lembar peta/citra atau pada suatu
peta/citra langsung; dan secara digital menggunakan computer melalui klasifikasi
spectral dari data citra/foto udara. Dalam suatu kegiatan interpretasi, setiap
interpreter selalu berusaha untuk mendapatkan data/informasi yang sebanyakbanyaknya dan seakurat mungkin sesuai tujuan yang diinginkan.

1

B. Tujuan Praktikum
1. Mengetahui jenis dan kegunaan menu utama program ER Mapper serta Arc
View.
2. Mengetahui informasi dasar citra.
3. Menginterpretasikan beberapa objek dalam citra
4. Melakukan klasifikasi citra dengan kunci interpretasi serta teknik supervised
classification.
C. Manfaat Praktikum
1. Dapat menjalankan program SIG dalam penginderaan jauh
2. Memperdalam pengetahuan dan kegunaan menu utama program ER mapper
serta Arc View
3. Menggunakan informasi dasar citra berdasarkan tujuan tertentu.
4. Agar praktikan dapat mengaplikasikan dan memanfaatkan SIG dalam kegiatan

sehari-hari.

II.

TINJAUAN PUSTAKA
A. Sejarah SIG

Kehadirannya ditandai oleh munculnya ide dasar tentang sistem pencatatan
atau penggambaran peta dalam berbagai lembar secara seri dalam satu macam
kerangka peta dasar. Ide tersebut muncul dalam sistem perpetaan sejak perang
revolusi Amerika (American revolutionary was). Dalam perkembangannya pada
tahun 1835 telah pula dilakukan kombinasi informasi teknologi, sosial dan

2

lingkungan dalam bentuk yang masih sederhana. Baru pada tahun 1838 muncul
The Atlas to accompany : the second report of the Irish railway commissioner,
yang berisi informasi mengenai penduduk, geologi dan topografi (Sutanto, 1994).
Setiap lembar peta dibuat dalam batas daerah dan skala yang sama, melalui
tumpang susun peta-peta tematik tertentu, sehingga dapat diperoleh lokasi terbaik

untuk jalur angkutan. Atlas tersebut belum merupakan suatu sistem yang padu
(integrated) seperti kemampuan yang ada dalam SIG, meski demikian Atlas
tersebut dianggap sebagai produk SIG pertama (Paryono, 1994).
Sebelum tahun 1940-an analisis geografis dilakukan dengan melakukan
tumpung tindih (overlay) beberapa jenis peta pada area tertentu. Namun sejak
tahun 1950-an dikembangkan sistem digital untuk melakukan analisis dalam
memecahkan permasalahan keruangan. Hingga kini berbagai peranan Sistem
Informasi Geografis telah berkembang yang dapat digunakan untuk mengatasi
berbagai aspek permasalahan yang berkaitan dengan ruang (Zulkifli, 2007).
Pemetaan serta analisis tentang keruangan yang berbasis komputerisasi dari
tahun ke tahun mengalami peningkatan yang signifikan di berbagai bidang, Salahsatunya adalah dalam pengelolaan sumberdaya alam. Teknologi yang berbasis
sistem informasi geografis (SIG) ini telah menjadi alat bantu atau sarana yang
digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dan pembuatan
kebijakan dalam pengelolaan sumber daya alam (Waljiyanto, 2000).
Berkembang pesatnya SIG ditopang oleh perkembanagn di bidang
elektronika, terutama komputer. Sebenarnya SIG dapat dilakukan secara manual,
yakni dengan menumpangsusunkan (overlay) beberapa peta tematik sederhana

3

dalam jumlah terbatas, tetapi bila peta yang hendak ditumpang susunkan
jumlahnya banyak (4 atau lebih), maka pekerjaannya akan menjadi rumit. SIG
manual bersifat statis, keluarannya tidak dapat diubah-ubah secara cepat, dan
tidak dapat ditambah dengan informasi baru secara dinamis. SIG yang bersifat
dinamis pertama kali dikembangkan oleh CGIS (Canadian Geographic
Information Systems) dipelopori oleh Roger Thomlinson pada dekade 1960-an
(Sutanto, 1994).
Perkembangan ini didorong oleh terciptanya SDMS (Spatial data
management system), yakni suatu bahasa pemograman yang dapat digunakan
untuk pengklasifikasian kembali atribut, menghapus garis, batas poligon,
mengubah skala, mengukur luas, membuat poligon baru, mencari tanda, membuat
daftar, dan melakukan tumpang susun poligon secara efisien. Perkembangan lebih
lanjut dipacu dengan diketemukannya sistem grid sel (Cell Grid System) yang
dapat mengubah format peta kedalam sistem grid sel yang dapat dibaca oleh
komputer (Dulbahri, 1997).
Kesadaran akan struktur penyimpanan dan analisis pemetaan data yang baik
dan stabil makin dominan pada akhir tahun 70-an. Akan tetapi, penekanannya
lebih pada data peta, bukan data spatial. Pencarian struktur data peta yang
representatif, stabil dan konsisten mendorong para ahli SIG internasional
memperkenalkan ide topologi dan teori graf ke dalam SIG. Sekitar tahun 1980-an

perkembangan SIG diwarnai dengan pengenalan dan perkembangan personal
computer (PC). Pengelolaan struktur data spatial dalam sistem yang lebih baik
membuat SIG menjadi lebih terpercaya., metode indeks dan database spatial

4

dalam system yang lebih baik membuat SIG menjadi lebih terpercaya. Pada
dekade ini berkembang pesat teori-teori SIG, bermunculannya berbagai
perkumpulan profesional, dan pendirian pusat-pusat penelitian SIG, seperti Cosir,
SSD, SDH, dan lain-lain (Sutanto, 1994).
Perkembangan SIG pada dekade 1990-an dinyatakan sebagai periode
terobosan (breakthrough), sejak orientasi objek dalam sistem dan desain database
makin baik, didiringi dengan makin meluasnya pengakuan terhadap aktivitas SIG
sebagai aktivitas profesional dan berkembang pesatnya teori-teori informasi
spasial sebagai dasar teori SIG. Saat ini, telah beredar berbagai macam perangkat
lunak SIG komersial, seperti ERDAS, IDRISI, ILWIS, ARC/INFO, MAP INFO,
AutoCad Map, ArcView, ArcGIS, E-View, dan lain-lain dalam berbagai versi.
Perusahaan SIG komersial yang kini banyak menguasai pasar dunia adalah
Intergraph dan ESRI (Paryono, 1994).
B. Pengertian SIG

Sistem Informasi Geografis merupakan suatu sistem (berbasis komputer)
yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi-informasi
geografis. SIG dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis
objek-objek dan fenomena-fenomena dimana lokasi geografis merupakan
karakteristik yang penting atau kritis untuk dianalisis (Prahasta 2004). Definisi
SIG selalu berkembang, bertambah, dan bervariasi. Hal ini terlihat dari banyaknya
definisi SIG yang telah berkembang.
SIG adalah suatu sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, memanipulasi
(memodelkan),menganalisis, dan menyajikan sekumpulan data keruangan yang

5

memiliki referensi geografis atau acuan lokasi (Johnson 1996). Secara teknis, SIG
juga merujuk pada suatusistem informasi yang menggunakan komputer dan
mengacu pada lokasi geografis yangberguna untuk membantu pengambilan
keputusan (Puspisc, 2004).
Beberapa pengertian SIG diantaranya :
1. Menurut ESRI (1990) dalam Prahasta (2004)
SIG adalah kumpulan yang terorganisir dari perangkat keras komputer,
perangkat lunak, data geografi dan personil yang dirancang secara efisien

untuk memperoleh, menyimpan, mengupdate, memanipulasi, menganalisis
dan menampilkan semua bentuk informasi yang bereferensi geografi.
2. Rice (1920) dalam Prahasta (2004)
SIG adalah sistem komputer yang digunakan untuk memasuukan
(capturing), menyimpan, memeriksa, mengintegrasikan, memanipulasi,
menganalisa, dan menampilkan data-data yang berhubungan dengan posisiposisi di muka bumi.
3. Basic (1920) dalam Prahasta (2004)
SIG adalah kombinasi perangkat keras dan perangkat lunak komputer
yang memungkinkan untuk mengelola, menganalisa, memetakan informasi
spasial berikut daya atributnya (data deskriftif) dengan akurasi kartografi.
4. Demers (1997) dalam Prahasta (2004)
SIG adalah sistem komputer yang digunakan untuk mengumpulkan,
memeriksa, mengintegrasikan dan menganalisa informasi-informasi yang
berhubungan dengan permukaan bumi.
5. Foote (1995) dalam Prahasta (2004).
SIG merupakan sistem informasi yang dirancang untuk bekerja dengan
data yang tereferensi secara spasial atau koordinat – koordinat geografi.
Dengan kata lain, SIG merupakan sistem basisdata dengan kemampuan –

6

kemampuan khusus untuk data yang tereferensi secara geografis berikut
sekumpulan operasi – operasi yang mengelola data tersebut.

C. Kegiatan dalam SIG
SIG menurut Aronoff (1989) dalam Prahasta (2004) merupakan sistem
informasi yang didasarkan pada kerja komputer yang memasukkan, mengelola,
memanipulasi dan menganalisa data serta memberi uraian. Beberapa kegiatan
yang berkaitan diantaranya :
1. Input Data
Kegiatan ini meliputi mengumpulkan, mempersiapkan data spasial dan
atribut dari berbagai sumber, dan bertanggung jawab dalam mengkonversi
format data-data aslinya ke dalam format yang dapat digunakan oleh SIG.
Data grafis atau data spasial adalah data digital yang menggambarkan
peta (permukaan bumi) yang meliputi koordinat, garis, dan simbol yang
menunjukkan elemen-elemen kartografis. Data atribut atau data tabular adalah
tabel yang menggambarkan karakteristik, kualitas, atau hubungan kenampakan
peta dan lokasi geografis (Suharyadi & Danoedoro 2004, Johnson 1996).
Kekuatan SIG tampak pada kemampuannya menganalisis data spasial
dan atribut secara bersamaan. Disinilah SIG menunjukkan kemampuannya

mengolah

data

peta,

seperti

pemetaan

yang

terotomatisasi

dengan

menggunanakan sistem komputer. Kemampuan analisis SIG ini antara proses
klasifikasi lahan, operasi overlay, operasi neighbourhood, dan fungsi
konektifitas (Elly, 2009).

7

2. Output Data
Kegiatan ini berupa menampilkan atau menghasilkan keluaran seluruh
atau sebagian basis data baik dalam bentuk softcopy maupun hardcopy seperti:
tabel, grafik, peta dan lain-lain.
3. Managemen Data
Manajemen data bertujuan untuk mengorganisasikan baik data spasial
maupun atribut ke dalam sebuah basis data sedemikian rupa sehingga mudah
dipanggil, diupdate, dan diedit.
4. Manipulasi dan Analisis Data
Kegiatan ini menentukan informasi-informasi yang dapat dihasilkan oleh
SIG. Selain itu, subsistem ini juga melakukan manipulasi dan pemodelan data
untuk menghasilkan informasi yang diharapkan.

D. Komponen SIG
Kemudian terdapat beberapa komponen SIG menurut Yuliadji et al. (1994)
diantaranya :
1. Perangkat Keras
Berupa komputer (PC), mouse, digitizer, printer, plotter, dan scanner.

2. Perangkat Lunak
Berupa sistem perangkat lunak yang tersusun secara modular dimana
basis data memegang peranan kunci.
3. Data dan Informasi Geografi
SIG dapat mengumpulkan dan menyimpan data dan informasi yang
diperlukan baik secara tidak langsung maupun secara langsung dengan cara
mendijitasi data spasialnya dari peta.
4. Manajemen
8

Suatu proyek SIG akan berhasil jika dimanage dengan baik dan
dikerjakan oleh orang-orang memiliki keahlian yang tepat pada semua
tingkatan.

E. Model Data SIG
Secara umum bentuk representasi entity spasial adalah konsep raster dan
vektor, sehingga untuk menyajikan entity spasial digunakan

dua model data

yakni:
1. Model Data Raster
Model data raster menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data
spasial dengan menggunakan struktur matriks atau piksel-piksel yang
membentuk grid. Akurasi model data ini sangat bergantung pada resolusi atau
ukuran pikselnya (sel grid) di permukaan bumi. Entity spasial raster disimpan
di dalam layers yang secara fungsionalitas direlasikan dengan unsur-unsur
petanya. Model data raster memberikan informasi spasial apa yang terjadi
dimana saja dalam bentuk gambaran yang digeneralisir (Haryanto, 2004).
2. Model Data Vektor
Model data vektor menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data
spasial dengan menggunakan titik-titik, garis-garis atau kurva, atau poligon
beserta atribut-atributnya. Bentuk-bentuk dasar representasi data spasial ini, di
dalam sistem model data vektor didefinisikan oleh sistem koodinat kartesian
dua dimensi (x,y). Pada model data vektor terdapat tiga entity yaitu entity titik,
entity garis, dan entity poligon (Haryanto, 2004).
9

F. Pengenalan Software
Adapun software – software yang digunakan untuk mengolah data citra
satelit dan foto udara untuk melakukan pengindraan jauh dan sistem informasi
geografi (SIG), yaitu ER Mapper dan Arc View.
1. Er Mapper
ER Mapper adalah salah satu software Global Mapper yang bisa
digunakan dalam mengolah data raster. Untuk kemudahan proses data spasial,
data spasial dari klien harus di geser atau dipindahkan ke sistem proyeksi utm.
Global Mapper menyediakan cara mudah memindahkan data spasial (yang
telah ditambahkan sebagai layer) berdasarkan koordinat atau berdasarkan
jarak dan sudut tertentu. Dalam pemindahan data, hampir seluruh tipe format
data spasial ke lokasi geografis yang baru di Global Mapper, baik raster
maupun vektor. Serta dapat memindahkan citra satelit, data DEM, shapefile,
DWG, DXF dsb dengan menggunakan tool yang sama, dan proses yang relatif
lebih cepat untuk file berukuran besar (Anonymous, 2011).
ER Mapper menggunakan suatu konsep pengolahan data yang dinamakan
algoritma, dimana algoritma ini membuat semacam tahapan – tahapan mandiri
dalam proses pengolahan citra. Tahapan pengolahan citra dapat di simpan dan

10

diedit dalam suatu file algoritma yang dapat digunakan untuk tahapan pengolahan
data citra lainnya (Tim SIG, 2014).
ER Mapper didesain khusus untuk penanganan data – data yang berkaitan
dengan masalah kebumian dan meliputi industri yang bergerak di bidang
kebumian pula. Berikut ini adalah bidang – bidang yang dapat menggunakan
aplikasi EM Mapper, antara lain: (i) pemantauan lingkungan, (ii) Manajemen dan
perencanaan kota dan daerah urban, (iii) Manajemen sumber daya hutan, (iv)
layanan informasi dan manajemen pemanfaatan lahan, (v) Eksplorasi mineral, (vi)
Pertanian dan perkebunan, (vii) Manajemen sumber daya air, (viii) Manajemen
sumber daya pantai dan laut, (ix) Oseanografi, (x) Eksplorasi dan produksi
minyak dan gas bumi, dll (Tim SIG, 2014).
ER Mapper adalah salah satu software (perangkat lunak) yang digunakan
untuk mengolah data citra atau satelit. Masih banyak perangkat lunak yang lain
yang juga dapat digunakan untuk mengolah data citra, diantaranya adalah Idrisi,
Erdas Imagine, PCI dan lain-lain. Masing-masing perangkat lunak mempunyai
keunggulan dan kelebihannya sendiri. ER Mapper dapat dijalankan pada
workstation dengan sistem operasi UNIX dan komputer PCs (Personal
Computers) dengan sistem operasi Windows 95 ke atas dan Windows NT.
Pengolahan data citra merupakan suatu cara memanipulasi data citra atau
mengolah suatu data citra menjadi suatu keluaran (output) yang sesuai dengan
yang kita harapkan. Adapun cara pengolahan data citra itu sendiri melalui
beberapa tahapan, sampai menjadi suatu keluaran yang diharapkan. Tujuan dari
pengolahan citra adalah mempertajam data geografis dalam bentuk digital menjadi

11

suatu tampilan yang lebih berarti bagi pengguna, dapat memberikan informasi
kuantitatif suatu obyek, serta dapat memecahkan masalah.Data digital disimpan
dalam betuk barisan kotak kecil dua dimensi yang disebut pixels (picture
elements). Masing-masing pixel mewakili suatu wilayah yang ada dipermukaan
bumi. Struktur ini kadang juga disebut raster, sehingga data citra sering disebut
juga data raster. Data raster tersusun oleh baris dan kolom dan setiap pixel pada
data raster memiliki nilai digital (Gisiger, 1996).
ER Mapper adalah salah satu nama perangkat lunak pengolahan citra dijital
(geografis) yang sering digunakan di Indonesia dan di banyak Negaralainnya.
Perangkat lunak yang memiliki moto helping people manage the earth

dan

menjadiproprietary Earth ResourceMapping Ltd.ini sejakawalnya telah dilengkapi
denganlingkungan
dikembangkan

pengembangan

dengan

(user

interface)

yang

menarik

dan

menggunakan pendekatan skema sistem pemrosesan

citra digital non-tradisional dengan menciptakan konsep algorithm (Prahasta,
2008).
Dengan ER Mapper, kita dapat menyimpan pemrosesan citra dari awal
hingga akhir dalam sebuah algorithm dengan ukuran file yang kecil. Dengan
memisahkan penyimpanan file proses pengolahan dan hasilnya, kita akan dapat
menghemat isi hardisk. Untuk pengolahan citra resolusi tinggi seperti IKONOS,
QUICKBIRD, ALOS, AVIRIS, dan lain-lain, ER Mapper mampu menanganinya
(Putra, 2011).
2. Arc View

12

Arc View GIS merupakan salah satu perangkat lunak dekstop Sistem
Informasi Geografis dan pemetaan yang telah dikembangkan oleh ESRI.
Dengan Arc View GIS, pengguna dapat memiliki kemampuan-kemampuan
untuk melakukan visualisasi meng-explore, menjawab query (baik basis data
spasial maupun non spasial), menganalisis data secara geografis dan
sebagainya (Yousman, 2004).
Kekuatan SIG tampak pada kemampuannya menganalisis data spasial
dan atribut secara bersamaan. Disinilah SIG menunjukkan kemampuannya
mengolah

data

peta,

seperti

pemetaan

yang

terotomatisasi

dengan

menggunanakan system komputer. Kemampuan analisis SIG ini antara proses
klasifikasi lahan, operasi overlay, operasi neighbourhood, dan fungsi
konektifitas (Kadir, 2003). Adapun kemampuan perangkat Arc View ini secara
umum dapat dijabarkan sebagai berikut :
a. Pertukaran data: membaca dan menuliskan data dari dan ke dalam format
perangkat lunak SIG lainnya.
b. Arc View dapat membaca data spasial raster yang dituliskan dalam formatformat perangkat lunak SIG dan pengindraan jauh; misalnya JPEG, BMP,
TIFF, GeoTIFF, BSQ, BIL, BIP, ERDAS (LAN & GIS, ERDAS imagine,
GRID ArcInfo (data grid-cell), raster SUN, dan sebagainya.
c. Arc View dapat membaca data spasial veltor yang dituliskan dalam
pormat-pormat prangkat lunak SIG lainnya.

13

d. Arc View dapat menliskan basisdata spasial vektornya (converage dan
savpe files) baik ke dalam format shape file sendiri maupun ke perangkat
lunak lunak SIG lainnya.
Kemampuan Arcview GIS pada berbagai serinya tidaklah diragukan lagi.
Arcview GIS adalah software yang dikeluarkan oleh ESRI (Environmental
Systems Research Institute). Perangkat lunak ini memberikan fasilitas teknis yang
berkaitan dengan pengelolaan data spasial. Kemampuan grafis yang baik dan
kemampuan teknis dalam pengolahan data spasial tersebut memberikan kekuatan
secara nyata pada Arcview untuk melakukan analisis spasial. Kekuatan analisis
inilah yang pada akhirnya menjadikan Arcview banyak diterapkan dalam berbagai
pekerjaan, seperti analisis pemasaran, perencanaan wilayah dan tata ruang, sistem
informasi persil, pengendalian dampak lingkungan, bahkan untuk keperluan
militer (Budiyanto, 2010).
Arc View GIS mengorganisasikan sistem perangkat lunaknya sedemikian
rupa sehingga dapat dikelompokkan ke dalam beberapa komponen-komponen,
beberapa komponen penting menurut Nuarsa (2005) adalah sebagai berikut :
a. Project (suatu unit organisasi tertinggi di dalam Arc View GIS)
Sebuah project berisi pointers yang merujuk pada lokasi fisik (direktori
dalam disk) di mana dokumen-dokumen tersebut disimpan, selain juga
menyimpan informasi-informasi pilihan pengguna (user preferences) untuk
project-nya (ukuran, simbol, warna dan sebagainya). Semua dokumen yang
terdapat di dalam sebuah project dapat diaktifkan, dilihat, dan diakses melalui
project window.

14

b. Theme (suatu bangunan dasar sistem Arc View)
Themes merupakan kumpulan dari beberapa layer ArcView yang
membentuk

suatu

„tematik‟

tertentu.

Sumber

data

yang

dapat

direpresentasikan sebagai theme adalah shapefile, coverage (Arc Info), dan
citra raster.

c. View
Merupakan representasi grafis informasi spasial dan dapat menampung
beberapa ”layer” atau “theme” informasi spasial (titik, garis, poligon, dan citra
raster).
d. Table
Berisi informasi deskriptif mengenai layer tertentu. Setiap baris data
(record) mendefinisikan sebuah entry di dalam basisdata spasialnya; setiap
kolom (field) mendefinisikan atribut atau karakteristik dari entry (misalnya
nama, luas, keliling atau populasi suatu propinsi) yang bersangkutan.
e. Chart (hasil suatu query terhadap suatu tabel data)
Bentuk chart yang didukung oleh Arc View adalah line, bar, column, xy
scatter, area, dan pie.
f. Layout

15

Untuk menggabungkan semua dokumen (view, table, dan chart) ke
dalam suatu dokumen yang siap cetak (biasanya dipersiapkan untuk
pembuatan hardcopy).
g. Script
Berupa bahasa (semi) pemrograman sederhana (makro) yang digunakan
untuk mengotomasikan kerja ArcView. ArcView menyediakan bahasa
sederhana ini dengan sebutan Avenue. Dengan Avenue, pengguna dapat
memodifikasi tampilan (user interface).
Software Arcview memiliki modul – modul aplikasi yang dapat digunakan
untuk melakukan analisis tertentu, yaitu:
a. Modul Standart, yang merupakan paket Arcview yang dapat digunakan untuk
membangun dan mengelola data spasial dan data atribut.
b. Modul Spatial Analysis, yang dapat melakukan berbagai anaisis spasial
seperti yang dapat melakukan pada Arclnfo.
c. Modul Network, yang dipakai untuk melakukan analisis data jaringan.
d. Modul 3D analisis, yang memiliki kemampuan untuk melakukan analisis
data– data 3D.
e. Modul Image analysis, yang digunakan untuk melakukan display dzn
analisis– analisis standart terhadap data – data citra satelit. (Tim SIG, 2014).

G. Penginterpretasian Citra
Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi
tentang suatu obyek, daerah atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh
dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan obyek, daerah atau fenomena
yang dikaji. Pada berbagai hal, penginderaan jauh dapat diartikan sebagai suatu

16

proses membaca. Dengan menggunakanberbagai sensor kita mengumpulkan data
dari jarak jauh yang

dapat dianalisis untuk mendapatkan informasi tentang

obyek, daerah, ataufenomena yang di teliti (Lillesand dan Kiefer,1990).
Secara umum penginderaan jauh menunjukkan pada aktifitas perekaman,
pengamatan dan penangkapan obyek atau peristiwa dari jarak jauh. Dalam
pengideraan jauh, sensor tidak langsung kontak dengan obyek yang diamati.
Informasi tersebut membutuhkan alat penghantar secara fisik untuk perjalanan
dari obyek kesensor melalui medium. Dalam hal ini penginderaan jauh lebih
dibatasi pada suatu teknologi perolehanin formasi permukaan bumi (laut dan
daratan)

dan

atmosfer

airborne(pesawa tudara,

dengan

menggunakan

sensor

diatas

platform

balon udara) dan spaceborne(satelit, pesawat ruang

angkasa) (Barkey et.al., 2009).
Secara teori, data penginderaan jauh sangat diperlukan untuk negara yang
mempunyai daerah yang luas dan sumber alam yang banyak. Makin luas daerah
tersebut dan makin banyak sumber alam yang dikandung makin besar pula
kebutuhan data penginderaan jauh. Indonesia dengan luas kurang lebih 10 juta
km2 dan memiliki sumber alam yang berlimpah membutuhkan data penginderaan
jauh yang lebih banyak dibandingkan Singapura. Selain itu, daerah yang
mempunyai kecepatan perubahan lahan dan kepadatan penduduk yang tinggi akan
membutuhkan informasi yang sangat detil dibandingkan dengan daerah yang
kepadatan penduduknya lebih kecildan laju perubahan
relatiflambat (Kartasasmita, 2001).

17

penutup lahan

Citra (imageatauscene) merupakan representasi dua dimensi dari suatu
objek didunia nyata. Khusus pada bidang remote sensing (dan pengolahan citra
digital), citra merupakan gambaran (se)-bagian permukaan bumi sebagaimana
terlihat dari ruang angkasa (satelit) atau dari udara (pesawat terbang).Citra ini
dapat diimplementasikan kedalam dua bentuk umum: analog atau dijital. Foto
udara atau peta foto (hardcopy) adalah salah satu bentuk dari citra analog,
sementara citra-citra satelit yang merupakan data hasil rekaman system sensorsensor (radar, detector, radiometer, scanner,dan lain sejenisnya) hampirs emuanya
merupakan bentuk citra dijital(Prahasta, 2008).
Metode pengindraan jauh banyak menghasilkan layers yang informasinya
bersifatkomprehensif dan cenderung relatif aktual terutama dalam bentuk digital.
Namun demikian, orde aktualisasinya masih akan bergantung pada waktu
perekaman data yang bersangkutan. Sejakperekaman, data digital tersebut
mengalami tahap-tahap preprosessing, pemeriksaan lapangan(sampel), intepretasi,
proses kartografis, produksi dan pemasaran. Produk asli atau hasil perekaman
teknik pengindraan jauh tentu saja masih mengandung beberapa kesalahan.
Dengandemikian, meskipun pengolahan citra digital tidak selalu berhubungan
dengan data spasial, tetapipada aplikasi kebumian teknik pengindraan jauh selalu
berdampingan dengan membutuhkan PCD.Sehubungan dengan hal ini, maka
sistem perangkat lunak bidang pengindraan jauh jugamerupakan sistem
pengolahan citra (Burrough, 1986).
Metode atau teknik pengambilan data yang paling sering dilakukan dan
dimaksudkanuntuk pembuatan dan pengembangan data spasial adalah metode

18

remote sensing yang merupakan ilmu atau seni dalammendapatkan informasi
objek, luasan atau bahkan suatu fenomena alamiahmelalui suatu analisis terhadap
data yang diperoleh dari perangkat (sensor&platform) tanpa kontaklangsung
dengan objek-objeknya. Teknik-teknik ini pada umumnya dapat dipisahkan
melalui tipeplatform yang digunakan: satelit, pesawat terbang, atau yang lainnya.
Tipe-tipe platform ini beserta sensor-sensor terkait memiliki karakteristik yang
khas dan nampak tidak mudah untukdibandingkan secara sederhana dan
bersamaan (John, 2003).
Citra digital merupakan reprentasi dua dimensi dari suatu objek didunia
nyata. Khususnyapada bidang remote sensing. Citra merupakan gambaran
sebgaian permukaan bumi sebagaimana terlihat dari luar ruang angkasa atau darri
udara. Citra ini dapat di implementasikan kedalam duabentuk umum: analog atau
digital. Citra digital pada dasarnya merupakan data rekaman sensordalam bentuk
raster, master atau grid.dua dimensi: setiap elemenya disebut pixel yang nilai
koordinaatnya diketahui dalam setiap intensitasnya dan diwakili suatu nilai atau
bilangan bulat.Sistem citra digital berwarna dengan sistem RGBnya. Sistem ini
sangat mirip dengan cara kerjamata manusia dalam membedakan warna dengan
menggunakan reseptor r, g dan b yang terdapatpada retinanya. Oleh karena itu,
pada citra berwarna, digital number akan ditranformasikan kedalam pixel-pixel
RGB untuk ditampilkan pada layar monitor komputer. (Burrough 1986 )
Pada sistem komputer, pada setiap digital number milik pixel berwarna,
minimal,dikodekan kedalam format bilangan digital 24- bit (3-bytes). Masingmasing bytes ( 8-bit) ini, secara berurutan, dialokasikan untuk menyimpan nilai

19

intensitas sebesar 2 (0-255) bagi (komponen) warna primer ( merah, kuning,
biru). Pada implementasinya setiap (file) citra 24-bit diatas ( atau bahkan
citra/band hasil pengamatan sensor-sensor satelit remote sensing) dapatditempuh
dengan beberapa cara: sebuah citra dengan 3 byte berpixel, BIL, atau tiga citra
dengan 1byte perpixel. Sehubungan dengan hal ini dalam menampilkan citra
digital berwarna 24-bitperangkat lunak pengolahan citra akan lebih dahulu
menanyakan urutan byte atau layer yang akandiasumsikan sebagai band-band
merah, hijau, dan biru (Philippe Rigaux et.al, 2002)
Satelit Landsat merupakan satelit yang berorbit sirkular yang diluncurkan
AmerikaSerikat pada tanggal 15 april 1999. Landsat danya dilengkapi dengan
sensor ETM+ buatanRaytheon Santa Barbara Remote Sensing di Santa Barbara,
California.

Cita-citra digital hasilperekaman sensor seri satelit Landsat yang

berukuran 185kmx185km (1 scene) ini tersedia dalambeberapa kelas. Antara
lain : Level 0 ( Reformatted), Level 1 (Radiometrically Corrected) danLevel 1
(System Corrected) (Philippe Rigaux et.al, 2002).

20

III.

METODE PRAKTIKUM

A. Tempat dan Waktu Praktikum
Praktikum Sistem Informasi Geografi dilaksanakan di Laboratorium Sistem
Informasi Geografi Fakultas Pertanian, Universitas Jenderal Soedirman,
Purwokerto yang bertepatan pada tanggal 3 April 2014.
B. Bahan dan Alat
Bahan–bahan yang digunakan adalah data spasial berupa citra satelit multi
spektral, lembar pengamatan, dan software SIG berupa ER Mapper dan Arc View.
Sedangkan alat-alat yang digunakan adalah perangkat keras komputer berupa
monitor, keyboard, CPU, CD Room, USB Mass Storage Device Manager dan
mouse.
C. Cara kerja
Informasi Dasar Citra

21

1. Perangkat lunak ER Mapper dibuka kemudian dicatat menu dan kegunaannya
yang ada pada perangkat lunak tersebut dalam bentuk table pengamatan.
2. Perangkat lunak Arc View dibuka kemudian dicatat menu dan kegunaannya
3.
4.
5.
6.
7.

yang ada pada perangkat lunak tersebut dalam bentuk table pengamatan.
Citra multi spectral dipanggil memalui perangkat lunak ER Mapper.
Dilakukan kalkulasi statistik pada citra.
Kotak algoritma diaktifkan pada tool bar.
Menu edit dipilih pada kotak algoritma untuk melihat informasi data.
Menu view pada menu bar dan submenu Geopsition di pilih untuk melihat
informasi citra.

Membuat Citra Komposit 751 dan Interpretasi Objek pada Citra
1.
2.
3.
4.
5.

Jalankan perangkat lunak ER Mapper dengan mengklik ikon pada desktop.
Panggil citra landsat yang akan diolah.
Aktifkan kotak dialog algoritma.
Lakukan kalkulasi statistic.
Aktifkan mode tampilan RGB dan akan muncul 3 lapisan saluran yang bisa

diubah.
6. Pada saluran merah, hijau, biru diubah inputnya berturut turut menjadi daluran
7, saluran 5, dan saluran 1.
7. Lakukan pemilihan dan pemotongan citra dengan mengatur ukuran kotak peta
serta menarik kursor pada lokasi yang diinginkan.
8. Gunakan klik kanan pada kotak citra untuk memanggil menu tambahan.
9. Aktifkan menu cell value profile untuk mengetahui rona objek yang disorot
pointer.
10. Aktifkan menu cell coordinate untuk mengetahui koordinat objek yang disorot
pointer.
11. Sorot berbagai macam objek yang berbeda penampakannya pada citra.
12. Simpan citra yang telah diolah sebagai citra baru.

Membuat Kunci Interpretasi dengan ER Mapper
1. Panggil citra komposit yang telah dibuat sebelumnya.
2. Lakukan kalkulasi statistik pada citra.

22

3. Pembuatan lapisan vektor dilakukan dengan mengklik tombol open map
composition pada kotak algoritma.
4. Pembuatan kunci interpretasi dilakukan dengan menggambar sebuah bidang
pada suatu daerah di citra yang mewakili klasifikasi tertentu.
5. Penggambaran bidang dapat dilakukan dengan polygon pada kotak perangkat.
6. Simpan bidang yang telah digambar sebagai raster region pada citra yang
akan diklasifikasikan.
Klasifikasi Citra dengan teknik Supervised Classification
1. Panggil kembali citra komposit yang telah dibuat kunci interpretasinya.
2. Lakukan kalkulasi statistik pada citra.
3. Pengklasifikasian peta dilakukan dengan mengaktifkan menu supervised
4.
5.
6.
7.
8.
9.

classification di sub menu process di menubar.
Isi kotak output dengan nama file baru.
Gunakan tipe klasifikasi maximum classification standard.
Klik “ok” untuk memulai klasifikasi.
Panggil citra yang telah diklasifikasikan.
Aktifkan mode classification pada kotak lapisan.
Warna untuk setiap kelas pada citra bias diubah melalui menu edit pada

menubar.
10. Simpan citra dengan format BIL atau TIFF.

23

IV.

HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil

LANDSAT
Tabel 1.Informasi Dasar Citra
Nama File
Jenis File
Alamat File
Tipe Citra
Tipe Data Citra
Resolusi Citra
ResolusiSpasial
JumlahKanal

ResolusiSpektrum

Kordinat

Datum
Proyeksi

LandsatTM6Band.ers
Raster
H:\BahanPraktikSIG2013\LandsatTM6Band.ers
Landsat
Raster
1322 px X 1323 px
30 m X 30 m
7
B1 : 0,45μm – 0,52 μm
B2 : 0,52 μm – 0,60 μm
B3 : 0,63 μm – 0,69μm
B4 : 0,76 μm – 0,900μm
B5 : 1,55 μm – 1,75μm
B6 : 10,4 μm – 12,5 μm
B7 : 2,08 μm – 2,35μm
KiriAtas
7 ° 38’35”1S ;108 °56’28”03E
Kiri Bawah
7 ° 44’57” 84S ; 108 ° 56 ’
Kanan Atas
23”38E
Kanan
7 ° 38’30”37S ; 109 ° 4’38”33E
Bawah
7 ° 44’54”54S ; 109 °4’32”2E
WGS84
SUTM49

Tabel 2. Interpretasi Citra

24

Jenis

Lokasi
Tambang
Kapur
Dermaga
Pohon

Objek
Pabrik
Rumah
Hutan
Pemukiman
Area

Sawah
Laut

Warna
R = 129
G = 255
B = 180
R = 30
G = 56
B = 111
R = 21
G = 80
B = 61
R = 46
G = 98
B = 90
R = 42
G = 77
B = 92
R = 12
G = 46
B = 64
R = 39
G = 75
B = 82
R = 22
G = 78
B = 73
R=3
G=2
B=8

Tabel 3. Klasifikasi Citra

25

Tekstur (3x3px)

Kesimpulan

1,03

Halus

1,29

Halus

1,12

Halus

1,19

Halus

0,87

Kasar

1,03

Halus

1,01

Halus

1,06

Halus

0,94

Laut

Kelas

Jumlah Sel

Luas Area Kelas

Hutan

3232

Area in Hectares: 290.880
Area in Acres: 718.780

Pemukiman

2668

Area in Hectares: 241.920
Area in Acres: 597.797

Sawah

3328

Area in Hectares: 299.520
Area in Acres: 740.130

Laut

2640

Area in Hectares: 237.600
Area in Acres: 587.122

FOTO UDARA

26

Tabel1.InformasiDasar Citra
Nama File
Jenis File
Alamat File
Tipe Citra
Tipe Data Citra
Resolusi Citra
ResolusiSpasial
JumlahKanal

ResolusiSpektrum

Kordinat

Datum
Proyeksi

FU_Clp_06.jpg
Raster
H:\BahanPraktikSIG2013\FU_Clp_06.jpg
Foto Udara
Raster
1941px X 1700px
1m X 1m
3
B1 : 0 μm – 0μm
B2 : 0μm – 0μm
B3 : 0μm – 0μm
B4 : 0μm – 0μm
B5 : 0μm – 0μm
B6 : 0μm – 0μm
B7 : 0μm – 0 μm
KiriAtas
°’”;°’”
Kiri Bawah
°’”;°’”
Kanan Atas
°’”;°’”
Kanan
°’”;°’”
Bawah
RAW
RAW

Tabel 2. Interpretasi Citra

27

Jenis

Lokasi
Tangki
Bahan
Bakar
Sekolah

Objek

Rumput/
tanah
Kosong
Pelayanan
Pos
Mesjid
Pemukiman
Stasiun
kereta

Area

Sawah
Sungai

Warna
R = 147
G = 153
B = 139
R = 197
G = 200
B = 199
R = 158
G = 153
B = 114
R = 168
G = 141
B = 109
R = 119
G = 109
B = 97
R = 140
G = 121
B = 75
R = 84
G = 89
B = 70
R=4
G=9
B = 22
R = 126
G = 121
B = 94

Tabel 3. Klasifikasi Citra

28

Tekstur (3x3px)

Kesimpulan

1,02

Halus

0,97

Kasar

0,98

Kasar

0,98

Kasar

1,08

Halus

0,93

Kasar

1,03

Halus

0,25

Kasar

0,99

Kasar

Kelas

Jumlah Sel

Luas Area Kelas

Stasiun Kereta

7968

Area In Hectares: 0.797
Area In Acres: 1.969

Pemukiman

2668

Area In Hectares: 241.920
Area In Acres: 597.797

Sawah Irigasi

3328

Area In Hectares: 299.520
Area In Acres: 740.130

Sungai

2640

Area In Hectares: 237.600
Area In Acres: 587.122

FOTO SPOT

29

Tabel1.InformasiDasar Citra
Nama File
Jenis File
Alamat File
Tipe Citra
Tipe Data Citra
Resolusi Citra
ResolusiSpasial
JumlahKanal

ResolusiSpektrum

Kordinat

Datum
Proyeksi

SPOT5XSCLP.ers dan SPOT5PanCLP.ers
Raster
H:\Bahan Praktik SIG 2013\SPOT5XSCLP.ers dan
H:\Bahan Praktik SIG 2013\SPOT5PanCLP.ers
SPOT
Raster
1630px X 1647px
10.000m X 9.998m
4
B1 : 0 μm – 0 μm
B2 : 0 μm – 0μm
B3 : 0 μm – 0μm
B4 : 0 μm – 0μm
B5 : 0 μm – 0μm
B6 : 0 μm – 0 μm
B7 : 0 μm – 0 μm
KiriAtas
37876 ° 12’ 6” 39S ;130° 35’51”
Kiri Bawah
77E
Kanan Atas
9102° 12’ 56” 82S ; 155° 38’ 56”
Kanan
68E
Bawah
30104° 28’ 12” 22S ; 89° 48’ 52”
83E
7625° 11’ 22” 02S ; 30° 46’ 6”
07E
WGS84
SUTM49

30

Tabel 2. Interpretasi Citra
Jenis

Lokasi
Tangki
bahan bakar
Pabrik
Rumah

Objek
Rumput
Awan
Hutan
Pertamina
Area

Sawah
Kebun

Warna
R = 255
G = 248
B = 222
R = 109
G = 131
B = 115
R = 54
G = 64
B = 57
R = 11
G = 14
B = 130
R = 252
G = 246
B = 255
R = 10
G = 19
B = 64
R = 103
G = 134
B = 119
R = 42
G = 62
B = 83
R = 16
G = 24
B = 109

31

Tekstur (3x3px)

Kesimpulan

1,01

Halus

1,13

Halus

0,76

Kasar

1,15

Halus

0,99

Kasar

0,97

Ksar

1,19

Halus

0,98

Kasar

1,04

Halus

Tabel 3. Klasifikasi Citra
Kelas

Jumlah Sel

Luas Area Kelas

Pertamina

3984

Area In Hectares: 24903656599.556
Area in Acres:61538280254.984

Hutan

7312

Area IN Hectares: 45706711108.441
Area in Acres: 112943751311.357

Kebun

3088

Area IN Hectares: 24303568488.733
Area in Acres: 600554301228.358

Sawah

9232

Area IN Hectares: 57708473325.095
Area in Acres: 142600253843.879

32

B. Pembahasan
Pada dasarnya, istilah sistem informasi geografis merupakan gabungan dari tiga
unsur pokok yaitu sistem, informasi, dan geografis. SIG merupakan salah satu sistem
informasi dan SIG merupakan suatu sistem yang menekankan pada unsur "Informasi
Geografis” mengenai bumi: permukaan dua atau tiga dimensi. SIG merupakan sejenis
perangkat lunak yang dapat digunakan untuk pemasukkan, penyimpanan, manipulasi,
menampilkan, dan keluaran informasi geografis berikut atribut-atributnya (Budianto,
2010).
ER Mapper adalah salah satu software (perangkat lunak) yang digunakan untuk
mengolah data citra atau satelit. Masih banyak perangkat lunak yang lain yang juga
dapat digunakan untuk mengolah data citra, diantaranya adalah Idrisi, Erdas Imagine,
PCI dan lain-lain. Masing-masing perangkat lunak mempunyai keunggulan dan
kelebihannya sendiri. ER Mapper dapat dijalankan pada workstation dengan sistem
operasi UNIX dan komputer PCs (Personal Computers) dengan sistem operasi
Windows 95 ke atas dan Windows NT.
Pengolahan data citra merupakan suatu cara memanipulasi data citra atau
mengolah suatu data citra menjadi suatu keluaran (output) yang sesuai dengan yang
kita harapkan. Adapun cara pengolahan data citra itu sendiri melalui beberapa
tahapan, sampai menjadi suatu keluaran yang diharapkan. Tujuan dari pengolahan
citra adalah mempertajam data geografis dalam bentuk digital menjadi suatu tampilan
yang lebih berarti bagi pengguna, dapat memberikan informasi kuantitatif suatu
obyek, serta dapat memecahkan masalah.
47

Data digital disimpan dalam betuk barisan kotak kecil dua dimensi yang disebut
pixels (picture elements). Masing-masing pixel mewakili suatu wilayah yang ada
dipermukaan bumi. Struktur ini kadang juga disebut raster, sehingga data citra sering
disebut juga data raster. Data raster tersusun oleh baris dan kolom dan setiap pixel
pada data raster memiliki nilai digital
ER Mapper mengembangkan metode pengolahan citra terbaru dengan
pendekatan yang interaktif, dimana kita dapat langsung melihat hasil dari setiap
perlakuan terhadap citra pada monitor komputer. ER Mapper memberikan
kemudahan dalam pengolahan data sehingga kita dapat mengkombinasikan berbagai
operasi pengolahan citra dan hasilnya dapat langsung terlihat tanpa menunggu
komputer menuliskannya menjadi file yang baru. Cara pengolahan ini dalam ER
Mapper disebut Algoritma.
Algoritma adalah rangkain tahap demi tahap pemrosesan atau perintah dalam
ER Mapper yang digunakan untuk melakukan transformasi data asli dari hard disk
sampai proses atau instruksinya selesai. Dengan Algoritma, kita dapat melihat hasil
yang kita kerjakan di monitor, menyimpannya ke dalam media penyimpan (hard disk,
dll), memanggil ulang, atau mengubahnya, setiap saat. Oleh karena Algoritma hanya
berisi rangkaian proses, maka file dari algoritma ukurannya sangat kecil, hanya
beberapa kilobyte sampai beberapa megabyte, tergantung besarnya proses yang kita
lakukan, sehingga sangat menghemat ruang hard disk.
Konsep Algoritma ini adalah salah satu keunggulan ER Mapper. Selain itu,
beberapa kekhususan lain yang dimiliki ER Mapper adalah :
48

a. Didukung dengan 130 format pengimpor data
b. Didukung dengan 250 format pencetakan data keluaran
c. Visualisasi tiga dimensi dan adanya fasilitas Dynamic Links
Dynamic Links adalah fasilitas khusus ER Mapper yang membuat pengguna
dapat langsung menampilkan data file eksternal pada citra tanpa perlu
mengimportnya terlebih dahulu. Selain kelebihan-kelebihan di atas, ER Mapper
memiliki keterbatasan, yaitu :
a. Terbatasnya format Pengeksport data
b. Data yang mampu ditanganinya adalah data 8 bit.
ER Mapper didesain khusus untuk penanganan data – data yang berkaitan
dengan masalah kebumian dan meliputi industri yang bergerak di bidang kebumian
pula. Berikut ini adalah bidang – bidang yang dapat menggunakan aplikasi EM
Mapper, antara lain: (i) pemantauan lingkungan, (ii) Manajemen dan perencanaan
kota dan daerah urban, (iii) Manajemen sumber daya hutan, (iv) layanan informasi
dan manajemen pemanfaatan lahan, (v) Eksplorasi mineral, (vi) Pertanian dan
perkebunan, (vii) Manajemen sumber daya air, (viii) Manajemen sumber daya pantai
dan laut, (ix) Oseanografi, (x) Eksplorasi dan produksi minyak dan gas bumi, dll(Tim
SIG, 2014).
ER mapper memiliki banyak menu di dalamnya termasuk di dalamnya toolbar –
toolbar yang memiliki fungsi tersendiri. berikut adalah beberapa menu yang ada pada
ER mapper :
1. view
Dapat melakukan menampilkan beberapa item didalam menu view ini
seperti hasil perhitungan statistic, tampilan citra normal atau 3D, alogaritma, nilai

49

pixel, posisi koordinat lainya. Beberapa perintah penting pada menu view adalah
sebagai berikut:
a. Algorithm : Membuka algorithm dialog box. Perintah dapat dipersingkat
dengan menekan tombol.
b. Quick Zoom : Memperbesar atau memperkecil tampilan citra. Perintah dapat
dipersingkat dengan menekan tombol-tombol berikut:
a) Statistic : Menampilkan nilai –nilai statistic dari data citra
b) Cell Value Profile : Menampilkan nilai piksel (Digital Number/DN) pada
setiap band dalam data citra
c) Cell Coordinat : Memberikan informasi mengenai letak geografis suatu
obyek titik pada citra
2. process
Menu Process berisi menu-menu pemrosesan didalam ER Mapper seperti
klasifikasi, konversi data, rektifikasi, penghitungan nilai statistic dan laimnya.
a. Raster Cell to Vektor Polygons : Merubah data raster menjadi bentuk data
vector
b. Calculate Statistic : Menghitung nilai-nilai statistic data citra
c. Classification : Menjalankan proses klasifikasi data citra satelit
d. Rectification : Melakukan koreksi geometric
3. edit
a. Annotate Vector Layer : Menampilkan data vector

50

b. Edit/Create Regions : Membuat dan melakukan editing pada data vector,
perintah ini juga digunakan untuk membuat training area pada proses
klasifikasi terbimbing (supervised classification)
c. Edit ARC/INFO Coverage : Membuat dan melakukan editing pada data vektor
yang berformat ARC/INFO Workspace.
d. Edit Class Region Color and Name : Membuat dan melakukan perubahan
nama atau warna pada kelas-kelas hasil proses klasifikasi. Hanya dapat
digunakan pada data citra yang telah terklasifikasi.
Fungsi dari toolbar yang sering dipakai adalah :
 alghoritm, toolbar ini ada dalam menu view yang fungsinya adalah
membuka algorithm dialog box. Perintah dapat dipersingkat dengan
menekan tombol.
 RGB, adalah singkatan dari Red, Green, Blue yang mana berfungsi
memberikan warna dasar pada peta atau data spasial lainnya.
 Save as, yaitu toolbar yang berfungsi memunculkan dialog save as yang
mana berfungsi untuk menyimpan data dengan nama yg berbeda.
 Magic Wand : untuk membuat seleksi yang mempunyai warna sama
(Dibyosaputro, 1997).
ESRI Arc View merupakan salah satup roduk software GIS dari ESRI yang
banyak digunakan oleh berbagai kalangan pada saat ini. Software ini sebagaimana
software GIS lainnya banyak digunakan untuk mengelola data spasial dan
memproduksi peta digital maupun hardcopy.
Arc View merupakan salah satu perangkat lunak Sistem Infrmasi geografi yang
di keluarkan oleh ESRI (Environmental Systems Research Intitute). ArcView dapat
51

melakukan pertukaran data, operasi-operasi matematik, menampilkan informasi
spasial maupun atribut secara bersamaan, membuat peta tematik, menyediakan
bahasa pemograman (script) serta melakukan fungsi-fungsi khusus lainnya dengan
bantuan extensions seperti spasial analyst dan image analyst (ESRI).
ArcView dalam operasinya menggunakan, membaca dan mengolah data dalam
format Shapefile, selain itu ArcView jaga dapat memanggil data-data dengan format
BSQ, BIL, BIP, JPEG, TIFF, BMP, GeoTIFF atau data grid yang berasal dari
ARC/INFO serta banyak lagi data-data lainnya. Setiap data spasial yang dipanggil
akan tampak sebagai sebuah Theme dan gabungan dari theme-theme ini akan tampil
dalam sebuah view. ArcView mengorganisasikan komponen-komponen programnya
(view, theme, table,chart, layout dan script) dalam sebuah project. Project merupakan
suatu unit organisasi tertinggi di dalam ArcView.
ArcView sangat dimungkinkan untuk dapat dimodifikasi dengan menggunakan
pemrograman berbasis obyek. Hal ini dikarenakan ArcView dibangun dengan
menggunakan pemrograman berbasis obyek sehingga cukup reliable untuk dapat
dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi dengan merubah terminologi yang digunakan
dalam interface, mengatur operasi-operasi atau membuat interface baru untuk
melakukan akses ke data tertentu.
Dalam perkembangannya banyak aplikasi-aplikasi yang dikembangkan untuk
membantu melakukan analisa ataupun memudahkan pekerjaan GIS. Aplikasi ini
dalam Arc View lebih dikenal sebagai extention. Beberapa extention yang sangat
penting dalam pengelolaan data spasial diantaranya adalah:
1. Spatial analyst, digunakan untuk melakukan modeling dan analisis spasial
2. Image analyst, digunakan untuk pengolahan data citra

52

3. 3d analyst, digunakan untuk membuat model tiga dimensi dataspasial sehingga
akan terlihat gambaran nyata dipermukaan bumi.
Kegunaan ArcView :
1. Mengelola data spasial (membuka, mengedit dan menyimpan kembali) layer
(unsur-unsur pembentuk peta) seperti point, garis maupun line beserta attribut
datanya.
2. Melakukan konversi data dari berbagai format antara lain dxf, adrg dan lain-lain.
3. Membaca raster file seperti citra/image yang berextention Jpeg, TIFF, jpg, bmp
dll
4. Melakukan modelling spasial untuk berbagai aplikasi atau kepentingan.
Dengan ArcView, kita dapat melakukan beberapa kegiatan seperti
1. Menampilkan data ARC/INFO maupun autocad
2. Menampilkan data tabular
3. Mengimpor data tabular dan menggabungkannya dengan data yang
sedang ditampilkan
4. Menggunakan fasilitas
mengambil

record-record

Standard
suatu

Query
basis

Language(SQL)untuk

data

untuk

kemudian

menampilkan petanya
Interpretasi citra adalah perbuatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan
maksud untuk mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek tersebut.
Ada tiga rangkaian kegiatan yang diperlukan dalam pengenalan obyek yang
tergambar pada citra.
1. Deteksi, adalah pengamatan adanya suatu objek, misalnya pada gambaran sungai
terdapat obyek yang bukan air
53

2. Identifikasi, adalah upaya mencirikan obyek yang telah dideteksi dengan
menggunakan keterangan yang cukup. Misalnya berdasarkan bentuk, ukuran, dan
letaknya, obyek yang tampak pada sungai tersebut disimpulkan sebagai perahu
motor
3. Analisis, yaitu pengumpulan keterangan lebih lanjut. Misalnya dengan mengamati
jumlah penumpangnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa perahu tersebut
perahu motor yang berisi dua belas orang (Philippe Rigaux et.al, 2002).
Dalam penginderaan jauh, data atau hasil observasi yang didapat disebut citra.
Citra dapat diartikan sebagau gambaran yang tampak dari suatu objek yang sedang
diamati, sebagai hasil liputan atau rekaman suatu alat pemantau. Menurut Avery
(1989) citra merupakan gambaran rekaman suatu objek (biasanya berupa gambaran
pada foto) yang didapat dengan cara optik, elektro optik, optik mekanik, atau
elektromekanik. Pada umumnya hal itu digunakan apabila radiasi elektromagnetik
yang dipancarkan atau dipantulkan dari suatu objek tidak langsung direkam dalam
film.
1. Jenis Citra
Citra dapat digolongkan menjadi dua jenis, yaitu citra foto dan citra non
foto.
a. Citra Foto
Citra foto adalah gambar yang dihasilkan dengan menggunakan sensor
kamera (Sutanto, 1994). Citra foto dapat dibedakan atas beberapa dasar
sebagai berikut :

54

1) Berdasarkan

spectrum

elektromagnetik

yang

digunakan

Pada waktu memotret objek di permukaan bumi, orang dapat memilih salah
satu atau beberapa spectrum elektromagnetik berdasarkan kepentingannya.
Citra foto berdasarkan spektrumnya dapat dibedakan menjadi :
- Foto pankromatik adalah citra foto dari udara yang dibuat dengan
menggunakan seluruh spectrum tampak mata mulai dari warna merah
hingga ungu. Foto udara ini sering disebut foto udara konvensional. Ciri
foto pankromatik adalah pada warna objek sama dengan kesamaan mata
manusia, sehingga baik untuk mendeteksi pencemaran air, kerusakan
-

banjir, penyebarab air tanah, dan air permukaan.
Foto ultraviolet adalah citra foto yang dibuat dengan menggunakan
spectrum ultraviolet dekat dengan panjang gelombang 0,29 mikrometer.
Foto ini tidak menyadap banyak informasi tetapi untuk beberapa objek
dari foto ini proses pengenalannya mudah karena kontras yang besar. Foto
ini sangat baik untuk mendeteksi tumpahan minyak di laut, membedakan

-

atap logam yang tidak dicat, jaringan jalan aspal, dan batuan kapur.
Foto ortokromatik adalah citra foto yang dibuat dengan menggunakan
spectrum tampak dari saluran biru hingga sebagian hijau (0,4-0,56
mikrometer). Ciri foto ortokromatik adalah banyak objek yang tampak
jelas. Foto ini bermanfaat untuk studi pantai karena memiliki film yang
peka terhadap objek di bawah permukaan air hingga kedalaman kurang
lebih 20 meter, sehingga baik untuk survei vegetasi karena daun hijau
tergambar dengan kontras.

55

-

Foto inframerah asli adalah citra foto yang dibuat dengan menggunakan
spektrum inframerah dekat hingga panjang gelombang 0,9-1,2 mikrometer
yang dibuat secara khusus. Ciri foto inframerah asli adalah dapat
mencapai bagian dalam daun, sehingga rona pada foto inframerah tidak
ditentukan warna daun tetapi oleh sifat jaringannya, sehingga baik untuk
mendeteksi berbagai jenis tanaman termasuk tanaman yang sehat atau

-

yang sakit.
Foto inframerah modifikasi adalah citra foto yang dibuat dengan
inframerah dekat dan sebagia spectrum tampak pada saluran merah dan

sebagian saluran hijau.
2) Berdasarkan sumbu kamera dibedakan menjadi dua jenis yaitu.
- Foto vertikal adalah foto yang dibuat dengan sumbu kamera tegak lurus
-

terhadap permukaan bumi.
Foto condong adalah foto yang dibuat dengan sumbu kamera menyudut
terhadap garis tegak lurus ke permukaan bumi. Foto condong dibedakan
sebaga