Tidak terbatas pada minat ataupun bidang apa yang kita kerjakan, data spasial selalu dipertimbangkan untuk digunakan pada bidang yang bahkan tidak pernah kita bayangkan. Data spasial atau juga dikenal sebagai data geospasial, adalah istilah yang digunakan untuk mendeskripsikan data apa pun yang berkaitan dengan lokasi keruangan yang umumnya berbentuk peta dan memiliki sistem koordinat tertentu sebagai dasar referensinya. Selain itu terdapat juga data Non Spasial sebagai komponen pendukung data spasial yang mana berisikan informasi yang menjelaskan keberadaan objek dari data spasial.

Data spasial bisa ada dalam berbagai format dan berisi lebih dari sekedar informasi spesifik lokasi. Untuk memahami dan mempelajari lebih lanjut tentang data spasial dengan benar, ada beberapa hal dasar yang perlu diketahui, diantaranya :

FORMAT DATA SPASIAL

Gambar 1 – Vektor

Vektor : Data vektor paling tepat digambarkan sebagai representasi grafis dari dunia nyata. Ada tiga jenis utama data vektor: titik, garis, dan poligon. Titik penghubung membuat garis, dan garis penghubung yang membuat area tertutup akan membentuk poligon. Vektor paling baik digunakan untuk menyajikan generalisasi objek atau fitur di permukaan bumi. Data vektor dapat disajikan dalam berbagai format file. Tergantung jenis aplikasi yang digunakan dan informasi yang terkandung di dalamnya. Format file yang paling umum digunakan adalah Shapefile (Shp), namun masih banyak format file lainnya yang akan sering kita temukan bila berkaitan dengan data geospasial khususnya vektor, diantaranya : Tab, GeoJson, Gpx, Kml dan lain sebagainya.

Gambar 2 – Raster

Raster : Data raster adalah data yang disajikan dalam bentuk grid piksel. Setiap piksel dalam raster memiliki nilai, apakah itu warna atau satuan ukuran, untuk mengkomunikasikan informasi tentang elemen yang dimaksud. Raster biasanya mengacu pada citra yang diambil melalui satelit. Namun dalam dunia spasial, ini berlaku juga pada orthophoto yang merupakan foto yang diambil dari pesawat atau perangkat sejenis lainnya. Kualitas data raster bervariasi tergantung pada resolusi dan proses pengambilannya.

SUMBER DATA SPASIAL

Gambar 3 – Peta Analog dalam bentuk digital

Peta Analog atau Digital : Analog yaitu peta dalam bentuk cetak, yang di dalamnya mengandung informasi spasial. Sedangkan peta Digital merupakan peta analog yang sudah di scan sehingga dapat dimuat dan diolah lebih lanjut dengan menggunakan aplikasi GIS, umumnya disajikan dalam format file JPG, PNG dan lain sebagainya.

Gambar 4 – Data Penginderaan jauh

Data Penginderaan Jauh : Data yang diambil dari hasil penginderaan jauh (Satelit, Pesawat, Kapal, dsb) yang umumnya berformat raster, yang mengandung informasi berupa foto suatu kenampakan wilayah yang dapat dianalisis lebih lanjut sesuai kebutuhan dan kegunaan data.

Data Survey Lapangan : Data yang di dapat dari proses pencarian di lapangan, umumnya dilakukan dengan bantuan alat GPS, Theodolilte / Total Station ataupun bisa juga data hasil kuesioner  yang kemudian di proses sehingga menjadi masukan data spasial dan non spasial.

PENGGUNAAN DATA SPASIAL

Bagi banyak orang, kata ‘data spasial’ diterjemahkan langsung menjadi ‘peta’. Peta tentu saja merupakan cara yang bagus untuk menampilkan data spasial, tetapi ada lebih banyak lagi data spasial yang dapat digunakan. Bagaimanapun, semua yang kita lihat dan lakukan memiliki semacam komponen spasial. Di mana kita tinggal, bagaimana kita bepergian – daftarnya tidak berakhir.

Dengan menganalisis data spasial dan bagaimana variabel tertentu memengaruhi kehidupan kita, kita dapat mempelajari lebih lanjut tentang mengapa ada hubungan spasial tertentu. Mengapa lokasi tertentu menjadi tujuan perjalanan populer? Mengapa sebuah merek berhasil di satu negara dan bukan di negara lain? Saatnya mulai mengadopsi praktik data spasial dan lokasi untuk lebih memahami perilaku manusia dan pengaruh kita di planet ini.

Dunia berubah dengan kecepatan yang eksponensial dan mungkin sulit untuk mengikuti semua yang sedang terjadi. Salah satu perubahan besar yang kita lihat terjadi di depan mata kita adalah pergerakan dan pertumbuhan populasi manusia. Dengan ini muncul perubahan pada bisnis, komunitas, dan lingkungan. Untuk memahami sepenuhnya mengapa dan bagaimana perubahan terjadi dan untuk membantu memprediksi tren masa depan sambil mengurangi masalah, data spasial perlu menjadi bagian dari analisis kita.

  1. Bisnis

Agar perusahaan atau bisnis kita sukses, Kita harus mengajukan berbagai pertanyaan berdasarkan data. Beberapa pertanyaan terpenting adalah yang membantu kita lebih memahami basis pelanggan. Salah satu pertanyaan pertama yang mungkin kita tanyakan adalah “Di mana basis pelanggan saya?”

Data spasial adalah cara terbaik untuk memahami tren yang berhubungan langsung dengan basis pelanggan terbaik dan terburuk. Ada banyak sensus dan data geografis gratis yang tersedia dari portal data terbuka dari instansi pemerintah yang dapat kita integrasikan dengan data pelanggan kita sendiri.

  • Masalah: Pemilihan Lokasi Bisnis
    Misalnya terdapat sebuh perusahaan dengan produk yang basis pelanggan utamanya adalah mahasiswa. Bagaimana cara untuk memastikan bahwa perusahaan telah memilih lokasi terbaik untuk toko baru?
  • Solusi: Data Spasial
    Perusahaan dapat memulai analisis dengan mengidentifikasi lokasi kampus atau menggunakan data demografis dari portal data terbuka untuk melihat di mana orang-orang berusia 18-25 terkonsentrasi. Dari sini, perusahaan dapat memasukkan data spasial transportasi untuk melihat lokasi mana yang paling mudah diakses.
  • Katakanlah telah ditemukan layanan transportasi yang sangat nyaman di dekat perusahaan. Kemana layanan ini membawa penumpang? Setelah mengajukan pertanyaan semacam ini dan melakukan analisis spasial, Perusahaan akan dapat memilih lokasi yang paling sesuai untuk toko baru.

Data spasial di area bisnis tidak terbatas pada ritel. Juga sangat penting bagi agen real estat, perusahaan asuransi, dan waralaba apa pun untuk memahami di mana mereka akan dan tidak akan tumbuh. Dengan data spasial kita dapat menemukan wawasan yang berkembang, mengelola fasilitas dan jaringan, serta memberikan informasi lokasi kepada pelanggan. Tanpa mempertimbangkan komponen spasial dan bagaimana mereka berhubungan dengan bisnis kita, risiko dan kemungkinan hasil yang buruk akan meningkat.

  1. Masyarakat

Hubungan manusia dengan orang lain dan lingkungan kita menciptakan komunitas yang beragam di seluruh dunia. Semua yang kita lakukan dapat berdampak pada komunitas kita dan orang-orang di dalamnya. Bagaimana kita bisa terus mendukung satu sama lain di lingkungan kita? Data spasial dapat membantu kita membuat prediksi yang lebih baik tentang perilaku manusia dan memahami variabel apa yang dapat memengaruhi pilihan individu.

  • Masalah: Gangguan Lingkungan
    Katakanlah kita bekerja di layanan publik dan telah menerima keluhan tentang grafiti atau coretan-coretan di dinding. Ada beberapa opsi yang dapat kita ambil untuk mengatasi masalah tersebut. Kita dapat menangkap pelaku dan menghukumnya yang diharapkan memberikan efek jera, tetapi itu tidak serta merta menghentikan seniman grafiti lain untuk menggambar di area yang sama.
  • Solusi: Data Spasial
    Pendekatan lain mungkin dengan melihat karakteristik spasial dari wilayah tersebut dan membandingkannya dengan wilayah yang lain. Mungkin kita memperhatikan bahwa area yang cukup terang ternyata tidak memiliki masalah dengan grafiti, sedangkan area lain yang cenderung gelap ternyata di penuhi dengan grafiti. Dari hasil tersebut di dapatkan solusi sederhana untuk menyelesaikan masalah seni jalanan ini yaitu dengan memasang tiang lampu tambahan pada setiap area yang cenderung gelap.

Penggunaan tambahan data spasial dalam konteks kemasyarakatan termasuk memberi tahu warga tentang lingkungannya, menjaga keamanan lingkungan dengan informasi tepat waktu. Solusi jangka pendek berguna untuk menyelesaikan masalah, tetapi solusi jangka panjang dapat menyelesaikan dan mencegah masalah bahkan sebelum terjadi. Menggunakan data spasial dapat membantu kita memahami perbedaan ini, menimbang pilihan kita, dan pada akhirnya, menghemat waktu dan uang.

  1. Lingkungan Hidup

Lingkungan terus berubah karena pengaruh manusia dan kekuatan alam lainnya. Untuk benar-benar memahami lingkungan dan sains di balik ekosistem kita, kita harus memahami bagaimana elemen yang berbeda berinteraksi satu sama lain. Secara alami, ini dilakukan dengan menggunakan data spasial.

  • Masalah: Hubungan Lingkungan
    Mari kita pertimbangkan bagaimana lingkungan sekitar akan terkena dampak dengan membangun bendungan. Ada banyak komponen spasial yang perlu dipertimbangkan di sini. Selain dampak baik yang di dapat, namun perlu di kaji dan analisis dampak buruk yang bisa terjadi di kemudian hari. Ada masalah spasial yang berpotensi lebih dari sekadar ini.
  • Solusi: Data Spasial
    Menggabungkan berbagai set data spasial seperti jenis tanah, struktur sungai, ketinggian, dan variabel lain dapat membantu kita memahami hubungan antara setiap variabel ekosistem. Kita bahkan dapat mengambil langkah lebih jauh dan membuat simulasi berdasarkan pemahaman kita tentang implementasi bendungan untuk menunjukkan bagaimana perubahan akan terjadi dari waktu ke waktu. Hasil akhir analisis tersebut akan membantu kita dan orang lain lebih memahami hubungan antara manusia dan lingkungan kita.

Meskipun berbagai lingkungan dan habitat tampak sangat berbeda, keduanya memiliki banyak kesamaan satu sama lain. Dengan menganalisis hubungan spasial di habitat yang kita kenal, kita dapat memperoleh wawasan tentang habitat lain yang lebih kompleks atau kurang dipelajari. Penggunaan terkait lingkungan lainnya untuk data termasuk berbagi informasi dengan sukarelawan proyek sains warga, memberikan peringatan cuaca spesifik lokasi, dan melacak komunitas tumbuhan dan hewan. Tidak ada batasan bagaimana data spasial dapat digunakan dalam memahami lingkungan alam.

Selain dari contoh-contoh kasus di atas, masih banyak lagi pemanfaatan data spasial. Banyak sektor dan bidang yang bisa memanfaatkan data spasial. Pendidikan, kebencanaan, dan lain sebagainya. Tidak terbatas pada minat ataupun bidang apa yang kita kerjakan, data spasial selalu dipertimbangkan untuk digunakan pada bidang yang bahkan tidak pernah kita bayangkan.

Biasanya, data spasial ada dalam ukuran file yang sangat besar dan sulit digunakan tanpa perangkat keras canggih. Sekarang, dengan lebih banyak komputer dan perangkat berteknologi tinggi untuk memproses dan mengumpulkan data, semakin banyak organisasi yang beralih ke data spasial untuk menemukan jawaban atas masalah mereka. Ponsel pintar, pelacakan kendaraan, dan satelit membantu membuka dunia data spasial dan lokasi untuk organisasi besar dan kecil.

Yang masih sulit dengan data spasial adalah data tersebut dapat terjebak dalam format file yang tidak dapat digunakan dengan mudah oleh semua aplikasi. Meskipun kita memiliki perangkat keras untuk menggunakannya, namun belum tentuk kita memiliki perangkat lunak yang tepat untuk membukanya.

Referensi :