Macam - maca tols Untuk GIS

Macam – Macam Aplikasi Gis
1. ArcView

ArcView adalah salah satu software pengolah Sistem Informasi Geografik (SIG/GIS). 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.

Salah satu kelebihan dari ArcView adalah kemampuannya berhubungan dan berkerja dengan bantuan
extensions. Extensions (dalam konteks perangkat lunak SIG ArcView) merupakan suatu perangkat lunak yang bersifat “plug-in” dan dapat diaktifkan ketika penggunanya memerlukan kemampuan fungsionalitas tambahan (Prahasta). Extensions bekerja atau berperan sebagai perangkat lunak yang dapat dibuat sendiri, telah ada atau dimasukkan (di-instal) ke dalam perangkat lunak ArcView untuk memperluas kemampuankemampuan kerja dari ArcView itu sendiri. Contoh-contoh extensions ini seperti Spasial Analyst, Edit Tools v3.1, Geoprocessing, JPGE (JFIF) Image Support, Legend Tool, Projection Utility Wizard, Register and Transform Tool dan XTools Extensions.
(http://geoinsight.wordpress.com/2010/01/15/arcview-gis)
Kelemahan arcview :
· ArcView 3x adalah produk lawas yang tanggal kadaluwarsanya tinggal menunggu waktu.
· ArcView lebih mudah crash
· ArcView tidak kompatible dengan VISTA
· ArcView tidak mendukung banyak tipe file, baik itu tipe file spasial ataupun file atribut.
· ArcView memiliki tingkat kustomisasi yang rendah.
(http://kilometer46.wordpress.com/2010/08/03/arcview-vs-arcgis/)  

2. Map Info

Map Info Professional Map Info Professional adalah salah satu perangkat lunak (software) yang digunakan sebagai sarana untuk menampilkan ataupengimplementasian sistem informasi geografik. Kelebihan perangkat lunak MapInfo tersebut adalah karena fasilitas yang diberikan cukup mudah untuk dioperasikan dan cukup lengkap untuk keperluan pengembangan sistem informasi geografik.Kemudahan lain, perangkat ini tidak memerlukan dukunganhardware yang terlalu rumit. Sehingga hampir semua personal computer (PC) dapat digunakan untuk mengoperasikan software tersebut. Selain itu dengan sudah tersedianya menu-menu pada windows, maka pengguna tidak perlu menghafalkan perintah-perintah panjang. Melainkan dapat langsung memberi perintah melalui menu utama maupun icon yang sudah tersedia. Seperti halnya perangkat lunak lain yang dioperasikan dibawah windows yang memiliki kemampuan multi tasking, maka MapInfo juga dapat digunakan secara bersama-sama dengan fasilitas lain didalam MapInfo sendiri. Konsep ini dinamakan sebagaidesktop mapping, sehingga memungkinkan untuk menyajikan data spasial, data atribut dan grafik secara bersamaan dan saling berhubungan antara satu dengan yang lain.Kemampuan lain dari desktop mapping ini adalah kemampuan untuk mengorganisir, memanipulasi dan menganalisis data. Informasi yang disajikan oleh MapInfo ini pada pronsipnya adalah hasil penggabungan data grafik dan non-grafik. Keistimewaan lainnya dari MapInfo ini adalah :  

a) Membuat basisdata dari struktur MapInfo, membuka file yang dibuat dengan dBase, Delimated ASCII, Lotus, MS Exell, mengimport file grafik dengan berbagai format DXF dan MIF versi sebelumnya.

b) Kemampuan untuk menampilkan data dengan spesifikasi tertentu sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kemampuan ini ditunjang oleh bahasa query SQL (Structure Query Language). Dengan fasilitas ini dapat dibuat query yang rumit dari beberapa basis data sekaligus.

c) Kemampuan mengubah peta untuk ditampilkan atau didijitasi. Adanya kelengkapan pallete untuk

menggambar atau mengedit dan berbagai fungsi lainnya untuk penggambaran peta.  

Sekilas Tentang Metode Haversine

Rumus haversine menentukan jarak lingkaran-besar antara dua titik pada bola mengingat garis bujur dan garis lintangnya. Penting dalam navigasi, ini adalah kasus khusus dari formula yang lebih umum dalam trigonometri bola, hukum haversine, yang menghubungkan sisi dan sudut segitiga berbentuk bola.

Tabel pertama haversines dalam bahasa Inggris diterbitkan oleh James Andrew pada tahun 1805, tetapi Florian Cajori memuji penggunaan sebelumnya oleh José de Mendoza y Ríos pada tahun 1801. Istilah haversine diciptakan pada tahun 1835 oleh James Inman. 

Nama-nama ini mengikuti dari fakta bahwa mereka biasanya ditulis dalam hal fungsi haversine, diberikan oleh hav (θ) = sin2 (

Rumus-rumusnya bisa dituliskan sama dalam bentuk kelipatan haversine, seperti fungsi versine yang lebih lama (dua kali haversine). Sebelum munculnya komputer, penghapusan pembagian dan perkalian dengan faktor dua terbukti cukup nyaman bahwa tabel nilai haversine dan logaritma dimasukkan dalam navigasi abad 19 dan awal abad kedua puluh dan teks trigonometri. Saat ini, bentuk haversine juga nyaman karena tidak memiliki koefisien di depan fungsi sin2.

Ilustrasi Spherical law of cosines

Spherical law of cosines

Dimana a,b,c ialah jarak yang bersatuan radian/sudut karena berada dalam bidang bola, yang bisa kita korelasikan dengan persamaan busur dibawah ini :

Rumus Busur

Kemudian kita implementasikan persamaan harvesin dibawah ini :

Harvesin Formula

Sehingga dari Formula diatas kita dapat implementasi menjadi :

Rumus Jarak Harvesin

Beuh…. panjang juga yah teorema harvesine ini, yah memang rumit namun pastilah ada sesuatu dibalik kerumitannya. Selanjutnya setelah pusing dengan teorema2 diatas, mari kita langsung pada Prakteknya.

---

Penggunaan Teorema Euclid dan Teorema Harvesine

Pertama kita siapkan bahan uji sebagai berikut :

1. Titik Pertama : Gedung Sate (Bandung)

Long : 107.618633
Lat : -6.901361

2. Titik Kedua: Mesjid Raya Lembang (KBB)

Long : 107.618279
Lat : -6.811771

Jarak aktual yang diperoleh dari Gmap ialah 10.05 Km.

Jarak Lurus Bandung Lembang

Baiklah, bahan sudah ada tinggal kita impementasi dengan rumus yang sudah ada. Saya akan sertakan rumus excelnya supaya lebih mudah membuktikannya.

Dengan Teorema Euclid :

Rumus Jarak Euclide

=((SQRT((B6-B7)^2+(C6-C7)^2)*111.319))

Hasilnya diperoleh Jarak = 9.97 Km

Dengan Teorema Harvesine:

Rumus Jarak Harvesin

=(6371.1*((2*ASIN(SQRT((SIN((RADIANS(B7)-RADIANS(B6))/2)^2)+COS(RADIANS(B7))*COS(RADIANS(B6))*(SIN((RADIANS(C7)-RADIANS(C6))/2)^2))))))

Hasilnya diperoleh Jarak = 9.96 Km

https://blogs.itb.ac.id/anugraha/2014/09/10/teori-pengukuran-jarak/

Sekilas Tentang Ant Colony

Ant  Colony  Optimization  (ACO) diadopsi  dari  perilaku  koloni  semut  yang  dikenal sebagai system semut. Secara alamiah  koloni semut  mampu  menemukan rute terpendek  dalam perjalanan dari sarang  menuju ke sumber  makanan dankembali lagi, pada saat semut berjalan, semut  meninggalkan sebuah informasi  yang disebut pheromone, di tempat yang  dilaluinya dan menandai  rute  tersebut. Pheromonedigunakan  sebagai  komunikasi  antar  semut  pada  saat membangun rute.

Langkah-langkah membangun solusi dengan kombinasi metode ACO:

1. Inisialisasi parameter yang dimiliki ACO :a.Intensitas pheromone(τij). b.Tetapan siklus semut (q0). c.Tetapan pengendali intensitas visibilitas (β), nilai β ≥ 0. d.Tetapan pengendali pheromone(α), nilai α ≥ 0. e.Jumlah ants(m). f.Tetapan penguapan pheromone(ρ), nilai ρ harus > 0 dan < 1.  g.Jumlah siklus maksimum (NCmax).

2. Memberikan nilai bobot (w) untuk jarak, tikungan, lubang, kepadatan.

3. Menghitung visibilitas antar node dengan SAW

4. Mentukan  node  selanjutnya  yang  akan  dituju,  ulangi  proses  sampai  node tujuan  tercapai. Dengan menggunakan persamaan (3)atau persamaan (4) dapat ditentukan node mana yang akan dituju yaitu dengan :a.Jika  q  ≤  q0  maka  pemilihan  node  (aturan  transisi)  yang  akan  dituju  menggunakan persamaan (3.)b.Jika  q  >  q0  maka  pemilihan  node  yang  akan  dituju  (aturan  transisi)  menggunakan persamaan (4)

5. Apabila  telah  memilih  node  yang  dituju,  node  tersebut  disimpan  ke  dalam  tabu  list  untuk menyatakan bahwa node tersebut telah menjadi bagian dari membangun solusi. Setelah itu intensitaspheromonedi   sisi   tersebut   diubah   dengan   menggunakan   persamaan   (5).Perubahan pheromonetersebut  dinamakan  perubahan pheromonelocal.  Aturan  transissi kembali dilakukan sampai node tujuan tercapai.

6. Apabila  node  tujuan  telah  dicapai,  panjang  rute,  banyaknya  lubang, banyaknya  tikungan dan kepadatan dari masing-masing ants akan dilakukan perangkingan dengan metode SAW untuk mencari path yang terbaik

7. Pembaruan pheromonepada   node-node   yang   termuat   dalam   path   terbaik   tersebut menggunakan persamaan (6). Perubahan pheromoneini dinamakan perubahan pheromoneglobal.

8. Pengosongan tabu list, tabu list perlu dikosongkan untuk diisi lagi dengan urutan node yang baru. Algoritma diulang lagi dari langkah 2 dengan harga parameter intensitas pheromoneyang sudah di perbarui.

9. Setelah semua proses telah diuji (jumlah siklus maksimum sudah terpenuhi) maka akan di dapatkan path terbaik.

Perintah Dasar Mengenal Library D3js

D3.js adalah library JavaScript yang dipakai untuk memanipulasi dokumen HTML dan menggambar diagram berdasarkan data yang diberikan. Library ini menggunakan HTML, CSS, dan SVG Untuk membuat representasi visual dari kumpulan data yang bisa dilihat diberbagai browser modern.

D3.js juga memiliki fitur untuk membuat diagram yang interaktif dengan animasi-animasi menarik.

Di tutorial ini kita akan mengenal konsep dasar penggunaan D3.js. Kita akan pelajari bagaimana menggunakannya dengan me-render sebuah diagram batang, elemen HTML dan SVG, serta menerapkan transformasi dan event ke diagram tersebut.

Mulai Menggunakan D3

Karena D3.js adalah library JavaScript, untuk memakainya kita cukup menulis baris berikut di dalam file HTML.

<script src='https://d3js.org/d3.v4.min.js'></script>

DOM Selection

Dengan D3.js kita bisa memanipulasi Document Object Model (DOM), yang artinya kita bsa memilih elemen dan memberikan berbagai jenis transformasi ke elemen tersebut.

Mari mulai dengan contoh sederhana dimana kita akan memakai D3 untuk memilih dan mengubah warna dan ukuran font tag heading.

<html>
<head>
    <title>Learn D3 in 5 minutes</title>
</head>
<body>

<h3>Today is a beautiful day!!</h3>

<script src='https://d3js.org/d3.v4.min.js'></script>

<script>
    d3.select('h3').style('color', 'darkblue');
    d3.select('h3').style('font-size', '24px');
</script>
</body>
</html>

Disini kita hanya menautkan mehod select() di objek d3 yang memilih elemen tertentu, dan diikuti dengan method style(). Di method style(), parameter pertama menentukan apa yang ingin diubah dan parameter kedua memberikan nilai yang baru. Berikut hasilnya:

Data Binding

Konsep berikutnya yang perlu dipelajari adalah data binding karena konsep ini sangat penting di D3. Dengan menggunakannya, kita bisa mengisi atau memanipulasi elemen DOM secara realtime.

di HTML kita, tambahkan sebuah tag <ul>:

<ul> </ul>

Kita ingin mengisi unordered list tersebut dengan sebuah objek data. Berikut kode JavaScript-nya:

<script>
    var fruits = ['apple', 'mango', 'banana', 'orange'];
    d3.select('ul')
        .selectAll('li')
        .data(fruits)
        .enter()
        .append('li')
        .text(function(d) { return d; });
</script>

Pada kode JavaScript di atas, D3 membaca elemen <ul> dan seluruh elemen <li> di dalamnya menggunakan select() dan selectAll(). Agaknya aneh kita membaca elemen li yang belum kita tamahkan disana, tapi begitulah cara kerja D3.

Kita lalu mengirimkan data dengan method data(), dan memanggil enter() yang akan mengulangi (melakukan looping atau perulangan) method-method di bawahnya (append dan text) sampai isi arrray fruits habis di baca satu persatu.

Dengan kata lain, perintah tersebut, menambahkan sebuah <li> untuk setiap item di dalam array. Untuk setiap tag li, ia juga menambahkan teks didalamnya menggunakan mehod text(). Parameter d didalam text() adalah fungsi callback yang mengarah ke elemen di dalam array saat looping terjadi (apple, mango, dst satu persatu).

Berikut hasilnya:

Membuat Elemen SVG

Scalable Vector Graphics (SVG) adalah sebuah cara untuk me-render elemen grafis dan gambar ke dalam DOM. Karena SVG berbasis vector, maka ia ringan dan scalable (bisa diperbesar/perkecil tanpa mempengaruhi kualitas). D3 menggunakan SVG untuk menciptakan gambar-gambarnya, sehingga SVG menjadi pondasi utama library ini.

Pada contoh di bawah, sebuah kotak digambar menggunakan D3 di sebuah kontainer SVG.

//Select SVG element
var svg = d3.select('svg');
//Create rectangle element inside SVG
svg.append('rect')
   .attr('x', 50)
   .attr('y', 50)
   .attr('width', 200)
   .attr('height', 100)
   .attr('fill', 'green');

D3 akan me-render elemen kotak di DOM. Ia pertama memeilih elemen SVG dan menggambar kotaknya di dalam elemen tersebut. Ia juga mengatur koordinat x dan y juga lebar, tinggi, dan warna isinya di method attr().

Membuat Diagram Batang

D3 memungkinkan kita untuk membuat berbagai jenis diagram agar bisa merepresentasikan data dengan lebih efisien. Pada contoh di bawah, kita membuat diagram batang sederhana dengan D3.

Mari mulai dengan membuat tag SVG di HTML.

<svg width='200' height='500'></svg>

Lalu, kita tulis kode JavaScript yang kita butuhkan untuk merender diagram tersebut di tag <svg>:

var data = [80, 120, 60, 150, 200];
var barHeight = 20;
var bar = d3.select('svg')
          .selectAll('rect')
          .data(data)
          .enter()
          .append('rect')
          .attr('width', function(d) {  return d; })
          .attr('height', barHeight - 1)
          .attr('transform', function(d, i) {
            return "translate(0," + i * barHeight + ")";
          });

Pada kode di atas, kita memiliki sebuah array yang berisi angka-angka untuk ditampilkan di diagram batang kita tadi. Setiap item di dalam array akan mengisi satu batang.

Setelah memilih elemen svg dan rect, kita mengirim data dengan method data() dan memanggil enter() untuk melakukan looping kode-kode di bawahnya sampai isi array habis di baca.

Untuk setiap item, kita menggambar sebuah kotak dan mengatur lebarnya sesuai dengan nilai yang dimiliki. Kita lalu mengatur tinggi setiap kotak dan untuk menghindari overlapping, kita memberikan padding dengan mengurangi barHeight sebesar 1.

Kita lalu memberikan sebuah transformasi agar kotak-kotak tersebut berada kotak sebelumnya. Fungsi transform() menerima fungsi callback yang mengambil data dan indeks data tersebut sebagai parameter. Kita memodifikasi nilai y kotak dengan mengalikan index dengan tinggi kotak.

Berikut hasilnya:

Event Handling

Terakhir, mari kita lihat bagaimana event handling di D3. Pada contoh di bawah kita menghubungkan event klik dengan sebuah button lalu menambahkan sebuah tag heading ke dalam tag body di event handler-nya.

d3.select('#btn')
        .on('click', function () {
            d3.select('body')
               .append('h3')
               .text('Today is a beautiful day!!');
        });

Jadi, ketika kita mengklik buttont ersebut, akan muncul text di bawahnya:

Kesimpulan

D3.js adalah library JavaScript yang powerful, namun masih mudah untuk dipakai membuat diagram dengan HTML, CSS, dan SVG.

https://www.codepolitan.com/belajar-dasar-dasar-d3js-library-javascript-untuk-membuat-diagram-ciamik-5ad95e476dac7

Cara Installasi Aplikasi Grass GIS

Penginstalan pada aplikasi grass gis sangatlah mudah, seperti menginstall aplikasi windows pada umumnya, berikut adalah langkah - langkah penginstallan apliaksi Grass Gis

1. File Grass gis berbentuk .rar, klik 2 kali pada aplikasi installer yang ada pada gambar.

2. Jika Sudah tampil maka klik Next.

3. Pada tampilan seperti pada gambar, centang 2 pilihan ini. kemudian klik next

4. Tunggu Instalasi hingga selesai

5. Pada tampilan ini klik OK untuk mendownload data

6. dan jika semua langkah sudah selesai, berikut adalah tampilan grass gis

Sekilas Tentang Grass Gis

Geographic Resources Analysis Support System (umumnya disebut GRASS GIS) adalah paket perangkat lunak sistem informasi geografis (SIG) yang digunakan untuk analisis dan manajemen data geospasial, pengolahan gambar, memproduksi grafis dan peta, pemodelan spasial dan temporal, dan visualisasi. Ia bisa menangani data raster, vektor topologi, pengolahan citra, dan grafika.

Grass Gis Menggunakan Basic bahasa Pemrograman C, C++, dan Python

Awalnya dikembangkan oleh Laboratorium Penelitian Teknik Konstruksi Angkatan Darat AS (USA-CERL, 1982-1995, lihat sejarah GRASS 1.0-4.2 dan 5beta), cabang dari Insinyur Insinyur Angkatan Darat AS, sebagai alat untuk pengelolaan lahan dan perencanaan lingkungan oleh militer, GRASS GIS telah berkembang menjadi utilitas yang kuat dengan berbagai aplikasi di berbagai bidang aplikasi dan penelitian ilmiah. GRASS saat ini digunakan dalam pengaturan akademik dan komersial di seluruh dunia, serta banyak lembaga pemerintah termasuk NASA, NOAA, USDA, DLR, CSIRO, Layanan Taman Nasional, Biro Sensus A.S., USGS, dan banyak perusahaan konsultan lingkungan.

A. FITUR UMUM GRASS GIS

GRASS GIS berisi lebih dari 350 modul untuk membuat peta dan gambar pada monitor dan kertas; memanipulasi data raster, dan vektor termasuk jaringan vektor; memproses data gambar multispektral; dan membuat, mengelola, dan menyimpan data spasial. GRASS GIS menawarkan antarmuka pengguna grafis yang intuitif serta sintaks baris perintah untuk kemudahan pengoperasian. GRASS GIS dapat berinteraksi dengan printer, komplotan, digitizers, dan basis data untuk mengembangkan data baru serta mengelola data yang ada.

B. BEBERAPA FITUR GRASS GIS 

1. Raster analysis: Rasterline otomatis dan konversi area ke vektor, Buffering struktur garis, Cell dan profil dataquery, Colortable modifikasi, Konversi ke vektor dan format data titik, Korelasi / analisis kovarian, Analisis sistem pakar, Peta aljabar (kalkulator peta), Interpolasi untuk nilai yang hilang, Analisis matriks lingkungan, pelapisan raster dengan atau tanpa bobot, Klasifikasi ulang label sel, Resampling (resolusi), Penyetelan ulang nilai sel, Analisis sel statistik, Pembuatan permukaan dari garis vektor
2. 3D-Raster (voxel) analysis: Impor dan ekspor data 3D, masker 3D, aljabar peta 3D, interpolasi 3D (IDW, Splines Resmi dengan Ketegangan), Visualisasi 3D (isosurfaces), Interface to Paraview dan alat visualisasi POVray
3. Vector analysis: Pembuatan kontur dari permukaan raster (IDW, algoritma Splines), Konversi ke format data raster dan titik, Digitalisasi (gambar raster pindaian) dengan mouse, Reklasifikasi label vektor, Superposisi lapisan vektor
4. Point data analysis: Triangulasi Delaunay, Interpolasi permukaan dari ketinggian tempat, Poligon Thiessen, Analisis topografi (kelengkungan, kemiringan, aspek), LiDAR
5. Image processing: Dukungan untuk gambar udara dan UAV, data satelit (optik, radar, termal), analisis komponen Canonical (CCA), generasi komposit warna, deteksi tepi, pemfilteran frekuensi (Fourier, matriks konvolusi), Fourier dan inverse fourier transformation, peregangan Histogram, IHS transformasi ke RGB, perbaikan gambar (transformasi affine dan polinomial pada target raster dan vektor), perbaikan foto Ortho, analisis komponen utama (PCA), koreksi radiometrik (Fourier), Resampling, peningkatan resolusi (dengan RGB / IHS), transformasi RGB ke IHS , Klasifikasi berorientasi tekstur (klasifikasi maksimum a posteriori), deteksi bentuk, klasifikasi terawasi (area pelatihan, klasifikasi kemungkinan maksimum), klasifikasi tanpa pengawasan (pengelompokan jarak minimum, klasifikasi kemungkinan maksimum)
6. DTM-Analysis: Pembuatan kontur, Analisis biaya / jalur, Analisis lereng / aspek, Pembuatan permukaan dari ketinggian dan kontur spot
7. Geocoding: Geocoding peta raster dan vektor termasuk (LiDAR) point cloud
8. Visualization: Permukaan 3D dengan kueri 3D (NVIZ), penetapan warna, presentasi Histogram, Hamparan peta, Peta data titik, Peta raster, Peta vektor, Zoom / unzoom -fungsi
9. Map creation: Peta gambar, peta Postscript, peta HTML

https://grass.osgeo.org/documentation/general-overview/

Spatial Analysis

A. Pengertian

Proses yang memodelkan permasalahan secara geografis, yang didapatkan dari pemrosesan komputer, yang kemudian melakukan eksplorasi dan melakukan pengujian terhadap data tersebut. Aplikasi dari teknik analisis untuk meneliti permasalahan ilmiah ketika lokasi memiliki peran yang signifikan dari rumusan masalah.

B. Spatial data Exploration

• Proses interaksi dari koleksi data dan map yang terkait dalam suatu permasalahan, yang bisa digunakan untuk memvisualisasikan dan mengeksplorasi informasi geografis dan hasil analisis.
• Proses ini berhubungan dengan interaksi map dan tabel, grafik, graph, dan multimedia.
• Proses ini merupakan proses eksploratif interaktif serta visualisasi map dan data.

Penggabungan Grafis interaktif dan diagram dengan GIS

C. Analisis

Ketika diterjemahkan dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, kata query mengacu pada permintaan akan informasi. Lalu, apa itu query di bahasa pemrograman komputer? Pada dasarnya, pengertian query dalam bahasa Inggris sehari-hari dan bahasa pemrograman komputer memiliki arti yang sama – kecuali di komputer, query meliputi informasi yang diterima atau diambil dari database. Bahasa pemrograman ini berguna untuk memanipulasi data – menambah, menghapus, dan mengubah data.

○Properti dari titik, garis, atau area

○Keterhubungan antara dua objek.

Jarak antara dua objek.

Kemiringan seuatu objek.

D. Transformasi

• Membuat sebuah objek dan atributnya dari sebuah aturan dan prosedur.
• Dissolve, Buffer, Union, Intersect, Point in Polygon, Spatial Join

E. Disolve

F. Buffer

G. UNION

Model Database SIG

A. SMBD (Sistem Management Basis Data)

Sistem manajemen basis data (Bahasa Inggris: database management system, DBMS), atau kadang disingkat SMBD, adalah suatu sistem atau perangkat lunak yang dirancang untuk mengelola suatu basis data dan menjalankan operasi terhadap data yang diminta banyak pengguna. Contoh tipikal SMBD adalah akuntansi, sumber daya manusia, dan sistem pendukung pelanggan, SMBD telah berkembang menjadi bagian standar di bagian pendukung (back office) suatu perusahaan. Contoh SMBD adalah Oracle, SQL server 2000/2003, MS Access, MySQL dan sebagainya. DBMS merupakan perangkat lunak yang dirancang untuk dapat melakukan utilisasi dan mengelola koleksi data dalam jumlah yang besar. DBMS juga dirancang untuk dapat melakukan manipulasi data secara lebih mudah. Sebelum adanya DBMS, data pada umumnya disimpan dalam bentuk flat file, yaitu file teks yang ada pada sistem operasi. Sampai sekarangpun masih ada aplikasi yang menyimpan data dalam bentuk flat secara langsung.

Salah satu bagian dalam SIG adalah melakukan pengolahan basis data, dengan GUI menggunakan sistem query dan aplikasi yang multi user.

SIG merupakan aplikasi untuk menganalisa data keruangan/data spasial, yang bisa melakukan analisa data spasial dan non-spasial sekaligus.

B. Tipe Data

Dalam ilmu komputer dan pemrograman komputer, tipe data ialah klasifikasi data yang mengenalkan kompilator atau penerjemah bagaimana programmer bermaksud untuk menggunakan data. Sebagian besar bahasa pemrograman mendukung berbagai macam data, sebagai contoh, bilangan riil, integer atau boolean. Sebuah tipe data menyediakan sekumpulan nilai-nilai dari ekspresi (yaitu variabel, fungsi) yang dapat mengambil nilai tersebut. Tipe data ini mendefinisikan operasi yang akan dilakukan pada data, maksud dari data dan jurusan nilai dari tipe tersebut dapat disimpan.

ada beberapa tipe data yang digunakan untuk Sistem Informasi Geografis

yakni diantaranya adalah :

1. Geometry
2. Point.
3. LineString.
4. Polygon

Tipe data Point digunakan untuk menyimpan nilai titik (kordinat sebuah titik). Tipe data LineString digunakan untuk menyimpan nilai yang merepresentasikan sebuah garis. Tipe data Polygon digunakan untuk menyimpan nilai berupa area tertutup (bidang). Sedangkan Tipe data geometry merupakan tipe data yang lebih fleksibel yaitu dapat digunakan untuk menyimpan nilai berupa point, linestring ataupun polygon. Tipe data lainnya merupakan tipe data yang menampung sekumpulan nilai yaitu:

1. Multipoint
2. MultiLineString
3. MultiPolygon
4. GeometryCollection

C. DB Planing

1. Kualitas Dari Informasi 

1. Informasi disimpan dalam database;
2. Pembuatan yang tidak bagus dan kesalahan data akan menghasilkan hasil yang tidak berguna daripada menghasilkan Geographic Information System;
3. Map Proyeksi yang akan digunakan;
4. Perbandingan skala data yang digunakan;
5. Memetakan area yang akan digunakan;
6. Seberapa banyak attribut yang digunakan;
7. Format dari data attribut yang akan digunakan;
8. Seberapa konsisten data tersebut;
9. Seberapa cepat data harus diakses.

2. Informasi yang di butuhkan untuk Desaign Database

1. Data yang lengkap, sudah didefinisikan dan dicek untuk validitas dan konsistensi.
2. Daftar dari data sumber yang potensial(peta, photo udara, data tabel, data digital) kalender dan evaluasi untuk akurasi dan kelengkapan data.
3. Daftar dari kesiapan yang dibutuhkan dari GIS(Dari hasil pengecekan). Misalnya visualisasi, analisis spatial, analysis statistik dan pemodelan.

3. Perencanaan Untuk Data Sharing

1. Kelebihan 
2. Usaha yang dibutuhkan

4. Desaigning database

1. RDBMS
2. Normalisasi Database
3. Represent data : Point, Line, Polygon, or etc

Daftar Pustaka

1. https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_manajemen_basis_data

2. http://husnilkamil.net/2016/08/data-spasial-di-mysql/