Apa Itu Spatial Data?
Spatial data adalah jenis data yang secara langsung maupun tidak langsung mereferensikan area atau lokasi geografis tertentu. Data jenis ini biasanya dianalisis dan diproses menggunakan sistem informasi geografis (GIS) agar pengguna dari berbagai industri bisa memahami konteks geografis, pola, dan hubungan spasial yang bisa digunakan untuk analisis lanjutan, komunikasi, dan pengambilan keputusan.
Spatial data sering juga disebut geospatial data atau geographic information. Biasanya, data ini berbentuk representasi numerik dari objek fisik (baik buatan manusia atau alami) dalam sistem koordinat geografis. Sistem ini menggunakan koordinat dua dimensi (2D), yaitu koordinat x dan y, seperti dalam sistem Cartesian.
Tapi spatial data bukan cuma titik di peta 2D, ya. Data ini juga bisa berupa bentuk geometri seperti garis atau poligon, deskripsi fitur geografis tertentu, hingga gambar raster (berbasis piksel dalam bentuk grid).
Karena jenis dan isi datanya bisa beragam, format penyimpanannya juga bermacam-macam. Dengan menangkap dan menganalisis spatial data, kita bisa memahami bagaimana variabel-variabel di suatu lokasi memengaruhi individu, komunitas, atau populasi.
Pengumpulan data ini bisa dilakukan lewat survei lapangan, studi sensus, catatan tanah, citra satelit, foto udara, atau alat GPS (Global Positioning System). Sekarang juga makin umum menggunakan drone dan sensor nirkabel untuk pengambilan data spasial.
Apa Saja Jenis Spatial Data?
Secara umum, ada dua jenis utama spatial data: geometric data dan geographic data.
Geometric data.
Geometric data diplot dalam bidang 2D datar seperti peta atau denah. Contoh penggunaan nyatanya bisa kamu lihat di Google Maps, yang pakai data ini buat bantu kita dapatkan rute atau lokasi.
Geographic data.
Sementara itu, geographic data dipetakan di permukaan bumi yang berbentuk bulat (atau setidaknya elips). Data ini merekam latitude dan longitude dari objek tertentu. Contohnya adalah data GPS yang dioperasikan oleh Departemen Pertahanan AS.
Untuk format penyimpanannya, spatial data umumnya dibagi jadi dua:
Vector.
Data vektor mencakup point, garis, dan poligon yang merepresentasikan objek nyata. Bisa berupa pohon, jalan, gedung, dan lain-lain — makanya disebut juga feature data. Biasanya disimpan dalam format .shp atau shapefile. Keunggulan vektor, gambarnya bisa di-resize tanpa menurunkan kualitas.
Raster.
Raster, atau disebut juga coverage data, adalah data berbasis grafis (bitmap) seperti JPEG, GIF, PNG, atau TIFF. Gambar-gambarnya tersusun dari piksel. Tiap piksel punya nilai (misalnya warna), dan semua piksel ini membentuk satu gambar. Semakin banyak piksel, semakin tajam gambar yang dihasilkan. Tapi saat di-resize, kualitasnya bisa menurun karena piksel jadi membesar.
Dalam konteks spasial, raster sering digunakan untuk orthoimage (foto dari udara atau satelit). Model seperti DTM (Digital Terrain Model) dan DSM (Digital Surface Model) juga termasuk contoh pemanfaatan data raster, biasanya dikumpulkan oleh drone/UAV (Unmanned Aerial Vehicle).
Atribut dan Data Temporal
Spatial data bisa punya data tambahan non-spasial yang disebut attribute. Attribute ini memberikan informasi tambahan, seperti deskripsi lokasi, foto, sejarah, dan lainnya. Dengan adanya atribut, kita bisa paham bukan hanya “di mana”, tapi juga “kenapa” sesuatu terjadi di suatu tempat.
Selain itu, ada juga temporal spatial data, yaitu data spasial yang berkaitan dengan waktu tertentu. Misalnya data titik GPS (vektor) atau citra satelit (raster) yang diambil di waktu tertentu.
Analisis Geospasial: Georeferencing vs Geocoding
Dua proses utama dalam analisis geospasial adalah:
Georeferencing
Proses memberi koordinat pada data vektor atau raster agar bisa diorientasikan di model permukaan bumi.
Geocoding
Proses menerjemahkan alamat atau nama lokasi menjadi koordinat unik di permukaan bumi. Contohnya, lokasi rumah kamu yang punya latitude dan longitude spesifik.
Apa Itu Spatial Data Science?
Spatial data science adalah cabang ilmu data yang fokus pada ekstraksi insight dari spatial data menggunakan berbagai algoritma spasial dan teknik analisis, termasuk machine learning dan deep learning. Tujuannya bisa untuk prediksi atau pengambilan keputusan berbasis data.
Spatial data mining
Adalah proses menemukan pola tersembunyi di dataset spasial besar. Sangat berguna di pengembangan GIS dan analisis jarak, arah, hingga hubungan spasial antar wilayah.
Data visualization
Software seperti Tableau digunakan untuk menggabungkan berbagai file spatial (Esri GDB, GeoJSON, shapefile, KML, TopoJSON) dan membuat visualisasi berbentuk titik, garis, atau poligon.
Aplikasi Spatial Data
Spatial data punya banyak aplikasi di dunia nyata, misalnya dalam perencanaan tata guna lahan, studi tanah, dan manajemen proyek infrastruktur.
- Hidrologi. Untuk analisis pergerakan dan distribusi air.
- Kartografi. Pembuatan peta topografi dan peta kontur.
- Manajemen kehutanan. Inspeksi pohon, pemetaan ekosistem hutan, dan inventarisasi sumber daya hutan.
- Perencanaan penerbangan. Manajemen bandara dan ruang udara serta pelacakan pesawat.
- Perencanaan kota. Penentuan zona (komersial, industri, dll.) dan lokasi fasilitas publik.
- Manajemen bencana. Identifikasi lokasi bencana, prediksi, serta perencanaan distribusi bantuan dengan kombinasi data historis dan cuaca.
- Manajemen transportasi dan logistik. Dalam TMS dan logistik, digunakan untuk penjadwalan rute, estimasi waktu pengiriman, dan pelacakan secara real-time.
Spatial data juga digunakan dalam penelitian ilmiah, kebijakan publik, studi budaya, serta teknologi seperti augmented reality dan Internet of Things (IoT). Protokol IoT sendiri mengandalkan sensor dan spatial data untuk pemantauan lingkungan seperti suhu, pasang surut, dan lainnya.
Analitik geospasial memberikan insight yang membantu organisasi menganalisis kondisi saat ini dan memanfaatkan data historis untuk prediksi ke depan.