Pengertian data Raster, Vektor, dan Atribut serta serta kelebihan dan kekuranganya masing-masing

Tugas SIG

Nama : Ahmad Pariansyah

NPM : E1I013019

Soal :

1. Apa pengertian data Raster, Vektor, dan Atribut serta serta kelebihan dan kekuranganya masing-masing ?

Jawaban :

1) Model Data Raster

       

      Data raster atau disebut juga dengan sel grid adalah data yang dihasilkan dari sistem penginderaan jauh. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan piksel (picture element). Pada data raster, resolusi tergantung pada ukuran pikselnya. Dengan kata lain, resolusi piksel menggambarkan ukuran sebenarnya di permukaan bumi yang diwakili oleh setiap piksel pada citra. Semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh satu sel, semakin tinggi resolusinya. Data raster sangat baik untuk merepresentasikan batas-batas yang berubah secara gradual, seperti jenis tanah, kelembaban tanah, vegetasi, suhu tanah dan sebagainya. Keterbatasan utama dari data raster adalah besarnya ukuran file, semakin tinggi resolusi grid-nya semakin besar pula ukuran filenya dan sangat tergantung pada kapasistas perangkat keras yang tersedia. Masing-masing format data mempunyai kelebihan dan kekurangan. Pemilihan format data yang digunakan sangat tergantung pada tujuan penggunaan, data yang tersedia, volume data yang dihasilkan, ketelitian yang diinginkan, serta kemudahan dalam analisa. Contoh gambar format data raster dapat dilihat

                                                            Contoh Gambar Data Raster

Adapun kelebihan dan kekurangan dari data Raster

Kelebihan :

• Struktur datanya lebih sederhana

• Lebih mudah dan efisien dalam melakukan overlay dan analisis data

• Mampu menampilkan data/image dari foto udara

• Dapat melakukan simulasi

• Teknologi yang mudah untuk dikembangkan

• Mudah untuk membuat program sendiri

• Efektif dalam menampilkan banyak data social

Kekurangan :

• Tidak efektif dalam penyimpanan file

• Kualitas tampilan grafis yang terbatas

• Sulit untuk melakukan analisis keterkaitan

• Akurasi sangat bergantung dengan ukuran grid/sel

• Grid/sel merepresentasikan atribut

• relasi dengan DBMS tidak secara langsung

• Output bergantung terhadap output printer/plotter

2) Model Data Vektor

       Data vektor merupakan bentuk bumi yang direpresentasikan ke dalam kumpulan garis, area (daerah yang dibatasi oleh garis yang berawal dan berakhir pada titik yang sama), titik dan nodes (merupakan titik perpotongan antara dua buah garis). Keuntungan utama dari format data vektor adalah ketepatan dalam merepresentasikan fitur titik, batasan dan garis lurus. Hal ini sangat berguna untuk analisa yang membutuhkan ketepatan posisi, misalnya pada basis data batas-batas kadaster.

. 

                                                           Contoh Gambar Data Raster

Adapun kelebihan dan kekurangan dari data Vektor

Kelebihan :

• Struktur datanya lebih rumit

• Efisiensi untuk analisis

• Sebagai sarana representasi yang baik

• Transformasi proyeksi lebih efisien

• Ketelitian, akurat dan lebih presisi

• Relasi atribut langsung dengan

• DBMS (database)

Kekurangan :

• Sulit dalam melakukan proses overlay

• Tidak bisa menampilkan data

• image/foto udara

• Struktur data yang terlalu banyak tidak efektif dalam menampilkan

banyak data spasial

• Memerlukan algoritma dan proses yang sangat kompleks

• Kualitas (output) sangat bergantung dengan printer dan kartografi

• Sulit dilakukan simulasi

3). Data Atribut

Data atribut memberikan gambaran atau menjelaskan informasi berkaitan dengan fitur peta atau cara kerja SIG. Data atribut dapat disimpan dalam format angka maupun karakter. Pada Sistem Informasi Geografis, utamanya di ArcView dan ARC/INFO data atribut dihubungkan dengan data spasial melalui identifier (ID) yang terkait di fitur. Pada ArcView file dikenal dengan nama shapefile (*.SHP) yang terdiri dari serangkaian file, atribut yang disimpan pada file berekstensi *.dbf (Nuarsa IW. 2005).

Analisis kebutuhan atribut berganda sangat bergantung pada proses penentuan atribut oleh pembuat keputusan karena dengan atribut tersebut pembuat keputusan akan mengevaluasi pencapaian tujuan keputusan. Dalam melakukan pengambilan ide atribut ada dua cara yang dapat ditempuh pembuat keputusan yaitu menggunakan panel ahli dan melakukan survey literatur. Atribut yang digunakan harus mewakili tujuan yang ingin dicapai. Proses pencarian hingga sub-sub atribut yang lebih kecil terus dilakukan hingga diperoleh atribut yang nyata. Hal-hal yang harus dimilik oleh atribut sebagai berikut (Nuarsa IW. 2005):

Atribut harus lengkap, atribut telah mewakili semua hal yang relevan terhadap keputusan akhir.

Atribut saling terpisah satu dengan yang lain, atribut tidak harus tergantung pada atribut lain sehingga dapat dilakukan proses trade off pada langkah selanjutnya dan menghindari double-counting. Atribut dibatasi pada hal penting (signifikan) bagi kinerja, atribut diawali oleh tujuan utama yang abstrak dan ditingkat paling bawah.

Pembobotan Atribut

Atribut tidak selalu memilliki tingkat kepentingan yang sama. Dengan pemberian pembobotan yang berbeda, pembuat keputusan dapat menuangkan pertimbangan nilai kepentingan yang berbeda diantara atribut keputusan.  Bobot juga akan membimbing seorang manajer proyek atau program untuk mengupayakan hal terbaik dalam pencapaian target yang memilliki bobot terbesar karena besarnya bobot juga menggambarkan tingkat tanggung jawab yang lebih besar terhadap atribut tersebut.

Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.

Daftar Pustaka

Prahasta,  Eddy.  2005.  Konsep  -  Konsep  Dasar  Sistem  Informasi    Geografis. Bandung : CV. Informatika.

Nuarsa IW. 2005. Belajar Sendiri Menganalisis Data Spasial Dengan Software ARCVIEW GIS 3.3 untuk Pemula. Jakarta: PT Alex Media Computindo.

Yousman, Yeyep. 2004. Sistem Informasi Geografis dengan ArcView3.3 Professional Yogyakarta: Andi Offset