PRAKTIKUM APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFI LAPORAN PRAKTIKUM 5
“Interpolasi Data Curah Hujan Menggunakan Metode IDW Pada Argis”
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis ucapkan kehadirat Allah Subhanahu wata’ala, yang telah memberikan rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan ini. Laporan ini diajukan guna memenuhi tugas mata kuliah Praktikum Aplikasi Sistem Informasi Geografi. Terima kasih penulis sampaikan kepada dosen mata kuliah yang turut membantu dalam menyelesaikan laporan ini serta kepada semua pihak yang telah membantu secara langsung maupun tak langsung sehingga ini dapat diselesaikan sesuai dengan waktunya.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa laporan ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik dan saran yang bersifat membangun sangat diharapkan, sekecil apapun akan penulis perhatikan dan pertimbangkan guna penyempuranaan dalam membuat laporan yang akan datang.
Semoga laporan ini mampu memberikan nilai tambah bagi pembacanya dan juga bermanfaat untuk pengembangan ilmu pengetahuan bagi kita semua.
Padang, 26 November 2016
BAB I
TUJUAN DAN LANDASAN TEORI
1. TUJUAN
Adapun tujuan praktikum mata kuliah Aplikasi Sistem Informasi Geografi adalah: a) Menerapkan hasil pembelajaran SIG yang berupa teori kedalam praktik
b) Meningkatkan pemahaman mahasiswa tentang pemanfaatan SIG c) Melatih mahasiswa dalam menerapkan hasil pembelajaran SIG d) Mengetahui bagaimana cara MemBuffer pada ArcGis 10.0.
2. LANDASAN TEORI
Sistem Informasi Geografis merupakan sistem berbasis computer yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi geografis. Sistem Informasi Geografis diciptakan untuk mengumpulkan, meyimpan, dan memnganalisis objek atau fenomenadimana lokasi geografis menjadi karakteristik atau fenomena dimana lokasi geografis menjadi karkteristik atau kritik penting untuk analisis.
Dalam mengolah data dengan sistem informasi geografis (SIG) terkadang memerlukan metode untuk menganalisis data, namun keterbatasan data dalam menganalisis sering menjadi permasalahan tersendiri. Data yang diperoleh terkadang tidak terlalu lengkap sehingga kita membutuhkan beberapa metode interpolasi untuk dapat mengestimasi data menjadi output yang baik sesuai dengan keingginan.
Interpolasi adalah suatu metode atau fungsi matematika yang menduga nilai pada lokasi-lokasi yang datanya tidak tersedia atau tidak didapatkan. Interpolasi spasial mengasumsikan bahwa atribut data bersifat kontinu di dalam ruang dan atribut ini saling berhubungan (dependence) secara spasial.
Definisi lainnya Interpolasi juga merupakan metode untuk mendapatkan data berdasarkan beberapa data yang telah diketahui. Dalam ruang lingkup pemetaan interpolasi adalah proses estimasi nilai pada wilayah yang tidak disampel atau diukur, sehingga terbuatlah peta atau sebaran nilai pada seluruh wilayah. Didalam melakukan interpolasi, sudah pasti dihasilkan sebuah bias dan error. Error yang dihasilkan sebelum melakukan interpolasi bisa dikarenakan kesalahan menentukan metode sampling data, kesalahan dalam pengukuran dan kesalahan dalam analisa di laboratorium (Pramono,2008).
Ada beberapa metode interpolasi yang sering digunakan dalam SIG, masing masing metode memiliki karakteristik serta kelebihan dan kekurangan masing-masing. metode interpolasi pada SIG antara lain Inverse Distance Weighted (IDW), Natural Neighbor, Kriging
dan Spline.
1. Interpolasi Inverse Distance Weighted (IDW).
Metode Inverse Distance Weighted (IDW) memiliki asumsi bahwa setiap titik input mempunyai pengaruh yang bersifat lokal dan berkurang terhadap jarak. Pada metode interpolasi IDW pada umumnya dipengaruhi oleh inverse jarak yang diperoleh dari persamaan matematika. Pengaruh akan lebih besar dari titik input dengan titik yang lebih dekat sehingga menghasilkan permukaan yang lebih detail. Namun seiring bertambahnya jarak pengaruh akan semakin berkurang detailnya dan terlihat lebih halus.
2. Interpolasi kriging
Metode interpolasi kriging adalah metode interpolasi spasial yang memanfaatkan nilai spasial pada lokasi tersampel untuk memproduksi nilai pada lokasi lain yang tidak tersampel. Metode kriging merupakan estimasi stochastic yang mirip dengan IDW. Dimana menggunakan kombinasi linier dari weight untuk memperkirakan nilai diantara sampel data. (Yulianto,2012)
3. Interpolasi Natural Neighbor
4. Interpolasi spline
BAB II
LANGLAH KERJA
A. ALAT DAN BAHAN
Adapun alat dan bahan yang digunakan dalam praktikum SIG adalah: a.) Seperangkat komputer
b.) Software Arcgis 10.1 c.) Software Arcgis Catalog
B. LANGKAH KERJA
Langkah selanjutnya adalah membuat sheet baru pada Ms.Exel dengan memindahkan data curah hujan kabupaten (nama stasiun, koordinat XY, dan rata-rata curah hujan pertahun, disini saya menggunakan data curah hujan kabupaten Tulang Bawang Barat, Provinsi Lampung.
Langkah selanjutnya adalah melakukan Display XY data, dengan mengklik kanan pada data Sheet.
Selanjutnya yang akan kita lakukan adalah menginterpolasi titik-titik dari masing masing stasiun yang ada dengan mengklik ArcToolBook Spatial Analysis Tool InterpolationIDW
Setelah selesai maka hasil dari IDW tersebut akan tampak seperti dibawah ini
Proses selanjutnya adalah melakukan convert to polygon
Hasil dari Raster To Polygon seperti si bawah ini.
Langkah selanjutnya adalah mengklip peta administrasi dengan data polygon dari curah hujan tersebut. Dengan cara
