LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS GEOSPASIAL
Minggu ke-2
Topik: Metode Analisis Geospasial “Map Algebra”
Disusun oleh:
Kirana Pirandika Ayuputri 21/474429/TK/52345
Kelas A
PROGRAM STUDI SARJANA TEKNIK GEODESI DEPARTEMEN TEKNIK GEODESI
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA
2024
Daftar Isi
A. Tujuan ... 3
B. Lokasi dan Waktu Pengerjaan ... 3
C. Landasan Teori ... 3
D. Alat dan Bahan... 4
E. Langkah Pengerjaan ... 4
F. Hasil dan Pembahasan ... 7
G. Kesimpulan ... 15
A. Tujuan
Mahasiswa mampu memahami cara menggunakan map algebra untuk menyelesaikan masalah sederhana.
B. Lokasi dan Waktu Pengerjaan Praktikum dilaksanakan pada:
hari : Senin
tanggal : 19 Februari 2024 waktu : 14.40 – 17.15 WIB
tempat : Laboratorium Komputasi Departemen Teknik Geodesi C. Landasan Teori
Analisis Geospasial merupakan teknik yang digunakan dalam melakukan analisis terhadap suatu data geospasial. Data geospasial berkaitan erat dengan posisi, lokasi, atau letak dari suatu objek di permukaan bumi yang memiliki referensi sistem koordinat. Dalam analisis geospasial, terdapat data vektor dan data raster. Data vektor contohnya yaitu data batas desa, jaringan jalan, jaringan sungai, fasilitas umum yang memiliki format shapefile.
Sedangkan data raster yang sering digunakan sebagai analisis spasial yaitu citra satelit. Landsat TM5 merupakan salah satu contoh citra satelit yang memiliki resolusi medium.
Data raster lebih sering digunakan dalam analisis geospasial dan lebih cocok untuk visualisasi dan pemodelan bumi karena memiliki nilai elevasi.
Dalam citra, terdapat nilai Digital Number (DN) yang mewakili tiap pikselnya.
Sebelum data citra satelit digunakan untuk analisis, perlu dilakukan koreksi data citra meliputi koreksi radiance dan reflectance. Dengan adanya proses koreksi ini, maka data yang akan dilakukan analisis akan lebih baik dan berkualitas.
Teknik analisis data geospasial dapat dilakukan pada data vektor dengan beberapa operasi seperti buffer, intersection, map overlay, dan lain-lain.
Sedangkan untuk teknik analisis geospasial pada data raster banyak dilakukan dengan operasi terhadap grid-grid sel pada piksel raster dengan melibatkan operasi aljabar, seperti map algebra. Map algebra merupakan teknik dan
ketentuan tertentu dalam melakukan analisis, pemodelan, dan manipulasi data yang tersimpan dalam data raster (Tomlin, 1983). Dalam proses analisis menggunakan map algebra, banyak dijumpai pada aplikasi GIS seperti QGIS, ArcGIS, dan lain-lain. Dalam praktikum ini, dilakukan proses analisis menggunakan metode map algebra dengan aplikasi QGIS.
D. Alat dan Bahan
1. Citra Landsat TM5 (Resolusi 30 m, tanggal akuisisi data: 20091019) 2. Data raster
a. Data DEM D.I. Yogyakatya (Resolusi 90 m)
b. Data jumlah populasi D.I. Yogyakarta (Resolusi 100 m) 3. Data vektor
a. Jaringan jalan b. Jaringan sungai
c. Batas Desa Kabupaten Sleman 4. Software QGIS
E. Langkah Pengerjaan I. Persiapan
1. Membuka software QGIS.
2. Memasukkan semua data praktikum pada lembar kerja QGIS.
II. Mencari titik tertinggi dan terendah daerah Sleman.
1. Melakukan clip data DEM Yogyakarta dan batas Desa Kabupaten Sleman.
2. Mengubah data raster DEM Sleman menjadi shapefile bergeometri titik.
3. Membuka Attribute Table, menambahkan field untuk kolom “Nama”
dan tuliskan titik tertinggi dan terendahnya berdasarkan ketinggian yang sesuai. Kemudian select kedua titik tersebut.
4. Export Selected Features menjadi file shp tersendiri. Kemudian atur simbologi dan tampilkan labelnya.
III. Urutan 5 desa di Sleman dengan rata-rata elevasi tertinggi
1. Mencari desa dengan rata-rata elevasi tertinggi dengan toolbox Zonal Statistic. Input layer berupa Batas Desa Kab. Sleman dan raster layer DEM Kab. Sleman.
2. Melakukan pengurutan rata-rata elevasi tertinggi hingga tertinggi pada kolom _mean. Kemudian dilakukan select fitur sebanyak 5 desa dengan elevasi rerata paling tinggi.
3. Export selected fitur menjadi shapefile baru. Kemudian atur simbologinga dan tampilkan label nama desanya.
IV. Kecamatan di Sleman dengan kriteria:
(a) Rata-rata elevasi paling tinggi dan rendah
1. Menentukan batas kecamatan di Kab. Sleman dengan toolbox Dissolve. Dissolved field dicentang pada kolom Kecamatan.
2. Melakukan analisis nilai rata-rata elevasi tertinggi dan terendah untuk setiap kecamatan di Kab. Sleman menggunakan toolbox Zonal Statistic.
3. Kemudian select fitur untuk kecamatan dengan rata-rata elevasi tertinggi dan terendah.
4. Export selected fitur, kemudian tampilkan label nama kabupatennya.
(b) Rata-rata kemiringan lebih kecil dari 10% dan elevasi lebih dari 1000 m
1. Memilih menu slope pada raster analysis.
2. Melakukan Zonal Statistic tipe mean untuk slope.
3. Mencari kecamatan dengan rata-rata kemiringan kecil dari 10%
dan elevasi lebih dari 1000 m dengan syntax:
"Slope@1" < 10 AND "Reprojected@1" > 1000
4. Melakukan Zonal Statistic antara vector layer batas Desa Sleman dengan raster layer pada langkah sebelumnya.
V. Total populasi yang tinggal di daerah kelerengan datar dan landai di Kecamatan Cangkringan
1. Memasukkan data batas kecamatan sleman dan melakukan seleksi data Kecamatan Cangkringan.
2. Membentuk kelas kemiringan/kelerengan dengan menggunakan slope.
3. Reclassify untuk mengatur kelas sesuai dengan SK Menteri Pertanian.
4. Membentuk data vektor dari data raster hasil pembuatan slope.
5. Melakukan seleksi data pada slope tingkat datar dan landai.
6. Melakukan proses clip untuk data slope datar dan landai dengan Kecamatan Cangkringan.
7. Melakukan proses zonal statistic dari hasil clip dengan data populasi Yogyakarta.
VI. Menghitung jumlah populasi terdampak banjir lahan dingin
1. Melakukan select fitur untuk Desa Purwobinangun lalu export menjadi layer.
2. Melakukan proses buffer dari layer “jaringan_sungai sepangang 15 m.
3. Melakukan clipping data jaringan sungai hasil buffer dengan data batas Desa Purwobinangun untuk mencari daerah terdampak lahar.
4. Melakukan clipping data populasi dengan daerah terdampak lahar dengan toolbox Clip raster by Mask.
5. Mengubah data populasi hasil clip ke data vektor dengan toolbox Raster Pixel to Polygon.
6. Mengekspor data vektor menjadi format .csv, kemudian hitung jumlah populasi pada kolom vektor dengan bantuan Ms. Excel.
VII. Menghitung dan menampilkan:
(a) Desa dengan nilai rata-rata NDVI tertinggi dan terendah
1. Melakukan koreksi data DN atau Digital Number menjadi nilai Radiance menggunakan toolbox Raster Calculator.
2. Melakukan koreksi nilai Radiance menjadi nilai Reflectance.
3. Menghitung nilai NDVI sesuai rumus band.
4. Melakukan analisis nilai NDVI tertinggi dan terengdah dengan toolbox Zonal Statistic.
(b) NDVI dengan nilai antara 0.1 hingga 0.3 pada area dengan kemiringan yang landai
1. Melakukan Extract by Expression untuk mendapatkan NDVI 0.1 hingga 0.3 dan untuk melakukan seleksi daerah yang landai.
2. Melakukan intersect untuk mendapatkan NDVI 0,1 hingga 0,3 pada area landau
(c) Desa yang berada dengan kombinasi NDVI tertinggi dan populasi terbanyak
1. Melakukan Zonal Statistic untuk mencari nilai NDVI rerata dengan parameter mean.
2. Melakukan Zonal Statistic untuk mencari populasi terbanyak dengan parameter sum.
3. Melakukan intersect untuk mencari desa yang berada dengan kombinasi NDVI tertinggi dan populasi terbanyak.
F. Hasil dan Pembahasan
1) Titik tertinggi dan terendah pada daerah Sleman
Untuk menampilkan titik tertinggi dan terendah di Kabupaten Sleman, digunakan beberapa tools pada QGIS yaitu:
• Clip by Mask Layer
Tools ini digunakan untuk melakukan clip data DEM Yogyakarta dan batas Desa Kabupaten Sleman untuk menghasilkan DEM Kabupaten Sleman.
• Raster Pixel to Point
Digunakan untuk mengubah data raster DEM Sleman menjadi shapefile bergeometri titik sehingga akan dihasilkan titik-titik ketinggian di Kabupaten Sleman.
Berdasarkan pemrosesan di atas, dapat dipilih titik tertinggi dan terendah di kabupaten Sleman yang selanjutnya diekspor dalam bentuk shp.
Kemudian data tersebut ditampilkan dan diberi label. Dimana titik tertinggi yaitu sebesar 2790 meter dan titik terendah sebesar 48 meter.
2) 5 Desa di Sleman dengan rata-rata elevasi tertinggi
Untuk mengetahui urutan 5 desa dengan rata-rata elevasi tertinggi di Kabupaten Sleman, digunakan tools Zonal Statistic.
Berdasarkan hasil zonal statistic, didapatkan 5 desa dengan rata-rata elevasi tertinggi, yaitu Desa Hargobinangun, Glagaharjo, Kepuharjo, Umbulharjo, dan Girikerto.
3) Kecamatan dengan kriteria:
a. Rata-rata elevasi yang paling tinggi dan rendah
Untuk mencari rata-rata elevasi tertinggi dan terendah di Kabupaten Sleman, digunakan beberapa tools pada QGIS yaitu:
• Dissolve
Tools ini digunakan untuk menentukan batas kecamatan di Kabupaten Sleman dengan membuat vektor baru.
• Zonal statistic
Digunakan untuk melakukan analisis nilai rata-rata elevasi tertinggi dan terendah untuk setiap kecamatan di Kabupaten Sleman.
Berdasarkan hasil pemrosesan dengan operasi Zonal Statistic, didapatkan kecamatan di Sleman dengan elevasi rerata tertinggi dan terendah, yaitu Kecamatan Pakem dengan elevasi 803.384 m dan Kecamatan Moyudan dengan elevasi 93.414 m.
b. Rata-rata kemiringan kecil dari 10% dan elevasi lebih dari 1000 m Tools yang digunakan diantaranya yaitu:
• Slope: digunakan untuk mencari kemiringan di Sleman.
• Zonal statistic: digunakan untuk mencari rata-rata kemiringan di Sleman.
• Raster Calculator: digunakan untuk mencari daerah dengan rata-rata kemiringan kecil dari 10% dan elevasi lebih dari 1000 m.
Berdasarkan hasil pemrosesan di atas, didapatkan kecamatan di Sleman dengan rata-rata kemiringan lebih kecil dari 10% dan elevasi lebih dari 1000 m, yaitu pada kecamatan Pakem, Turi, dan Cangkringan.
4) Jumlah orang yang tinggal di daerah dengan kelerengan Datar dan Landai di kecamatan Cangkringan
Digunakan tools berupa:
• Slope: untuk mencari kemiringan di daerah sleman
• Reclassify by table: untuk mengkelaskan kemiringan sesuai dengan tabel.
• Clip: untuk mencari area datar dan landai di kecamatan Cangkringan
• Zonal Statistic: untuk mencari jumlah orang yang tinggal di daerah datar dan landau di kecamatan Cangkringan.
Berdasarkan hasil pemrosesan di atas, didapatkan jumlah orang yang tinggal di daerah datar dan landau di Kecamatan Cangkringan yaitu sebanyak 52447 jiwa.
5) Jumlah masyarakat terdampak banjir lahar dingin di desa Purwobinangun
Untuk mencari rata-rata elevasi tertinggi dan terendah di Kabupaten Sleman, digunakan beberapa tools pada QGIS yaitu:
- Buffer
Digunakan untuk menentukan daerah terdampak banjir di sekitar kanan dan kiri sungai sepanjang 15 m. Layer yang dibuffer yaitu jaringan sungai.
- Clip
Digunakan untuk mencari daerah terdampak lahar banjir di Desa Purwobinangun. Clipping dilakukan pada data hasil buffer dengan data batas Desa Purwobinangun.
- Clip Raster by Mask Layer
Digunakan untuk mengetahui jumlah populasi yang terdampak lahar banjir di desa Purwobinangun. Clipping dilakukan pada data populasi dengan data hasil Clip pada langkah sebelumnya.
- Raster Pixel to Polygon
Digunakan untuk mengubah data populasi hasil clip ke data vektor.
Berdasarkan hasil pemrosesan di atas, didapatkan jumlah populasi yaitu sebanyak 632 jiwa yang terdampak banjir lahar dingin di Desa Purwobinangun.
6) Diberikan citra satelit Landsat TM5
a. Desa dengan nilai rata-rata NDVI tertinggi dan terendah Tools yang digunakan yaitu:
• Raster Calculator: digunakan untuk melakukan koreksi citra landsat 5 dan menghitung NDVI.
• Zonal Statistic: digunakan untuk menghitung nilai rata-rata NDVI.
Berdasarkan hasil pemrosesan di atas, didapatkan desa dengan nilai rata-rata NDVI tertinggi dan terendah berturut-turut yaitu desa Bangunkerto sebesar 0.258 dan Caturtunggal sebesar 0.042.
b. NDVI dengan nilai antara 0,1 hingga 0,3 pada area dengan kemiringan yang landai
Tools yang digunakan yaitu:
• Extract by Expression: digunakan untuk mendapatkan NDVI bernilai 0.1 hingga 0.3 dan untuk mendapatkan daerah dengan kemiringan landai.
• Intersection: digunakan untuk mencari daerah dengan nilai antara 0,1 hingga 0,3 pada area dengan kemiringan yang landau.
Berdasarkan hasil pemrosesan di atas, didapatkan hasil daerah dengan nilai NDVI antara 0,1 hingga 0,3 pada area dengan kemiringan yang landai yaitu didominasi pada bagian utara dan tenggara Sleman.
c. Desa yang berada dengan kombinasi NVDI tertinggi dan populasi terbanyak
Tools yang digunakan yaitu:
• Zonal statistic: untuk menghitung rerata NDVI dan untuk menghitung total populasi.
• Intersect: digunakan untuk mencari desa yang berada dengan kombinasi NVDI tertinggi dan populasi terbanyak.
Setelah dilakukan pemrosesan di atas, data yang dihasilkan tidak dapat dikombinasikan karena berada pada area yang berbeda. Dimana desa dengan populasi terbanyak yaitu desa Caturtunggal dan desa dengan NDVI tertinggi yaitu Madurejo.
G. Kesimpulan
Berdasarkan praktikum minggu ke-2, dapat disimpulkan bahwa dalam melakukan proses analisis geospasial, dapat dilakukan dengan menggunakan metode map algebra. Metode analisis geospasial yang digunakan melibatkan operasi-operasi statis maupun matematis. Dalam software QGIS, tools yang digunakan meliputi Clip Raster by Mask Layer, Clip, Zonal Statistic, Buffer, Raster Calculator, Dissolve, dan lain-lain. Data input yang dapat dilakukan proses analisis gaospasial dapat berupa data vektor dan data raster.
Daftar Pustaka
ESRI. What is Map Algevra? Diakses melalui tautan https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/extensions/spatial-
analyst/map-algebra/what-is-map-algebra.htm pada tanggal 25 Februari 2024.
Tomlin, C. D. 1983. A Map Algebra. Hardvard Computer Graphics Conference.
Cambridge, USA. Hal. 127-150.
Bishop, M.P., dkk. 2020. Spatial analysis and modeling in geomorphology.
Reference Module in Earth Systems and Environmental Sciences.
