“MANAJEMEN DATA”
Tanggal Penyerahan: 27 April 2024 Disusun Oleh: Irsyad Syahnur / 23-2022-015
Kelompok: 5 / B
LABORATORIUM SISTEM INFORMASI SPASIAL PROGRAM STUDI TEKNIK GEODESI FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN
INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL BANDUNG
Dosen : Indrianawati, S.T., M.T.
Asisten Dosen : 1. Gheo Damai Ramadhan 23-2020-014 2. Farhatun Mufrodah 23-2020-061 3. Rifa Faruq Hidayat 23-2021-049
DAFTAR ISI
DAFTAR ISI ... i
DAFTAR GAMBAR ... ii
DAFTAR TABEL ... iii
BAB 1 PENDAHULUAN ... 1
1.1Maksud dan Tujuan ... 1
1.2Tempat dan Waktu Pelaksanaan Pratikum ... 1
BAB II DASAR TEORI ... 2
2.1 Database Spasial ... 2
2.2 Data Tabular ... 4
2.3 Integrasi Data ... 5
2.4 Manajemen Data ... 6
BAB III PELAKSANAAN PRATIKUM ... 7
3.1 Langakah-Langkah Konversi Data ... 7
3.2 Langakah-Langkah Join Data Spasial ... 9
3.1 Langakah-Langkah Menghitung Luas ... 12
BAB IV HASIL DAN ANALISIS ... 14
4.1 Hasil ... 14
4.2 Analisis ... 15
BAB V PENUTUP ... 16
5.1 Kesimpulan ... 16
5.2 Saran ... 16
DAFTAR PUSTAKA ... 17
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Contoh Tampilan Data Tabular ... 4 Gambar 2.2 Keterkaitan Antara Data Grafis Dan Data Tabular ... 4 Gambar 2.3 Contoh Data Atribut yang Melekat Pada Data Spasial data Atribut . 5 Gambar 4.1 Hasil Konversi Data ... 14 Gambar 4.2 Hasil Join Data Spasial ... 14 Gambar 4.3 Hasil Menghitung Luas ... 14
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Langkah-Langkah Konversi Data ... 7 Tabel 3.2 Langkah-Langkah Join Data Spasial ... 9 Tabel 3.3 Langkah-Langkah Menghitung Luas ... 12
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Maksud dan Tujuan
Maksud pelaksanaan pratikum “Manajemen Data” ini adalah agar mahasiswa dapat memahami konsep manajemen data. Adapun tujuan dari pratikum ini sebagai berikut :
1. Mahasiswa mampu untuk melakukan join atribut data tabular dan data vector.
2. Mahasiswa mampu untuk melakukan koversi data tabular menjadi data vektor.
3. Mahasiswa mampu untuk menghitung luasan area pada data vektor berupa polygon.
1.2 Tempat dan Waktu Pelaksanaan Pratikum Pratikum ini di laksanakan pada :
Hari/Tanggal : Kamis, 18 April 2024 Waktu : 15.00 WIB – Selesai.
Tempat : R.18104 (Lab sis), Gedung Teknik Geodesi Itenas.
BAB II DASAR TEORI 2.1 Database Spasial
Basisdata Spasial mendeskripsikan sekumpulan entitas baik yang memiliki lokasi atau posisi yang tetap maupun yang tidak tetap (memiliki kecenderungan untuk berubah, bergerak, atau berkembang). Tipe-tipe spasial ini memiliki propertis topografi dasar yang memiliki lokasi, dimensi, dan bentuk (shape). Hampir semua SIG memiliki campuran tipe-tipe entitas spasial dan non-spasial. Tipe-tipe non- spasial tidak memiliki properti topografi dasar lokasi .
Database spasial meliputi kondisi lahan tanah, ketinggian, jenis tanah, tempat pengambilan sumber bahan bangunandan penyebaran pemukiman yang dikonstruksikan sebagai ulasan dalam suatu vektor Sistem Informasi Geografi.
Dimana atribut disimpan sebagai database relasional yang bisa diimpor ke model tata ruang.
Data spasial adalah sebuah data yang berorientasi geografis dan memiliki sistem koordinat tertentu sebagai dasar referensinya. Sebagian besar data yang akan ditangani dalam SIG merupakan data spasial yaitu sebuah data yang berorientasi geografis, memiliki sistem koordinat tertentu sebagai dasar referensinya dan mempunyai dua bagian penting yang membuatnya berbeda dari data lain, yaitu informasi lokasi (spasial) dan informasi deskriptif (atribut) yang dijelaskan berikutini:
1. Informasi lokasi (spasial) merupakan informasi yang berkaitan dengan suatu koordinat baik koordinat geografi (lintang dan bujur) maupun koordinat Cartesian XYZ (absis, ordinat dan ketinggian), termasuk diantaranya sistem proyeksi.
2. Informasi deskriptif (atribut) atau informasi non-spasial merupakan informasi suatu lokasi yang memiliki beberapa keterangan yang berkaitan dengan lokasi tersebut, contohnya jenis vegetasi, populasi, luasan, kode pos, dan sebagainya. Informasi atribut seringkali digunakan pula untuk menyatakan kualitas dari lokasi
Secara sederhana format dalam bahasa komputer berarti bentuk dan kode penyimpanan data yang berbeda antara file satu dengan lainnya. Dalam SIG, data spasial dapat direpresentasikan dalam dua format yaitu:
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 piksel- nya. 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.
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 penggunaan lainnya adalah untuk mendefinisikan hubungan spasial dari beberapa fitur.
Kelemahan data vektor yang utama adalah ketidak mampuannya dalam mengakomodasi perubahan gradual.
2.2 Data Tabular
Data tabular adalah data deskriptif yang menyatakan nilai dari data grafis yang diterangkan. Data ini biasanya berbentuk tabel terdiri dari kolom dan baris.
Kolom menyatakan jenis data (field), sedangkan baris adalah detail datanya (record). Secara umum ada 4 tipe data tabular, yaitu karakter, numerik, tanggal, dan logika.
Gambar 2.1 Contoh Tampilan Data Tabular
Data grafis akan selalu terhubung dengan data tabularnya, perhatikan gambar di bawah ini.
Gambar 2.2 Keterkaitan Antara Data Grafis Dan Data Tabular
Data nonspasial/data deskriptif/data atribut adalah data yang memberikan uraian/penjelasan/keterangan tentang karakteristik dari data spasial yang berkaitan (Adil, 2017). Data atribut ini biasanya dalam bentuk non grafis, seperti bentuk tabel atau daftar teks yang diperoleh dari proses entri data. Data atribut dapat disimpan dalam format angka (numbers) atau karakter (characters). Data non spasial terdiri atas data kualitatif dan data kuantitatif. Data Kuantitatif yaitu jenis data yang dapat diukur atau dihitung yang dinyatakan dengan bilangan atau angka. Contohnya :
panjang jalan, luas persil, dll. Sedangkan data kualitatif meliputi data yang mengacu pada deskripsi atau penjabaran dari suatu objek. Contohnya : nama, alamat pemilik persil, dll
Gambar 2.3 Contoh data atribut yang melekat pada data spasial Data atribut
2.3 Integrasi Data
Integrasi data atau informasi merupakan suatu tindakan yang dilakukan untuk menyatukan atau menggabungkan data atau informasi dari berbagai sumber yang tersebar untuk memenuhi kebutuhan informasi pengguna secara lebih baik (Daromo, 2016). Pada penerapan integrasi data terdapat beberapa kendala yang terjadi salah satu penyebabnya adalah heterogenitas skema (keanekaragaman skema basis data) yang digunakan oleh setiap sistem informasi (Muslih dkk, 2014).
Keanekaragaman skema merupakan perbedaan dalam penamaan definisi skema yang meliputi tipe data, format serta presisi data. Keanekaragaman skema basis data ini disebabkan oleh jumlah informasi yang disimpan dalam basis data terus bertambah, sehingga menyebabkan perlunya data tersebut disimpan kedalam beberapa basis data yang berbeda dan integrasi data menjadi salah satu aspek penting dalam menjaga konsistensi diantara basis data tersebut.
Integrasi data merupakan proses yang dilakukan untuk menggabungkan
pengguna dalam melihat kesatuan data (Lenzerini, 2002). Proses tersebut dapat terjadi diberbagai macam proses bisnis pada suatu lembaga atau bagian. Suatu lembaga atau organisasi membutuhkan integrasi data karena organisasi tersebut akan membutuhkan data-data dan informasi dari bagian-bagian yang berbeda yang berada pada organisasi tersebut. Penerapan integrasi data yang tepat dapat mendukung rencana dan pengembangan suatu lembaga yang nantinya akan memberikan nilai tambah berupa competitive advantage dalam menghadapi persaingan (Wuryanto, 2018).
2.4 Manajemen Data
Definisi manajemen menurut L.Daft (2002) manajemen adalah Suatu pencapaian sasaran-sasaran organisasi dengan cara yang efektif dan efisien melalui perencanaan pengorganisasian, kepemimpinan dan pengendalian sumberdaya organisasi.
Menurut Jogiyanto (2005) manajemen data merupakan suatu bentuk kegiatan pengelolaan sumber daya informasi yang meliputi, pertama proses pengumpulan data dan pencatatan ke dalam dokumen yang berfungsi sebagai masukan (input) bagi sistem. Kedua, proses penyimpanan sumber daya informasi ke dalam suatu berkas dokumen. Ketiga, pemeliharaan proses penambahan data baru dan perubahan data yang ada supaya sumber daya informasi tetap mutakhir.
Keempat, mengatur (organize) proses penyusunan data sedemikian rupa untuk dapat memenuhi kebutuhan informasi para pemakai. Dalam konteks ini Manajemen data yang dilakukan dari ketiga proses manajemen.
Manajemen data dalam hal ini dilakukan dengan dukungan teknologi informasi. Sehingga, semua proses yang ada di dalamnya dilakukan secara otomatis. Mulai dari proses pencatatan data dilakukan sebagai input data ke dalam sistem. Kemudian setelah dilakukan pencatatan baru kemudian disimpan ke dalam suatu database. Dari data yang di dalam database dapat dilakukan proses pemeliharaan data mulai dari pembuatan data baru dan peruabahan data yang ada.
Sehingga, dari data atau informasi yang adadalam suatu sistem akan menghasilkan suatu laporan yang bermanfaat bagi organisasi.
BAB III
PELAKSANAAN PRATIKUM
3.1 Langakah-Langkah Konversi Data
Adapun langkah-langkah konversi data menggunakan aplikasi QGIS sebagai berikut.
Tabel 3.1 Langkah-Langkah Konversi Data
No Gambar Keterangan
1. Buka aplikasi QGIS, dan
buka new project. Lalu pilih tools open data source manager seperti yang di tunjuk tanda panah.
2. Selanjutnya pilih demited
text, lalu input data tabular point dengan cara klik titik tiga(...) seperti yang di tunjuk tanda panah.
3. Pilih data yang akan di
konversi menjadi data vector lalu pilih open.
4. Selanjutnya pada geometry
definition sesuainkan seperti pada gambar, lalu pilih add.
5. Berikut tampilan data tabular point yang sudah di konversi menjadi data vektor berupa point.
6. Selanjutnya save as data
yang sudah di konversi dalam bentuk shp. Dengan cara klik kanan pada layer >
export > save feature as
7. Lalu pilih format ESRI
Shapefile, dan tempat penyimpanan pada titik tiga (...) lalu klik OK.
8. Berikut data yang sudah
dalam format shp.
3.2 Langakah-Langkah Join Data Spasial
Adapun langkah-langkah Join data spasial menggunakan aplikasi QGIS sebagai berikut.
Tabel 3.2 Langkah-Langkah Join Data Spasial
No Gambar Keterangan
1. Buka data tabular yang
sudah di konversi menjadi data vektor untuk di lakukan join data spasial.
3. Selanjutnya buka data
tabular atribut dengan cara pilih tools open data source manager seperti yang di tunjuk tanda panah.
4. Selanjutnya pilih demited
text, lalu input data attribut dengan cara klik titik tiga(...) seperti yang di tunjuk tanda panah.
5. Pilih data atribut yang akan
di lakukan join lalu pilih open.
6. Selanjutnya pada geometry
definition sesuainkan seperti pada gambar, lalu pilih add.
7. Selanjutnya open atribute table dengan cara klik kanan pada layer yang akan di lakukan join data spasial
> open attribute table
8. Selanjutnya sesuaikan
koderisasi antara data yang akan di lakukan join. Yaitu memiliki id yang sama sebagai relasi antara data atribut yang akan di lakukan join ke data vector.
9. Selanjutnya klik kanan pada
layer yang akan di lakukan join > properties
10. Pada properties, pilih tools join, lalu add data dengan klik tanda + seperti yang di tunjuk tanda panah berikut.
11. Selanjutnya pada join layer
pilih layer atribut dan sesuaikan seperti pada gambar, lalu klik OK
12. Lalu klik apply.
13.
.
Kemudian buka tabel atribut kembali, dengan cara klik kanan pada layer data vektor > open attibute table
Berikut tampilan dari join atribut antara data tabular dan data vektor
3.3 Langakah-Langkah Menghitung Luas
Adapun langkah-langkah menghitung luas menggunakan aplikasi QGIS sebagai berikut.
Tabel 3.3 Langkah-Langkah Menghitung Luas
No Gambar Keterangan
1. Buka data poligon yang
akan di hitung luas.
2. Selanjutnya klik kanan pada
layer pemukiman > open attribute table.
3. Pada attribute table pilih
toolbar toggle editing mode lalu klik.
4. Kemudian untuk
menambahkan kolom luas pilih new field lalu klik.
5. Pada add file masukan name Luas, Type integer (64 bit), length 10. Lalu klik OK
6. Selanjutnya untuk
menghitung luas pilih open field calculator lalu klik.
7. Pada field calculator, pilih
geometry > $area, klik 2 kali. Lalu pilih kolom luas, Kemudian centang update existing field seperti yang di tunjuk tanda panah, lalu klik OK
8. Berikut tampilan nilai
luasan yang sudah di proses, dalam satuan meter.
BAB IV
HASIL DAN ANALISIS
4.1 Hasil
Adapun hasil dari pratikum ”Manajemen Data” menggunakan aplikasi QGIS sebagai berikut :
Gambar 4.1 Hasil Konversi Data
Gambar 4.2 Hasil Join Data Spasial
Gambar 4.3 Hasil Menghitung Luas
4.2 Analisis
Pada pratikum ”Manajemen Data” pratikan melakukan konversi data, join data spasial, dan menghitung luas area yang telah di digitasi. Manajemen data menurut Jogiyanto (2005) merupakan suatu bentuk kegiatan pengelolaan sumber daya informasi yang meliputi, pertama proses pengumpulan data dan pencatatatn ke dalam dokumen yang berfungsi sebagai masukan (input) bagi sistem. Untuk melakukan konversi data di butuhkan data tabular yang akan di koversi menjadi data vektor. Data tabular adalah data deskriptif yang menyatakan nilai dari data grafis yang diterangkan. Data ini biasanya berbentuk tabel terdiri dari kolom dan baris.
Selanjutnya ada tahapan integrasi (join) data spasial. Integrasi data merupakan proses yang dilakukan untuk menggabungkan beberapa dari berbagai sumber data yang berbeda sehingga dapat mendukung pengguna dalam melihat kesatuan data (Lenzerini, 2002). Pada pratikum ini integrasi yang di lakukan yaitu menggabungkan data tabular dengan data vektor, sehingga data tabular yang berisikan deskripsi mengenai peta bisa di lihat pada tabel atribut data vektor yang sudah terintegrasi. Terakhir menghitung luas pada area poligon (pemukiman), ini bertujuan untuk mengetahui luas area pemukiman pada peta.
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan
Pada pratikum ini dapat disimpulkan bahwa pemahaman tentang pentingnya proses konversi data, integrasi data, dan penerapan teknik penghitungan merupakan fondasi yang krusial dalam mengelola informasi dengan efektif. Proses konversi data memungkinkan untuk mengubah informasi dari berbagai format menjadi bentuk yang dapat diakses dan dimanfaatkan secara efisien. Integrasi data menjadi kunci dalam menyatukan sumber-sumber informasi yang tersebar menjadi suatu kesatuan yang konsisten dan dapat dipercaya. Manajemen data spasial menjadi kunci dalam memastikan data geografis tersedia, terorganisir, dan dapat diakses dengan efisien untuk berbagai keperluan seperti perencanaan tata ruang, pemantauan lingkungan, dan pengembangan infrastruktur.
5.2 Saran
Pada pratikum ini modul yang di berikan sangat membantu dalam melakukan pengunduhan citra. Dan materi yang di sampaikan sudah cukup bisa di pahami. Saran untuk asisten dosen untuk tidak terburu-buru saat penyampain materi agar pratikan lainya bisa memahami materi yang di sampaikan dengan baik.
DAFTAR PUSTAKA
Indrianawati, Penyusunan Basis Data untuk Identifikasi Daerah Rawan Banjir Dikaitkan dengan Infrastruktur Data Spasial, Vol. XVII ISSN: 1410-3125
Muntikawati (2022), Basis Data spasial. Surabaya:Universitas surabaya. Retrieved fromhttps://www.researchgate.net/publication/345505398_BASIS_DATA_
SPASIAL
Yuliana, Rika. (2022). Integrasi Aplikasi dan Informasi. Widina Bhakti Persada
Bandung. Di akses 27 april 2024 pada
extension://pjmlamaidnkoemaaofddboidllnogmhe/https://repository.penerbit widina.com/media/publications/556948-integrasi-aplikasi-dan-informasi- konsep-119975c6.pdf
Anonim. (2020, April 05). Modul ArcGis Tingkat Lanjut. Bekasi: Fakultas Teknik Universitas Krisnadwipayana.
Haryanto, Bambang, 2004, Sistem Manajemen Basisdata (Pemodelan, Perancangan dan Terapannya), Informatika, Bandung.
