KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur senantiasa penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, Tuhan Semesta Alam, atas limpahan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan praktikum “Raster Proximity Analysis studi kasus Kabupaten Lumajang” ini dengan lancar dan tepat waktu. Dalam pembuatan laporan ini tak lupa penulis ucapkan terima kasih kepada seluruh pihak yang telah membimbing dan memberikan bantuan serta terlibat dalam proses pembuatan laporan ini, khususnya kepada:
1. Agung Budi Cahyono S.T., M.Sc., DEA. selaku Dosen pengampu mata kuliah analisis Informasi Geospasial B.
2. Husnul Hidayat S.T M.T selaku Dosen pengampu mata kuliah Analisis Informasi Geospasial B
3. Semua pihak yang membantu dalam proses pembuatan dan penyusunan laporan praktikum.
Semoga dengan laporan ini penulis dapat membantu dan memberikan informasi mengenai bagaimana cara melakukan analisis spasial berbasis data raster menggunakan raster proximity dalam perangkat lunak ArcGIS. Penulis menyadari bahwa laporan ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari semua pihak demi perbaikan laporan ini di masa depan.
Surabaya, 7 Mei 2024
Tim Penulis
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR... 1
DAFTAR ISI...2
BAB I PENDAHULUAN... 3
1.1 Latar Belakang...3
1.2 Rumusan Masalah...5
1.3 Tujuan... 5
BAB II...6
METODOLOGI...6
2.1 Waktu Penelitian...6
2.3 Wilayah Penelitian...7
2.4 Langkah-Langkah...8
A. Menyiapkan Data Raster dan Vektor... 8
B. Pengolahan data DEM dan Shapefile... 8
C. Melakukan Analisis Euclidean Distance... 12
D. Melakukan Analisis Euclidean Direction... 17
E. Melakukan Analisis Euclidean Allocation...20
F. Melakukan Analisis Cost Distance...23
G. Melakukan Analisis Cost Allocation... 27
H. Melakukan Analisis Cost Path...29
BAB III... 34
HASIL DAN ANALISIS... 34
3.1 Hasil dan Analisis Euclidean...34
3.1.1 Euclidean Distance... 34
3.1.2 Euclidean Direction... 37
3.1.3 Euclidean Allocation... 40
3.2 Hasil dan Analisis Cost...43
3.2.1 Cost Distance...43
3.2.2 Cost Allocation... 45
3.2.3 Cost Path...46
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Wilayah Kabupaten Lumajang... 10
Gambar 2.2 Data DEMNAS dan RBI Kabupaten Lumajang...10
Gambar 3.1 Euclidean Distance... 36
Gambar 3.2 Peta Analisis Euclidean Distance Fasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang. ……….37
Gambar 3.3 Peta Analisis Euclidean Distance Jalan Kabupaten Lumajang...38
Gambar 3.4 Peta Analisis Euclidean Distance Pemukiman Kabupaten Lumajang...39
Gambar 3.5 Euclidean Direction... 39
Gambar 3.6 Peta Euclidean Direction Fasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang...40
Gambar 3.7 Peta Euclidean Direction Jalan Kabupaten Lumajang...41
Gambar 3.8 Peta Euclidean Direction Pemukiman Kabupaten Lumajang...42
Gambar 3.9 Euclidean Allocation... 43
Gambar 3.10 Peta Analisis Euclidean Allocation Fasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang... 43
Gambar 3.11 Peta Analisis Euclidean Allocation Jalan Kabupaten Lumajang...44
Gambar 3.12 Peta Analisis Euclidean Allocation Pemukiman Kabupaten Lumajang....45
Gambar 3.13 Cost Distance... 46
Gambar 3.14 Peta Analisis Cost Distance Fasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang... 46
Gambar 3.15 Hasil Analisis Cost Distance Fasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang..47
Gambar 3.16 Cost Allocation... 47
Gambar 3.17 Peta Analisis Cost Allocation Fasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang.48 Gambar 3.18 Cost Path...49
Gambar 3.19 Analisis Cost Path pada studi kasus Kabupaten Lumajang... 49
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Secara umum, Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah gabungan dari perangkat keras, perangkat lunak, data geografis, dan tenaga manusia yang bekerja sama untuk efisien mengelola data berbasis geografis (Dinda, 2018). Analisis spasial dalam SIG merupakan pendekatan penting dalam pemahaman hubungan geografis antara objek atau fitur dalam dataset. Dalam SIG, analisis spasial adalah teknik atau proses yang melibatkan serangkaian perhitungan matematis yang dilakukan untuk menemukan pola atau hubungan di antara elemen-elemen geografis. Terdapat dua jenis analisis, yaituanalisis proximitydananalisis overlay.
Analisis proximity adalah analisis berbasis jarak antar layer geografis (Rivandi
& Santosa, 2018). Ada dua jenis analisis proximity, yaitu berbasis vektor dan berbasis raster. Pada praktikum ini, hanya akan dibahas analisis proximity berbasis raster. Data raster adalah komponen penting dalam analisis geospasial dalam memahami dan memodelkan berbagai fenomena dalam lingkungan geografis. Data raster, juga dikenal sebagai sel grid, merupakan hasil dari Sistem Penginderaan Jauh (Irwansyah, 2013).
Data raster menggunakan grid untuk menggambarkan fenomena geografis, dengan setiap sel mewakili atribut dari area tersebut, seperti elevasi atau suhu.
Proximity Analysis Raster Based merupakan teknik analisis spasial yang digunakan untuk mengukur jarak antara fitur atau objek pada data raster Proximity Analysis Raster based dapat digunakan dalam berbagai aplikasi terutama dalam perencanaan, tetapi juga bisa seperti pemetaan risiko bencana, pemantauan kualitas air, perencanaan transportasi, pengelolaan sumber daya alam, dan pemetaan lingkungan hidup. Teknik ini dapat memberikan informasi yang penting tentang hubungan spasial antara fitur pada data raster dan membantu pengambilan keputusan dalam berbagai
penelitian ini juga akan menggunakan shp fasilitas kesehatan, jalan, dan area pemukiman sebagai sumber data yang akan dianalisis.
Pengolahan pada penelitian ini menggunakan perangkat lunak yakni ArcGIS, menggunakan fitur ArcToolbox yang menyediakan berbagai fungsi untuk analisis proximity. Alat-alat ini, bersama dengan fitur lainnya dalam ArcGIS, memungkinkan analisis yang beragam untuk memahami pola spasial dan hubungan antar fitur dalam data geografis (Esri, 2023). Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dipelajari tools yang ada dalam ArcGIS serta langkah-langkah praktis untuk melakukan Proximity Analysis Raster Basedini.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas maka dapat dirumuskan masalah dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut.
1. Bagaimana langkah-langkah dalam melakukan proximity analysis untuk data raster dalamsoftwareArcGIS?
2. Apa saja tools yang digunakan dalam melakukanproximity analysis untuk data raster dalamsoftwareArcGIS?
3. Bagaimana hasil dari analisis spasial berupaproximity analysisuntuk data raster dalamsoftwareArcGIS?
1.3 Tujuan
Dengan adanya beberapa rumusan masalah di atas diharapkan penelitian ini mampu mencapai beberapa tujuan berikut:.
1. Mengetahui langkah-langkah dalam melakukan proximity analysis untuk data raster dalamsoftwareArcGIS.
2. Mengetahui tools apa saja yang digunakan dalam melakukanproximity analysis untuk data raster dalamsoftwareArcGIS.
3. Mengetahui hasil dari analisis spasial berupaproximity analysisuntuk data raster dalamsoftwareArcGIS.
BAB II METODOLOGI 2.1 Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada:
Hari : Rabu - Jumat Tanggal : 8 - 10 Mei 2023 Tempat : Menyesuaikan.
2.2 Alat dan Bahan
Berikut adalah alat dan bahan yang digunakan dalam melakukan penelitian ini:
Tabel 2.1 Alat dan Bahan Alat
No. Nama Alat Fungsi
1.
Laptop
Untuk melakukan pengolahan data dan pembuatan laporan.
2.
Mouse
Mempermudah pengerjaan menggunakan ArcGIS maupun penyusunan laporan.
3. Untuk melakukan analisis proximity berbasis
4.
Google Docs
Pembuatan laporanProximity Analysis.
Bahan
No. Nama Alat Fungsi
1.
Data DEMNAS Kabupaten Lumajang
Data yang akan digunakan sebagai data Raster untuk dilakukan analisisproximity.
2.
DataShapefile Kabupaten Lumajang
Data yang akan digunakan sebagai data Vektor untuk dilakukan analisisproximity.
2.3 Wilayah Penelitian
Wilayah yang dipilih dalam penelitian ini adalah Kabupaten Lumajang, Jawa Timur dengan area seluas 1790,90 km2(BPS, 2020).
Gambar 2.1 Wilayah Kabupaten Lumajang 2.4 Langkah-Langkah
A. Menyiapkan Data Raster dan Vektor
1. Unduh data raster berupa data DEMNAS dan data vektor berupa data shapefileKabupaten Lumajang pada website tanahair.indonesia.go.id.
Gambar 2.2 Data DEMNAS dan RBI Kabupaten Lumajang B. Pengolahan data DEM danShapefile
2. Add data SHP dan klik ADMINISTRASIDESA_AR_25K.shp dan klik Add sehingga SHP telah terinput dan pastikan data DEM yang diunduh telah mencakup semua area Kabupaten Lumajang.
3. Gabungkan 9 data DEMNAS dengan cara klik Arc Toolbox>Data Management Tools>Raster>Raster Dataset>Mosaic To New Raster.
Masukkan data yang digunakan seperti berikut, kemudian klik OK.
4. Tunggu hingga proses mosaic selesai sehingga semua data DEMNAS telah tergabung menjadi satu data raster.
5. Clip data DEMNAS yang telah dilakukan mosaic dengan cara ketik Extract by Mask pada menu Search. Masukkan input raster dari data
6. Tunggu hingga prosesExtract by Mask selesai sehingga data DEMNAS telah terpotong sesuai bentuk SHP
7. Untuk mengubah proyeksinya menjadi UTM buka menu ArcToolbox>Data Management Tools>Projections and Transformations>Raster>Project Raster. Pada menu Project Raster masukkan Output Coordinate System WGS 1984 UTM Zone 49S seperti berikut dan klik OK.
8. Selain melakukan proyeksi raster, data vektor (shapefile) juga harus diproyeksikan ke UTM dengan cara ketikkan “Projection” pada menu search dan masukkan data vektor dan masukkan Output Coordinate SystemWGS 1984 UTM Zone 49Sseperti berikut dan klik OK.
9. Lakukan langkah yang sama seperti langkah ke-8 untuk melakukan proyeksi pada datashapefilelainnya untuk jalan (line), kesehatan (point), dan pemukiman (polygon).
C. Melakukan AnalisisEuclidean Distance
1. Ketik “Euclidean Distance” pada menusearchpadasoftwareArcGIS.
2. Masukkan data vektor berupa datashapefile kesehatan yang merupakan bentuk datapoint.
3. Sebelum melakukan proses euclidean distance atur agar hasil analisis sesuai dengan shapefile batas area Kabupaten Lumajang. Klik pada tombolEnvironment Settingdan lakukan langkah berikut:
4. PadaProcessing Extent atur agar hasil analisisnya sesuai dengan bentuk SHP Kabupaten Lumajang.
5. Kemudian pada bagian raster analysis ubah cell size dan mask untuk membatasi wilayah hasil seperti berikut dan klik OK.
6. Setelah proses Euclidean Distance selesai akan menghasilkan hasil sebagai berikut:
7. Untuk mengatur interval, klik kanan pada layer hasil euclidean>
properties>Symbologyubahclassesmenjadi 10 kelas interval. Kemudian atur pengklasifikasian dengan klik tombolClassify
Atur classification method menjadi manual untuk menyesuaikan dengan interval yang kita inginkan pada bagian break values. Pada euclidean distancedigunakan 10 interval kelas denganbreak valuessebagai berikut kemudian klik OK.
8. Lakukan langkah 1-7 untuk melakukan analisis euclidean distance dengan data shapefile lainnya yang berupa line (jalan) dan polygon (pemukiman).
9. Sehingga berikut adalah hasilnya:
- Euclidean DistanceKesehatan
- Euclidean DistanceJalan
- Euclidean DistancePemukiman
D. Melakukan AnalisisEuclidean Direction
1. Ketik “Euclidean Distance” pada menusearchpadasoftwareArcGIS.
2. Masukkan data vektor berupa datashapefile kesehatan yang merupakan bentuk datapoint.
3. Sebelum melakukan proses euclidean direction atur agar hasil analisis sesuai dengan shapefile Kabupaten Lumajang. Klik pada tombol Environment Settingdan lakukan langkah berikut:
4. Atur agar hasil analisisnya sesuai dengan bentuk SHP Kabupaten Lumajang.
5. Kemudian pada bagian raster analysis ubah cell size dan mask untuk membatasi wilayah hasil seperti berikut dan klik OK.
6. Setelah proses Euclidean Direction selesai akan menghasilkan hasil sebagai berikut:
7. Pada Euclidean Direction interval kelas dibiarkan sesuai pengaturan awal karena mengandung arah mata angin yang tidak dapat ditambahkan.
8. Lakukan langkah 1-6 untuk melakukan analisis Euclidean Direction dengan data shapefile lainnya yang berupa line (jalan) dan polygon (permukiman).
9. Sehingga berikut adalah hasilnya:
- Euclidean DirectionKesehatan
- Euclidean DirectionPemukiman
E. Melakukan AnalisisEuclidean Allocation
Berikut merupakan langkah-langkah yang dilakukan untuk menggunakan Tool Euclidean AllocationpadaArcGIS.
1. Setelah memasukkan semua data primer yakni shp dan DEM kabupaten
2. Kemudian akan muncul tampilan seperti dibawah ini, pada menu input raster or feature source data isi dengan fitur shp yang akan dianalisis (Faskes/Jalan/Pemukiman). Jangan lupa mengatur penyimpanan output raster terbaru, serta padaDistance Methodubah menjadiGeodesic.
3. Selanjutnya buka Environment Setting, pilih menu processing extent >
extent >pilih layer batas administrasi Kabupaten Lumajang. Selanjutnya padaRaster Analysis > Mask > pilih layer batas administrasi Kabupaten Lumajang > OK
4. Maka proses Euclidean Allocation berhasil dilakukan apabila muncul hasil raster seperti dibawah ini.
F. Melakukan AnalisisCost Distance
Berikut merupakan langkah-langkah yang dilakukan untuk menggunakan Tool Cost DistancepadaArcGIS.
1. Sebelum melakukan proses Cost Distance, dilakukan proses slope terlebih dahulu dengan cara membuka arctoolbox > Spatial Analysis Tools > Surface > slope.
2. Kemudian akan muncul tampilan seperti dibawah ini. Pada input raster isi dengan data DEM yang sudah diclip lalu atur penyimpanan pada menuoutput raster
3. Berikut merupakan hasilslopesetelah pemrosesan diatas.
4. Selanjutnya dilakukan Reclassify dengan cara buka menu arctoolbox >
Spatial Analysis Tools > Reclass > Reclassify.
5. Kemudian akan muncul tampilan seperti dibawah ini. Pada menuinput raster isi dengan raster slopedi atas. Lakukan klasifikasi kelas dengan klik Classify > Pilih kelas sejumlah referensi kemiringan yang digunakan. Disini membagi 5 kelas kelerengan sesuai SK Mentan Nomor 837/Kpts/Um/11/80. Apabila sudah sesuai klik OK.
7. Selanjutnya dilakukan analisis Cost Distance dengan cara membuka arctoolbox > Spatial Analysis Tools > Distance > Cost Distance.
8. Kita menggunakan data shp berupa Fasilitas Kesehatan. Kita hanya menggunakan 2 data saja, data faskes satu didefinisikan sebagai Start Point dan data faskes 2 didefinisikan sebagai destination. Pada menu input raster or feature source dataisi dengan dataStart Point. Lalu pada input cost rasterdiisi dengan raster reclassify diatas. Setelah itu Jangan lupa mengatur penyimpananoutputraster terbaru.
9. Buka Environments, kemudian pada menu Parallel Processing isikan dengan angka 0, Jika sudah klik OK maka akan muncul hasil dariCost Distance.
10.Berikut merupakan hasilCost Distance
G. Melakukan AnalisisCost Allocation
Berikut merupakan langkah-langkah yang dilakukan untuk menggunakan Tool Cost AllocationpadaArcGIS.
1. Sama halnya dengan tools Cost Distance, inputdata yang digunakan merupakan data raster hasil slope analysis yang telah di reclassify, dan feature source data seperti fitur shp. fasilitas kesehatan (digunakan semua).
2. Setelah data sudah siap, buka ArcTool Box > Spatial Analysis Tool >
Distance > Cost Allocation.
3. Masukkan data shp pada kolom Input raster or feature source data, Masukkan hasil hasil slope analysis yang telah di reclassify pada kolom Input cost raster > Tentukan Output Allocation Raster, beri nama dan atur tempat penyimpanan.
4. Klik ikon Environtment… > Klik bagian Parallel Processing > isi dengan angka 0 > Klik OK
5. Berikut merupakan hasil dariCost Allocation
H. Melakukan AnalisisCost Path
Berikut merupakan langkah-langkah yang dilakukan untuk menggunakan Tool Cost AllocationpadaArcGIS.
1. Dalam melakukan Analisis Cost Path, kita memerlukan input data berupa, 1) Hasil Cost Distance, 2) Hasil Cost Back Link, 3) Feature source databerupa fitur shp. fasilitas kesehatan.
2. Dikarenakan data hasil Cost DistancedanFeatures source datasudah tersedia. Kita akan memenuhi data berikutnya dengan melakukan analisisCost Back Link. bukaArcTool Box > Spatial Analysis Tool >
Distance > Cost Back Link
.
3. Masukkan data shp Start Point pada kolom Input raster or feature source data, Masukkan hasil hasil slope analysis yang telah di reclassify pada kolom Input cost raster > Tentukan Output Backlink raster, beri nama dan atur tempat penyimpanan.
4. Klik ikon Environtment… > Klik bagian Parallel Processing > isi dengan angka 0 > Klik OK
5. Berikut merupakan hasil dariCost Back Link
6. Ketika semua data sudah terkumpul kita bisa melakukan analisisCost Path, buka ArcTool Box > Spatial Analysis Tool > Distance > Cost Path
7. Masukkan data shp Destination Point pada kolom Input raster or feature source data, Masukkan hasilCost Distancepada kolom Input cost distance raster, Masukkan hasil Cost Backinkpada kolomInput cost backlink raster > Tentukan Output raster, beri nama dan atur tempat penyimpanan.
8. Klik ikon Environtment… > Klik bagian Parallel Processing > isi dengan angka 0 > Klik OK
9. Berikut merupakan hasilCost Path
BAB III
HASIL DAN ANALISIS
3.1 Hasil dan AnalisisEuclidean
Berikut merupakan hasil dari analisisproximity yang dilakukan menggunakan software ArcGIS berupa Euclidean (Distance, Direction, dan Allocation) dengan menggunakan data vektor berupa datashapefile fasilitas kesehatan, jalan, dan area permukiman beserta data raster berupa data DEM Kabupaten Lumajang.
3.1.1Euclidean Distance
Euclidean Distance adalah sebuah metode yang digunakan untuk menentukan perhitungan jarak dari dua buah titik koordinat dalam euclidean space (Kusuma, 2022). Cara perhitungan nya diukur dari titik tengah piksel objek menuju titik tengah piksel area tertentu. Jarak ke sumber terdekat untuk setiap titik koordinat digambarkan dengan radius lingkaran dengan interval tertentu dari fitur. Untuk mempelajari hubungan antara sudut dan jarak, output yang dihasilkan oleh Euclidean Distance ini adalah jarak dalam satuan meter yang merupakan hasil proyeksi data vektor yang digunakan (Pangestu, 2022).
Berikut adalah ilustrasi pengukuran jarak padaEuclidean Distance.
Gambar 3.1Euclidean Distance
Dalam penelitian kali ini dilakukan analisis Euclidean Distancedengan menggunakan tiga jenis data vektor yaitu data shapefile fasilitas kesehatan yang berupa data point, jalan yang berupa data line, dan pemukiman yang berupa data polygon. Nilai jarak diklasifikasi dari yang terendah hingga
Gambar 3.2 Peta AnalisisEuclidean DistanceFasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang
Dari hasil pengolahan Euclidean Distance di atas, maka dapat diketahui bahwa jarak terdekat menuju fasilitas kesehatan ditandai dengan lokasi yang berwarna kuning dengan jarak antara 0 hingga 1.200 meter.
Sedangkan daerah yang memiliki jarak paling jauh dengan posisi fasilitas kesehatan ditandai dengan area lingkaran yang berwarna ungu hingga biru yaitu sekitar 9.600 hingga 12.000 meter. Dengan melakukan analisis Euclidean Distance maka akan mempermudah kita dalam menentukan lokasi fasilitas kesehatan mana yang memiliki jarak terdekat dengan posisi kita sehingga akan meningkatkan efisiensi waktu dan juga biaya.
B.Euclidean DistanceJalan
Berikut adalah hasil analisis Euclidean Distance terhadap data line vektor jalan di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.3 Peta AnalisisEuclidean DistanceJalan Kabupaten Lumajang Pada analisis Euclidean Distance untuk fitur jalan, karena fitur jalan merupakan data vektor yang berbentuk line, sehingga memiliki kerapatan yang tinggi. Maka dihasilkan klasifikasi nilai jalan terdekat untuk setiap cell dengan rentang 5 kelas interval.
C.Euclidean DistancePemukiman
Berikut adalah hasil analisis Euclidean Distance terhadap data polygonvektor Pemukiman di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.4 Peta AnalisisEuclidean DistancePemukiman Kabupaten Lumajang
Sama halnya dengan data vektor line pada fitur jalan, maka analisis Euclidean Distance untuk fitur pemukiman yang merupakan data vektor yang berbentuk polygon, sehingga memiliki kerapatan yang tinggi. Maka dihasilkan klasifikasi nilai pemukiman terdekat untuk setiap cell dengan rentang 10 kelas interval.
3.1.2Euclidean Direction
Euclidean Direction adalah sebuah metode yang digunakan untuk menghitung arah ke sumber terdekat untuk setiap cell. Analisis ini menghasilkan warna yang menggambarkan hasil pada sumber arah ke sumber terdekat pada setiap cell dengan memuat rentang arah yang ditunjukkan dengan warna tertentu. Nilai keluaran didasarkan pada arah kompas (90° ke timur, 180° ke selatan, 270° ke barat, dan 360° ke utara), dengan 0° terletak pada sel sumber. Berikut adalah ilustrasi pengukuran jarak pada Euclidean Direction.
Gambar 3.5Euclidean Direction
Dalam penelitian kali ini dilakukan analisis Euclidean Direction dengan menggunakan tiga jenis data vektor yaitu data shapefile fasilitas kesehatan yang berupa data point, jalan yang berupa data line, dan pemukiman yang berupa datapolygon.
A.Euclidean DirectionKesehatan
Berikut adalah hasil analisis Euclidean Directionterhadap datapoint vektor fasilitas kesehatan di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.6 PetaEuclidean DirectionFasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang
Euclidean direction digunakan untuk menghitung arah ke Fasilitas Kesehatan untuk setiap cell. Analisis ini menghasilkan warna yang menggambarkan hasil pada sumber arah ke Fasilitas Kesehatan di Kabupaten Lumajang pada setiap celldengan memuat rentang arah seperti yang ditampilkan pada legenda. Hasil daritoolini yaitu Rentang nilai arah.
Karena fasilitas kesehatan merupakan data vektor yang berbentuk point maka dapat ditentukan arah yang spesifik untuk menuju lokasi fasilitas kesehatan tersebut. Dengan adanya analisis ini maka dapat mempermudah dalam menentukan arah terdekat menuju lokasi fasilitas kesehatan.
B.Euclidean DirectionJalan
Berikut adalah hasil analisis Euclidean Direction terhadap data line vektor Jalan di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.7 PetaEuclidean DirectionJalan Kabupaten Lumajang Euclidean directiondigunakan untuk menghitung arah ke Jalan untuk setiap cell. Analisis ini menghasilkan warna yang menggambarkan hasil pada sumber arah ke Jalan di Kabupaten Lumajang pada setiapcelldengan memuat rentang arah seperti yang ditampilkan pada legenda. Hasil dari tool ini yaitu Rentang nilai arah. Analisis Euclidean Directionpada jalan tidak dapat digunakan untuk menentukan arah menuju pusat masing-masing cell. Hal ini dikarenakan jalan merupakan data line yang tidak memiliki pusat sehingga tidak bisa ditentukan arah yang spesifik untuk menuju jalan tersebut.
C.Euclidean DirectionPemukiman
Berikut adalah hasil analisis Euclidean Direction terhadap data polygonvektor Pemukiman di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.8 PetaEuclidean DirectionPemukiman Kabupaten Lumajang Euclidean direction digunakan untuk menghitung arah ke Pemukiman untuk setiap cell. Analisis ini menghasilkan warna yang menggambarkan hasil pada sumber arah ke pemukiman di Kabupaten Lumajang pada setiap cell dengan memuat rentang arah seperti yang ditampilkan pada legenda. Hasil dari tool ini yaitu Rentang nilai arah.
Karena pemukiman merupakan data vektor yang berbentuk polygon maka dapat ditentukan arah terdekat untuk menuju lokasi pemukiman.
3.1.3Euclidean Allocation
Euclidean Allocation merupakan analisis spasial yang digunakan untuk menetapkan setiapcell identifier dari sumber terdekat untuk setiap sel dalam data raster. Euclidean Allocation digunakan untuk memberikan setiap cell identifier dari sumber terdekat. Ini serupa dengan pembuatan poligon Thiessen dengan data vektor. Euclidean Allocation bisa digunakan untuk
Gambar 3.9Euclidean Allocation A.Euclidean AllocationKesehatan
Berikut merupakan hasil dari pengolahan Euclidean Allocation terhadap data vektor fasilitas kesehatan di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.10 Peta AnalisisEuclidean AllocationFasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang
Pada analisis ini menghasilkan warna yang menggambarkan dari sumber terdekat dengan beberapa warna yang menjadi poligon yang direpresentasikan dengan hubungan antar titik. Tools ini hampir mirip dengan tools create thiessen polygon. Hasil dari tool ini yaitu Area terdekat dari setiap fitur fasilitas kesehatan di Kabupaten Lumajang.
Berdasarkan praktikum yang telah dilakukan dengan menggunakan fitur fasilitas kesehatan di Kabupaten Lumajang didapatkan hasil berupa
berbeda. Perbedaaan warna ini menunjukkan distribusi spasial dari fasilitas kesehatan terhadap tingkat aksesibilitas dari beberapa area di Kabupaten Lumajang.
B.Euclidean AllocationJalan
Berikut merupakan hasil dari pengolahan Euclidean Allocation terhadap data vektor fasilitas kesehatan di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.11 Peta AnalisisEuclidean AllocationJalan Kabupaten Lumajang Dari pengolahan data vektor jalan yang merupakan data line menghasilkan identifikasi setiap cell dari sumber terdekat ke dalam beberapa kelas interval yang ditandai dengan warna yang berbeda.
Sehingga dapat diketahui alokasi kedekatan suatu area dalam cell satu dengan area lainnya. Karena jalan merupakan data vektor yang berupaline sehingga memiliki kerapatan yang tinggi yang ditunjukkan dengan warna hijau hingga warna merah.
Gambar 3.12 Peta AnalisisEuclidean AllocationPemukiman Kabupaten Lumajang
Sama halnya dengan proses analisis menggunakan data line, maka untuk data polygon yang memiliki kerapatan tinggi maka dihasilkan identifikasi setiap cell dari sumber terdekat ke dalam 10 kelas interval yang ditandai dengan warna yang berbeda. Setiap warna memberikan identifikasi sumber terdekat yang mana mengacu pada FID atau Feature Identity. Misalnya pada legenda, pewarnaan hijau gelap memiliki nilai 0, maka dapat disimpulkan daerah yang berwarna hijau tua adalah daerah yang dekat dengan fitur FID 0.
3.2 Hasil dan AnalisisCost
Berikut merupakan hasil dari analisisproximity yang dilakukan menggunakan software ArcGIS dengan tools Cost (Distance, Allocation, dan Path) dengan menggunakan data vektor berupa data shapefilefasilitas kesehatan dan data raster berupa data DEM Kabupaten Lumajang.
3.2.1Cost Distance
Cost Distance merupakan sebuah tools dalam software ArcGIS yang memberikan hasil analisis berupa jarak ke titik terdekat dalam setiapcellyang
estimasi akumulatif terkecil pada setiap kemungkinan yang ada. Istilah ini banyak digunakan dalam SIG sebagai sebuah proses untuk mengetahui alternatif jarak metrik ataupun biasa diartikan sebagai prosedur untuk menentukan jalur dengan biaya rendah dan melewati permukaan kontinu yang biasa menggunakan representasi grid.
Gambar 3.13Cost Distance
Grid cost distance adalah grid yang berisi nilai bobot akumulasi ke tetangga terdekat sel asal. Nilai akumulasi akan diurut dari nilai yang paling kecil ke nilai paling tinggi dan dimasukkan dalam tabel. Berikut merupakan hasil dari analisiscost distanceyang telah dilakukan.
berdasarkan analisa dari segi kelerengan. Didapatkan 10 kelas yang masing - masing menunjukkan jarak setiap cells kepada Start Point berupa fasilitas kesehatan dengan pembuatan kelas berdasarkan interval yang sama sebagai berikut :
Gambar 3.15 Hasil AnalisisCost DistanceFasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang
Warna kuning menandakan daerah dengan kelas jarak terdekat, sedangkan warna biru menandakan daerah dengan kelas jarak terjauh dari titik Start Point
3.2.2Cost Allocation
Cost Allocation merupakan merupakan sebuah tools dalam software ArcGIS yang memberikan hasil analisis berupa hitungan least - cost yang berdasarkan akumulasi biaya terkecil menurut tingkat kemiringan permukaan.
Gambar 3.16Cost Allocation
Tools ini mnugaskan setiap sel - sel data input dengan nilai valid dalam grid
dari pengolahan Cost Allocation terhadap data vektor fasilitas kesehatan di Kabupaten Lumajang.
Gambar 3.17 Peta AnalisisCost AllocationFasilitas Kesehatan Kabupaten Lumajang
Setiap poligon hasil Cost Allocation berisi fitur masukan titik tunggal, setiap lokasi dalam poligon tersebut lebih dekat ke titik terkaitnya daripada dengan fitur masukan titik yang lainya. Analisis ini sangatlah berguna untuk mengatur batas wilayah cakupan layanan - layanan tertentu.
3.2.3Cost Path
Cost Path merupakan tools dalam software ArcGIS yang mampu untuk mengalisis dan menunjukkan jalur (path) dengan biaya paling rendah dari sebuah titik mulai (Start Point) ke sebuah titik tujuan (Destination Point) menurut tingkat kemiringan permukaan di daerah tertentu.
Gambar 3.18Cost Path
Seperti yang ditunjukkan pada gambar diatas, analisis ini memerlukanOutput dari hasil analisis Cost Distance dan jugaCost Backlinkyang menghasilkan grid dengan nilai - nilai pada setiap sel nya. Kemudian tools ini akan membuat sebuah jalur mengikuti nilai sel terendah dariStart Point,ke sebuah Destination Point. Berikut merupakan hasil dari analisisCost Path.
Gambar 3.19 AnalisisCost Pathpada studi kasus Kabupaten Lumajang Gambar diatas menunjukkan hasil dari analisis Cost Path yang menggambarkan sebuah jalur dengan biaya termurah dari titik Start (Kanan) ke titikDestionation(Kiri).Toolsini sangat bermanfaat untuk penentuan jalur distribusi barang - barang, ataupun navigasi di perjalanan.
DAFTAR PUSTAKA
Bilqis, R. S. A., Awaluddin, M., & Hadi, F. (2024). Analisis Bahaya Bencana Tsunami di Kota Cilegon Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geodesi Undip, 13(1), 58-64. Universitas Diponegoro : Semarang
Dinda, R. A. (2018). Apa Itu Proximity Analysis? Retrieved from Analisis Proximity:
https://riandiasa.wordpress.com/2018/09/19/analisis-proximity/
Esri. (2021). Apa Itu Data Raster? Retrieved from Dekstop ArcGIS:
https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/manage-data/raster-and-images/what-i s-raster-data.htm
Esri. (2023). Determine the distance between a point feature and the nearest point feature in another layer in ArcGIS Pro. Retrieved from esri : https://support.esri.com/en-us/knowledge-base/how-to-determine-the-distance-bet ween-a-point-feature-a-000023867
Moreno-Meynard, Paulo, César Méndez, Iñigo Irarrázaval, and Amalia Nuevo-Delaunay. 2022. "Past Human Mobility Corridors and Least-Cost Path Models South of General Carrera Lake, Central West Patagonia (46° S, South America)" Land 11, no. 8: 1351. https://doi.org/10.3390/land11081351
Kusuma, A.P., Oktavianto, A.D. 2022. Analisis Metode Euclidean Distance dalam Menentukan Koordinat Peta pada Alamat Rumah. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, Vol.8 No.2 Tahun 2022. Universitas Islam Balitar : Blitar.
Pangestu, M.S., Fitriani, M.A. 2022. Perbandingan Perhitungan Jarak Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Cosine Similarity dalam Pengelompokan Data Bibit Padi Menggunakan Algoritma K-Means. Universitas Muhammadiyah Purwokerto : Purwokerto.
Rivandi, Y. G., & Santosa, P. B. (2018). The spatial suitability evaluation of networked minimarket locations according to Bupati Bantul Regulation No. 35/2013.Journal of Geospatial Information Science and Engineering, 1-7.
