GIS

Posted On September 30, 2007

Filed under tugas

Comments Dropped leave a response

Techniques used in GIS

Data creation

Modern GIS technologies use digital information, for which various digitized data creation methods are used. The most common method of data creation is digitization, where a hard copy map or survey plan is transferred into a digital medium through the use of a computer-aided design (CAD) program, and geo-referencing capabilities. With the wide availability of ortho-rectified imagery (both from satellite and aerial sources), heads-up digitizing is becoming the main avenue through which geographic data is extracted. Heads-up digitizing involves the tracing of geographic data directly on top of the aerial imagery instead of through the traditional method of tracing the geographic form on a separate digitizing tablet.

Relating information from different sources

If you could relate information about the rainfall of your state to aerial photographs of your county, you might be able to tell which wetlands dry up at certain times of the year. A GIS, which can use information from many different sources in many different forms, can help with such analyses. The primary requirement for the source data consists of knowing the locations for the variables. Location may be annotated by x, y, and z coordinates of longitude, latitude, and elevation, or by other geocode systems like ZIP Codes or by highway mile markers. Any variable that can be located spatially can be fed into a GIS. Several computer databases that can be directly entered into a GIS are being produced by government agencies and non-government organizations[citation needed]. Different kinds of data in map form can be entered into a GIS.

A GIS can also convert existing digital information, which may not yet be in map form, into forms it can recognize and use. For example, digital satellite images generated through remote sensing can be analyzed to produce a map-like layer of digital information about vegetative covers. Another fairly developed resource for naming GIS objects is the Getty Thesaurus of Geographic Names (GTGN), which is a structured vocabulary containing around 1,000,000 names and other information about places[1].

Likewise, census or hydrologic tabular data can be converted to map-like form, serving as layers of thematic information in a GIS.

Data representation

GIS data represents real world objects (roads, land use, elevation) with digital data. Real world objects can be divided into two abstractions: discrete objects (a house) and continuous fields (rain fall amount or elevation). There are two broad methods used to store data in a GIS for both abstractions: Raster and Vector.

Raster

Digital elevation model, map (image), and vector data

Digital elevation model, map (image), and vector data

Raster data type consists of rows and columns of cells where in each cell is stored a single value. Raster data can be images (raster images) with each pixel (or cell) containing a color value. Additional values recorded for each cell may be a discrete value, such as land use, a continuous value, such as temperature, or a null value if no data is available. While a raster cell stores a single value, it can be extended by using raster bands to represent RGB (red, green, blue) colors, colormaps (a mapping between a thematic code and RGB value), or an extended attribute table with one row for each unique cell value. The resolution of the raster data set is its cell width in ground units.

Raster data is stored in various formats; from a standard file-based structure of TIF, JPEG, etc. to binary large object (BLOB) data stored directly in a relational database management system (RDBMS) similar to other vector-based feature classes. Database storage, when properly indexed, typically allows for quicker retrieval of the raster data but can require storage of millions of significantly-sized records.

Vector

Vector data type uses geometries such as points, lines (series of point coordinates), or polygons, also called areas (shapes bounded by lines), to represent objects. Examples include property boundaries for a housing subdivision represented as polygons and well locations represented as points. Vector features can be made to respect spatial integrity through the application of topology rules such as ‘polygons must not overlap’. Vector data can also be used to represent continuously varying phenomena. Contour lines and triangulated irregular networks (TIN) are used to represent elevation or other continuously changing values. TINs record values at point locations, which are connected by lines to form an irregular mesh of triangles. The face of the triangles represent the terrain surface.

Advantages and disadvantages

There are advantages and disadvantages to using a raster or vector data model to represent reality. Raster data sets record a value for all points in the area covered which may require more storage space than representing data in a vector format that can store data only where needed. Raster data also allows easy implementation of overlay operations, which are more difficult with vector data. Vector data can be displayed as vector graphics used on traditional maps, whereas raster data will appear as an image that may have a blocky appearance for object boundaries. Vector data can be easier to register, scale, and re-project. This can simplify combining vector layers from different sources. Vector data are more compatible with relational database environment. They can be part of a relational table as a normal column and processes using a multitude of operators.

History of development

About 35,000 years ago, on the walls of caves near Lascaux, France, Cro-Magnon hunters drew pictures of the animals they hunted.[1] Associated with the animal drawings are track lines and tallies thought to depict migration routes. While simplistic in comparison to modern technologies, these early records mimic the two-element structure of modern geographic information systems, an image associated with attribute information.[2]

Possibly the earliest use of the geographic method, in 1854 John Snow depicted a cholera outbreak in London using points to represent the locations of some individual cases.[3] His study of the distribution of cholera led to the source of the disease, a contaminated water pump within the heart of the cholera outbreak.

E.W. Gilbert's version (1958) of John Snow's 1855 map of the Soho cholera outbreak showing the clusters of cholera cases in the London epidemic of 1854

E.W. Gilbert’s version (1958) of John Snow‘s 1855 map of the Soho cholera outbreak showing the clusters of cholera cases in the London epidemic of 1854

While the basic elements of topology and theme existed previously in cartography, the John Snow map was unique, using cartographic methods, not only to depict but also to analyze, clusters of geographically dependent phenomena for the first time.

The early 20th century saw the development of “photo lithography” where maps were separated into layers. Computer hardware development spurred by nuclear weapon research would lead to general purpose computer “mapping” applications by the early 1960s.[4]

The year 1962 saw the development of the world’s first true operational GIS in Ottawa, Ontario, Canada by the federal Department of Forestry and Rural Development. Developed by Dr. Roger Tomlinson, it was called the “Canada Geographic Information System” (CGIS) and was used to store, analyze, and manipulate data collected for the Canada Land Inventory (CLI)—an initiative to determine the land capability for rural Canada by mapping information about soils, agriculture, recreation, wildlife, waterfowl, forestry, and land use at a scale of 1:50,000. A rating classification factor was also added to permit analysis.

CGIS was the world’s first “system” and was an improvement over “mapping” applications as it provided capabilities for overlay, measurement, and digitizing/scanning. It supported a national coordinate system that spanned the continent, coded lines as “arcs” having a true embedded topology, and it stored the attribute and locational information in separate files. As a result of this, Tomlinson has become known as the “father of GIS,” particularly for his use of overlays in promoting the spatial analysis of convergent geographic data.[5] CGIS lasted into the 1990s and built the largest digital land resource database in Canada. It was developed as a mainframe based system in support of federal and provincial resource planning and management. Its strength was continent-wide analysis of complex data sets. The CGIS was never available in a commercial form.

In 1964, Howard T Fisher formed the Laboratory for Computer Graphics and Spatial Analysis at the Harvard Graduate School of Design (LCGSA 1965-1991), where a number of important theoretical concepts in spatial data handling were developed, and which by the 1970s had distributed seminal software code and systems, such as ‘SYMAP’, ‘GRID’, and ‘ODYSSEY’ — which served as literal and inspirational sources for subsequent commercial development — to universities, research centers, and corporations worldwide.[6]

By the early 1980s, M&S Computing (later Intergraph), Environmental Systems Research Institute (ESRI) and CARIS emerged as commercial vendors of GIS software, successfully incorporating many of the CGIS features, combining the first generation approach to separation of spatial and attribute information with a second generation approach to organizing attribute data into database structures. The later 1980s and 1990s industry growth were spurred on by the growing use of GIS on Unix workstations and the personal computer. By the end of the 20th century, the rapid growth in various systems had been consolidated and standardized on relatively few platforms and users were beginning to export the concept of viewing GIS data over the Internet, requiring data format and transfer standards. More recently, there is a growing number of free, open source GIS packages which run on a range of operating systems and can be customized to perform specific tasks.

The future of GIS

GeaBios – tiny WMS/WFS client (Flash/DHTML)

Many disciplines can benefit from GIS technology. An active GIS market has resulted in lower costs and continual improvements in the hardware and software components of GIS. These developments will, in turn, result in a much wider use of the technology throughout science, government, business, and industry, with applications including real estate, public health, crime mapping, national defense, sustainable development, natural resources, landscape architecture, archaeology, regional and community planning, transportation and logistics. GIS is also diverging into location-based services (LBS). LBS allows GPS enabled mobile devices to display their location in relation to fixed assets (nearest restaurant, gas station, fire hydrant), mobile assets (friends, children, police car) or to relay their position back to a central server for display or other processing. These services continue to develop with the increased integration of GPS functionality with increasingly powerful mobile electronics (cell phones, PDA’s, laptops).

OGC standards

Open Geospatial Consortium (OGC) in short is an international industry consortium of 333 companies, government agencies and universities participating in a consensus process to develop publicly available geoprocessing specifications. Open interfaces and protocols defined by OpenGIS Specifications support interoperable solutions that “geo-enable” the Web, wireless and location-based services, and mainstream IT, and empower technology developers to make complex spatial information and services accessible and useful with all kinds of applications.

GIS products are broken down by the OGC into two categories, based on how completely and accurately the software follows the OGC specifications.

Compliant Products are software products that comply to OGC’s OpenGIS® Specifications. When a product has been tested and certified as compliant through the OGC Testing Program, the product is automatically registered as “compliant” on this site.

Implementing Products are software products that implement OpenGIS Specifications but have not yet passed a compliance test. Compliance tests are not available for all specifications. Developers can register their products as implementing draft or approved specifications, though OGC reserves the right to review and verify each entry.

Poster side 1

Geographic information system (GIS) technology can be used for scientific investigations, resource management, and development planning. For example, a GIS might allow emergency planners to easily calculate emergency response times in the event of a natural disaster, or a GIS might be used to find wetlands that need protection from pollution.

What is a GIS?

A GIS is a computer system capable of capturing, storing, analyzing, and displaying geographically referenced information; that is, data identified according to location. Practitioners also define a GIS as including the procedures, operating personnel, and spatial data that go into the system.

How does a GIS work?

Relating information from different sources

The power of a GIS comes from the ability to relate different information in a spatial context and to reach a conclusion about this relationship. Most of the information we have about our world contains a location reference, placing that information at some point on the globe. When rainfall information is collected, it is important to know where the rainfall is located. This is done by using a location reference system, such as longitude and latitude, and perhaps elevation. Comparing the rainfall information with other information, such as the location of marshes across the landscape, may show that certain marshes receive little rainfall. This fact may indicate that these marshes are likely to dry up, and this inference can help us make the most appropriate decisions about how humans should interact with the marsh. A GIS, therefore, can reveal important new information that leads to better decisionmaking.

Many computer databases that can be directly entered into a GIS are being produced by Federal, State, tribal, and local governments, private companies, academia, and nonprofit organizations. Different kinds of data in map form can be entered into a GIS (figs. 1a, 1b, 1c, 1d, 1e, 1f, and 2). A GIS can also convert existing digital information, which may not yet be in map form, into forms it can recognize and use. For example, digital satellite images can be analyzed to produce a map of digital information about land use and land cover (figs. 3 and 4). Likewise, census or hydrologic tabular data can be converted to a maplike form and serve as layers of thematic information in a GIS (figs. 5 and 6).

A line map showing roads with different colored lines representing types of roads.

Figure 1a. U.S. Geological Survey (USGS) digital line graph (DLG) data of roads.

A line map with various colors representing bodies of water and streams/rivers.

Figure 1b. USGS DLG of rivers.

A map showing contour lines.

Figure 1c. USGS DLG of contour lines (hypsography).

A black and white picture showing DEM shadings representing contours.

Figure 1d. USGS digital elevation (DEM).

A section of a color topographic map.

Figure 1e. USGS scanned, rectified topographic map called a digital raster graphic (DRG).

A black and white picture of map overlaying an aerial photograph.

Figure 1f. USGS digital orthophoto quadrangle (DOQ).

A section of a color geologic map.

Figure 2. USGS geologic map.

A colored modified satellite image.

Figure 3. Landsat 7 satellite image from which land cover information can be derived.

A color picture showing an analysis graphic.

Figure 4. Satellite image data in figure 3 have been analyzed to indicate classes of land uses and cover.

A color picture showing part of a computer screen display.

Figure 5. Part of a census data file containing address information.

A black and white picture of computer screen display of a graph.

Figure 6. Part of a hydrologic data report indicating the discharge and amount of river flow recorded by a particular streamgage that has a known location.

|| ↑ Top ||

Data capture

How can a GIS use the information in a map? If the data to be used are not already in digital form, that is, in a form the computer can recognize, various techniques can capture the information. Maps can be digitized by hand-tracing with a computer mouse on the screen or on a digitizing tablet to collect the coordinates of features. Electronic scanners can also convert maps to digits (fig. 7). Coordinates from Global Positioning System (GPS) receivers can also be uploaded into a GIS (fig. 8).

A color photograph showing two women operating a scanner and a computer.

Figure 7. Scanning paper maps to produce digital data files for input into a GIS.

A color photograph showing a man sitting in a field working with GPS receiver.

Figure 8. Collecting latitude and longitude coordinates with a Global Positioning System (GPS) receiver.

A GIS can be used to emphasize the spatial relationships among the objects being mapped. While a computer-aided mapping system may represent a road simply as a line, a GIS may also recognize that road as the boundary between wetland and urban development between two census statistical areas.

Data capture—putting the information into the system—involves identifying the objects on the map, their absolute location on the Earth’s surface, and their spatial relationships. Software tools that automatically extract features from satellite images or aerial photographs are gradually replacing what has traditionally been a time-consuming capture process. Objects are identified in a series of attribute tables—the “information” part of a GIS. Spatial relationships, such as whether features intersect or whether they are adjacent, are the key to all GIS-based analysis.

|| ↑ Top ||

Data integration

A GIS makes it possible to link, or integrate, information that is difficult to associate through any other means. Thus, a GIS can use combinations of mapped variables to build and analyze new variables (fig. 9).

A color diagram showing how information is processed.

Figure 9. Data integration is the linking of information in different forms through a GIS.

For example, using GIS technology, it is possible to combine agricultural records with hydrography data to determine which streams will carry certain levels of fertilizer runoff. Agricultural records can indicate how much pesticide has been applied to a parcel of land. By locating these parcels and intersecting them with streams, the GIS can be used to predict the amount of nutrient runoff in each stream. Then as streams converge, the total loads can be calculated downstream where the stream enters a lake.

|| ↑ Top ||

Projection and registration

A property ownership map might be at a different scale than a soils map. Map information in a GIS must be manipulated so that it registers, or fits, with information gathered from other maps. Before the digital data can be analyzed, they may have to undergo other manipulations—projection conversions, for example—that integrate them into a GIS.

Projection is a fundamental component of mapmaking. A projection is a mathematical means of transferring information from the Earth’s three-dimensional, curved surface to a two-dimensional medium—paper or a computer screen. Different projections are used for different types of maps because each projection is particularly appropriate for certain uses. For example, a projection that accurately represents the shapes of the continents will distort their relative sizes.

Since much of the information in a GIS comes from existing maps, a GIS uses the processing power of the computer to transform digital information, gathered from sources with different projections, to a common projection (figs. 10a and b).

A section of a line map with a color  overlay incorrectly aligned with the lines.

Figure 10a. An elevation image classified from a satellite image of Minnesota exists in a different scale and projection than the lines on the digital file of the State and province boundaries.

A section of a line map with the corrected color overlay.

Figure 10b. The elevation image has been reprojected to match the projection and scale of the State and province boundaries.

|| ↑ Top ||

Data structures

Can a land use map be related to a satellite image, a timely indicator of land use? Yes, but because digital data are collected and stored in different ways, the two data sources may not be entirely compatible. Therefore, a GIS must be able to convert data from one structure to another.

Satellite image data that have been interpreted by a computer to produce a land use map can be “read into” the GIS in raster format. Raster data files consist of rows of uniform cells coded according to data values. An example is land cover classification (fig. 11). Raster files can be manipulated quickly by the computer, but they are often less detailed and may be less visually appealing than vector data files, which can approximate the appearance of more traditional hand-drafted maps. Vector digital data have been captured as points, lines (a series of point coordinates), or areas (shapes bounded by lines) (fig. 12). An example of data typically held in a vector file would be the property boundaries for a particular housing subdivision.

A grid of numbers representing raster data.

Figure 11. Example of the structure of a raster file.

A color map showing vector data.

Figure 12. Example of the structure of a vector data file.

Data restructuring can be performed by a GIS to convert data between different formats. For example, a GIS can be used to convert a satellite image map to a vector structure by generating lines around all cells with the same classification, while determining the spatial relationships of the cell, such as adjacency or inclusion (fig. 13).

A color section of a raster map.

Figure 13a. Magnified view of the same GIS data file, shown in raster format.

A color diagram of a map in vector format.

Figure 13b. Magnified views of the same GIS data file. converted into vector format.

|| ↑ Top ||

Data modeling

It is impossible to collect data over every square meter of the Earth’s surface. Therefore, samples must be taken at discrete locations. A GIS can be used to depict two- and three-dimensional characteristics of the Earth’s surface, subsurface, and atmosphere from points where samples have been collected.

For example, a GIS can quickly generate a map with isolines that indicate the pH of soil from test points (figs. 14 and 15). Such a map can be thought of as a soil pH contour map. Many sophisticated methods can estimate the characteristics of surfaces from a limited number of point measurements. Two- and three-dimensional contour maps created from the surface modeling of sample points from pH measurements can be analyzed together with any other map in a GIS covering the area.

A color map section showing points with numbers.

Figure 14. Points with pH values of oil.

A color map showing points and contours.

Figure 15. Contour map made from soil pH values shown in figure 14.

 

 

XML Dalam Sistem Informasi Geografi

Kita telah mengenal berbagai format proprietary dari aplikasi-aplikasi SIG yang berbeda-beda, baik dari segi vendor-nya maupun perbedaan versi dari tiap format. Lumrah saja, karena tiap vendor menginginkan format yang efisien dan sesuai dengan aplikasi yang mereka buat. Terdapat fungsi dan aplikasi untuk korvesi antar format, tapi tidak selalu memadai karena ada keunikan dari tiap format yang belum tentu dapat dikonversi ke format lain.

Hal ini juga menjadi hambatan untuk webmapping , karena setiap aplikasi akan memerlukan client environment yang berbeda-beda pula. Tidak semua orang bersedia menginstall software tersendiri (applet khusus, plug-ins tertentu dll) bagi tiap aplikasi webmap yang ingin mereka lihat.

Karena perbedaan format menghambat pemanfaatan data geografis secara lebih luas, diperlukan cara pertukaran data yang dapat dipahami secara global. Fungsi ini dapat dipenuhi oleh XML (eXtensible Markup Language).

eXtensible Markup Language

XML adalah bahasa markup yang menyediakan sintaks yang lentur (dapat dikembangkan sesuai kebutuhan) dan independen (tidak tergantung sistem platform). Jadi sesuai untuk sarana pertukaran data antar berbagai ragam sistem, baik lewat internet atau jalur lain [1].

Format ini merupakan rekomendasi dari World Wide Web Consortium. XML memungkinkan untuk memuat baik data koordinat, data penyerta dan instruksi yang menyatakan jenis perlakuan terhadap data tersebut. Perlakuan itu dapat berupa transformasi data ke bentuk lain ataupun untuk menyatakan bagaimana data ditampilkan.

Penggunaan XML memungkinkan penerapan internet SIG dalam bentuk yang lebih terbuka, murah dan beragam tapi tetap kompatibel. Hal tersebut dapat diwujudkan oleh beberapa subset/turunan dari XML, yaitu SVG, XSL dan GML. Dunia XML memang penuh dengan akronim tiga huruf yang kadang membingungkan, untuk itu masing-masing akan coba dipaparkan secara singkat.

Scalable Vector Graphics

Untuk keperluan SIG, tentunya diperlukan format untuk tampilan data spasial. Karena XML bersifat general, maka untuk keperluan grafis diperkenalkan suatu subset XML yaitu SVG (Scalable Vector Graphics), suatu standar terbuka untuk grafik 2D yang merupakan rekomendasi dari W3C [2].


Peta Geologi gabungan vektor dan raster[15]

Penggunaan SVG dalam SIG telah memberikan dampak terutama terhadap aplikasi webmap. Contoh tampilan webmap interaktif yang menggunakan SVG sudah cukup banyak saat ini, seperti gambar di kiri.

SVG memungkinkan penggunaan vektor yang memberikan banyak keunggulan dibanding format raster yang selama ini kita kenal. SVG juga dilengkapi dengan SVG DOM (Document Object Model) untuk membuat peta yang interaktif. Terdapat juga spesifikasi untuk mobile devices (SVG tiny) [2] dan browser phones (pSVG) [8,9]. SVG juga dapat dikompresi sehingga menurunkan ukuran transfer secara signifikan.

Dengan kemampuan SVG untuk memuat data vektor, bitmap dan teks, orang akan menganggap hanya dengan SVG sudah cukup. Dan memang saat ini sudah banyak contoh webmap yang menggunakan SVG, baik untuk tampilan dan data penyertanya [7].

Walau demikian, ada beberapa hal yang tidak tercakup dalam spesifikasi SVG. Misalnya mengenai standar link feature terhadap data, sistem referensi spasial yang digunakan, feature buffer atau standar skema data spasial.
Memang sengaja tidak dicakup karena SVG adalah suatu format grafis umum yang tidak hanya digunakan untuk aplikasi SIG, sehingga pertukaran data secara terbuka akan rumit jika hanya mengandalkan SVG. Untuk itu diperlukan subset XML lain, yaitu GML.
Geographic Markup Language

GML adalah suatu subset XML untuk transformasi dan penyimpanan informasi geografis, baik data spatial ataupun non spatial dari suatu obyek geografis. GML adalah spesifikasi dari OpenGIS Consortium.

GML menyediakan framework yang terbuka dan independen untuk mendefinisikan obyek dan skema dari suatu aplikasi SIG. Hal ini meningkatkan kemampuan untuk berbagi skema dan informasi geografis [5]. Format ini juga berperan penting dalam implementasi Web Feature Server (WFS).

WFS adalah suatu modul yang mengimplementasikan interface standar untuk operasi data spasial yang berada dalam suatu datastore [5]. Datastore tersebut dapat berupa general SQL database, flat XML file, spasial database, proprietary format dll, dan manipulasi terhadap datanya dapat dilakukan melalui Web. HTTP server adalah server yang dapat melayani HTTP request. Aplikasi klien adalah aplikasi yang berkomunikasi dengan web server menggunakan HTTP, misalnya suatu browser.

Standar yang interoperable mempermudah klien dalam menggunakan web sebagai sarana mengakses data geografis dan servis geografis lainnya. Tentu saja, GML hanya mengatur mengenai skema dan penulisan data spasial, sedangkan untuk menampilkannya dapat menggunakan SVG.

Extensible Stylesheet Language

XSL merupakan subset dari XML yang direkomendasikan W3C untuk mendefinisikan stylesheets [3]. Suatu dokumen XML dengan struktur tertentu dapat diproses oleh suatu XSL stylesheet menjadi bentuk lain yang diinginkan. Karena XSL adalah bahasa prosedural, XSL hanya berfungsi jika diterjemahkan menggunakan XSL Transformation (XSLT) [4].

XSL dipergunakan untuk mentransformasikan data (GML) menjadi tampilan grafis di klien (SVG). Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan prosesor untuk XSLT seperti Xalan atau Saxon. Di server hal ini dapat dilakukan secara otomatis untuk menghasilkan SVG. Sedangkan di sisi klien hal ini – paling tidak saat ini – masih harus dilakukan secara manual, karena browser belum memberikan keleluasaan untuk itu.

Cara lain untuk mengubah GML menjadi SVG, adalah dengan langsung mengakses Document Object Model, baik di server ataupun di klien. Di server, dapat dilakukan dengan menggunakan servlet, atau server scripts, atau aplikasi lain yang mampu mengakses DOM dari suatu dokumen XML. Di sisi klien, cara yang paling mudah adalah dengan menggunakan EcmaScript.

Peta dengan XML

Jika melihat format XML yang berupa tag-tag dalam bentuk teks, akan sulit membayangkan membuat aplikasi SIG berdasarkan XML. Tapi XML bukanlah bahasa pemrograman, melainkan data yang diproses oleh User Agent (aplikasi di server, browser dll) dengan instruksi tertentu.

Jika kita sudah memiliki data GML (baik berupa file yang dihasilkan suatu aplikasi atau stream dari web), data tersebut harus diolah lebih lanjut agar dapat ditampilkan. Dalam GML dimungkinkan untuk merujuk pada suatu skema data sehingga pemrosesan GML dilakukan berdasarkan skema tersebut.
GML kemudian dapat ditransformasikan menggunakan XSL-XSLT, yang dapat dilakukan baik di server (misalnya Cocoon) atau secara lokal (misalnya menggunakan Saxon, atau parsing menggunakan clientside script). Di masa datang diharapkan XSL dapat dilaksanakan langsung di browser.

Setelah melalui proses transformasi, file GML akan menjadi SVG yang dapat dilihat menggunakan browser. (contoh file GML, XSL dan SVG dapat dilihat di bagian akhir). Saat ini, SVG di browser masih memerlukan plug-ins, karena SVG masih merupakan format yang baru, sehingga membutuhkan waktu bagi pembuat browser untuk mengadopsi-nya. Kecuali anda menggunakan browser khusus SVG seperti Amaya atau Batik.

Proses tersebut, mulai dari data, proses dan output semuanya berupa dokumen XML. Hal lainnya adalah proses ini dapat dilakukan menggunakan software-software opensource.

Sekilas muncul pertanyaan, mengapa tidak langsung menghasilkan SVG dari database atau aplikasi lainnya? Mengapa harus melalui GML?[18] Ilustrasi berikut mengenai Web Feature Server mungkin dapat membantu.

Konsep penggunaan XML dan pertukaran data

Penggunaan format XML (dalam hal ini GML) sangat penting karena berfungsi sebagai jembatan, terutama untuk penerapan Web Feature Server[14].
Dari binary ke teks

Sampai di sini mungkin masih ada yang mengganjal. Bagaimana mengubah data-data SIG yang sudah ada dan umumnya dalam bentuk binary ke XML? Hal ini masih harus dilakukan karena saat ini data-data SIG umumnya adalah dalam format proprietary (shapefile/dbf, mif/mid dll) yang berupa binary.

Beberapa cara yang dilakukan antara lain :

  • Dapat menggunakan bahasa pemrograman/script yang terdapat pada aplikasi SIG untuk mengambil data-data dan menghasilkan format XML (misalnya avenue pada ArcView 3.x, VB pada ArcGIS, atau mapBasic pada MapIfo).
  • Memasukkan data SIG dalam database, dan membuat file XML baik dengan fungsi yang ada pada database atau dengan bantuan aplikasi lain (PHP, perl, JSP, XSQL, XSL dll) [10].
  • Jika tidak memiliki software SIG, dapat membuat sendiri program yang membaca format binary, kemudian dieksport ke XML atau database. Ada juga aplikasi opensource maupun komersial yang dapat melakukan hal ini untuk beberapa format binary SIG [13].
  • Menggunakan aplikasi yang berjalan di server untuk membaca format binary dan langsung di-stream melalui web dalam bentuk GML.

Di masa datang hal ini akan lebih mudah, karena vendor applikasi SIG akan mengadopsi format XML atau turunannya baik untuk proses import atau export. Selain itu perkembangan teknologi GPS memungkinkan untuk langsung memproses data koordinat [11].

XML bukan hanya sekedar suatu format data, dan memang tidak didesain sebagai format penyimpanan semata. Data-data aplikasi SIG besar kemungkinan akan tetap menggunakan format proprietary, karena masing-masing vendor aplikasi SIG mempunyai pertimbangannya masing-masing (efisiensi, investasi yang ditanam dalam format tsb, proteksi dll). XML lebih berguna sebagai sarana pertukaran baik offline atau online.

Untuk database, perlu dipertimbangkan bahwa data XML bersifat hirarkis, sedangkan database relational. Selain itu database saat ini sudah ada yang memiliki kemampuan spasial. Jadi penyimpanan di database akan lebih memadai, dan struktur database-nya terserah kepada masing-masing pihak. Hasil query dapat disusun dan dikirim kepada klien dalam format XML tertentu yang sesuai [10].

Keuntungan penggunaan XML dalam SIG

Dengan segala kerepotan ini, keuntungan apa yang dapat diambil? Banyak sekali.

  • Format yang berupa standar terbuka.
  • Peta berbasiskan vektor dengan kualitas grafis yang baik.
  • Fasilitas DOM untuk modifikasi dokumen dan interaksi dengan pengguna.
  • Lebih hemat bandwith.
  • Extensible dengan berbagai teknologi di server (servlets, JSP, ASP, PHP, Pearl dll).
  • Konfigurasi sistem klien yang generik dan fleksibel.
  • Penerapan konsep pemisahan isi dari style, berarti memudahkan manajemen data.
  • Implementasi SIG yang tidak memerlukan biaya besar, lebih terjangkau oleh semua pihak.
  • Klien yang berdasarkan pada interface standar memungkinkan koneksi ke berbagai server, database, web service dll.
  • Memungkinkan adanya desentralisasi data geografis dengan pendekatan bottom up [6].
  • Data yang terdistribusi di berbagai tempat dapat diekstrak kemudian diintegrasikan secara mudah, selama tetap menggunakan format pertukaran standar.
  • Membuka peluang bagi terciptanya Sistem Informasi Kolaboratif [12].
  • Integrasi dengan non-GIS software, karena XML merambah ke semua bidang. Basis pengguna SIG bertambah luas.
  • Interaksi SIG dengan bidang lain secara lebih luas, dan penggunaan SIG untuk bidang yang selama ini belum terjamah SIG.

Beberapa keuntungan diatas memang dapat tercapai jika penggunaan XML telah diadopsi secara luas, yang diyakini hanya masalah waktu saja.

Hambatan

– Penggunaan XML belum mencapai tahap massal.
– SVG masih belum disupport secara native di beberapa browser, jadi saat ini masih memerlukan plugins.
Hal diatas memang wajar terjadi karena ada rentang waktu yang diperlukan dalam setiap pengadopsian teknologi baru.
– Masalah HAKI, tidak semua data disediakan untuk publik.
– Masalah organisasi dari institusi/badan/perusahaan untuk berkolaborasi bersama-sama.
– Kesenjangan teknologi informasi yang kita alami di Indonesia (istilah gagahnya adalah digital divide), baik di tingkat bawah, menengah dan atas.

Penutup

Seperti juga pada bidang lain, XML akan membawa SIG kepada penerapan standar terbuka yang memudahkan akses dan pertukaran data geografis. Hal ini memungkinkan terciptanya kerjasama yang lebih terintegrasi antara pihak-pihak yang langsung terkait dengan SIG, juga dengan pihak lain yang selama ini belum memanfaatkan dan dimanfaatkan untuk SIG.
Sisi lain adalah penerapan yang mudah dan murah akan bermanfaat terutama bagi yang memiliki sumberdaya terbatas. Bertambahnya pengguna SIG akan mendorong pengembangan SIG dari bawah, dengan partisipasi aktif masyarakat dalam melakukan self-survey SIG[17].

Pengelolaan Sistem Informasi Geografi (SIG)

Setelah Anda memahami pengertian SIG, sekarang Anda akan mempelajari pengelolaan SIG. Dalam pengelolaan SIG ini, yang akan dibahas meliputi, sumber informasi geografi, komponen-komponen SIG dan cara mengelola informasi geografi. Sekarang kita mulai dengan mempelajari sumber informasi geografi.

Sumber Informasi Geografi

Sumber informasi geografi selalu mengalami perubahan dari waktu ke waktu (bersifat dinamis), sejalan dengan perubahan gejala alam dan gejala sosial. Dalam geografi, informasi yang diperlukan harus memiliki ciri-ciri yang dimiliki ilmu lain, yaitu:
1. Merupakan pengetahuan (knowledge) hasil pengalaman.
2. Tersusun secara sistematis, artinya merupakan satu kesatuan yang tersusun secara berurut dan teratur.
3. Logis, artinya masuk akal dan menunjukkan sebab akibat.
4. Objektif, artinya berlaku umum dan mempunyai sasaran yang jelas dan teruji.

Selain memiliki ciri-ciri tersebut di atas, geografi juga harus menunjukkan ciri spasial (keruangan) dan regional (kewilayahan). Aspek spasial dan regional merupakan ciri khas geografi, yang membedakannya dengan ilmu-ilmu lain.

Karena geografi merupakan kajian ilmiah mengenai gejala alam dan sosial dari sudut pandang spasial dan regional, maka informasi geografi bersumber dari:

1. Gejala-gejala litosfer
Gejala-gejala ini meliputi relief dan topografi, jenis tanah dan batuan, serta sistem pelapisan batuan. Contoh informasi geografi yang berasal dari gejala litosfer lihat gambar di bawah ini.

Keterangan gambar 5.1.
Peta di atas berjudul: Persebaran tanah di Indonesia. Peta tersebut menggambarkan tentang persebaran jenis tanah di Indonesia berdasarkan proses terjadinya.Berdasarkan keterangan peta:
a. putih, tanah vulkanik yaitu tanah ini banyak dipengaruhi oleh vulkanik (letusan gunung api).
b. agak hitam, tanah non vulkanik yaitu tanah yang terbentuk pada zaman tertier (akibat pelapukan).
c. hitam, tanah rawa (aluvial) yaitu tanah yang terbentuk dari hasil sedimentasi (pengendapan), umumnya berada di kawasan pantai landai.
2. Gejala-gejala hidrosfer
Keterangan gambar 5.2.
Judul peta:
Daerah dangkalan Sunda dan dangkalan Sahul. Peta tersebut menggambarkan tentang daerah dangkalan di Indonesia yaitu dangkalan Sunda di sebelah Barat dan dangkalan Sahul di sebelah Timur. Dangkalan adalah laut yang kedalamannya kurang dari 200 meter, merupakan relief dasar laut yang menurun perlahan-lahan (landai) mulai dari pantai ke arah tengah lautan.

Berdasarkan keterangan peta:
3. Gejala-gejala atmosfer
Gejala ini berkaitan dengan informasi tentang cuaca dan iklim, termasuk unsur-unsurnya dan faktor yang mempengaruhinya. Contoh informasi geografi yang berasal dari gejala atmosfer, perhatikan gambar 5.3.

Keterangan gambar 5.3.
Peta di atas meng-gambarkan persebaran curah hujan berdasarkan besarnya curah hujan (dalam milimeter) dalam setahun untuk wilayah Indonesia dan negara-negara Asia Tenggara. Untuk membedakan besar curah hujan, silahkan lihat keterangan peta.
4. Gejala-gejala biosfer
Gejala biosfer berkaitan dengan tumbuhan, hewan dan manusia, yang sangat dipengaruhi oleh unsur litosfer, hidrosfer dan atmosfer. Contoh informasi geografi yang berasal dari gejala biosfer adalah persebaran sumber daya alam hayati (hidup) Indonesia, (lihat gambar 5.4).

Keterangan gambar 5.4.
Berdasarkan judul, peta di atas menggambarkan tentang persebaran sumber daya alam hayati (hidup) di Indonesia. Dari peta ini kita dapat mengetahui daerah mana saja di Indonesia yang banyak menghasilkan ikan tuna, kelapa, pala dan lainnya.
5. Gejala-gejala sosial budaya
Gejala ini berkaitan dengan kehidupan masyarakat antara lain kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat. Contoh gejala sosial budaya yang merupakan sumber informasi geografi, yaitu persebaran obyek wisata kabupaten Banyumas, Jawa Tengah.

SIG DAN PEMULIHAN SISTEM KESEHATAN

Sistem informasi geografis dan pemulihan sistem kesehatan

aduh….. minggu kemarin benar-benar gak produktif. Males banget, mana badan lagi gak gitu sehat. Kemarin dapat pencerahan baru tentang Webgis dari mas Bayu dan mas Trias. Bayu mengatakan bahwa web di Puspics juga dikembangkan menggunakan perangkat open source. Sementara mas Trias mengatakan bahwa Mapserver sudah memiliki kemampuan akses database ke mysql.

Kini saatnya wilayah DIY-Jateng bangkit setelah menjadi berantakan akibat musibah gempa 27 Mei. Fase emergensi yang serba darurat dan miskin koordinasi berganti menjadi tahapan rekonstruksi untuk membangun kembali semua tatatan, termasuk sistem kesehatan. Sistem kesehatan merupakan urusan semua orang sama halnya kesehatan yang merupakan hak asasi semua pribadi. Sistem kesehatan bukan semata-mata mengenai masalah dokter, perawat, puskesmas, sampai ke imunisasi.

Membangkitkan sistem kesehatan pasca bencana secara umum bertujuan untuk memulihkan dan memperbaiki sistem yang menjamin kesehatan masyarakat. Hal ini dapat dicapai jika pemerintah memiliki sistem keuangan untuk menjamin akses masyarakat terhadap pelayanan kesehatan tanpa kecuali serta melindungi warga melalui deteksi dini serta pengendalian faktor risiko dan penyebab penyakit. Selain itu juga dilengkapi dengan petugas kesehatan dengan etos kerja yang baik dan berada di fasilitas kesehatan dengan lingkungan yang mendukung, didukung oleh warga yang memiliki perilaku hidup sehat serta dinas maupun infrastruktur masyarakat (NGO, jaringan non formal) lainnya yang kooperatif. Sistem kesehatan yang baik juga harus disertai dengan infrastruktur dan mekanisme untuk memantau kinerja serta mengevaluasi keefektifan sistem itu sendiri.

Informasi dan kerjasama
Jika ingin cepat bangkit, upaya rekonstruksi kesehatan bergantung kepada informasi yang akurat serta koordinasi yang baik antar sektor.

Berbagai pihak telah terlibat dalam kegiatan tersebut mulai dari teknik sipil, ilmu kesehatan masyarakat, kedokteran, geografi, geodesi, geologi, teknologi informasi, farmasi, keperawatan dan lain sebagainya. Saat ini, pertanyaannya adalah bagaimana kita dapat mengintegrasikan semuanya? Pada fase emergensi kemarin, sebagian besar informasi mengalir secara cepat, tidak terstruktur dalam bentuk teksual, naratif maupun grafis. Pada fase rekonstruksi, kita memerlukan olahan data yang lebih terstruktur, informatif, mendalam, baik berupa grafik, peta maupun bentuk analisis lainnya. Sehingga, dalam bentuk aplikasi seperti apa, dinas kesehatan (tingkat kabupaten maupun propinsi) dapat memantau, misalnya, kemajuan rekonstruksi puskesmas secara mudah? Bagaimana pula dinas kesehatan tetap dapat mempertahankan cakupan imunisasi? Selain itu, apakah ibu hamil yang berisiko tinggi tetap dapat terpantau agar angka kematian ibu dan bayi tidak tetap terkendali?

Sistem informasi geografis
Dengan dukungan kemajuan teknologi informasi seperti saat ini, salah satu tool potensial untuk mengintegrasikan adalah sistem informasi geografis (SIG). Sistem informasi geografis merupakan seperangkat tatanan dan prosedur yang meliputi perangkat lunak, perangkat keras untuk mengolah data/informasi dalam konteks spasial (keruangan) untuk mendukung pengambilan keputusan. Meskipun bukan hal baru (seorang John Snow telah menggunakannya untuk memetakan penyakit kolera di London pada abad 19), akan tetapi dengan kekayaan data dan informasi, serta kecanggihan metode analisis, perangkat ini dapat memberikan nuansa baru dalam mendukung, mengawasi, serta meningkatkan proses kebangkitan sistem kesehatan pasca bencana. Model aplikasi berbasis web tidak lagi menjadi aplikasi stand-alone yang terisolir dan merepotkan untuk diupdate.

Dengan adanya Internet, aplikasi SIG dapat menggabungkan berbagai jenis media grafis. Berbagai gambar foto kerusakan puskesmas dapat di-link-kan ke dalam aplikasi tersebut. Peta satelit maupun foto udara Jogja pun dapat dikombinasikan, disamping koordinat geografis lokasi fasilitas kesehatan dan kamp pengungsi. Gambaran morbiditas penyakit dalam bentuk peta tematik pun dapat lebih memudahkan bagi para pengambil keputusan (baca: dinas kesehatan kabupaten/propinsi maupun pimpinan puskesmas) dalam menganalisis situasi epidemiologis di wilayah mereka.

Hanya saja, dengan tersedianya berbagai perangkat SIG berbasis web, baik yang komersial maupun gratis, diperlukan kecermatan dan kearifan untuk memilih yang terbaik. Pilihan yang terbaik tidak saja dinilai dari aspek user friendlinessnya, kecepatan akses, serta kemudahan mengupdatenya tetapi juga dengan mempertimbangkan aspek ketersediaan fasilitas teknologi informasi di fasilitas kesehatan serta kemampuan penggunanya. SIG berbasis web tersebut pun juga harus menyesuaikan dengan mekanisme pengumpulan data kesehatan rutin. Sebagai salah satu daerah yang mendapatkan penghargaan karena inovasi e-governmentnya, pemerintah DIY diharapkan sudah siap dengan berbagai infrastrukturnya.

Skenario terbaik
Jika pada fase emergensi kemarin masyarakat dapat mengirim SMS ke nomer tertentu yang kemudian langsung mempublikasikan di web mengenai wilayah yang membutuhkan makanan dan tenda, maka model yang sama pun dapat diterapkan untuk SIG pemantauan rekonstruksi puskemas. Masyarakat dapat mengambil foto puskesmas, mengirim ke web, langsung ter-link dengan lokasi puskesmas yang rusak untuk menunjukkan kemajuan/perkembangan proses rekonstruksi. Pengiriman komentar melalui SMS pun demikian juga. Dinkes DIY juga sudah berpengalaman mengenai aplikasi ini. Pengakses web (khususnya dari organisasi yang memberikan sumbangan rekonstruksi) dapat mencari dengan mudah lokasi puskesmas yang rusak serta melihat gambaran perkembangan proses rekonstruksi. Ini merupakan bagian dari akuntabilitas sistem kesehatan terhadap mereka yang peduli kepada kita.

Jika bersiap lebih maju lagi, maka sudah saatnya puskesmas dan rumah sakit dilengkapi dengan fasilitas pencatatan rekam medis yang terkait dengan SIG. Sehingga, hanya dengan menyebutkan dusun (atau desa atau kode pos), maka peta morbiditas penyakit akan terupdate secara otomatis. Pendekatan ini diharapkan dapat memperbaiki mekanisme manual dalam pemantauan wilayah setempat. Tentu saja, secara hipotetis, akan mempermudah kerja bidan ataupun perawat pemantauan faktor risiko di wilayah tersebut.

Disamping jenis aplikasi, data mengenai kerusakan fasilitas puskesmas pun bisa menjadi bahan kajian spasial. Salah satu contohnya adalah determinan kerusakan fasilitas kesehatan. Data damage assessment bangunan yang telah terkumpul dapat memberikan kontribusi penting bagi ilmu pengetahuan. Pendekatan SIG tentang variabel jarak dari fasilitas kesehatan yang rusak terhadap episentrum serta struktur bangunannya belum memberikan kesimpulan yang seragam. Adanya integrasi serta mekanisme sharing data semoga akan menghasilkan banyak lesson learnt yang dijadikan pelajaran agar bangsa kita semakin tangguh(resilience) menghadapi bencana.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s