BAB V DUNIA NYATA DAN SIG 5.1 DUNIA NYATA Dalam banyak hal, SIG menyajikan pandangan atau persepsi terhadap dunia nyata (real world). Untuk menghasilkan persepsi ini dilibatkan proses-proses yang jarang sekali bersifat langsung dan mudah difahami seketika, karena dunia nyata (realitas) bersifat tidak teratur (irregular), kompleks, dan secara bertahap mengalami perubahan yang tidak mudah diprediksi. Dengan demikian, persepsi dari dunia nyata akan sangat bergantung pada si pengamat (subjektif). Sebagai contoh, seorang surveyor boleh saja memandang suatu jalan (raya) sebagai dua garis batas (sisi) yang akan disurvey, sementara seorang pekerja jalan raya menganggapnya sebagai permukaan aspal yang akan dipertebal, dan seorang pengendara menganggapnya sebagai jalur atau route dimana kendaraanya harus lewat. Lebih jauh lagi, dunia nyata dapat dideskripsikan dengan menggunakan fenomena-fenomena yang berbeda dan tidak terbatas, mulai dari partikel-partikel atomik hingga berdimensi lautan dan benua sekalipun. Kompleksitas dan keluasan dunia nyata, dikombinasikan dengan keseluruhan spektrum interpretasinya, mengimplementasikan bahwa perancangan sistemsistem SIG bisa bervariasi sesuai dengan pilihan, kesukaan, dan kemampuan pada penciptanya. Faktor manusia dapat menimbulkan elemen-elemen yang menjadi pembatasnya, sebagaimana data yang telah dikompilasi dengan baik untuk suatu aplikasi tertentu bisa jadi tak bermanfaat untuk aplikasi yang lainnya.
Realitas Fisik Fenomena aktual: 1. Properties 2. Connections
Model Dunia Nyata Entity terdiri: 1. Tipe 2. Atribut 3. Relasi
Model Data Objek: 1) Tipe 2) Atribut 3) Relasi 4) Geometri 5) Kualitas
Peta/ Reports Simbol, garis, titik, teks, anotasi, dll
Gb. 5.1. Realitas fisik dan model dunia nyata
Basis Data Objek: 1. Tipe 2. Atribut 3. Relasi 4. Geometri 5. Kualitas
Dunia nyata hanya dapat dideskripsikan di dalam pengertian model-model yang membatasi konsep-konsep dan prosedur yang diperlukan untuk mentranslasikan pengamatan-pengamatan ke dalam data yang dimengerti dan dibutuhkan di dalam SIG. Proses-proses yang terlibat di dalam menginterpretasikan realitas dengan menggunakan model dunia nyata dan model data tersebut disebut sebagai pemodelan data. Adapun prinsip-prinsip yang digunakan di dalam masalah ini dapat digambarkan sbb: Untuk membawa dunia nyata ke dalam SIG, harus digunakan model dunia nyata yang telah disederhanakan. Fenomena-fenomena yang serupa dan mirip dapat diklasifikasikan dan dideskripsikan dalam bentuk model dunia nyata. Model dunia nyata ini kemudian dikonversikan ke dalam bentuk model data dengan menggunakan elemen-elemen geometri dan kualitas. Kemudian, model data ini juga ditransfer ke dalam bentuk basisdata yang dapat yang dapat menangani data-data digital yang dapat dipresentasikan ke dalam bentuk peta-peta dan laporan – baik dalam bentuk softcopy maupun hardcopy.
5.2. MODEL DUNIA NYATA Persepsi, rancangan, atau susunan model dunia nyata yang dikembangkan oleh perancang akan menentukan semua data yang diperlukan. Persepsi ini mencakup pembawa informasi yang paling dasar, yaitu entity. Suatu entity terdiri : klasifikasi tipe, atribut, dan relasi (relationship). Definisi Entity – adalah: • Suatu objek yang dapat dibedakan dengan objek-objek lainnya berdasarkan atributnya. • Orang, tempat, kejadian, atau konsep yang informasinya direkam • Individu yang mewakili sesuatu yang nyata dan dapat dibedakan dari sesuatu yang lain. • Fenomena dunia nyata yang tidak dapat dibagi lagi menjadi fenomena yang sama atau sejenis.
5.2.1. Tipe Konsep tipe entity mengasumsikan bahwa fenomena-fenomena dunia nyata dapat diklasifikasikan. Fenomena yang mirip dikelompokan dalam satu entity. Selama proses pengidentifikasian ini setiap entity harus didefinisikan secara unik untuk menghindari ambiguitas. Dengan demikian, suatu rumah harus didefinisikan dan dapat dibedakan sedemikian rupa pada suatu lokasi hingga berbeda den gan rumah-rumah yang berlokasi di sebelahnya, atau berbeda dengan bangunan sekolah yang tepat berada di sebrangnya. Sebagai contoh, suatu rumah (yang beralamat di Jl. X, No. 13) diberi nomor pengenal (ID) 13, rumah yang tepat berada disebelahnya diberi nomor pengenal 15, sementara bangunan sekolah yang berada tepat di sebrangnya diberi nomor pengenal 14. Banyak tipe entity yang masih dapat diklasifisikasikan lebih lanjut hingga menjadi tipe yang lebih kecil lagi. Sebagai contoh, tipe entity jalan masih dapat dipisahkan menjadi jalan raya, jalan bebas hambatan (tol), jalan nasional, jalan kota, jalan KA, dll.
5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 2 / 12
Gb. 5.2. Proses pemodelan: transformasi dunia nyata ke dalam produk SIG 5.2.2. Atribut Setiap tipe entity dapat memiliki lebih dari satu atribut yang mendeskripsikan sifat-sifat dasar fenomena yang bersangkutan. Contoh, entities yang termasuk ke dalam klasifikasi bangunan bisa memiliki atribut material (pasir, beton, semen, kayu, dll) yang menjadi komponen bangunan. Setiap entity boleh memiliki sejumlah atribut. Contoh suatu danau dapat dideskripsikan dengan menggunakan nama, kedalaman, kualitas air, populasi ikan, dll. Tipe-tipe entity juga dapat mendeskripsikan data kualitatif dan atribut-atribut data kuantutatif. Pada dasarnya, data kuantitatif dapat diurutkan ke dalam 4 tingkatan akurasi. Yang paling 5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 3 / 12
akurat adalah data proposional (rasio) misalnya besaran panjang dan nilai luas yang diukur berdasarkan titik pusat system koodinat tertentu (origin) atau berdasarkan titik awal besaran yang bersangkutan. Data interval seperti usia, dan besarnya pendapatan merupakan kelompok data yang akurasinya kurang. Data ordinal juga memiliki akurasi yang kecil lagi karena merepresentasikan datanya dalam terminologi urutan: ”terbaik”, ”baik”, ”cukup”, ”buruk” dan ”sangat buruk”. Sedangkan tipe data yang memiliki tingkat akurasi yang paling rendah adalah data nominal, yakni tipe data yang dideskripsikan ke dalam skala nominal, dimana setiap objek diklasifikasikan ke dalam bbrp kelompok.
DATA GEOGRAFI DATA ATRIBUT
DATA GEOMETRIK
Data Kualitatif Geometri Data Kuantitatif titik
garis Rasio
Interval
poligon Ordinal
Gb. 5.3 Data Geografi 5.2.3 Relasi Hampir setiap entity memiliki relasi-relasi dengan entity lainnya. Pada umumnya relasi ini meliputi. (a). Dimiliki/termasuk/berhubungan (belongs): contoh pipa nomor AX12 merupakan salah satu elemen jaringan pipa air minum di wilayah kecamatan “Sukasari” (b). Berpotongan (intersect): contoh Jl. Setia budi berpotongan dengan Jl. Sukajadi (c). Saling terkait (connect): contoh, segmen nomor 1 dan 2 saling berhubungan satu sama lain dalam membentuk dan menggambarkan sungai “Ciwaruga” secara utuh. (d). Terdiri dari (comprises): contoh wlayah provinsi terdiri dari beberapa kabupaten, dan wilayah kabupaten terdiri dari bbrp wilayah kecamatan. (e). Berdekatan (proximity): misalnya hotel “Merdeka” terletak di persil milik “Pak Umar”, sedangkan pabrik gula “PT. Nikmat” terletak di kecamatan “Sukamulya” (f). Bersebelahan (adjacent): misalnya, tanah milik “Pa Ali” bersebelahan dengan persil tanah milik “Ibu Yati”, dan terletak persis (bersebelahan) di pinggir jalan “Akarwangi”. Relasi-relasi di atas, secara intuisi nampak jelas bila dilihat pada peta biasa (analog), namun sayangnya, komputer tidak memiliki intuisi. Karenanya pemrosesan relasi-relasi diatas oleh computer memerlukan informasi-informasi dan intruksi-intruksi deskriptif lebih lanjut mengenai cara kompilasinya.
5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 4 / 12
Dalam kondisi tertentu, ada beberapa relasi entity yang tidak mudah dinyatakan atau digunakan. Salah satu penyebabnya adalah karena masalah kompleksitas. Sebagai contoh adalah pada kasus jaringan (pipa, listrik, komunikasi, dll) dimana status katup (switches)— terbuka atau tertutup (on/off)—menentukan elemen lain yang dianggap memiliki entity logika.
5.3. MODEL ENTITY-RELATIONSHIP (ER) Pada model ER, dunia nyata diterjemahkan atau ditransformasikan dgn menggunakan sejumlah perangkat konseptual sehingga menjadi sebuah diagram relasi antar entity. Seperti halnya model dunia nyata, komponen utama pembentuk model ER adalah relasi dan entities. Kedua komponen ini dideskripsikan dengan menggunakan atribut atau properties. 5.3.1. Entity Merupakan individu yang mewakili suatu yang nyata eksistensinya dan dapat dibedakan dengan yang lainnya. Contoh rumah, jalan raya, dll. Seorang karyawan sebuah perusahaan, guru, mobil yang sedang melintas di depan kita, jalan raya, dan rumah, merupakan contoh entity. Sekumpulan entity yang sama atau sejenis yang terdapat di dalam lingkup yang sama akan membentuk sekumpulan entity. 5.3.2. Atribut Setiap entity pasti memiliki atribut yang akan mendeskripsikan sifat-sifat dari entity ybs. Penentuan atau pemilihan atribut yang relevan bagi suatu entity merupakan hal penting dalam pembentukan model data. Penentuan atribut bagi suatu entity umumnya didasarkan pada fakta-fakta yang ada. 5.3.3. Relasi Relasi menunjukkan adanya hubungan atau keterkaitan antara suatu entity dengan entity lain yang berbeda. Contoh, entity „mahasiswa“ dengan NIM „15186010“ dengan nama „ADI“ memiliki relasi dengan entity matakuliah dengan kode „GD401“ dan mata kuliah „Sistem Informasi Geografi“. Relasi di antara kedua entity ini mengandung pengertian bahwa mahasiswa tsb sedang mengambil mata kuliah di atas di suatu perguruan tinggi. Jika relasinya banyak, maka kumpulan semua relasi yang ada diantara entity yang terdapat pada entity set yang berbeda akan membentuk relationship set (kumpulan relasi). 5.3.4. Tingkat Relasi Tingkat relasi menunjukkan adanya batas jumlah maksimum entity yang dapat berelasi dengen entity yang terdapat pada entity set yang lain (berbeda). Misalnya, entities pada entity set mahasiswa dapat berelasi dengan satu, lebih dari satu, atau bahkan tidak satupun dari entities pada set matakuliah. Demikian pula sebaliknya, entities yang termasuk pada entity set matakuliah dapat berelasi dengan satu, lebih dari satu, atau tidak sama sekali dengan entities set mahasiswa. Dari sejumlah kemungkina reasi antar entity ini, tingkat relasi merujuk pada jumlah maksimum relasi yang mungkin terjadi diantara entity set-entity set yang bersangkutan. Dari 5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 5 / 12
contoh diatas dapat diketahui bahwa jumlah relasi maksimum dari entity set mahasiswa ke entities set matakuliah adalah lebih dari satu (banyak/many). Karena itu, tingkat relasi kedua entities di atas adalah banyak ke banyak (many to many). Beberapa kemungkinan tingkat relasi yang terdapat pada entity set: 1. Satu ke Satu (one to one) Dengan relasi ini, maka setiap entity pada entity set A berhubungan satu entity pada entity set B. Demikian pla sebaliknya. Entity Set A
Entity Set B
Entity 1
Entity 1
Entity 2
Entity 2
Entity 3
Entity 3
Entity 4
Entity 4
Gb. 5.4 Tingkat relasi satu ke satu 2. Satu ke banyak (one to many) Setiap entity pada entity set A dapat berhubungan dengan lebih dari satu (banyak) pada set entity set B. Tetapi tidak sebaliknya Entity Set A
Entity Set B
Entity 1
Entity 1
Entity 2
Entity 2
Entity 3
Entity 3
Entity 4
Entity 4
Gb. 5.5 Tingkat relasi satu ke banyak 3. Banyak ke satu (many to one) Setiap entity pada entity set A hanya dapat berhubungan dengan satu (paling banyak) entity dari set entity set B. Sementara setiap entity pada entity set B boleh berhubungan dengan banyak entity pada entity set A. Entity Set A
Entity Set B
Entity 1
Entity 1
Entity 2
Entity 2
Entity 3
Entity 3
Entity 4
Entity 4
Gb. 5.6 Tingkat relasi banyak ke satu 5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 6 / 12
4. Banyak ke banyak (many to many) setiap entity pada entity set A boleh berhubungan dngan banyak entity dari entity set B. Demikian pula sebaliknya.
Entity Set A
Entity Set B
Entity 1
Entity 1
Entity 2
Entity 2
Entity 3
Entity 3
Entity 4
Entity 4
Gb. 5.7 Tingkat relasi banyak ke banyak 5.3.5 Diagram Entity Relationship (ER) Model entity-relationship (ER) yang berisi komponen entity set dan relationship set yang masing-masing dilengkapi dengan atribut yang merepresentasikan seluruh fakta dari sebagian dunia nyata, dapat digambarkan lebih baik dan sistematis dengan menggunakan diagram ER. Adapun symbol dan notasi yang digunakan dalam ER adalah sbb: (a). Persegi panjang yang merepresentasikan entity set (b). Ellips yang menyatakan atribut entity set (c). Belah ketupat (diamond) yang menggambarkan relationship set (d). Garis yang menghubungkan antara entity set dengan atributnya dan antara entity set dengan relationship setnya. (a) Diagram ER untuk relasi Satu ke Satu Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set pengemudi dengan entity set mobil. Relationship-nya dinamai ”mengendarai”. Dengan relasi ini, setiap pengemudi akan mengendarai satu mobil (kendaraan), dan setiap mobil akan dikendarain oleh seorang pengemudi.
Jenis
Nama 1 No
Pengemudi
Mengendarai
Mobil
No
1 Nopol
Alamat
Gb. 5.8 Contoh diagam ER dengan relasi satu ke satu 5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 7 / 12
(b) Diagram ER untuk relasi Satu ke Banyak Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set dosen dengan entity set matakuliah. Relationship-nya dinamai ”Mengajar”. Dengan relasi ini, setiap dosen dapat mengajar lebih dari satu matakuliah. Tetapi, setiap matakuliah hanya dapat diajarkan oleh seorang dosen saja.
Kode
Nama N No
Matakulia h
Mengajar
Dosen
Nama
1 SKS
Alamat
Gb. 5.9 Contoh diagam ER dengan relasi satu ke banyak
(c) Diagram ER untuk relasi Banyak ke Satu Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set mahasiswa dengan entity set dosen. Relationship-nya dinamai ”Diajar”. Dengan relasi ini, setiap mahasiswa (banyak) diasumsikan hanya dapat diajari oleh seorang dosen saja, sementara seorang dosen dapat mengajar lebih dari satu (banyak) mahasiswa.
Alamat
Nama 1 NIM
diajar
mahasiswa
Dosen
Nama
N NIP
Alamat
Gb. 5.10 Contoh diagam ER dengan relasi banyak ke satu
(d) Diagram ER untuk relasi Banyak ke Banyak Diagram ER ini memperlihatkan adanya relasi antara entity set mahasiswa dengan entity set matakuliah. Relationship-nya dinamai ”Mengambil” (mempelajari). Dengan relasi ini, setiap 5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 8 / 12
mahasiswa (banyak) dapat mengambil lebih dari satu (banyak) matakuliah. Begitu pula sebaliknya, setiap matakuliah dapat diambail oleh lebih dari satu (banyak) mahasiswa.
Kode
Nama M NIM
Mengambil
mahasiswa
Matakuliah
Nama
N Bobot SKS
Alamat
Gb. 5.11 Contoh diagam ER dengan relasi banyak ke banyak
5.4. MODEL DATA Model dunia nyata memudahkan manusia dalam studi aplikasi yang dipilih dengan mereduksi sejumlah kompleksitas yang sebenarnya hadir. Jika model data ini akan digunakan, model ini harus diimplementasikan di dalam basis data. Model data merupakan kumpulan perangkat konseptual yang digunakan untuk mendeskripsikan data, hubungan antar (relasi) data, semantic (makna) data, dan batasan mengenai data ybs. Pembawa informasi di dalam model data adalah objek yang berhubungan dengan entities di dalam dunia nyata. Suatu objek memiliki properties seperti: tipe, atribut, relasi, geometri, dan kulitas. Model dunia nyata dan entities tidak dapat direalisasikan secara langsung di dalam basis data, sebagian karena alasan suatu entity bisa saja terdiri dari bbrp objek. Sebagai contoh, entity jalan “Sukarno-Hatta” yang cukup panjang dan memotong jalan-jalan lainnya dapat direpresentasikan sebagai kompilasi dari semua segmen alan yang membentuk jalan tsb. Setap segmen jalan di atas membawa informasi objek. Objek, didalam suatu model data SIG, pada dasarnya dapat dideskripsikan dengan menggunakan propertiesnya (tipa/identitas atau nomor pengenal, elemen geometri, atribut, relasi, dan kualitasnya). Identitas (biasanya dinyatakan dgn bil bulat) merupakan nomor pengenal yang unik (ID). Internal ID dibuat secara otomatis oeh perangkat SIG. Model data dapat dirancang untuk mencakup: (a). Objek fisik: seperti jalan, pemukiman, saluran air, dll (b). Objek yang terklasifikasikan: seperti tipe vegetasi, zone iklim, dll (c). Peristiwa (event): seperti kecelakaan, kebocoran air, tumpahan minyak, longsor, dll (d). Objek yang berubah secara kontinyu: seperti batas-batas suhu, ketinggian, dan kedalaman (e). Objek buatan: seperti kontur ketinggian dan densitas populasi
5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 9 / 12
5.4.1. Representasi Grafis Suatu Objek Informasi grafis suatu objek dapat dimasukan dalam bentuk: titik, garis, polygon. (a) Titik Titik adalah representasi grafis yang paling sederhana untuk suatu objek. Tidak memiliki dimensi tetapi dapat diidentifikasikan di atas eta dan dapat ditampilkan pada layer monitor dengan menggunakan symbol-simbol. Contoh representasi bjek titik untuk data posisi sumur bor: 2
3
5 4
1
6
Gb. 5.12 Contoh representasi objek titik untuk data posisi sumur bor Atribut sumur bor: ID 3 1 dst
Lon.(deg) 107.128 107.637
Lat. (deg) -6.574 -6.353
Depth (m) 175 164
Date drilled 15/01/90 22/11/85
Owner Dickson Renold
(b) Garis Garis adalah bentuk linier yang akan menghubungkan paling sedikit dua titik dan digunakan untuk merepresentasikan objek-objek satu dimensi. Contoh representasi objek garis untuk data lokasi jalan :
2
7
5 3
1 5
6 4
Gb. 5.13 Contoh representasi objek garis untuk data lokasi jalan Atribut jalannya adalah : ID 2 3
Nama Jl. Jakarta Jl. Cinangkan
KodePos 990102 992722
dst
5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 10 / 12
(c) Poligon Polygon digunakan untuk merepresentasikan objek-objek dua dimensi, seperti danau, batas propinsi, batas kota, batas persil tanah, dll. Suatu poligon paling sedikit dibatasi oleh tiga garis yang saling terhubung diantara ketiga titik. Didalam basis data, semua bentuk area dua dimensi direpresentasikan oleh bentuk poligon.
4
1 3
5
2
Gb. 5.14 Contoh representasi objek polygon untuk data landuse Atribut contoh poligon « Land-use ».
ID 3 2
Nama Sawah Kebun
Luas (Ha) 100 120
dst (d) Objek tiga dimensi Setiap fenomena fisik memiliki lokasi di dalam ruang. Akibatnya, model data yang lengkap harus mencakup dimensi yang ketiga (ruang 3 dimensi). Hal ini berlaku untuk permukaan tanah, menara, sumur, bangunan, batas-batas, dll.
Gb. 5.15 Contoh representasi objek permukaan 3D untuk permukaan bumi Kelemahan representasi grafis: dengan asumsi dunia nyata sebagai entity (objek-objek) geometri (garis, titik, dl) menunjukkan bahwa objek tersebut dipandang sebagai representasi model data diskrit. (a). Model data diskrit tidak selalu sesuai untuk merepresentasikan realitas. 5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 11 / 12
(b). Beberapa kesulitan juga banyak ditemui pada penggambaran fenomena yang memiliki batas-batas fisik yang tidak jelas, misalnya jenis tanah, densitas populasi penduduk, dll. 5.4.2. Atribut Objek Atribut objek adalah sama dan serupa dengan atribut entity milik model dunia nyata. Atribut ini mendeskripsikan feature objek hingga dapat dianggap sebagai informasi milik komputer mengenai objek. Secara praktis atribut ini disimpan dalam tabel basis data. Objek sebagai baris atau record, dan atribut sebagai kolom atau field. 5.4.3. Relasi Objek Relasi objek (yang diperlukan oleh komputer sebagai pengganti intuisi manusia) adalah juga serupa dengan relasi yang terdapat pada entity milik model dunia nyata. Pada objek, relasi (agar dikenali oleh komputer) dapat dibuat atau dibentuk berdasarkan koordinat, stuktur, dan atribut objek ybs. 5.4.3 Kualitas Objek Nilai sebenarnya dari deskripsi sebuah realitas masih akan bergantung pada kualitas data-data yang dikandungnya. Misalnya, data grafis dengan akurasi 0.1 meter jauh lebih akurat dalam mendeskripsikan suatu objek geometri pada data grafis dengan akurasi 100 meter. Kualitas data yang harus dipertimbangkan pada tingkat awal pemodelan data adalah: (a). Ketelitian spasial (b). Update data terakhir (c). Tingkat detil data (d). Luas cakupan geografis (e). Konsistensi logika yang terdapat diantara objek geometri dengan atribut-atributnya (f). Jenis representasi: diskrit atau kontinyu (g). Relevansi—contoh, jika data asli sangat sulit didapat maka dapat diganti dengan data pengganti yang relevan. 5.4. DARI BASIS DATA KE SIG Jika model datanya sudah ditentukan, tidak sulit untuk merealisasikannya ke dalam bentuk basis data—walaupun bukan tanpa hambatan. Sebab, suatu basis data yang dibangun tidak selalu dapat mengakomodasi semua model data yang ada. Masalahnya adalah bagaimana memilih salah satu basis data yang sesuai dengan kebutuhannya dengan mempertimbangkan faktor-faktor berikut. (a) pengendalian dan akuisis data (b) struktur data (c) penyimpanan data (d) perubahan dan updating data (e) manajemen data dan ekspor-impor data (f) pemrosesan data (g) pemanggilan dan presentasid ata (h) analisis data
5. Model Dunia Nyata
„SIG“
Hal. 12 / 12
