ANALISIS GEOSTATISTIK Oleh
: Dr. Indarto, S.T.P., DEA.
Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2013 Hak Cipta 2013 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak atau memindahkan sebagian atau seluruh isi buku ini dalam bentuk apa pun, secara elektronis maupun mekanis, termasuk memfotokopi, merekam, atau dengan teknik perekaman lainnya, tanpa izin tertulis dari penerbit.
Ruko Jambusari No. 7A Yogyakarta 55283 Telp. : 0274-889836; 0274-889398 Fax. : 0274-889057 E-mail :
[email protected]
Indarto, Dr., S.T.P., DEA.
ANALISIS GEOSTATISTIK/Dr. Indarto, S.T.P., DEA.
- Edisi Pertama – Yogyakarta; Graha Ilmu, 2013 xiv + 166 hlm, 1 Jil. : 23 cm.
ISBN:
978-602-262-105-8
1. Statistik
2. Geografi
I. Judul
KATA PENGANTAR
PENDAHULUAN
B
uku berjudul Analisis Geostatistik memaparkan contoh aplikasi metode statistik untuk menganalisa dan mempresentasikan distribusi data terhadap ruang (space) dan bagaimana menginterpolasi data titik menjadi suatu luasan tematik. Buku ini dibuat supaya dapat menjadi referensi instan bagi siapa saja yang ingin memperdalam pengetahuan dan keterampilan di bidang Sistem Informasi Geografis (Geographical Information System), khususnya tentang Analisis Geostatistik (Geostatistical Analysis). Geostatistik merupakan alat yang banyak dipakai hampir di segala bidang, baik untuk menganalisis fenomena alam maupun sosial kemasyarakatan.
Tujuan Instruksional Mengenal dan memahami konsep Geostatistik Bagian pertama buku ini berisi ringkasan penjelasan konsep “Geostatistik” yang disarikan dari web dan buku panduan Geostatistical Analysist. Geostatistical Analyst merupakan modul tambahan (extension) yang ada di dalam ArcGIS (mulai dari: ArcGIS versi 8, 9, dan 10). Konsep diringkas dan dipaparkan dengan gaya bahasa penulis untuk memudahkan pembaca mencerna intisari dari Konsep Geostatistik yang diimplementasikan ke dalam ArcGIS. Penjelasan lebih detail ada di dalam “On line Help resources” dari ArcGIS 10. Beberapa kalangan pembaca dan praktisi GIS masih kesulitan memahami literatur bahasa Inggris. Buku ini dapat dijadikan pengantar sebelum memperdalam dan mengimplementasikan “konsep ArcGIS” untuk menyelesaikan permasalahan sehari-hari.
vi
Analisis Geostatistik
ArcGIS merupakan salah satu software GIS yang paling up-to-date, terkenal dan memiliki fitur yang sangat lengkap untuk menjalankan sebagian besar proses (task) terkait dengan GIS. Tutorial di dalam buku ini menggunakan ArcGIS versi 9 dan versi 10. Namun demikian konsep teoritis yang diringkaskan di dalam buku dapat diterapkan dengan menggunakan Software GIS atau software Statistik spasial yang lain, misalnya: Grass, Quantum GIS, MapWindow, idrisi, GeoDA, GS+, dan software GIS lainnya. Umunya perangkat lunak GIS dan aplikasi statistik spasial sudah menyertakan berbagai teknik yang sama dengan konsep geostatistik di dalam ArcGIS. Secara teori prinsipnya sama, perbedaan lebih pada urutan langkah di dalam menjalankan masing-masing software. Memformat data ke dalam ArcGis Tutorial yang ada di dalam buku ini juga bertujuan untuk memberi contoh bagaimana memformat data hasil pengukuruan dari lapangan ke dalam database ArcGIS. Data-data geografis hasil inventarisasi atau hasil pengukuran dari lapangan atau hasil sampling perlu ditabulasi, diklasifikasi dan selanjutnya diimport ke dalam ArcGIS sesuai format yang berlaku. Menampilkan informasi ke dalam bentuk peta tematik Data yang sudah terformat selanjutnya juga perlu ditampilkan dan disvisualisasikan untuk menajadi informasi yang lebih menarik, lebih komprehensif dan mudah diinterpretasikan. Praktikum ini memberikan contoh dan latihan bagaimana menyusun dan menginterpretasikan data-data tersebut ke dalam peta tematik. Menggunakan fitur ESDA Informasi hasil pengukuran lapangan umumnya berupa data-data yang diambil pada saat sampling pada lokasi (titik) tertentu, dapat digunakan untuk memprediksi atau memperkirakan nilai suatu variabel pada lokasi di sekitar titik-titik tersebut. Adanya fitur ESDA (Exploratory Spatial Data Analysist) yang merupakan bagian dari Extension Geostatistical Analyst di dalam ArcGIS memungkinkan kita untuk menganalisa secara statistik: Normalitas, Variabilitas spasial suatu seri data, kecenderungan (trend), dan keterkaitan antara satu titik dengan titik lainnya di dalam wilayah kajian. Tool ESDA yang ada pada ArcGIs Geostatistical Analyst, mencakup : (1) Histogram, (2) Voronoi Map, (3) Normal QQPlot, (4) Trend Analysis, (5) Semivariogram/Covariance Cloud, (6) General QQPlot, dan (7) Crosscovariance Cloud. Tutorial ini memberikan contoh aplikasi Tool tersebut untuk mempresentasikan variabilitas spasial data hujan di Jawa Timur.
Kata Pengantar
vii
Membuat Peta Tematik Setelah dianalisa dengan TOOL di dalam ESDA, data-data tersebut dapat diinterpolasi, diinterpretasikan, dan ditampilkan ke dalam bentuk peta tematik yang lebih informatif. Ada berbagai macam metode interpolasi untuk transformasi data titik menjadi peta tematik, misalnya: Poligon Thiessen, Spline, Inverses Distance Weigthing (IDW), Kriging, dll. Tutorial ini memberikan contoh aplikasi metode interpolasi untuk membuat peta tematik. Membuat Layout Peta Output terakhir dari suatu aplikasi GIS biasanya berupa peta – peta tematik. Secara umum, peta tematik tersebut perlu di Layout sebelum dicetak, sesuai dengan standar yang ada. Tutorial ini juga memberikan contoh bagaimana membuat LAYOUT peta tematik menggunakan ArcGIS.
Input Data Beberapa bab di dalam buku ini berisi tutorial dan membutuhkan sampel data untuk dapat menjalankan tutorial tersebut. Buku ini menyertakan sampel data pendukung. Sampel data hujan untuk wilayah Jawa Timur (berasal dari hasil pengukuran pada 943 titik atau stasiun hujan), terekam dalam tabel “HjnJtm8Klm. xls”. Identifikasi untuk tiap kolom dalam tabel tersebut adalah sbb: kolom 1, kolom 2, … dst…..adalah: ID (no urut identifikasi); Dtbs (kode stasiun hujan di dalam database); mT(meter timur); mU (meter utara) koordinat UTM zone 49S WGS84; El(m) = ketinggian lokasi stasiun hujan (satuan m) ; HThn(mm) = hujan tahunan (satuan mm); HH(hari hujan); H24(mm) = hujan 24jam maksimal (satuan mm); Pr = periode rekaman data (satuan: tahun). Nilai yang ada di kolom 6 dan setrusnya adalah nilai rerata selama periode tersebut. Semua data asalnya adalah dari pengukuran Hujan Harian (HH) yang dilakukan oleh para pengamat stasiun hujan yang ada di Jawa Timur dan dikoordinasikan oleh Dinas PU Pengairan Jawa Timur. Contoh format data hujan di dalam Excel ditampilkan pada Gambar (1).
viii
Analisis Geostatistik
Gambar 1 Contoh data Excel sebelum diolah dengan ArcGIS Geostatistical Analyst Meskipun sampel data yang digunakan hanya berupa data hujan dan terbatas pada bidang hidro-klimatologi, akan tetapi metode dan teknik analisa yang dipaparkan dalam buku ini dapat digunakan pada bidang lain, misalnya: klimatologi, lingkungan, biologi, ekonomi, kependudukan, kriminologi, dan bidang lain.
Software & Hardware yang diperlukan Extension ArcGIS Selain ArcGIS versi 9 (atau versi 10), tutorial ini menggunakan modul tambahan (extension) dari ArcGIS. Extension adalah modul tambahan (plug-in) yang terdapat di dalam suatu perangkat lunak. Extension umumnya dirancang untuk mengerjakan tugas (task) tambahan yang khusus. Di dalam ArcGIS juga terdapat banyak extension untuk berbagai keperluan. Tutorial ini menggunakan dua extension, yaitu: ArcGIS Spatial Analyst dan ArcGIS Geostatistical Analyst. Selama menjalankan tutorial ini, maka baik Spatial Analyst maupun Geostatistical Analyst harus diaktifkan terlebih dahulu. Spatial analyst adalah extension yang digunakan untuk pengolahan data spasial. Hampir semua task atau operasi di dalam GIS yang basisnya adalah analisa spasial, wajib menggunakan Spatial Analyst. Banyak sekali fungsi dan operasi yang dapat ditangani oleh Spatial Analyst. Selanjutnya, ArcGIS Geostatistical Analyst adalah extension yang dirancang khusus untuk memungkinkan user melakukan pekerjaan analisa statistik (Geostatistik). Analisa statistik yang dilakukan lebih bersifat analisa spasial. Menu yang ada pada
Kata Pengantar
ix
Geostatistical Analyst mencakup: (1) Explore Data, (2) Geostatistical Wizard, (3) create sub-sets. Microsoft Excel 2003/2007 Dalam hal ini, Excel digunakan untuk mengentri, mengedit dan memformat data sebelum diolah dengan ArcGIS.
Hardware Hardware yang digunakan mencakup: seperangkat PC atau Laptop dengan spesifikasi ideal pada tercantum pada Tabel (1). Jika ada printer atau Ploter lebih baik lagi. Tabel 1. Spesifikasi hardware yang dibutuhkan PC/laptop
Processor Intel, dengan resolusi layar minimal = 1024 x 768, 256 colour
Sistem Operasi
Window XP, Vista, atau Window 7, tergantung pada versi ArcGIS yang dipakai
Processor
Intel Core Duo, Two Duo, Core i3, atau Core i5
RAM &
2 GB RAM atau lebih
Hard Disk
Lebih dari 200 GB
Organisasi Pembahasan Buku ini terdiri dari dua bagian, yaitu: Bagian (I) berisi ringkasan tentang Konsep Analisis Geostatistik, dan Bagian (II) berisi tentang contoh aplikasi analisis geostatistik menggunakan ArcGIS dan data hujan di Jawa Timur. Bagian I Bagian I, terdiri dari 2 bab. Bab (1), memaparkan tentang urgensi dan manfaat Analisis Geostatistik, dan (2) contoh aplikasi Geostatistik. Bab (2) membahas tantang ArcGIS Geostatistical Analyst, fungsi, komponen dan fitur-fitur yang disediakan. Bagian II Bagian II, pada hakekatnya berisi tutorial ringkas cara pengoperasian Tool ESDA dan tool untuk interpolasi data yang disedikan oleh ArcGIS Geostatistical Analyst. Pemaparan dilakukan dengan sedikit-demi sedikit menyisipkan konsep dari masing-masing tool. Bagian kedaua ini, terdiri dari 5 bab. Bab 3: berisi tutorial tentang visualisasi data. Bab 4: menjelaskan tentang fitur ESDA (Exploratory
x
Analisis Geostatistik
Spatial Data Analysis), yang mencakup: histogram, voronoi, QQ-Plot, Trend detection, dan variogram disertai contoh aplikasi dan penjelasan teori secara ringkas. Bab 5: berisi tutorial tentang interpolasi data menggunakan metode poligon Thiessen. Bab 6: memaparkan metode interpolasi data menggunakan IDW (Inverse Distance Weigthed). Bab 7:berisi tutorial tentang bagaimana membuat Layout Peta dengan ArcGIS. Bagian III Bagian III, memaparkan contoh aplikasi analisis geostatistik terhadap data hujan di seluruh wilayah Jawa Timur. Dalam hal ini, teknik ESDA, interpolasi dan statistik yang ada di ArcGIS Geostatistical analyst digunakan untuk menganalisis distribusi spasial hujan bulanan, bulan basah, bulan kering, dan hujan 24 jam maksimal. Contoh diberikan sampai dengan bagaimana membuat peta distribusi spasial hujan. Semoga tutorial ini bermanfaat bagi banyak pihak yang berkecimpung di bidang hidrologi, GIS, dan manajemen sumberdaya air. Kritik dan saran tetap kami perlukan untuk perbaikan tutorial ini. Jember, 01 Juni 2013
