hasil pencarian tentang ( SIG ) atau Sistem Informasi Geografi dapat di akses di http://journal.ui.ac.id/upload/artikel/05-Penggunaan%20Metode%20Analisa_Bangun.PDF dan http://journal.ui.ac.id/upload/artikel/05-Penggunaan%20Metode%20Analisa_Bangun.PDF
Metode Penelitian
.
Sistem Informasi Geografis/SIG sudah cukup lama dikenal sejak awal tahun 1960 di Kanada dan Amerika Serikat, yang
saat itu banyak digunakan untuk keperluan Land Information System. Saat ini SIG sudah banyak digunakan untuk
keperluan lain seperti pengembangan wilayah, perpetaan, lingkungan dan sebagainya.
SIG mulai dimanfaatkan di Indonesia pada awal tahun 1980 terutama dalam pembuatan peta, pengelolaan wilayah,
analisis lingkungan dan agraria. Teknologi ini pada dasarnya memiliki ciri dapat memasukkan, menyimpan, mengolah
dan menyajikan data dalam suatu sistem komputer, dengan data dapat berupa gambar maupun tulisan atau angka.
SIG ini tidak akan berarti apabila lima komponen (perangkat keras, perangkat lunak, data, pelaksana dan prosedur)
pembentuk sistem ini tidak terpenuhi, dengan demikian komponen-komponen tersebut satu sama lain harus benar-benar
dapat terpenuhi kriterianya.
Khusus untuk komponen data, data tersebut harus benar-benar sesuai dengan ketentuan yang berarti harus teliti, lengkap,
aktual dan benar. Data seperti yang dimaksud di atas atau data dengan validitas yang bagus dapat diperoleh melalui
prosedur atau metode pengambilan dan pengolahan data yang benar sesuai dengan kreteria yang telah ditetapkan.
Ada 2 metode untuk menganalisis data lapangan yang dapat digunakan yakni cara analitik dengan menggunakan metode
statistik dan cara grafik dengan menggunakan metode penginderaan jauh [2].
Pemrosesan citra yang dilakukan sebagai berikut [3]:
1. Perbaikan kontras.
Perbaikan dilakukan terhadap masing-masing band (XS-1, XS-2, XS-3). Perbaikan kontras dilakukan dengan
metode linier dan eksponensial. Perbaikan kontras (contrast stretching) tidak berpengaruh terhadap nilai asli dari
citra.
2. Penyusunan komposit Red-Green-Blue.
Komposit yang disusun dari band-band (XS-1, XS-2, XS-3) dengan tampilan visual kekontrasan terbaik.
Kekontrasan komposit RGB diperbaiki secara keseluruhan dengan mengubah kekontrasan masing-masing band
tunggal penyusunnya.
3. Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan dua band (XS-2 dan XS-3) dengan metode histogram bidimensional.
4. Koreksi geometrik.
Koreksi geometrik dilakukan dengan menggunakan metode overlay (tumpang susun) antara hasil citra terklasifikasi
dengan peta topografi.
Analisis statistik dilakukan dengan tujuan mencari hubungan antara species (jenis) mangrove berdasarkan karakter
vegetasi, ciri-ciri fisika dan kimia ekosistem (yang diwakili oleh temperatur, pH, kandungan Cl, suspended solid SS,
BOD, COD dan salinitas) baik saat pasang maupun surut, sedangkan untuk tanah digunakan parameter granulometri,
salinitas dan NaCl.
Analisis statistik dibagi menjadi dua bagian, pertama melalui prosedur untuk mengeliminasi autokorelasi antar variabel
dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis/ PCA). Analisis PCA akan
mentransformasikan variabel-variabel ke suatu set variabel baru yang dapat menjelaskan keragaman data dengan jumlah
yang lebih sedikit. Bagian kedua berupa analisis statistik untuk penyusunan model.
Sistem Informasi Geografis/SIG sudah cukup lama dikenal sejak awal tahun 1960 di Kanada dan Amerika Serikat, yang
saat itu banyak digunakan untuk keperluan Land Information System. Saat ini SIG sudah banyak digunakan untuk
keperluan lain seperti pengembangan wilayah, perpetaan, lingkungan dan sebagainya.
SIG mulai dimanfaatkan di Indonesia pada awal tahun 1980 terutama dalam pembuatan peta, pengelolaan wilayah,
analisis lingkungan dan agraria. Teknologi ini pada dasarnya memiliki ciri dapat memasukkan, menyimpan, mengolah
dan menyajikan data dalam suatu sistem komputer, dengan data dapat berupa gambar maupun tulisan atau angka.
SIG ini tidak akan berarti apabila lima komponen (perangkat keras, perangkat lunak, data, pelaksana dan prosedur)
pembentuk sistem ini tidak terpenuhi, dengan demikian komponen-komponen tersebut satu sama lain harus benar-benar
dapat terpenuhi kriterianya.
Khusus untuk komponen data, data tersebut harus benar-benar sesuai dengan ketentuan yang berarti harus teliti, lengkap,
aktual dan benar. Data seperti yang dimaksud di atas atau data dengan validitas yang bagus dapat diperoleh melalui
prosedur atau metode pengambilan dan pengolahan data yang benar sesuai dengan kreteria yang telah ditetapkan.
Ada 2 metode untuk menganalisis data lapangan yang dapat digunakan yakni cara analitik dengan menggunakan metode
statistik dan cara grafik dengan menggunakan metode penginderaan jauh [2].
Pemrosesan citra yang dilakukan sebagai berikut [3]:
1. Perbaikan kontras.
Perbaikan dilakukan terhadap masing-masing band (XS-1, XS-2, XS-3). Perbaikan kontras dilakukan dengan
metode linier dan eksponensial. Perbaikan kontras (contrast stretching) tidak berpengaruh terhadap nilai asli dari
citra.
2. Penyusunan komposit Red-Green-Blue.
Komposit yang disusun dari band-band (XS-1, XS-2, XS-3) dengan tampilan visual kekontrasan terbaik.
Kekontrasan komposit RGB diperbaiki secara keseluruhan dengan mengubah kekontrasan masing-masing band
tunggal penyusunnya.
3. Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan dua band (XS-2 dan XS-3) dengan metode histogram bidimensional.
4. Koreksi geometrik.
Koreksi geometrik dilakukan dengan menggunakan metode overlay (tumpang susun) antara hasil citra terklasifikasi
dengan peta topografi.
Analisis statistik dilakukan dengan tujuan mencari hubungan antara species (jenis) mangrove berdasarkan karakter
vegetasi, ciri-ciri fisika dan kimia ekosistem (yang diwakili oleh temperatur, pH, kandungan Cl, suspended solid SS,
BOD, COD dan salinitas) baik saat pasang maupun surut, sedangkan untuk tanah digunakan parameter granulometri,
salinitas dan NaCl.
Analisis statistik dibagi menjadi dua bagian, pertama melalui prosedur untuk mengeliminasi autokorelasi antar variabel
dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis/ PCA). Analisis PCA akan
mentransformasikan variabel-variabel ke suatu set variabel baru yang dapat menjelaskan keragaman data dengan jumlah
yang lebih sedikit. Bagian kedua berupa analisis statistik untuk penyusunan model.
Daftar Acuan :
[1] Hartono, B. Muljo Sukojo, Monitoring Mangrove Disappearance by Remote Sensing: A Case Study in Surabaya,
East Java Indonesia. The Indonesia Journal of Geography, 1991.
[2] T.M. Lillesand, R.W. Kiefer, Penginderaan Jarak Jauh dan Interpretasi Citra. Gajahmada University Press,
Yogyakarta, 1990.
[3] W. R. Dillon, M. Goldsten. Multivariate Analysis, Methods and Applications. John Wiley and Sons. Inc, New
York, 1984.
[4] Bangun Muljo Sukojo, Analyse Ecologique Des Mangroves de Java (Indonesie) et Cartograhie Par Teledetection
Satellitaire, These Universite Toulouse 3, 1991.
[1] Hartono, B. Muljo Sukojo, Monitoring Mangrove Disappearance by Remote Sensing: A Case Study in Surabaya,
East Java Indonesia. The Indonesia Journal of Geography, 1991.
[2] T.M. Lillesand, R.W. Kiefer, Penginderaan Jarak Jauh dan Interpretasi Citra. Gajahmada University Press,
Yogyakarta, 1990.
[3] W. R. Dillon, M. Goldsten. Multivariate Analysis, Methods and Applications. John Wiley and Sons. Inc, New
York, 1984.
[4] Bangun Muljo Sukojo, Analyse Ecologique Des Mangroves de Java (Indonesie) et Cartograhie Par Teledetection
Satellitaire, These Universite Toulouse 3, 1991.
Resum dari hasil diatas adalah :
.
.
Untuk menganalisis ekosistem daerah tersebut terdapat dua faktor yang sangat dominan yaitu tanah dan air, selain itu terdapat pula beberapa faktor lain yang bersifat fisik seperti pengaruh pasang-surut, angin dan sebagainya dan faktor lain yang bersifat non fisik seperti sosial, ekonomi, budaya dan lainnya.
Parameter yang digunakan untuk analisis air antara lain temperatur (T), pH, kandungan Cl, suspended solid (SS) dan salinitas (Sal.), baik saat kondisi surut maupun pasang, sedangkan untuk tanah digunakan parameter granulometri, salinitas dan NaCl.
Fungsi SIG
Berdasarkan desain awalnya fungsi utAma SIG adalah untuk
melakukan analisis data spasial. Dilihat dari sudut pemrosesan data
geografik, SIG bukanlah penemuan baru. Pemrosesan data geografik
sudah lama dilakukan oleh berbagai macam bidang ilmu, yang
membedakannya dengan pemrosesan lama hanyalah digunakannya
data dijital.
Berdasarkan desain awalnya fungsi utAma SIG adalah untuk
melakukan analisis data spasial. Dilihat dari sudut pemrosesan data
geografik, SIG bukanlah penemuan baru. Pemrosesan data geografik
sudah lama dilakukan oleh berbagai macam bidang ilmu, yang
membedakannya dengan pemrosesan lama hanyalah digunakannya
data dijital.
.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar