Data Vector ,Raster Dan Atribut

Data

Data adalah fakta mengenai objek, peristiwa, dan aktivitas yang dinyatakan oleh nilai (angaka, karakteristik, simbol) .Data SIG dapat berupa data spasial dan data atribut.Data spasial terdiri dari dua macam yaitu data raster dan data vektor.

Data Vector

Data vektor adalah data yang menampilkan pola keruangan dalam bentuk titik, garis, kurva atau poligon. Data vektor sangat baik untuk merepresentasikan fitur-fitur jaringan jalan, gedung, rel kereta dan letak koordinat. Kelemahan data ini adalah ketidakmampuannya dalam mengakomodasi perubahan fenomena yang bersifat gradual.

Data Raster

Data raster adalah data yang menampilkan sisi ruang bumi dalam bentuk pixel (picture element) yang membentuk grid/petak dan dihasilkan dari penginderaan jauh. Pada data raster, resolusi tergantung pada ukuran pixel-nya. Semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan maka akan semakin tinggi resolusinya. Data raster sangat baik untuk menggambarkan keadaan jenis tanah, vegetasi dan kelembaban tanah. Kelemahan data raster terletak pada besarnya ukuran file, semakin tinggi resolusi gambar maka ukuran file akan semakin besar.

KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DATA VEKTOR

No	Keunggulan	No	Kelemahan
1. 2. 3.	Ruang atau tempat penyimpanannya kecil Memiliki resolusi spasial yang tinggi Memiliki batas-batas yang tegas dan jelas sehingga sangat baik untuk pembuatan peta-peta administratif dan persil tanah milik.	1. 2. 3.	Struktur datanya rumit Datanya sulit dimanipulasi Memerlukan biaya yang tinggi untuk perangkat lunaknya

KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DATA RASTER

No	Keunggulan	No	Kelemahan
1. 2. 3 4. 5	Struktur data raster sederhana Tumpang susun dan kombinasi data yang dipetakan mudah dilakukan Analisis keruangan mudah dilakukan Satuan unit dalam raster mempunyai ukuran dan bentuk yang sama. Teknologinya murah dan mudah dikembangkan.	1. 2. 3. 4 5	Volume data grafik besar sehingga memerlukan tempat penyimpanan data yang besar pula. Penggunaan ukuran pixel yang besar untuk mengurangi ruang pemakaian sering menghilangkan beberapa informasi. Peta yang rumit tampak kurang baik. Jalinan hubungan sulit dibuat. Transformasi proyeksi sulit dilakukan.

Data atribut memberikan gambaran atau menjelaskan informasi berkaitan dengan fitur peta atau cara kerja SIG. Data atribut dapat disimpan  dalam format angka maupun karakter. Pada Sistem Informasi Geografis, utamanya di ArcView dan ARC/INFO data atribut dihubungkan dengan data spasial melalui identifier (ID) yang terkait di fitur. Pada ArcView file dikenal dengan nama shapefile (*.SHP) yang terdiri dari serangkaian file, atribut yang disimpan pada file berekstensi *.dbf (Nuarsa IW. 2005).

Penentuan Atribut

Analisis kebutuhan atribut berganda sangat bergantung pada proses penentuan atribut oleh pembuat keputusan karena dengan atribut tersebut pembuat keputusan akan mengevaluasi pencapaian tujuan keputusan. Dalam melakukan pengambilan ide atribut ada dua cara yang dapat ditempuh pembuat keputusan yaitu menggunakan panel ahli dan melakukan survey literatur. Atribut yang digunakan harus mewakili tujuan yang ingin dicapai. Proses pencarian hingga sub-sub atribut yang lebih kecil terus dilakukan hingga diperoleh atribut yang nyata. Hal-hal yang harus dimilik oleh atribut sebagai berikut (Nuarsa IW. 2005):

1. Atribut harus lengkap, atribut telah mewakili semua hal yang relevan terhadap keputusan akhir.
2. Atribut saling terpisah satu dengan yang lain, atribut tidak harus tergantung pada atribut lain sehingga dapat dilakukan proses trade off pada langkah selanjutnya dan menghindari double-counting.
3. Atribut dibatasi pada hal penting (signifikan) bagi kinerja, atribut diawali oleh tujuan utama yang abstrak dan ditingkat paling bawah.

Pembobotan Atribut

Atribut tidak selalu memilliki tingkat kepentingan yang sama. Dengan pemberian pembobotan yang berbeda, pembuat keputusan dapat menuangkan pertimbangan nilai kepentingan yang berbeda diantara atribut keputusan.  Bobot juga akan membimbing seorang manajer proyek atau program untuk mengupayakan hal terbaik dalam pencapaian target yang memilliki bobot terbesar karena besarnya bobot juga menggambarkan tingkat tanggung jawab yang lebih besar terhadap atribut tersebut.

Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.

ata yang mempresentasikan aspek-aspek deskripsi/penjelasan dari suatu fenomena di permukaan bumi dalam bentuk kata-kata, angka, atau tabel. contoh data atribut misalnya kepadatan penduduk, jenis tanah, dsb.

bentuk-bentuk data atribut:

·                     data kuantitatif (angka-angka/statistik), contoh: jumlah penduduk

·                     data kualitatif (kualitas/mutu), contoh: tingkat kesuburan tanah