Sumber Data Sekunder dan Primer dalam Data Spasial

Sumber data sekunder dan primer dalam penelitian tentunya memiliki variasi. Pemilihan dan penentuan sumber data sekunder dan primer pastinya disesuaikan dengan kebutuhan dari peneliti sendiri. Variasi sumber data sekunder bermacam-macam mulai dari data sensus penduduk, publikasi statistik, ebook bahkan data spasial. 

Pertanyaannya adalah apakah bisa data spasial digunakan dalam pendukung data penelitian? Jawabannya tentu bisa sahabat DQ. Tidak terpatok standar maupun batasan minat di studi manapun, penggunaan data spasial sangat penting keberadaannya. Bahkan kita sendiri tidak bisa memungkiri bahwa data spasial saja bisa digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi peneliti untuk merumuskan saran kebijakan maupun rekomendasi dari pihak-pihak yang disebutkan bagi keberlangsungan penelitian. 

Data spasial atau juga dikenal sebagai data geospasial, adalah istilah yang digunakan untuk mendeskripsikan data apa pun yang berkaitan dengan lokasi keruangan yang umumnya berbentuk peta dan memiliki sistem koordinat tertentu sebagai dasar referensinya. Selain itu terdapat juga data Non Spasial sebagai komponen pendukung data spasial yang mana berisikan informasi yang menjelaskan keberadaan objek dari data spasial.

Data spasial bisa ada dalam berbagai format dan berisi lebih dari sekedar informasi spesifik lokasi. Pihak-pihak yang menggunakan data spasial sebagai referensi pastinya tidak akan salah. Apalagi bagi pelaku bisnis, data spasial keberadaannya sungguh bermanfaat untuk menunjang bisnisnya agar berlanjut. Dengan data spasial kita dapat menemukan wawasan yang berkembang, mengelola fasilitas dan jaringan, serta memberikan informasi lokasi kepada pelanggan. Tanpa mempertimbangkan komponen spasial dan bagaimana mereka berhubungan dengan bisnis kita, risiko dan kemungkinan hasil yang buruk akan meningkat. 

Apalagi soal lingkungan tentunya menjadi permasalahan yang cukup pelik, sebab dengan adanya data spasial ini kita bisa tahu daerah-daerah mana yang terdapat potensi rawan bencana. Sebaran data spasial yang tersebar di Indonesia sangatlah memudahkan penggunanya untuk mengakses sumber-sumber data spasial. Seperti Peta Rupa Bumi Indonesia, data vektor, data raster, dan sederetan data geospasial lainnya. 

Mari kita cari tahu lebih dalam terkait apa saja sumber-sumbernya yang diambil dari data spasial pada artikel DQLab kali ini. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!

1. Peta Analog

Peta analog merupakan bentuk tradisional dari data spasial, dimana data ditampilkan dalam bentuk kertas. Oleh karena itu dengan perkembangan teknologi saat ini peta analog tersebut dapat di scan menjadi format digital untuk kemudian disimpan dalam basis data. Peta digital mudah disimpan dan dipindahkan dari satu media ke media penyimpanan yang lain. 

Peta analog memerlukan ruangan lebih besar jika dibandingkan dengan peta digital yang bisa disimpan dalam sebuah hard disk, CD-ROM, atau DVD-ROM. Analog yaitu peta dalam bentuk cetak, yang di dalamnya mengandung informasi spasial. Sedangkan peta Digital merupakan peta analog yang sudah di scan sehingga dapat dimuat dan diolah lebih lanjut dengan menggunakan aplikasi GIS, umumnya disajikan dalam format file JPG, PNG dan lain sebagainya. 

Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa

Digunakan?

2. Data Raster

Data raster (atau disebut juga dengan sel grid) adalah data yang dihasilkan dari sistem Penginderaan Jauh. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut dengan pixel (picture element). Pada data raster, resolusi (definisi visual) tergantung pada ukuran pixel-nya. Data raster adalah data yang disajikan dalam bentuk grid piksel. 

Setiap piksel dalam raster memiliki nilai, apakah itu warna atau satuan ukuran, untuk mengkomunikasikan informasi tentang elemen yang dimaksud. Raster biasanya mengacu pada citra yang diambil melalui satelit. Namun dalam dunia spasial, ini berlaku juga pada orthophoto yang merupakan foto yang diambil dari pesawat atau perangkat sejenis lainnya. Kualitas data raster bervariasi tergantung pada resolusi dan proses pengambilannya. 

3. Data Penginderaan Jauh

Data yang diambil dari hasil penginderaan jauh (Satelit, Pesawat, Kapal, dsb) yang umumnya berformat raster, yang mengandung informasi berupa foto suatu kenampakan wilayah yang dapat dianalisis lebih lanjut sesuai kebutuhan dan kegunaan data. Perolehan data adalah cara memperoleh atau mengekstrak data dari citra. 

Perolehan data dapat dilakukan secara manual, yaitu dengan interpretasi visual. Foto udara pada umumnya diinterpretasi dengan cara ini. Ada juga perolehan data secara numerik atau digital, yaitu dengan menggunakan komputer. Hasil penginderaan jauh secara elektronik dapat diinterpretasi secara manual maupun secara digital

4. Peta Rupa Bumi

Peta Rupabumi Indonesia (RBI) adalah peta topografi yang menampilkan sebagian unsur-unsur alam dan buatan manusia di wilayah NKRI. Unsur-unsur kenampakan rupabumi dapat dikelompokkan menjadi 7 tema, yaitu:

Unsur-unsur kenampakan rupabumi dapat dikelompokkan menjadi 7 tema, yaitu:

• Tema 1: Penutup lahan: area tutupan lahan seperti hutan, sawah, pemukiman dan sebagainya

• Tema 2: Hidrografi: meliputi unsur perairan seperti sungai, danau, garis pantai dan sebagainya

• Tema 3: Hipsografi: data ketinggian seperti titik tinggi dan kontur

• Tema 4: Bangunan: gedung, rumah dan bangunan perkantoran dan budaya lainnya

• Tema 5: Transportasi dan Utilitas: jaringan jalan, kereta api, kabel transmisi dan jembatan

• Tema 6: Batas administrasi: batas negara provinsi, kota/kabupaten, kecamatan dan desa

• Tema 7: Toponim: nama-nama geografi seperti nama pulau, nama selat, nama gunung dan sebagainya

Berikut adalah indeks, data ketersediaan, dan tahun pembuatan peta RBI dalam skala 1:250.000, 1:50.000, 1: 25.000, dan 1:10.000

Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja

Sih?

5. Belajar Data Sekunder dan Kenali Sumbernya Bersama DQLab!

Selain yang sudah dibahas pada poin-poin sebelumnya, masih ada banyak sumber data sekunder yang dapat dengan mudah kita temukan atau akses hanya dengan satu kali pencarian. Data sekunder bisa diperoleh dari buku, jurnal, karya ilmiah, Badan Pusat Statistik, atau dengan web scraping. Belajar cara pengolahan datanya kalian bisa belajar secara otodidak atau dengan mengikuti kursus data science seperti di DQLab. 

Dengan belajar di DQLab.id Sahabat DQ akan mendapat pengalaman belajar yang menarik bersama para mentor data expert dari tech industry, sertifikat completion, akses berlangganan dan ikut serta dalam event dari DQLab. Dapatkan juga akses modul gratis Python dan R untuk member baru DQLab. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. 

Penulis: Reyvan Maulid

Tags