analisis spatial dalam pertanian

ANALISIS SPATIALDALAM

PERTANIANDiabstraksikan oleh: smno jursntnh.fpub ….. Sept2013

Bahan kajian pd MK Pertanian Berlanjut

2

G.I.S. = S.I.G.

Diunduh dari: Lecture Notes: “Land Evaluation”. By David G. Rossiter. Cornell University, College of Agriculture & Life Sciences, Department of Soil, Crop, & Atmospheric Sciences. August 1994….. 2/10/2012

GIS = SIG merupakan seperangkat peralatan komputer dan seperangkat program-komputer untuk:

1. Entry dan Editing,2. Penyimpanan,

3. Query dan Retrieval,4. Transformasi,5. Analysis, dan

6. Display (soft copy) dan printing (hard copy)........ Data spasial.

Semua data dalam GIS bersifat geo-referensi, yaitu dilokasikan dengan koordinat geografis menggunakan sistem

referensi tertentu (Sistem Koordinat).

3

G.I.S. = S.I.G.


Koordinat Bola

Dua koordinat menentukan posisi pada permukaan bumi yang elipsoid:

1. Latitude = garis lintang (sebelah utara atau selatan equator) dan longitude = garis bujur (sebelah timur atau barat dari standar meridian di Greenwich, England)

2. Latitude dan longitude diukur dengan satuan derajat (busur) (360° dalam suatu lingkaran), minutes (60’ dalam 1°) dan detik (60” dalam 1”).

3. The mean minute of latitude defines one nautical mile = 1,852m. Therefore the equator-to-pole distance is (60’ °-1 x 90°) x 1.852km ’-1 = 10,000 km exactly. An arc-second of latitude, and of longitude at the equator, is thus 1,852/60 = 30.866¼m. A degree of latitude, and of longitude at the equator, is 60° * 1.852km °-1= 111.12km.

DATA SPATIAL

Diunduh dari: ….. 29/9/2012

5

Data Spasial dan Data Deskriptif / Non-Spasial

• Data Spasial berupa titik, garis, poligon (2-D), permukaan (3-D), terdiri dari informasi posisi geografis

• Data Deskriptif merupakan uraian atau atribut data spasial (notasi, tabel, hasil pengukuran, kategori obyek, penjelasan hasil analisis / prediksi dll.)

Diunduh dari: staff.ui.ac.id/internal/130522693/material/sig2z_5.ppt….. 29/9/2012

Contoh: Data Obyek Kampus UB

• Data Spasial: merupakan data grafik berbentuk poligon yang merupakan “area tertutup” yang menghubungkan posisi-posisi geografis di lokasi Kampus UB

• Data Non-Spasial: Luas Kampus, Jumlah Fakultas, Jumlah Bangunan, Jumlah Mahasiswa, Rata-Rata Umur mahasiswa, Beban studi mahaisswa, dll.


Data Spasial dan Data Deskriptif / Non-Spasial

7

Data Spasial(Sumber: Purwadhi, 1997)

FORMAT TITIK FORMAT GARIS FORMAT POLIGON FORMAT PERMUKAAN

-Koordinat Tunggal - Koordinat titik - Koordinat dengan titik - Area dengan koordinat-- Tanpa panjang awal dan akhir awal dan akhir sama vertikal- Tanpa luasan - Mempunyai panjang - Mempunyai panjang/ - Area dengan tanpa luasan perimeter dan luasan ketinggian

CONTOH: CONTOH: CONTOH: CONTOH: - Lokasi Gardu - Jalan, Parit - Tanah Lapangan - Peta slope - Letak pohon - Utility - Bangunan - Bangunan bertingkat


8

Data Deskriptif (Sumber: Purwadhi, 1997)

FORMAT TABEL FORMAT LAPORAN FORMAT PERHITUNGAN FORMAT GRAFIK ANOTASI - Kata-kata - Teks - Angka-angka - Kata-kata - Kode alfanumerik - Deskripsi - Hasil - Angka-angka - Angka-angka - Simbol

CONTOH: CONTOH: CONTOH: CONTOH: - Hasil proses - Perencanaan - Jarak - Nama obyek - Indikasi - Laporan proyek - Inventarisasi - Legenda - Atribut - Pembahasan - Luas - Grafik/Peta


9

4-Tingkat Model Data Spasial

• Gambar kenyataan (reality): persis seperti apa yang dapat dilihat / external representation;

• Gambar abstrak (conceptual);• Gambar kejadian tertentu (logical): berbentuk

diagram atau tabel / relational;• Berkas struktur fisik (physical): bentuk

penyimpanan pada perangkat keras komputer.


10

7 fenomena geografis dan penggambarannya dengan Titik Garis Area (TGA / PLA)

• Data kenampakan seperti garis pantai (feature data - garis)• Unit area seperti ukuran panjang / luas (aerial unit – garis /

poligon)• Jaringan topologi seperti jaringan jalan (topology network - garis)• Catatan sampel seperti lokasi yang dipilih (sample record - titik) • Data permukaan bumi seperti obyek ruang terbuka hijau (surface

data – poligon dan informasi ketinggian)• Label / teks pada data seperti nama jalan (table/text data - titik)• Data simbol seperti kota = bulat, gunung = segitiga (titik).


11

Representasi Data Dengan Simbol TGA• Simbol Titik

– data kualitatif : Kota: simbolnya bulat; Gunung: simbolnya segitiga.– data kuantitatif: Populasi kota: angka besarnya populasi; Tinggi gunung: angka

tingginya gunung (m).

• Simbol Garis– data kualitatif: jalan: garis merah; sungai: garis biru; batas negara: garis hitam;

sesuai dengan bentuk nyata atau khayal, pola atau karakteristik dari unsur yang diwakilinya.

– data kuantitatif: (1) merupakan gambaran unsur garis yang dapat menunjukkan unsur besaran

secara sebanding, jalan tol: garis tebal, jalan kampung: garis tipis; (2) menghubungkan titik (tempat) yang mempunyai kuantitas (nilai) sama,

Misalnya: garis kontur isobar menghubungkan tempat-tempat dengan tekanan udara yang sama;

(3) garis dengan tanda arah (panah) menyatakan arah gerakan. Misalnya: arah angin atau arah perpindahan penduduk.


Representasi Data Dengan Simbol TGA

• Simbol poligon atau area atau wilayah:– Data kualitatif, misalnya: wilayah pertanian dan

wilayah hutan lindung yang dapat dibedakan dengan memberi warna area tersebut dengan kuning dan hijau atau dengan deskripsi textual. Simbol area .

– Data kuantitatif, misalnya: peta kepadatan penduduk yang tingkat kepadatannya dapat dibedakan dengan warna yang semakin gelap menyatakan semakin padat atau dengan mencantumkan nilai statistiknya.


13

Pendekatan / Model Ruster pada Representasi Data TGA

• Semua obyek geografis dalam bentuk TGA dinyatakan dengan sel atau piksel (luasan kecil) yang merupakan titik yang mempunyai koordinat dan atribut.

• Merupakan pendekatan yang sesuai dengan data inderaja berupa citra dijital yang merupakan salah satu data masukan SIG.

• Keuntungan dan keterbatasannya:– Membutuhkan tempat penyimpanan data yang besar– Penyajian kurang baik / kurang halus tergantung resolusi– Representasi yang sangat kompatibel dengan proses

komposit lapis data SIG– Merupakan data baku pembentuk citra dijital pada sistem

penginderaan jauh.


14

Pendekatan / Model Vektor pada Representasi Data TGA

• Merupakan representasi yang cocok untuk penyajian dalam format peta (konvensional).

• Obyek geografis disajikan dalam titik atau segmen garis.

• Keuntungan dan keterbatasannya:– Membutuhkan tempat penyimpanan data yang kompak– Penyajian garis yang sangat halus– Proses overlay dan perhitungan luas area memerlukan

algoritma yang lebih kompleks– Merupakan data baku pembentuk data spasial untuk

keperluan SIG / peta.


15

Representasi Data TGA dengan Pendekatan Raster dan Vektor

(Sumber: Purwadhi, 1997)


16

REPRESENTASI DATA SPASIAL

There are two conceptual representations used in GISs: grid (sometimes called ‘raster’) and vector.

Secara eksplisit berbentuk struktur data raster: Atribut obyek dinyatakan dengan simbol / warna / tingkat

keabuan yang merupakan nilai sel atau piksel

Secara implisit berbentuk struktur data vektor dengan bentuk topologi titik/garis/area (poligon):

Atribut obyek dinyatakan dengan himpunan vektor yang menyatakan keterhubungan (relational)


17

Representasi grid atau ‘raster’ suatu Peta

Ide Dasar:

Area peta dibagi menjadi sel-sel (kadangkala secara salah kaprah disebut dengan pixels), biasanya berbentuk bujur-sangkar, atau empat

persegi panjang, atau grid yang teratur..

Each cell is supposedly homogeneous, in that the map is incapable of providinginformation at any resolution finer than the individual cell. The map shows

exactly one value (land use, elevation, political division...) for each cell.

(Formerly, this representation was referred to as a raster. The name ‘raster’comes from the original display technology: a scanning CRT, like a television

screen, and refers to the left-to-right, top-to-bottom scanning.)

Grid-cell merupakan satu-satunya unit informasi spasial dan unit analisis.


18

Representasi ‘Vector’ suatu Peta Ide Dasar:

Titik-titik pada suatu peta disimpan dalam komputer dengan koordinatnya secara tepat (persis) (to the

precision of the original map and the storage capacity of the computer).1. Points can be connected to form lines (straight or described by some other parametric

function) or chains;2. Chains can be connected back to the starting point to enclose polygons or areas.

Each of these spatial entities may have an identifier which is a key to an attacheddatabase containing the attributes (tabular data) about the entity. All the

information about a set of spatial entities can be kept together, i.e., multithematic maps.

Contoh: 3. A point which represents a population center may have a database entry for its name,

population, mean income etc. 4. A line which represents a road may have a database entry for its route number, number of

lanes, traffic capacity etc. 5. A polygon which represents a soil map unit may have a atabase entry for the various soil

characteristics (depth, parent material, field texture...).


19

The ‘Vector’ representation of a map


Keunggulan representasi Vektor:

1. Precision is only limited by the quality of the original data (very rarely by the computer representation);

2. Very space-efficient, since only points about which there is information or which form parts of boundaries are stored, information for the areas between such points are inferred from the topology;

3. Adanya topology meudahkan analisis spasial;4. Kualitas output sangat bagus.

Dalam representasi vektor, berbagai satuan geografis (titik-titik, rantai, poligon) mempunyai hubungan spasial

yang definit, disebut topology.

ANALISIS DATA SPASIAL

Diunduh dari: ….. 29/9/2012

METODE SPATIAL Hukum pertama tentang

geografi dikemukakan oleh Tobler : “segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang dekat lebih mempunyai pengaruh daripada sesuatu yang jauh” (Anselin, 1988)

Metode spasial merupakan metode untuk mendapatkan informasi pengamatan yang dipengaruhi oleh RUANG atau LOKASI.

Diunduh dari: statisticsanalyst.files.wordpress.com/2011/08/analisis-data-spasial.ppt….. 29/9/2012

smno2012

Type data spasialData Titik (Point Pattern Analysis)

Menunjukkan lokasi yang berupa titik, misalnya berupa : Longitude dan latitude x and y.

Data line (Geostatistical Data) Permukaan spasial kontinyu

Data area (Polygons atau Lattice Data)Menunjukkan lokasi yang berupa luasan; seperti suatu negara, kabupaten, kota, daerah perwahan, perkebunan, dan sebagainya.


Data Titik


https://wiki.smu.edu.sg/1112t2is415g1/Assignment_4:_Spatial_Data_Analysis_of_Point_Patterns

https://wiki.smu.edu.sg/w/1112t2is415g1/images/2/21/Map1.jpg

Data Garis


Basement depths estimated from the geostatistical inversion of gravity data

with no well constraints on the basement interface.

http://www.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0798-40652008000200007&lng=en&nrm=iso&ignore=.html

Data Area

http://sosbud.kompasiana.com/2010/08/26/sekilas-korelasi-kondisi-geologi-dan-kemiskinan-di-jawa-timur/

POLA SPATIAL

Spatial pattern atau pola spasial adalah sesuatu yang menunjukkan penempatan atau susunan benda-benda di permukaan bumi (Lee & Wong, 2001).

Spatial pattern dapat menjelaskan bagaimana fenomena geografis terdistribusi dan bagaimana perbandingannya dengan fenomena-fenomena lainnya.

Statistika Spasial merupakan alat yang banyak digunakan untuk mendeskripsikan dan menganalisis pola-pola spatial tersebut, yaitu bagaimana objek-objek geografis terjadi dan berubah di suatu lokasi. Selain itu juga dapat membandingkan pola objek-objek tersebut dengan pola objek-objek yang ditemukan di lokasi lain.


Bentuk-bentuk pola spasial

uniform clusteredrandom

uniform clusteredrandom

clustered

random


POLA SPATIAL

Beberapa metode untuk mendeteksi pola spasial: 1. Analisis Quadran2. Kernel Density Estimation (K means)3. Nearest Neighbor Distance.

Metode-metode tersebut hanya menganalisai penyebaran lokasi dari suatu titik namun tidak membedakan titik-titik berdasarkan atributnya.

Autokorelasi Spasial merupakan metode analisis yang menganalisis pola-spatial dari penyebaran titik-titik dengan membedakan lokasinya dan atributnya.


POLA SPATIAL

Autokorelasi Spasial Autokorelasi spasial

didefinisikan sebagai penilaian korelasi antar pengamatan/lokasi pada suatu variabel

Jika pengamatan x1, x2, …, xn menunjukkan saling ketergantungan terhadap ruang, maka data tersebut dikatakan terautokorelasi secara spasial

Beberapa metode (Lee&Wong, 2001) : Moran’s I Geary’s C LISA


smno2012

Matriks Bobot Hubungan kedekatan (neighbouring) antar lokasi dinyatakan

dalam matrik pembobot spasial W

Matriks Bobot Tipe data spasial Point:• Inverse jarak• Kernel Gaussian • Fungsi pembobotan bisquare• Binary

Matriks Bobot Tipe data Spasial Area (LeSage, 1999):1. Rook Contiguity (Persinggungan sisi)2. Queen Contiguity (Persinggungan sisi-sudut)3. Linear Contiguity (Persinggungan tepi)4. Bhisop Contiguity (Persinggungan sudut)5. Double Linear Contiguity (Persinggungan dua tepi)6. Double Rook Contiguity (Persinggungan dua sisi)

nn3n2nn1

ij

n2231321

1n131211

wwwww

wwwwwwww

W


Metode regresi sederhana adalah metode yang memodelkan hubungan antara variabel respon (y) dan variabel bebas (x1, x2, ... , xp), dinyatakan:

Pada metode penduga parameter OLS, asumsi residual yang harus dipenuhi adalah identik, independen, dan berdistribusi normal.

Namun sering terjadi pelanggaran asumsi identik dan independen Ada indikasi pengaruh spasial

p

kiikki xy

10

Pemodelan Spasial


Berdasarkan Tipe Data spasial Titik:a. Data cross-sectinal

Geographically Weighted Regression (GWR) Y ~ N( µ, σ2) Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) Y ~ Poisson ( )

b. Data Time-Series STAR (Space-Time Autoregressive) GSTAR (Generalized Space Time Autregressive )

Berdasarkan Tipe Data Spasial Area:a. Data cross-sectinal

SAR : Spatial Autoregressive Models SEM : Spatial Error Models CAR : Conditional Autoregressive Models SDM : Spatial Durbin Model SARMA: Spatial Autoregressive Moving Average

b. Data Time-Series Panel Data

Pemodelan Spasial


Autoregressive Model :

y : vektor berukuran p x 1, ρ : koefisien dari variabel dependen spasial lag. u : vektor error, W: matrik terbobot dengan ukuran nxn. β : vektor kx1 parameter regresi. X : matrik berukuran nxk variabel prediktor λ : koefisien dalam struktur spasial autoregressive

Contoh Pemodelan Spasial Area


Pengujian Efek Spasial Spatial Dependence

•Uji Moran’s I•Uji Lagrange Multiplier (LM): LMerror untuk uji dependensi spasial dalam error dan LMlag untuk uji dependensi spasial dalam lag

Spatial Heterogeneity Uji Breusch-Pagan.


Geographically Weighted Regression (GWR)

Sumber: Rokhana Dwi Bekti


Model Umum :

Model Regresi Linear

i

p

kikki xy

10

p

kiiikikiii vuxvuy

10 ),(),(

Model GWR

Menyatakan titik koordinat (longitude/bujur, latitude/lintang) lokasi ke-i

),( ii vu


Geostatistika: Prediksi dan InterpolasiProses estimasi (pendugaan) data pada suatu lokasi yang tidak

dapat disampling (data missing) membutuhkan suatu model. Namun pada beberapa penelitian memiliki permasalahan

diantaranya tidak ada model, hanya ada satu sampel data atau tidak ada teknik inferensia yang dapat digunakan untuk mengestimasi data yang tidak dapat disampling.

Geostatistik sangat berperan dalam hal tersebut, yaitu menggunakan metode estimasi dengan tetap didasarkan pada model.

Pendugaan/prediksi data missing:• Tetangga terdekat (nearest neighbour)• Inverse distance• Triangulasi• Trend surface analysis• Kriging• Co KrigingVariogram dan Semivariogram

untuk memodelkan data yang akan dianalisisDiunduh dari: statisticsanalyst.files.wordpress.com/2011/08/analisis-data-spasial.ppt….. 29/9/2012

analisis spatial dalam pertanian

Documents

lokasi kampus ub data

atribut data spasial

ppt 2992012data spasial

garis lintang sebelah

garis bujur sebelah

a degree of latitude

data grafik berbentuk

therefore the equator