Share to World

Icon

everything for share

Membangun Geodatabase

Pada dasarnya, istilah system informasi geografis merupakan gabungan dari tiga unsur pokok yaitu:
1. Sistem, yaitu sekumpulan objek atau unsur yang saling berhubungan dalam mencapai tujuan yang sama.
2. Informasi, yaitu data yang telah diolah sehingga menjadi sesuatu yang bernilai arti atau berguna.
3. Geografi, yaitu suatu yang mengenai bumi sebagai tempat tinggal, hubungan manusia dengan lingkungannya (interaksi), dimensi ruang (spatial) dan dimensi historis beserta pendekatannya, spasial (keruangan), ekologi (kelingkungan) dan regional (kewilayahan).

Sehingga Sistem Informasi Geografi dapat diartikan sebagai sebuah sistem untuk mengelola, menganalisis, menyimpan, memproses dan menampilkan data geografi. Dengan Sistem Informasi Geografi kita dengan mudah melihat fenomena kebumian dengan perspektif yang lebih baik. Pada perkembangannya, Sistem Informasi Geografi sangat dipengaruhi oleh perkembangan teknologi serta kebutuhan akan sistem informasi geografi yang semakin berkwalitas.

Saat ini pemamfaatan Sistem Informasi Geografi telah sangat luas meliputi berbagai aspek mulai dari penelitian ilmu pengetahuan, managemen sumber daya alam, sejarah, kartografi dan sebagainya.
1. Latar Belakang

Untuk membangun Sistem Informasi Geografi dibutuhkan komponen-komponen yang pendukung, yaitu sebagai berikut :
1. Manusia, yaitu orang yang menjalankan sistem.
2. Aplikasi, yaitu prosedur-prosedur yang digunakan untuk mengolah data.
3. Data, yaitu bahan yang akan diolah oleh aplikasi.
4. Software, yaitu perangkat lunak SIG.
5. Hardware, yaitu perangkat keras atau komputer.
(John E. Harmon, Steven J. Anderson. 2003)

Data sebagai salah satu komponen Sistem Informasi Geografi yang sangat penting. Secara spesifik data tersebut disebut data spatial. Secara tradisional data spatial disimpan dalam bentuk peta cetak (hardcopy). Metode ini menjadi tidak efektif ketika jumlah data yang harus ditangani bertambah. Hal ini tentu menjadi masalah karena dibutuhkan ruang penyimpanan yang sangat besar dan proses pemasukan data (data entry) serta pengambilan data (data retrieval) menjadi tidak efektif. Sehingga dalam perkembangannya data spatial banyak dismpan dalam bentuk digital.

Perkembangan perangkat lunak Relational Database Manajemen System pada saat ini sangat berpengaruh pada perkembangan Sistem Informasi Geografi, dengan mengunakan RDBMS memungkinkan penyimpanan data spatial dalam jumlah yang sangat besar sehingga mampu mengatasi masalah ketidakefektifan metode penyimpanan dengan peta cetak. Perkembangan ini mendorong peningkatan penggunaan perangkat lunak DBMS dalam pembuatan Sistem Informasi Geografi sebagai tulang punggung sistemnya.
bersambung…..

pustaka:

1. www.Esri.com

2.Prahasta Eddy, 2002, “Sistem Informasi Geografi Konsep-konsep Dasar”.        Bandung: Penerbit Informatika.

Advertisements

Filed under: Database, GIS

Data Mining

Pendahuluan
Pendahuluan Perkembangan data mining(DM) yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Tetapi pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data itu telah menciptakan kondisi yang sering disebut sebagai rich of data but poor of information karena data yang terkumpul itu tidak dapat digunakan untuk aplikasi yang berguna. Tidak jarang kumpulan data itu dibiarkan begitu saja seakan-akan kuburan data (data tombs).
Kebutuhan dari dunia bisnis yang ingin memperoleh nilai tambah dari data yang telah mereka kumpulkan telah mendorong penerapan teknik-teknik analisa data dari berbagai bidang seperti statistik, kecerdasan buatan dsb pada data berskala besar itu. Ternyata penerapan pada data berskala besar memberikan tantangan-tantangan baru yang akhirnya memunculkan metodologi baru yang disebut data mining ini. Bermula dari penerapan di dunia bisnis, sekarang ini data mining juga diterapkan pada bidang-bidang lain yang memerlukan analisa data berskala besar seperti bioinformasi dan pertahanan negara.

Definisi data mining
Ada beberapa definisi dari data mining, diantaranya adalah :
Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.
Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.
Menarik untuk diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Dari definisi-definisi itu, dapat dilihat ada beberapa faktor yang mendefinisikan data mining, yaitu sebagai berikut :
• data mining adalah proses otomatis terhadap data yang dikumpulkan di masa lalu
• objek dari data mining adalah data yang berjumlah besar atau kompleks
• tujuan dari data mining adalah menemukan hubungan-hubungan atau pola-pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat

Tahap-Tahap Data Mining
data mining seharusnya dipahami sebagai suatu proses, yang memiliki tahapan-tahapan tertentu dan juga ada umpan balik dari setiap tahapan ke tahapan sebelumnya. Pada umumnya proses data mining berjalan interaktif karena tidak jarang hasil data mining pada awalnya tidak sesuai dengan harapan analisnya sehingga perlu dilakukan desain ulang prosesnya. Adapun tahap-tahap data mining adalah sebagai berikut:
1. Pembersihan data (untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise).
2. Integrasi data (penggabungan data dari beberapa sumber).
3. Transformasi data (data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk di-mining).
4. Aplikasi teknik data mining.
5. Evaluasi pola yang ditemukan (untuk menemukan yang menarik/bernilai).
6. Presentasi pola yang ditemukan untuk menghasilkan aksi.

Apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan data mining ?
Secara umum, data mining dapat melakukan dua hal : memberikan kesempatan untuk menemukan informasi menarik yang tidak terduga, dan juga bisa menangani data berskala besar.

Filed under: Database

Kalender

November 2017
M T W T F S S
« Dec    
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
27282930  

Archives