Penerapan Spatial Analysis Dalam Bisnis Dan Industri

1 Oktober 2022

Spatial Analysis berhubungan erat dengan data-data geografis atau data topologi untuk mendapatkan informasi atau menjawab pertanyaan mengenai bisnis. Namun tidak semua orang memahami spatial analysis dan bagamana penerapannya untuk industry dan bisnis. Untuk itu,artikel ini akan membahas mengenai spatial analysis dan penerapannya. 

Spatial Analysis

Key Take Points

  • Spatial Analysis pada dasarnya memperoleh wawasan dari data spasial yang memberikan representasi numerik dari setiap entitas fisik dalam sistem koordinat geografis.
  • Informasi spasial dikumpulkan dari berbagai sumber, pengambil keputusan dapat menggunakan versi gabungan dari data spasial ini untuk mengambil tindakan yang diperlukan
  • Spatial Analysis merupakan bagian penting dari sistem informasi geografis (SIG

Mengenal Spatial Analysis

Spatial Analysis mengacu pada penyelidikan entitas dengan memeriksa, mengevaluasi, mengevaluasi, dan memodelkan karakteristik data spasial seperti lokasi, atribut, dan hubungan yang mengungkapkan karakteristik geometris atau geografis data. Berbagai model komputasi, teknik analisis, dan pendekatan algoritmik digunakan untuk mengasimilasi informasi geografis dan menentukan kesesuaiannya untuk sistem target.

Spatial Analysis terkait dengan astronomi dan digunakan untuk mempelajari, menyelidiki, dan memahami posisi sistem bintang di alam semesta tak terbatas. Ini juga merupakan bagian dari proses pembuatan chip, menggunakan algoritme tempat dan rute untuk merancang struktur dan bingkai kawat. Selain itu, Spatial Analysis sangat penting dalam perawatan kesehatan, pertanian, pengelolaan ekosistem perkotaan, peringatan dan pemulihan bencana, pemodelan rantai pasokan dan logistik, dan beberapa bidang lainnya. 

Spatial Analysis pada dasarnya memperoleh wawasan dari data spasial yang memberikan representasi numerik dari setiap entitas fisik dalam sistem koordinat geografis. Ini berfungsi sebagai unit spasial peta. Data spasial diklasifikasikan menjadi dua tipe dasar: data geometrik dan data geografis.

Data geometris memetakan informasi spasial ke permukaan 2D. Sebaliknya, data geografis yang mewakili garis lintang dan garis bujur suatu entitas atau lokasi dihamparkan pada bola, yang mewakili bumi. Misalnya, Google Maps adalah aplikasi yang menggunakan data 2D untuk menyediakan rute navigasi kepada pengguna, dan perangkat GPS memberikan informasi geografis yang terperinci.

Selain itu, georeferensi dan geocoding adalah aspek penting lainnya dari analisis geodata. Georeferensi memodelkan permukaan bumi dengan memetakan koordinat data ke dalam vektor atau raster, sedangkan geocoding menunjukkan alamat yang tepat dari negara bagian, negara, dll. di permukaan bumi.

Pentingnya Spatial Analysis 

Spatial Analysis lebih dari sekadar pemetaan objek fisik. Karena informasi spasial dikumpulkan dari berbagai sumber, pengambil keputusan dapat menggunakan versi gabungan dari data spasial ini untuk mengambil tindakan yang diperlukan. Misalnya, Spatial Analysis mendukung manajemen lalu lintas di lingkungan perkotaan dan memungkinkan lembaga pemerintah mengambil tindakan untuk membangun kota yang tangguh.

Teknologi ini juga memungkinkan pengguna untuk melihat sejarah geografis penyakit dan berinvestasi dalam upaya untuk mengekang penyebarannya. Selain itu, data spasial dapat digunakan oleh lembaga pemerintah untuk memetakan strategi vaksinasi untuk wilayah geografis selama pandemi mematikan seperti COVID-19. Saat ini, di dunia modern ini, Spatial Analysis telah menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari. Dari memesan taksi di aplikasi hingga melacak e-niaga dan pengiriman bahan makanan hingga mengakses GPS untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lain, analitik spasial sekarang dianggap sebagai teknologi yang ada di mana-mana.

Data spasial seperti citra satelit telah ada selama beberapa waktu, tetapi menyaring sejumlah besar data untuk menghasilkan informasi yang berguna adalah tugas yang menakutkan. Namun, dengan munculnya kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), Spatial Analysis menjadi jauh lebih mudah diakses, meningkatkan keuntungan bagi bisnis dan terkadang menyelamatkan nyawa.

Cara Kerja Spatial Analysis

Spatial Analysis merupakan bagian penting dari sistem informasi geografis (SIG). Hal ini terutama digunakan untuk menentukan kelayakan lokasi sistem tertentu atau untuk membuat ramalan cuaca untuk wilayah geografis tertentu. Ini memungkinkan pengguna untuk memodelkan masalah dan menemukan solusi komprehensif dengan atribut geografis terkait. Mari kita bahas mengenai cara kerja Spatial Analysis.

1. Pengumpulan data

Pengumpulan data sangat penting untuk proses Spatial Analysis. Ini termasuk mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti LiDAR (Light Detection and Range) dan peralatan penginderaan jauh seperti sistem antena.

Data yang diperoleh dari perangkat digunakan untuk membuat peta yang mengungkapkan distribusi geografis entitas yang dipertimbangkan. Misalnya, peta yang menunjukkan suhu di berbagai wilayah. Data dalam hal ini termasuk gambar dan foto beresolusi tinggi yang diambil oleh satelit dan sistem udara.

2. Analisis data

Pada langkah kedua, data yang terkumpul dianalisis menggunakan solusi AI dan ML untuk mendapatkan hasil. Selain itu, model ML dapat dilatih untuk mengenali objek atau struktur dalam suatu wilayah saat menganalisis jutaan gambar.

Misalnya, objek dapat mencakup kampus, taman bermain, zona transit, area perumahan, dan sebagainya. Selain itu, Anda dapat menggunakan alat visualisasi untuk menyorot objek yang berbeda dengan warna, bentuk, atau anotasi yang berbeda. Alat-alat ini memudahkan untuk mengidentifikasi objek dalam jumlah besar data.

3. Tampilan data

Menyajikan data setelah analisis dapat memakan waktu karena elemen kunci yang mengungkapkan hasil harus disorot. Tugas ini difasilitasi oleh alat visualisasi data yang menggunakan tabel, bagan, dan grafik untuk memproyeksikan data yang relevan dan berkomunikasi dengan pemangku kepentingan terkait.

Selain itu, alat visualisasi 3D menambahkan variabel ke data 2D Anda untuk memberi Anda perspektif yang lebih baik. Praktik semacam itu mengoptimalkan perencanaan dan strategi implementasi, yang mengarah pada solusi yang lebih baik untuk masalah yang dimodelkan.

Penerapan Spatial Analysis pada Industri

1. Perencanaan & pengembangan kota

Spatial Analysis memainkan peran penting dalam perencanaan kota dan kegiatan pembangunan. Mari kita pahami beberapa proyek yang berada di bawah ini:

Mengembangkan kota perkotaan yang tangguh

Konsekuensi buruk dari perubahan iklim mengganggu kehidupan perkotaan. Pemerintah kota terus berusaha mencari solusi untuk meminimalkan dampaknya terhadap penduduk kota. Di situlah teknologi seperti GIS, yang menawarkan informasi geospasial, datang untuk menyelamatkan. Pembuat kebijakan dapat menggunakan GIS, dengan mengingat tujuan keberlanjutan.

Beberapa program berbasis GIS antara lain:

Merencanakan dan menyusun strategi program deforestasi berdasarkan data yang dianalisis

Pantau emisi industri untuk memutuskan perlunya menggunakan sumber energi terbarukan

Awasi kenaikan permukaan laut karena faktor pemanasan global untuk menerapkan rencana aksi untuk meniadakan ancaman

Sebuah perusahaan bernama Evergreen sedang berjuang untuk mengembangkan kota-kota hijau dan tangguh di Kanada menggunakan AI. Ini bertujuan untuk berkolaborasi dengan kotamadya dan merencanakan langkah-langkah untuk mengurangi dampak perubahan iklim di kota-kota di seluruh Kanada.

  • Pantau efek pulau panas perkotaan (UHI) di kota-kota

Efek pulau panas perkotaan (UHI) mengacu pada fenomena di mana vegetasi alami diturunkan untuk membangun apartemen dan struktur yang cenderung menahan panas lebih lama. Karena ini adalah salah satu masalah serius yang perlu ditangani umat manusia, teknologi seperti Spatial Analysis dapat membantu. Misalnya, pengukuran seperti citra satelit yang dikumpulkan melalui program Landsat, penginderaan jauh termal, dan studi observasi lapangan dapat membantu dalam mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana efek UHI menyebabkan pola spasial tertentu. Seseorang dapat mengidentifikasi penyebab efek UHI dan mengambil tindakan yang tepat.

  • Tentukan kualitas hidup

Data spasial geografis memungkinkan seseorang untuk mendeteksi pola data yang dapat mengungkapkan kualitas sosial ekonomi kehidupan masyarakat yang tinggal di suatu wilayah. Misalnya, pola spasial dapat menyoroti keberadaan rumah sakit, sekolah, kantor pemerintah, dll., dalam suatu area. Pemerataan infrastruktur tersebut menunjukkan bahwa wilayah tersebut memiliki semua fasilitas yang diperlukan untuk menjalani kualitas hidup yang baik.

Pengguna dapat memproses data satelit dengan menggunakan pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam. Data yang dianalisis dapat memberikan wawasan tentang hubungan antara faktor-faktor seperti kemiskinan, melek huruf, pendidikan, perawatan kesehatan, dan lainnya.

  • Analisis arus lalu lintas

Arus lalu lintas dan kemacetan dapat dimodelkan untuk mengungkapkan gangguan dalam sistem transportasi. Dengan citra spasial, jalan yang menghadapi kemacetan konstan dan berjalan di atas batas kapasitas dapat diidentifikasi. Selain itu, diamati bahwa masyarakat berpenghasilan rendah umumnya tidak memiliki kendaraan mandiri, sehingga menyebabkan kesulitan dalam transit bagi kelompok tersebut.

Selain itu, tanpa fasilitas transportasi umum yang memadai, mereka semakin cacat karena semakin sulit untuk mengakses tempat kerja atau fasilitas lainnya. Dengan demikian, Spatial Analysis membantu mengidentifikasi semua celah ini di daerah perkotaan dan memungkinkan pihak berwenang untuk mengambil tindakan perbaikan segera.

2. Manajemen kesehatan masyarakat

Spatial Analysis digunakan oleh berbagai otoritas kesehatan dan pemerintah untuk manajemen kesehatan masyarakat.

  • Peta penyebaran penyakit

Temuan satelit sangat penting untuk memprediksi penyebaran penyakit di seluruh wilayah. Pola data spasial seperti itu memungkinkan pembuat kebijakan untuk mengawasi penyebaran penyakit dengan mengambil langkah-langkah pencegahan.

Lebih dari itu, seseorang dapat menggabungkan variabel cuaca seperti curah hujan atau suhu dengan data penyakit untuk memahami lebih baik pengaruh cuaca terhadap penyebaran atau prevalensi penyakit di wilayah yang berbeda. Biasanya, dalam kasus penyakit yang ditularkan melalui air, suhu dan keberadaan badan air seperti danau dan sungai di sekitarnya sangat penting untuk memahami perkembangan penyakit.

Program Nyamuk Dunia (WMP) adalah salah satu inisiatif yang dijalankan oleh unit nirlaba yang bekerja sama dengan masyarakat setempat untuk mengurangi penyebaran penyakit yang dibawa nyamuk. Program ini menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi Spatial Analysis untuk pengoperasiannya.

  • Analisis sanitasi & fasilitas kesehatan

Dengan Spatial Analysis, seseorang dapat memetakan wilayah yang memiliki akses langsung ke fasilitas sanitasi. Ini dapat mencakup pemetaan sistem pengumpulan air limbah, stasiun pompa air, dan instalasi pengolahan limbah dalam geografi. Data dapat mengungkapkan populasi yang memiliki layanan seperti itu. Selain itu, otoritas terkait dapat menggunakan informasi spasial tersebut untuk bertukar pikiran dan menerapkan layanan sanitasi tambahan jika diperlukan untuk kesejahteraan masyarakat.

Demikian pula, pihak berwenang dapat memetakan fasilitas kesehatan seperti klinik dan rumah sakit melalui sistem GIS. Data tersebut dapat mengidentifikasi populasi yang tidak memiliki akses terhadap layanan kesehatan tersebut. Tergantung pada kebutuhan, otoritas masing-masing dapat merencanakan program kesehatan menggunakan peta spasial.

  • Petakan statistik vaksinasi

Pandemi COVID-19 telah menjadi salah satu tantangan paling signifikan yang dihadapi dunia, dan terlebih lagi oleh sektor kesehatan, karena memvaksinasi orang adalah satu-satunya jalan keluar dari masalah ini. Tetapi bagaimana cara melacak program vaksinasi seperti itu? Pemerintah dapat menangani skenario ini dengan baik dengan penggunaan teknologi GIS. Mereka dapat melacak distribusi vaksin dengan Spatial Analysis dan memastikan cakupan yang seragam di sekitar lokasi. Dengan demikian, Spatial Analysis adalah kunci untuk program vaksinasi skala luas tersebut.

3. Pertanian

Di bidang pertanian, Spatial Analysis memungkinkan pemantauan tanaman, memprediksi hasil panen, analisis tanah, dan sebagainya.

Mari kita lihat setiap kasus penggunaan secara detail:

  • Pemantauan tanaman

Produktivitas tanaman dihasilkan dari beberapa variabel yang bekerja sinkron satu sama lain, seperti iklim, nutrisi tanah, sinar matahari, dll. Faktor-faktor ini bervariasi di seluruh wilayah geografis. Pemantauan tanaman lebih baik difasilitasi dengan menangkap data GIS melalui penginderaan jauh. Ini juga membantu melacak kinerja tanaman, distribusi, dan variasi lingkungan yang memengaruhi hasil panen.

  • Prediksi hasil panen

Karena perubahan iklim terus mengganggu dunia, produksi tanaman juga terpukul secara signifikan. Petani dapat mempelajari prediksi hasil panen dengan lebih baik melalui citra satelit yang mengungkapkan data cuaca (angin, suhu, tekanan udara) bersama dengan kondisi tanah. Selain itu, seseorang dapat menentukan kemungkinan serangan hama potensial berdasarkan data citra satelit. Ketika digabungkan, semua faktor ini dapat membantu menentukan waktu yang tepat untuk panen tanaman dan proses terkait lainnya.

  • Memantau hewan ternak

Hewan ternak sangat penting untuk pengaturan pertanian. Sapi yang bergerak bebas dapat dipantau dengan Spatial Analysis. Selain itu, penelitian peternakan telah menunjukkan bahwa hewan tersebut menghasilkan metana, yang bertanggung jawab atas pemanasan global. Selain itu, ternak juga mencemari tanah pertanian dengan melepaskan nitrogen. Tanah kemudian bercampur dengan badan air seperti sungai dan sangat mencemarinya. Mempertimbangkan dampak lingkungan seperti itu, seseorang dapat menggunakan alat GIS untuk mempelajari kerusakan yang disebabkan oleh ekosistem alami di tempat-tempat di mana ternak bergerak.

  • Analisis nutrisi tanah

Nutrisi tanah sangat penting untuk melakukan proses pertanian yang sukses. Dengan Spatial Analysis dan alat GPS, pemantauan pertanian menjadi mudah. Spesialis tanah dapat menganalisis data spasial untuk menentukan sifat tanah seperti tingkat pH, kandungan nitrogen, dan variabel lainnya. Analisis geospasial, bersama dengan metode interpolasi seperti interpolasi linier, membantu dalam menentukan nilai yang tidak diketahui antara nilai yang diketahui, sehingga mengungkapkan variabilitas spasial dalam fitur tanah.

Informasi ini memungkinkan otoritas terkait untuk menerapkan praktik yang memulihkan nutrisi tanah dan membantu pengelolaan tanah yang lebih baik. Tergantung pada kandungan nutrisinya, petani juga dapat merencanakan untuk menambahkan pupuk yang sesuai ke tanah.

Memilih Spatial Analysis yang baik dan sesuai kebutuhan industri akan sangat membantu industri untuk mengembangkan bisnisnya. Untuk itu Terralogiq merekomendasikan Spatial Analysis dari CARTO. Carto adalah solusi Spatial Analysis terbaik untuk industri Anda. Sebagai salah satu provider Spatial Analysis terbaik, Anda akan mendapatkan berbagai analisisSpatial Analysis yang dapat membantu bisnis Anda. Terralogiq menawarkan Spatial Analysis Carto untuk membantu industri Anda. Untuk informasi lebih lanjut terkait penerapan Spatial Analysis, Anda dapat menghubungi kami melalui link ini.

Author Profile

Nuritia Ramadhani

Content Manager

|

Share this post on

Related Article