Teknologi Spatial Data Science: Apa dan Bagaimana Memanfaatkannya?

18 February 2025

Banyak dari Anda mungkin belum familiar dengan Spatial Data Science. Namun, jika Anda sudah sempat berkenalan dan bahkan menggunakannya untuk membantu keperluan bisnis, itu adalah langkah yang sangat tepat. Tapi jika belum, tidak apa-apa. Terralogiq dengan senang hati akan memperkenalkan kepada Anda, Apa yang dimaksud oleh Spatial Data Science dan bagaimana teknologi tersebut bisa diandalkan untuk keperluan bisnis Anda

Key Takeaways:

• Penggunaan Spatial Data Science dapat diterapkan dalam ranah komersil untuk Bisnis atau di bidang pendidikan keilmuan.
• Berbagai ragam industri cocok untuk menggunakan teknologi spatial data science ini mulai dari Logistik, Telekomunikasi, Pemerintah dan sektor finance (Perbankan, Asuransi dan lainnya).
• Spatial Data Science telah menjadi alat penting dalam berbagai industri untuk menganalisis data berbasis lokasi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas.

Kenal Lebih Dekat dengan Teknologi Spatial Data Science

Dikutip laman website Universitas Gajah Mada Yogyakarta, penjelasan secara sederhananya, Spatial Data Science perpotongan antara Geospasial, Analisis Spasial dan Geokomputasi Spasial. Spatial Data Science adalah pertemuan dari ketiga hal tersebut untuk memahami pola dan hubungan data yang akurat.

Dengan perpotongan dari tiga cabang keilmuan, Spasial Data Science bisa membantu berbagai macam metode analisis dan kombinasi berbagai data menjadi data yang lebih gampang dan akurat untuk dimengerti.

Penggunaan Secara Nyata Spatial Data Science

Teknologi Spatial Data Science tentunya sudah digunakan beberapa aspek maupun pada sektor swasta ataupun pemerintah. Di Indonesia, penerapan teknologi tersebut telah berkembang di dalam bidang teknologi kesehatan seperti pemantauan pandemi Covid-19, sistem tata kota pemetaan dan sumber daya alam berbasis analisis lokasi.

Selain itu, teknologi spasial data science ini sudah marak digunakan dalam sektor pemerintahan hingga perusahaan swasta. Serta solusi ini dapat digunakan juga dalam ruang lingkup berbagai sektor seperti: perbankan, asuransi, logistik, real estate, retail, dan telekomunikasi.

Kegunaannya? tentu sama. Untuk memantau analisis data spasial dalam pengambilan keputusan secara tepat dan detail untuk para pemangku kepentingan hingga perkembangan bisnis.

Tertarik untuk mencoba Teknologi Spatial Data Science untuk bisnis Anda?

Industri Yang Cocok Untuk Spatial Data Science

Transportasi & Logistik

• Optimasi rute pengiriman berbasis spatial data dan AI
• Perdiksi lalu lintas dan pengaturan kedaraan
• Manajemen supply chain berbasis lokasi untuk efisiensi

Pemerintah & Smart City

• Perencanaan tata kota
• Mitigasi bencana banjir, gempa dan kebakaran
• Pengelolaan infrastruktur berbasis lokasi

Keuangan & Asuransi

• Analisis risiko bedasarkan lokasi (risiko polis dalam berbasis wilayah bencana)
• Optimasi penempatan cabang bedasarkan geospasial
• deteksi fraud bedasarkan pola transaksi berbasis lokasi

Telekomunikasi

• Optimasi jaringan seluler
• Identifikasi area berbasis permintaan yang tinggi untuk pemasangan tower
• Pengelolaan infratruktur dan pemetaan jaringan

Cek artikel lainnya: Data Spasial: Model Prediksi Pendapatan dan Lokasi Retail

Contoh Nyata Penerapan Spatial Data Science dengan Jakarta Smart City

Tantangan

Pemprov DKI Jakarta memiliki masalah untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan transportasi dan infrastruktur perkotaan (urban) dan melihat potensi wilayah terhadap penduduk di suatu wilayah. Jakarta Smart City (JSC) dalam hal ini memerlukan solusi dan pendekatan data science untuk memetakan potensi-potensi wilayah tersebut.

Solusi:

• Menggunakan GIS (Geographic Information System) dan data dari sensor IoT untuk menganalisis kepadatan lalu lintas dan merancang jalur transportasi yang lebih efisien.
• Menggunakan analisis big data geospasial untuk memetakan titik rawan banjir.
• Platform seperti Jakarta Smart City memanfaatkan data spasial untuk membantu pemangku kebijakan dalam mengambil keputusan berbasis lokasi.

Dampak:

• Peningkatan layanan publik berbasis lokasi
• Pengurangan kemacetan dengan optimasi rute transportasi umum.
• Respons lebih cepat terhadap bencana, seperti banjir dan kebakaran.

Kesimpulan

Spatial Data Science telah menjadi alat penting dalam berbagai industri untuk menganalisis data berbasis lokasi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Teknologi ini membuka peluang baru dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan sumber daya, dan memberikan wawasan yang lebih akurat.

Klik di sini untuk update informasi lainnya bersama Terralogiq, atau kunjungi akun instagram kami di bawah ini.

Instagram widget