Contoh Data Sekunder dalam Bidang Geospasial
Data sekunder tidak hanya digunakan dalam penelitian sosial saja. Tetapi data sekunder juga digunakan dalam penelitian geospasial. Adapun sumber-sumber data sekunder juga diperoleh dari situs geospasial baik Indonesia dan dunia. Buat yang belum tahu mengenai data geospasial, 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. Bagi banyak orang, kata "data spasial" diterjemahkan langsung menjadi "peta". Peta tentu saja merupakan cara yang bagus untuk menampilkan data spasial, tetapi ada lebih banyak lagi data spasial yang dapat digunakan. Bagaimanapun, semua yang kita lihat dan lakukan memiliki semacam komponen spasial.
Pemanfaatan data sekunder geospasial tidak terbatas pada hal geografi semata. Banyak sektor dan bidang yang memanfaatkan data spasial ini sebagai data pendukung. Data ini sangatlah fleksibel karena tidak terpatok pada sektor dimana kalian bekerja dan bidang pekerjaan kalian. Penggunaan data spasial digunakan sebagai pendukung dan bahan pertimbangan untuk digunakan dalam hal apapun seperti permasalahan AMDAL, lingkungan, kualitas air, kesesuaian lahan untuk menanam komoditi tertentu.
Tidak menutup kemungkinan, penggunaan data sekunder dalam data geospasial juga bisa diaplikasikan pada bisnis ritel maupun franchise. Misalnya mereka menentukan lokasi bisnis, menentukan basis pelanggan dalam suatu daerah, tata letak pertokoan dan lain-lain. Dengan data spasial kita dapat menemukan wawasan yang berkembang, mengelola fasilitas dan jaringan, serta memberikan informasi lokasi kepada pelanggan.
Mari kita cari tahu lebih dalam terkait apa saja contoh penggunaan data sekunder pada data spasial di artikel DQLab kali ini. Dengan harapan bisa menjadi insight baru dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast.
1. Ina Geoportal
Ina-Geoportal merupakan portal Geospasial Indonesia yang resmi diluncurkan oleh BIG (Badan Informasi Geospasial) pada tanggal 17 Oktober 2011. Ina-Geoportal dibangun dengan partisipasi berbagai kementerian, lembaga, serta pemerintah daerah di indonesia, sebagai bukti apresiasi terhadap kebutuhan data geospasial di tanah air ini.
Portal ini merupakan gerbang utama akses informasi geospasial yang menghubungkan berbagai Kementerian, Lembaga, Provinsi, dan Daerah yang menjadi mitra penghubung simpul Jaringan Data Spasial Nasional (JDSN). Melalui sajian data Ina Geoportal ini, kalian yang membutuhkan data spasial dapat mengunduh data-data peta rupa bumi dalam skala 250 ribu, 50 ribu dan 25 ribu. Proses mendapatkan datanya pun cukup mudah, Kita hanya perlu mengisikan Nama, email, jenis data RBI, jenis pengguna dan terakhir tentu saja kita harus menyetujui ketentuan undang-undang yang berlaku.
Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?
2. Worldclim
Data curah hujan sering menjadi kendala dalam analisis spasial, karena data ini agak sukar diperoleh dalam format spasial. Bagi Anda yang memerlukan data curah hujan, mungkin worldclim dapat menjadi solusinya. Worldclim menyediakan data curah hujan dan data iklim secara umum yang meliputi temperatur tahunan serta bulanan. Data wordclim diperoleh dari stasiun-stasiun cuaca di seluruh dunia yang dikumpulkan dari tahun 1960-1990 untuk versi 1.4 dan 1970-2000 untuk versi 2.
Data-data tersebut diolah dan dianalisis sehingga dapat diprediksi data iklim untuk masa lalu, sekarang dan akan datang. Jadi data ini bukan merupakan data aktual(realtime), akan tetapi analisa data iklim selama 30 tahun. Data wordclim dapat diperoleh dalam format raster dengan resolusi 1 km.
3.Global Forest Change
Global Forest Change seperti namanya adalah data yang memonitor perubahan hutan. Data ini diperoleh dari analisis time series citra satelit Landsat mulai tahun 2000, dan terus diperbaharui secara berkala. Sampai saat tulisan ini ditulis data yang tersedia sampai tahun 2014.
Karena dianalisa dari data citra satelit Landsat maka data ini memiliki resolusi 30 meter, sehingga cocok untuk digunakan untuk analisa data dengan skala menengah. Data Global Forest Change dikelola oleh Universitas Maryland Amerika Serikat. Data ini cakupannya global dan dapat didownload dalam format tif dengan satu tile/scene berukuran 10 derajat x 10 derajat.
4. Soil Grid
Soil Grid menyediakan informasi data tanah secara global. Karena sifatnya global tentu saja memiliki akurasi yang kasar dibandingkan dengan data jenis tanah dengan cakupan nasional atau provinsi.
Data soil grid diperoleh dari analisa data-data tanah secara global yang diolah secara statistik dengan metode kovarian dan regresi. Informasi yang dapat diperoleh dari data tanah soil grid meliputi jenis tanah, kandungan carbon, air, gypsum dan lain-lain baik untuk tanah lapisan atas(top soil) maupun lapisan bawah (sub soil). Data tersebut dapat didownload dalam format geotiff.
Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?
5. Belajar Teknik Pengolahan Data Sekunder Untuk Penelitian Bersama DQLab!
Ketika kita sedang dan akan melakukan penelitian, pastinya data sekunder sangat amat dibutuhkan dalam menunjang keberhasilan penelitian kita. Terlebih dalam mendapatkan data sekunder sekarang ini jauh lebih mudah karena tersedia banyak sumber yang bisa kita ambil dari literatur pendukung ataupun website. Apalagi soal contoh dari data sekunder pun juga banyak sekali. Tapi apakah sahabat DQ pernah ngerasain nggak sih cara mengolah datanya khusus untuk data sekunder itu gimana?
Sahabat DQ tidak perlu bimbang lagi, yuk belajar metode dan tools pengolahan data bersama DQLab! Nikmati modul gratis "Introduction to Data Science With R atau Introduction to Data Science with Python sebagai starter untuk belajar mengolah data sekunder bersama DQLab menggunakan R dan Python sebelum mengenal analisis data lebih jauh.
Klik button di bawah ini untuk sign up atau melalui DQLab.id Selamat belajar!
Penulis: Reyvan Maulid