“Folow Me, I Have GPS” sekelebat saya teringat sebuah frasa keren yang di belakang baju salah satu pelatih awal saya yang mengenalkan tentang Sistem Informasi geografis. Saya lupa antara 14 atau 15 tahun yang lalu (😂 sudah setua itu ternyata). Pada tahun tersebut frasa itu terasa keren. Karena memang GPS masih belum banyak dikenal dan digunakan oleh orang. Perangkat GPS pada masa itu GPS dapat dianggap sebagai sebuah perangkat navigasi yang sangat keren dan canggih yang secara eksklusif hanya bisa digunakan oleh kalangan tertentu (yang paham pemetaan).
Kecanggihan dari GPS, Para tukang peta bisa tahu titik koordinat (lintang, bujur dan ketinggian), bahkan kita bisa memperkirakan lokasi nya dalam tampilan peta yang mereka “diunggah” dulu di perangkat gps. Kata “diunggah” sengaja saya gun akan untuk memperlihatkan bahwa penggunaan GPS memang tidak praktis bagi orang awam seperti saya.
Bahkan sesekali ku juga dengar candaan beberapa tukang peta ini, “Anak GIS kalau mau janjian itu bukan alamat tapi saling kirim koordinat”. Sebagai gambaran pada saat itu memang orang umumnya berkirim alamat adalah “alamat sebenarnya” ada nama provinsi, kabupaten, kecamatan, desa, yang bahkan sampai RT/RW dan juga nama gang atau jalan. Dan butuh lama sekali untuk bertemu orang pada masa masa itu. Hal inilah yang mungkin kemudian mengilhami seseorang membuat lagu “Fake Adress” yang dipopulerkan oleh Beauty Bell (Ayu Tingting 😑).
Akses Peta yang semakin Terbuka dan mudah
Pada masa sekarang, janjian dengan saling berkirim koordinat tampaknya lebih umum dilakukan dibandingkan berkirim alamat jelas. Bukan hanya eksklusif dikalangan tukang peta, tetapi sudah umum dilakukan dengan dalil “share loc” Atau Share Location. Yah di 2025 ini sepertinya frasa “share loc” lumayan sering kita temui entah itu dalam percakapan Whatsapp ataupun aplikasi ojek online.
Meskipun “share loc” yang dimaksud biasanya dibagikan berupa tautan kepada peta, tapi pada dasarnya dalam tautan tersebut mengandung informasi “koordinat”. Meskipun ada beberapa aplikasi meringkas tautan tersebut hingga informasi koordinat sedikit tersembunyi. Berikut adalah contoh tautan yang mengandung informasi koordinat. Dan untuk tampilan peta nya saya sisipkan di bawah tautan itu.
Link:https://www.google.com/maps/place/Gusto+Gelato+%26+Caffe+Merdeka/@-8.6659015,115.23863,1201m/data=!3m2!1e3!4b1!4m6!3m5!1s0x2dd24154fc8f5f8b:0x6ac3b32ae124170e!8m2!3d-8.6659015!4d115.23863!16s%2Fg%2F11fghyhvjt?entry=ttu&g_ep=EgoyMDI1MDYyMy4yIKXMDSoASAFQAw%3D%3DJika ditampilkan pada Peta Google, kira kira tautan diatas akan menampilkan peta google seperti di bawah ini. Sebuah tampilan peta yang sudah sangat umum kita lihat di jaman sekarang. Peta yang tidak menjadi salah satu keseharian kita dalam mengetahui lokasi kita. Dan kegunaan peta ini tidak hanya menghindari fake adress seperti lagunya Beauty bell. Peta juga digunakan untuk “mencari sesuatu” di lokasi terdekat dari kita seperti restoran, hotel, atm. Hingga hal hal lain seperti cuaca di daerah kita, situasi lalu lintas di jalur perjalanan kita, hingga rute lari trail run. Semua saat ini tersaji dalam bentuk peta digital.
Keberadaan peta digital saat ini semakin membuka akses bagi banyak orang bahkan untuk yang awam terhadap pemetaan sekalipun. Pemanfaatannya semakin hari semakin mudah bagi para pengguna, suatu alur kerja perhitungan rumit untuk mendapatkan rute terdekat saat ini sangat mudah digunakan bahkan dalam perhitungannya pun sudah menggunakan berbagai data lainnya seperti pergerakan orang (kemacetan) dan berbagai pertimbangan lainnya. Sehingga, rute terdekat yang diberikan. Berikut salah satu contoh logika dasar pada peta digital seperti dalam penentuan rute google maps.
Untuk melakukannya perhitungan seperti itu tentu membutuhkan pemahaman GIS yang bisa dikatakan medium sampai ahli. Namun pada saat ini, kita hanya ketik alamat sedikit dan tekan beberapa tombol dan muncul lah lokasi beserrta jalur yang harus kita tempuh. Satu tekan kemudian, kita bisa diberikan navigasi berupa gambar dan suara secara realtime yang mempermudahkan kita menuju lokasi tersebut. Meskipun pada praktiknya masih saja ada orang orang yang tersasar, tetapi ini harus kita akui sebagai kemajuan besar kita dalam bernavigasi.
Oh ia, ketika kita mengetik alamat di dalam kolom pencarian peta digital kita, sebenarnya ada sebuah proses yang tidak kalah canggih didalamnya yang mengkorversi bahasa kita (alamat) ke dalam koordinat agar dapat dianalisis dan ditampilkan lokasinya oleh peta. Begitu juga sebaliknya sistem ini juga yang melihat lokasi koordinat kita dan memberikan kita informasi lokasi berupa alamat. Sistem inilah yang kemudian sering dinamakan tukang peta sebagai Geocoding.
Geocoding dan Dilema Saat pemberian Konteks Lokasi
Untuk mendapatkan informasi misalkan dari studi kasus peta google maps yang saya tunjukkan sebelumnya, mungkin kita yang ada janji di sekitar Lapo Gusto Gelato Denpasar, ternyata perlu ambil uang cash di atm dulu atau membeli keperluan sehari hari (steak kambing misalnya, atau perkakas rumah tangga seperti di Ikan goreng).
Untuk mendapatkan sekaligus banyak objek objek terdekat, tentu akan sangat memakan banyak waktu bila kita harus menghitung jarak seluruh titik warung di pulau Bali, atau bahkan satu Indonesia. Hal itu tidak hanya memakan waktu, namun juga daya dan upaya yang tidak hanya besar tetapi sia sia. Untuk khasus kasus seperti inilah yang kemudian membawa kita pada konsep dasar pemberian kode berbasis lokasi (Geocoding) melalui ID atau Indeks kewilayahan.
Geocoding dalam penerapannya tidak hanya sekedar mengubah alamat menjadi koordinat dan sebaliknya saja. Namun demikian, geocoding semakin dipertajam dengan menggunakan sistem ID kewilayahan (Indeks Spasial). Salah satu contoh sistem indeks kewilayahan yang kita gunakan adalah kewilayahan berbasis administrasi dengan kode adm0: selevel Negara; adm1: sellevel Provinsi; adm2: selevel Kecamatan; hingga adm3; 4; 5 dan seterusnya semakin mengecil lingkup kewilayahannya.
Melalui sistem kode berbasis administrasi kita bisa memasukan banyak informasi, sehingga kita mengetahui apa saja yang berada di dalam wilayah administrasi tertentu. Misalkan di suatu desa A ternyata terdapat SMP Negeri 1 Terbanggi Besar, ada juga warung mie ayam om karembo, balai desa dan puskesmas. Melalui sistem id kewilayahan ini kita bisa mengetahui berbagai macam potensi dari suatu desa baik sumber daya maupun kejadian bencana. Sistem ID kewilayahan ini banyak sekali digunakan di level pemerintahan untuk mempermudah proses administrasi. Namun sistem ini masih belum bisa menjawab pertanyan di awal, yakni warung mana saja yang paling dekat dari suatu titik. Jika hanya menggunakan ID kewilayahan, jawaban paling mungkin adalah semua warung yang berada di desa tersebut atau bisa jadi RT setelah itu baru kita cari jarak setiap titik di wilayah tersebut untuk mencari mana yang terdekat.
Sampai sejauh ini semua akan tampak baik baik saja. Namun pertanyaan akan menjadi kian kompleks ketika harus dengan berat hati ternyata menemukan beberapa kasus seperti berikut:
- 1. Kompleksitas dan Keberagaman Geometri: Ternyata kita harus berurusan dengan bentuk batas wilayah desa yang beragam. Desa memanjang tentu akan membuat jarak antar objek akan memiliki interval variasi yang tinggi. Ada objek yang sangat berdekatan dan ada objek yang sangat berjauhan. Untuk objek yang cenderung simetris membulat akan mengakibatkan jarak antar objek akan rlatif seragam. Dalam bahasa tukang peta bentuk kewilayahan ini disebut dengan kompleksitas pada geometri.
- 2. Kejelasan sistem hubungan antar objek Ternyata tidak ada objek yang kita cari di desa itu, yang ini berarti kita harus mencari objek (misal sekolah) di tetangga terdekat dari desa. Belum lagi jika harus berurusan dengan desa desa tetangga yang ternyata berada di kecamatan berbeda.
- 3. kelengkapan indeks di setiap hirarki: Mungkin ini yang menjadi salah satu faktor pembatas yang cukup pelik di negeri kita ini. Pada kenyataannya penentuan batas kewilayahan bukanlah kerja yang ringan. Hal ini mengakibatkan tidak semua wilayah akan secara tepat terpetakan wilayahnya secara tepat dan bahkan pada beberapa wilayah level indeks terkecilnya masih belum sedetil wilayah lainya. Jujurly dan sayangnya saya sendiri pun masi tidak begitu yakin kita sudah punya peta desa yang detil dan tepat. Yang saya maksud peta admin desa loh bukan peta unti sampling untuk kegiatan statistik.
- 4. Konsistensi Indeks: Ini mungkin sebagai hal yang mengekskalasi kerumitan dalam melengkapi indeks administrasi. WIlayah administrasi tidaklah tetap, sering kali kita akan menghadapi berbagai macam penyesuaian seperti akibat pemekaran suatu wilayah. WIlayah yang dulunya masuk di provinsi A bisa jadi beberapa tahun kedepan akan masuk Provinsi Baru.
Kompleksitas yang saya utarakan diatas hanya segelintir permasalahan dan dilema yang ditemui ketika kita hanya menggunakan indeks administrasi sebagai acuan. Dilema ini muncul saat kita masih berbicara tentang titik lokasi suatu objek dan itupun masih melakukan analisis sesederhana “objek terdekat”. Dan objek yang dimaksud masih kita anggap sebagai titik. Kompleksitas akan berlipat ganda bila kita masuk lebih jauh pada objek berupa area yang terkadang sangat dinamis terhadap waktu seperti cuaca dan iklim (curah hujan, suhu udara, radiasi matahari, kelembaban, kecepatan angin), penutupan lahan, penggunaan lahan, risiko bencana, ketinggian wilayah, kemiringan lereng, dan berbagai informasi yang kuat konteks kewilayahan lainnya.
Indeks Sebagai Kunci Konteks Keruangan
Dari permasalahan inilah yang kemudian muncul sistem memberi kode wilayah yang lebih terstruktur dan tersistem seperti S2 Spatial Index yang digunakan dikembangkan dan banyak oleh google dalam google maps nya. Selai itu ada juga H3 Spatial Index yang dikembangkan dan digunakan oleh aplikasi Uber (Aplikasi seperti Gojek). Yang didalamnya tidak hanya berusaha mengatasi berbagai permasalahan yang disebutkan sebelumnya namun juga berusaha mengatasi semakin banyak, beragam dan cepatnya data yang masuh dan harus diolah. Untuk itu sistem ini dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi analisis sehingga waktu, dan sumberdaya yang digunakan dapat ditekan seefektif mungkin.
Berikut adalah salah satu contoh tampilan H3 spatial Indeks yang saya coba terapkan pada data potensi bahaya tsunami di Provinsi Bali. Data yang saya tampilkan di sini saya coba saya olah dari situs InaRISK BNPB.
Pembahasan terkait spatial indeks (indeks keruangan) tampaknya lebih panjang dari perkiraan saya dan saya rasa topik tentang Indeks keruangan baik S2 maupun H3 ada baiknya jika disajikan dalam bentuk tulisan tersendiri. Jadi, mungkin untuk sementara saya sudahi tulisan saya kali ini sampai di sini dulu 😘. Untuk membaca beberapa tulisan saya terkait pemetaan lainnya kalian bisa membaca pada (tautan berikut). Yah hitung hitung sembari baca baca ringan kan ya 😀.
Dan contoh yang lain mungkin teman teman bisa akses peta ini ya (Link ini)
Salam hangat dari saya
Dewa Putu AM
Leave a Reply