modul intermediate training qgis

8/18/2019 Modul Intermediate Training QGIS

1/93

Modul Pelatihan Pelatihan QGIS – InaSAFE Tingkat

Menengah Untuk Penyusunan Rencana

Kontingensi

Tim Pelatihan QGIS-InaSAFE


2/93

Tutorial Tingkat Menengah QGIS-InaSAFE

2

DAFTAR ISI

PENDAHULUAN ....................................................................................................................................... 4

TENTANG PELATIHAN TINGKAT MENENGAH QGIS-INASAFE .................................................................. 4

A. Tujuan Pembelajaran .............................................................................................................. 4

B. Pengantar ................................................................................................................................ 4

a. Latar Belakang ......................................................................................................................... 4

b. Maksud Pelatihan ................................................................................................................ 5

c. Tujuan Training ........................................................................................................................ 5

d. Sumber data ........................................................................................................................ 5

e. Bagaimana menggunakan materi pelatihan ini? ..................................................................... 6

f. Para kontributor ...................................................................................................................... 6

LATIHAN................................................................................................................................................... 7

MEMPERSIAPKAN DATA UNTUK INASAFE ............................................................................................... 7

A. Tujuan Pembelajaran .............................................................................................................. 7

B. Pengantar ................................................................................................................................ 7

a. Lebih jauh mengenal jenis data siap proses InaSAFE .............................................................. 7

b. Data OpenStreetMap sebagai data keterpaparan (Exposure) ............................................ 9

c. Latihan : Mempersiapkan data ancaman (hazard) ................................................................ 16

d. Tantangan .......................................................................................................................... 23

LATIHAN................................................................................................................................................. 24

ANALISIS PEMILIHAN LOKASI................................................................................................................. 24

A. Tujuan Pembelajaran ............................................................................................................ 24

B. Pengantar .............................................................................................................................. 24

a. Review analisis spasial di QGIS .............................................................................................. 24

b. Hubungan spatial melalui Spatial Query: Contains, Within, Equal, Intersect, dan Is

Disjoint .......................................................................................................................................... 26

c. Studi kasus: Kriteria lokasi pengungsian (Renkon Magelang) ............................................... 27d. Tantangan .......................................................................................................................... 39

LATIHAN................................................................................................................................................. 40

PENENTUAN JALUR EVAKUASI .............................................................................................................. 40


B. Pengantar .............................................................................................................................. 40

a. Latihan : Penentuan jalur Evakuasi tercepat ......................................................................... 40

b. Tantangan .......................................................................................................................... 47

LATIHAN................................................................................................................................................. 48MENYAJIKAN PENILAIAN KERUSAKAN DAN KERUGIAN (DaLA) ............................................................ 48


3/93


3


B. Pengantar .............................................................................................................................. 48

a. Hitungan DALA berdasarkan attribut infrastruktur ............................................................... 48

b. Langkah Pembuatan Peta Kerusakan Dan Kerugian Dampak Bencana. ........................... 52

c. Tantangan .............................................................................................................................. 65

LATIHAN................................................................................................................................................. 66

MENYUSUN RENCANA KONTIJENSI ....................................................................................................... 66


B. Pengantar .............................................................................................................................. 66

MATERI TAMBAHAN .............................................................................................................................. 68

PEMBUATAN BASISDATA....................................................................................................................... 68


B. Pengantar .............................................................................................................................. 68

a. Mengenal Basisdata, tabel, kolom dan baris ........................................................................ 68

b. Mengenal basisdata relasional .......................................................................................... 70

c. Mulai bekerja dengan SQL ..................................................................................................... 73

d. Beberapa perintah dasar di SQL ........................................................................................ 78

e. Latihan : Bekerja dengan basisdata di QuantumGIS ............................................................. 85

f. Tantangan .............................................................................................................................. 92


4/93


4

PENDAHULUAN

TENTANG PELATIHAN TINGKAT MENENGAH

QGIS-INASAFE

A. Tujuan Pembelajaran

Memperkenalkan latar belakang materi training ini secara umum

Estimasi waktu untuk menyelesaikan latihan ini adalah 4 jam pelatihan

B. Pengantar

a. Latar Belakang

Sebagai Negara dengan tingkat ancaman bencana yang tinggi, Indonesia dituntut untuk

memiliki tingkat kesiapsiagaan yang tinggi terhadap kejadian bencana. Salah satu upaya untuk

meningkatkan kesiapsiagaan terhadap kejadian bencana adalah dengan membuat sebuah rencana

kontinjensikontinjensi dengan memanfaatkan data dan informasi spasial pada saat mengembangkan

skenario penanggulangan bencana. Pengembangan skenario kontinjensi berbasis peta menawarkan

akurasi dan efektivitas dalam memberikan informasi sebagai bahan penyusunan penghitungan

kebutuhan, koordinasi, dan perencanaan sektoral dalam penanganan bencana di Indonesia.

Untuk itu, perangkat lunak Sistem Informasi Geospasial opensource yaitu QuantumGIS

dikombinasikan dengan penggunaan OpenStreetMap digunakan dalam mendukung penyusunan

rencana kontinjensi dan kesiapsiagaan. Plugin InaSAFE dibuat dengan QuantumGIS sebagai

platformnya digunakan untuk melakukan analisis ancaman dan keterdampakan sesuai dengan data

masukan yang diberikan. InaSAFE dibuat dengan antarmuka yang sederhana, sehingga diharapkan

dapat digunakan oleh pihak-pihak terkait dalam kegiatan penanggulangan bencana di daerah-daerah

di Indonesia.

Modul ini merupakan panduan untuk kegiatan Training QuantumGIS dan InaSAFE tingkat


5/93


5

menengah (intermediate) sebagai kelanjutan dari pelatihan QuantumGIS tingkat dasar yang sudah

dilaksanakan di 6 provinsi di seluruh Indonesia. Modul ini ditujukan sebagai rujukan awal pada

pelatihan QuantumGIS dan InaSAFE. Selama pelatihan berlangsung, tentunya masih banyak sumber

materi lain yang dapat digunakan oleh peserta. Materi ini sendiri sebagiannya merujuk pada modul

pelatihan QuantumGIS, PostgreSQL dan PostGIS yang tersedia di http://manual.linfiniti.com dan

dapat diunduh secara cuma-cuma.

b. Maksud Pelatihan

Berdasarkan pelajaran yang diperoleh dari penyusunan rencana kontingensi selama ini,

materi pelatihan ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan berikut:

1. Menyediakan ulasan singkat mengenai materi yang telah disampaikan pada pelatihan

tingkat dasar

2. Memberikan komponen dasar yang akan memungkinkan peserta untuk “membuat”

penyusunan skenario serta menangani skenario yang sudah dibuat untuk mendukung

rencana kontingensi

3.

Memberikan latihan-latihan yang mendukung kebutuhan peserta untuk bekerja dengan

InaSAFE dan QGIS untuk suatu aktivitas perencanaan kontingensi secara “nyata”

4. Menyediakan lebih banyak kesempatan untuk pekerjaan kelompok

c. Tujuan Training

1. Memberikan ketrampilan lebih lanjut di dalam menggunakan InaSAFE untuk kegiatan

penyusunan rencana kontinjensikontinjensi, termasuk mengenai penyiapan data dan

pemrosesan lebih lanjut.

2. Menambah ketrampilan peserta dalam melakukan visualisasi dan penyajian data pada

peta menggunakan QuantumGIS. Peserta juga akan diarahkan untuk menggunakan

basisdata dalam penyusunan rencana kontinjensi yang dimaksud dengan menggunakan

PostgreSQL dan PostGIS di dalam QuantumGIS.

d. Sumber data

Data-data yang digunakan pada pelatihan ini dapat diperoleh secara cuma-cuma melalui

http://openstreetmap.org untuk daerah Magelang. Data spasial Desa Sirahan Magelang yang

http://openstreetmap.org/http://openstreetmap.org/http://openstreetmap.org/


6/93


6

diupload melalui openstreetmap dibuat oleh masyarakat melalui kegiatan pendampingan

REKOMPAK tahun 2012.

e. Bagaimana menggunakan materi pelatihan ini?

Materi Pelatihan ini dimulai dengan tujuan pembelajaran dan selanjutnya berisi panduan

pelatihan dengan penanda sebagai berikut:

Simbol ini menunjukkan aktivitas yang akan kita praktekkan

Rujukan atau materi khusus yang perlu anda catat

Langkah-langkah yang perlu diikuti dalam sebuah praktikum

Teks yang terlihat seperti ini menunjukkan nama suatu file, alamat berkas atau nama layer

Teks yang terlihat seperti ini menunjukkan menu atau judul jendela pada program

Teks yang terlihat seperti ini menunjukkan alamat web yang bisa anda rujuk

Pada bagian akhir tiap bab ada “Tantangan “ berisi instruksi kepada peserta untuk

mengaplikasikan latihan-latihan yang dilalui untuk kasus pengembangan skenario ancaman tertentu

yang menjadi konsen wilayahnya.

f. Para kontributor

Materi ini disusun oleh Tim Pelatihan QGIS-InaSAFE dari Jurusan Teknik Geodesi FT-UGM

Universitas Gadjah Mada, yaitu: Dr. Trias Aditya, Heri Sutanta, S.T., M.Sc., Dr. Eng. Purnama Budi

Santosa, S.T., M. App. Sc., Dany Laksono, S.T., Rindi Kurnianti, S.T., Maratun Sholihah, S.T., I Made

Diky Hermawan, Wieta Martiane, Nadya Oktaviani.

Sebagian modul ini merujuk pada materi training yang dibuat oleh Rudi Thiede, Tim Sutton,

Horst Düster dan Marcelle Sutton dari Linfiniti Corp, yang versi terbarunya bisa diakses melalui

http://readthedocs.org/builds/the-free-qgis-training-manual/.

Semoga bermanfaat


7/93


7

LATIHAN

MEMPERSIAPKAN DATA UNTUK INASAFE


Meningkatkan kemampuan peserta dalam menggunakan data geospasial terkait

dengan keterpaparan dari OpenStreetMap dan perangkat lunak SIG

Estimasi waktu untuk menyelesaikan latihan ini adalah 4 jam pelatihan.

B. Pengantar

Pada training pemula, Anda telah menggunakan InaSAFE dengan masukan beberapa data

yang sudah tersedia. Untuk training intermediate ini, Anda akan belajar mengenai bagaimana

mempersiapkan data Anda sendiri untuk digunakan sebagai data masukan agar dapat diproses oleh

InaSAFE. Data seperti apa yang bisa diproses? Terlebih dahulu mari kita segarkan lagi pemahaman

kita mengenai jenis data yang digunakan oleh InaSAFE.

a. Lebih jauh mengenal jenis data siap proses InaSAFE

Data yang digunakan di InaSAFE terdiri dari beberapa jenis data. Secara umum, data

masukan pada InaSAFE terdiri atas dua macam data, yaitu data hazard (ancaman bencana) dan data

exposure (data keterdampakan). Mari kita ulang kembali beberapa istilah yang berkaitan dengan

data-data ini:

Ancaman / Bahaya (Hazard)

Ancaman adalah suatu kondisi, gejala atau aktivitas manusia yang berpotensi menimbulkan

korban jiwa, kerugian materil, kerusakan tatanan sosial dan lingkungan. Kejadian atau aktivitas yang

dianggap sebagai ancaman misalnya Penggundulan hutan, gempa bumi, tsunami, wabah penyakit,

dan lain-lain.

Dalam aplikasi InaSAFE, Ancaman merupakan sebuah lapis data (layer) yang menggambarkan


8/93


8

tingkat kejadian (misalnya letusan gunung berapi, gempa, tsunami) yang menyebabkan rangkaian

peristiwa yang mengancam dan mengganggu kehidupan pada suatu wilayah.

Data ancaman memiliki beberapa karakteristik sebagai berikut:

memiliki faktor penyebab

dapat dinyatakan sebagai probabilitas (kemungkinan)

berada pada lokasi tertentu

memiliki intensitas tertentu

memiliki durasi dampak

memiliki batasan waktu tertentu

Sebagai contoh, data ancaman yang akan kita gunakan dalam latihan ini adalah data

ancaman banjir lahar di Desa Sirahan, Magelang yang terjadi pada tahun 2010 yang lalu. Data ini

diperoleh dari hasil pemetaan partisipatif, dimana warga masyarakat menggambarkan sejauh mana

daerah yang terdampak oleh kejadian banjir lahar tersebut. Anda dapat menemukan data ini pada

folder latihan anda dengan nama Desa_Sirahan.shp.

Keterpaparan (Exposure)

Keterpaparan (exposure) menggambarkan orang, struktur bangunan atau aktivitas ekonomi

yang pernah mengalami bahaya dan yang mungkin terkena olehnya. Keterpaparan juga disajikan

dalam bentuk lapis (layer ) dengan dua kategori, yakni:

Fitur alami, biasanya untuk gambaran fitur alami dari keterdampakan diantaranya

kependudukan, area persawahan, danau, aliran/badan sungai.

Fitur buatan, sebagai contoh untuk menggambarkan fitur ini biasanya berupa bangunan

rumah, jalan, serta jembatan.

Hal-hal yang berpotensi terpapar atau terdampak dapat dilihat sebagai elemen-elemen

berisiko. Adapun elemen berisiko dapat dibedakan menjadi elemen fisik (misalnya rumah, jaringan

listrik), elemen ekonomi (misalnya tanah pertanian, akses pekerjaan), elemen kemasyarakatan

(misalnya kelompok rentan, kepadatan penduduk), elemen lingkungan (misalnya udara, air, flora dan

fauna).

Pada latihan ini kita akan menggunakan contoh data keterpaparan yang digunakan dalam

simulasi InaSAFE, yaitu Bangunan_Sirahan.shp

Dampak (impact)

Adalah lapis data hasil proses perhitungan oleh InaSAFE. Misalnya ketika genangan banjir


9/93


9

lahar di Desa Sirahan, Magelang pada tahun 2010, dihitung sebagai masukan pada InaSAFE dengan

Bangunan_Sirahan di Magelang yang sudah terunggah di OSM sebagai data keterdampakannya,

maka InaSAFE akan menampilkan perhitungan jumlah rumah yang terkena genangan banjir lahar di

Desa Sirahan. Inilah lapis data dampak (impact) hasil hitungan InaSAFE

b. Data OpenStreetMap sebagai data keterpaparan (Exposure)

Data OpenStreetMap merupakan data yang terbuka dan bersifat gratis. Seperti yang sudah

kita pelajari, InaSAFE memerlukan data ancaman (hazard ) dan data keterpaparan (exposure) sebagai

masukan data untuk dapat diproses.

Pada training tahap awal, Anda telah mempelajari mengenai bagaimana kita dapat

memperoleh data dari InaSAFE untuk dapat kita proses di QuantumGIS. Untuk menyegarkan kembali

ingatan Anda, ada baiknya kita ulangi lagi langkah-langkahnya, seperti di bawah ini:

Pada bagian ini Anda akan mengulas kembali mengenai cara mengunduh data dari

OpenStreetMap

Gunakan web browser anda untuk masuk ke alamat http://hot-export.geofabrik.de/

Buat job baru dengan memilih menu New Job

Kemudian kita isikan job baru kita dengan contoh sebagai berikut :

Tampilan alamat web HOT-

Export untuk memperoleh data

OpenStreetMap

http://hot-export.geofabrik.de/http://hot-export.geofabrik.de/http://hot-export.geofabrik.de/http://hot-export.geofabrik.de/


10/93


10

Lakukan perbesaran ke daerah Desa Sirahan, Kecamatan Ngluwar , Kabupaten Magelang ,

Jawa Tengah .

Perbesar tampilan peta di daerah yang dibatasi oleh kotak merah untuk mencari Desa

Sirahan.


11/93


11

Klik Select smaller area Kemudian pilih daerah Sirahan sesuai dengan gambar di bawah.

Klik dan geser sesuai dengan batas wilayah Desa Sirahan.

Selanjutnya, klik pada tombol save .

Pilih preset sesuai yang anda inginkan. Untuk latihan ini kita akan menggunakan preset

building.xml yang tersedia pada folder latihan

Download data dalam format Shapefile. Kita akan mendapatkan data berupa extract.rar

Lakukan extracting data supaya data yang ada di dalamnya dapat kita tampilkan di QGIS.


12/93


12

Menggunakan data yang sudah di unduh di QuantumGIS

Buka software QuantumGIS . Kemudian masukkan data hasil ekstraksi dari file extract.rar

Untuk keperluan praktis, kita perlu melakukan perubahan sistem proyeksinya dari WGS84

menjadi WGS 84 / UTM zone 49S. Anda tidak harus melakukan perubahan ini untuk perhitungan di

InaSAFE, tetapi akan lebih baik jika kita memiliki data dengan sistem koordinat terproyeksi yang

baku.

Klik kanan pada layer planet_osm_polygon , kemudian klik ‘Save as’.


13/93


13

Isikan file name dengan Bangunan_Sirahan kemudian klik ‘Save’.

Pada jendela berikutnya, isikan seperti di bawah ini:

Setelah anda memperoleh data bangunan_sirahan dengan sistem koordinat terproyeksi,


14/93


14

Anda perlu mendefinisikan data tersebut agar dapat digunakan di InaSAFE.

Untuk melakukannya, Anda perlu mendefinisikan keyword untuk lapis data ini.

Klik pada ikon untuk masuk ke jendela keywords editor pada InaSAFE.

Lakukan editing pada keyword editor .

Data dari OpenStreetMap tidak bisa

langsung digunakan sebagai data

eksposure , sehingga kita lakukan sedikit

pengubahan menggunakan keywords

editor .


15/93


15

Klik kemudian isikan field current keyword

Dengan memasukkan :

o Keyword category deng Value exposure

o Keyword subcategory dengan Value structure

o Keyword datatype dengan Value osm

Klik add to list pada setiap keyword yang sudah diinputkan.

Hasilnya adalah layer Bangunan_Sirahan bisa digunakan sebagai data exposure untuk data

pada InaSAFE.


16/93


16

Sekarang Anda tahu bagaimana menambahkan data exposure pada InaSAFE dengan

menggunakan data dari OpenStreetMap. Bagaimana dengan data ancamannya? Itulah yang akan kita

bahas pada pelajaran selanjutnya.

c. Latihan : Mempersiapkan data ancaman (hazard)

Pada bagian ini kita akan berlatih untuk menggunakan data yang diperoleh dari pemetaan

partisipatif masyarakat untuk digunakan sebagai data ancaman pada InaSAFE. Ingat kembali tempat

Anda menyimpan data Desa Sirahan yang akan kita gunakan dalam latihan ini.

Anda akan menggunakan data yang sudah diberikan (Bangunan_sirahan.shp) sebagai

contoh untuk mempersiapkan data yang akan digunakan di InaSAFE

Buka software QGIS anda


17/93


17

Untuk menambahkan data hazard (ancaman), klik pada add vector layer

Tekan browse dan cari dimana data hazard tersebut tersimpan, pada training ini kita gunakan

data di QGIS_Intermediate data_latihan area_terdampak_Sirahan.shp

Klik open , maka data daerah ancaman lahar Desa Sirahan akan muncul


18/93


18

Selanjutnya adalah mendefinisikan data tersebut sebagai data ancaman. Anda harus

menambahkan sebuah kolom baru pada data hazard Sirahan agar sesuai dengan ketentuan data

hazard di InaSAFE.

Klik kanan pada layer area_terdampak_Sirahan.shp dan klik Open attribute table.


19/93


19

Aktifkan toggle editing mode di bagian bawah jendela atribut table untuk melakukan

proses editing.

Klik icon new column

Isikan nama kolom sebagai ‘FLOODPRONE ’ dan tipe datanya berupa text(string).


20/93


20

Edit nilai atribut di kolom FLOODPRONE tadi dengan mengetikkan ‘YES’ untuk semua barisnya

Anda juga dapat menggunakan Field Calculator untuk keperluan ini. Masih ingatkan

Anda bagaimana caranya?

Klik save edit di jendela bagian bawah atribut table lalu klik toggle editing kembali untuk

menghentikan proses editing.

Setelah menambahkan kolom baru yaitu FLOODPRONE , selanjutnya adalah mengedit

keyword pada plugin InaSAFE . Klik pada layer lalu klik pada keyword editor yang terdapat

pada plugin InaSAFE .


21/93


21

Ganti kategori dengan hazard dan sub kategori dengan flood(wet/dry)

Klik OK , maka data area_terdampak_Sirahan.shp akan muncul secara otomatis sebagai data

hazard pada InaSAFE.


22/93


22

Kombinasikan data hazard ini dengan data exposure dari OpenStreetMap yang Anda peroleh

dari contoh sebelumnya, sehingga anda sekarang memiliki data hazard dan exposure yang

lengkap.

Selanjutnya untuk mengetahui dampak dari banjir lahar pada Desa Sirahan, klik run pada

InaSAFE

Hasilnya sebagai berikut


23/93


23

d. Tantangan

Silahkan Anda buat data hazard anda sendiri dengan menggunakan data di daerah Anda!


24/93


24

LATIHAN

ANALISIS PEMILIHAN LOKASI


Meningkatkan kemampuan peserta untuk melakukan analisis kelayakan pada data

keruangan


B. Pengantar

a. Review analisis spasial di QGIS

Pada pelatihan tahap pertama, Anda telah melakukan analisis spasial untuk menentukan

lokasi pengungsian berdasarkan beberapa kriteria. Anda tentunya telah melakukan analisis spasial

seperti Buffer, intersect , dan lainnya. Mari kita ingat kembali beberapa hal pokok mengenai analisis

spasial ini.

Mengenal kembali beberapa Geoprocessing tools: Buffer, Intersect, Clip, Union, dan Dissolve

Buffer

Buffer digunakan untuk membuat feature baru dengan memberikan jarak tertentu / jangkauan jarak. Hasil akhir dapat berupa feature titik, garis dan poligon yang sudah diperluas sesuai

dengan jarak yang diinginkan.


25/93


25

Intersect

Intersect digunakan untuk menggabungkan dua set data spasial yang saling berpotongan,

hanya feature-feature yang berpotongan di dalam kedua feature yang akan ditampilkan. Atribut

yang terdapat pada kedua feature ini juga akan digabungkan bersama shapefile yang baru.

Clip

Clip digunakan untuk memotong feature awal menjadi feature akhir yang diinginkan. Namun

atribut dari input featurenya tidak berubah, hanya bentuk featurenya saja yang mengikuti bentuk

feature pemotongnya.

Union

Fungsi Union digunakan untuk membuat feature baru hasil penggabungan dari dua feature.

Hasil yang telah digabung berisikan feature-feature dan atribut dari dua shapefile yang digabungkan

tersebut.

Dissolve

Dissolve digunakan untuk menggabungkan object-object dalam sebuah layer yang

mempunyai nilai/isi field tertentu yang sama. Fungsi dissolve ini akan meng-agregasikan

(menggabungkan) fitur yang memiliki kesamaan nilai pada atributnya.


26/93


26

b. Hubungan spatial melalui Spatial Query: Contains, Within, Equal, Intersect, dan Is

Disjoint

Spatial Query digunakan untuk mencari hubungan antara dua buah fitur dalam ruang. Nilai

yang dihasilkan hanyalah berupa nilai ‘Benar’ (‘TRUE’) atau ‘Salah’ (‘FALSE’). Berbeda dengan

perangkat geoprocessing yang telah kita bahas sebelum ini, yang apabila dijalankan akan

menghasilkan sebuah fitur geometri baru.

Berikut beberapa jenis spatial query yang perlu Anda ketahui:

Within

Within digunakan untuk menanyakan pertanyaan: ‘Apakah fitur A lokasinya berada

sepenuhnya di dalam fitur B?’

Pada gambar di bawah, lingkaran kecil berwarna gelap adalah fitur A, sedangkan lingkaran

yang lebih besar berwarna terang adalah fitur B. Maka apabila digunakan operasi within pada kedua

fitur tersebut: Within(A,B) ‘Apakah fitur A berada di dalam fitur B?’ Jawabannya adalah TRUE.

.

Contains

Contains merupakan kebalikan dari within. Jika pada contoh di atas Anda menyatakan fitur A

berada di dalam fitur B menggunakan Within, maka apabila Anda menggunakan operasi Contains,

kebalikannya lah yang dianggap benar. Misalnya: Contains (B,A) ‘Apakah fitur B mengandung fitur

A di dalamnya?’ maka jawabannya adalah TRUE

Equal

Fungsi Equal menghasilkan nilai benar (‘TRUE’) apabila dua objek yang ditanyakan memiliki

lokasi dan ukuran yang sama persis. Apabila Anda menggunakannya untuk contoh di atas, seperti

Equal(A, B), maka hasilnya akan memberi nilai ‘Salah’ (‘FALSE’), yang berarti kedua objek yang

ditanyakan tidak memiliki ukuran ataupun lokasi yang sama.

Intersect

Mirip dengan peralatan geoprocessing yang telah kita sebutkan sebelumnya, fungsi spatial


27/93


27

query intersect akan melihat apakah dua buah objek saling berpotongan atau tidak. Apabila kedua

objek ini saling berpotongan, fungsi ini akan menghasilkan nilai TRUE.

Is Disjoint

Fungsi ini akan menghasilkan nilai benar (TRUE) apabila kedua objek yang ditanyakan tidak

saling bersinggungan satu dengan yang lain. Dengan kata lain, kedua objek yang ditanyakan berada

pada lokasi yang berbeda. Fungsi ini berguna misalnya apabila kita ingin mencari suatu bangunan

yang terletak di luar area bahaya.Satu hal lagi, fitur ini merupakan kebalikan dari fungsi Intersect. Maka jika anda

mengoperasikan fungsi intersect dan memperoleh nilai TRUE untuk contoh gambar intersect di atas,

maka pengoperasian fungsi Is Disjoint untuk contoh tersebut pasti menghasilkan nilai FALSE

Penerapan fungsi-fungsi ini sangat penting dalam mendukung analisis dalam rangka

pengembangan skenario, khususnya untuk mendapatkan jawaban untuk pertanyaan tipikal seperti

ini:

Sekolah mana yang aman dari ancaman gempa?

Bangunan mana sajakah yang layak digunakan sebagai titik penampungan sementara?

Berapa kilometer total jalan negara yang terancam terdampak apabila terjadi tsunami?

c. Studi kasus: Kriteria lokasi pengungsian (Renkon Magelang)

Pada training sebelumnya kita sudah belajar bagaimana bekerja dan menganalisis data

vektor pada QGIS. Fungsi-fungsi yang terdapat di QGIS sangat banyak khususnya dalam melakukananalisis vektor. Fungsi-fungsi tersebut dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan pengguna dalam

memecahkan suatu masalah. Pada training kedua ini, kita akan mengulang kembali pelajaran tentang

analisis vektor. Tujuan dari pelajaran ini adalah untuk meninjau kembali beberapa fungsi pada

geoprocessing tools yang sudah kita gunakan sebelumnya yaitu fungsi Buffer, Intersect, Clip, Union,

Dissolve dan juga hubungan spatial melalui Spatial Query : Contains, Equal, Intersect, Is Disjoint, dan

Within. Dari pelajaran ini, peserta diharapkan dapat lebih mengerti dan paham tentang aplikasi dan

kegunaan dari masing-masing beberapa fungsi pada menu Geoprocessing tools.


28/93


28

Melakukan Tahapan Awal dalam analisis penentuan lokasi

Tahapan awal yang akan kita lakukan adalah menentukan beberapa gambaran tentang apa

yang akan kita lakukan dalam pelajaran ini. Sama seperti training sebelumnya, kita harus

menyelesaikan pertanyaan berorientasi lokasi melalui tahapan sebagai berikut :

Menentukan masalah

Mendapatkan data

Menganalisis masalah

Menyajikan hasil

Mari kita memulai proses awal yaitu dengan menentukan suatu masalah yang mungkin bisa

terjadi pada suatu daerah. Kali ini kita mengambil contoh Desa Sirahan, Kabupaten Magelang, Jawa

Tengah, yang merupakan salah satu desa yang terdampak bencana lahar pasca erupsi Merapi tahun

2010. Misalnya kita adalah seorang pegawai dari instansi BPBD yang akan menentukan suatu lokasi

pengungsian. Untuk menentukan lokasi pengungsian di lokasi bencana dibutuhkan beberapa kriteriai

dan Anda harus memberikan suatu usulan yang terbaik sesuai dengan kriteria yang Anda tentukan

sendiri.

Adapun beberapa kriteria yang dapat kita tentukan untuk penentuan lokasi penampunganini sebagai berikut :

a. Bangunan / rumah yang akan dijadikan lokasi pengungsian berada di luar daerah

terdampak langsung.

b. Mempunyai akses langsung dengan Jalan Kabupaten atau Jalan Desa kurang lebih

sejauh 20 meter dari lokasi pengungsian.

c. Merupakan bangunan yang mempunyai luas dengan ukuran lebih besar atau sama

dengan 15x15 meter2.

Untuk memenuhi beberapa kriteria di atas, ada beberapa data yang harus kita miliki dalam

hal ini data Desa Sirahan. Beberapa data terkait dengan Desa Sirahan yang merupakan salah satu

desa terdampak bencana lahar Merapi tahun 2010 sudah diupload di OpenStreetMap. Adapun data-

data yang akan digunakan sebagai berikut :

1. Data bangunan (rumah) yang ada di Desa Sirahan.

2. Data daerah yang terdampak langsung di Desa Sirahan.

3. Data jalan yang ada di Desa Sirahan beserta kelas jalannya.

Pada training ini, data di atas sudah disediakan, data yang digunakan mungkin saja akan


29/93


29

berbeda apabila Anda menentukan kriteria yang berbeda juga, disesuaikan dengan kebutuhan dan

masalah Anda.

Memulai Project

Mari kita memulai analisis vektor kita!

Buatlah sebuah project QGIS yang baru.

Tambahkan layer baru. Layer-layer tersebut dapat ditemukan di folder Desa Sirahan

Tambahkan layer Bangunan_Sirahan, Jalan_Sirahan, area_terdampak_Sirahan,

Batas_Desa_Sirahan, dan Sungai_Sirahan.

Apabila Anda sudah menambahkan data di atas pada Layer list Anda, maka hal selanjutnya yang akan

kita lakukan yaitu :

Simpan project Anda dengan nama analisis_vektor.qgs.

Buat folder baru dalam folder Data_Latihan dengan nama analisis_vektor . Sekarang kita telah

memperoleh data, mari kita analisis data tersebut!

Kriteria I : Bangunan / rumah yang berada di luar daerah terdampak langsung.

Kriteria pertama yang harus kita penuhi adalah mencari rumah yang berada di luar daerah

yang terdampak langsung. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut :

Klik menu Vector , kemudian Spatial Query.

Masukkan layer Bangunan_Sirahan pada bagian Select source features from.

Gunakan fungsi Is Disjoint. Pada Where the feature masukkan area_terdampak_Sirahan

sebagai feature referensi.

Atur pilihan sebagai pilihan baru dan klik Apply .

Jendela Spatial Query Anda seharusnya tampak seperti ini:


30/93


30

Sekarang layer bangunan Anda akan terseleksi dan akan tampak seperti gambar di bawah ini :

Untuk analisis lebih lanjut, kita akan menjadikan layer ini sebagai layer yang terpisah.

Klik kanan pada layer Bangunan_Sirahan dan klik Save Selection As....


31/93


31

Klik tombol Browse yang terletak di samping kolom Save selection as di kotak dialog

yang muncul.

Simpan dalam folder analisis_vektor dengan nama Bangunan_Sirahan_terpilih.shp.

Centang kotak Add saved file to map pada kotak dialog Save vector layer as... .

Klik OK . Akan muncul pesan Export to vector file has been completed .

Klik OK sekali lagi

Hapus layer Bangunan_Sirahan dengan cara klik kanan pada layer kemudian klik remove .


32/93


32

Kriteria II : Bangunan / rumah mempunyai akses langsung dengan Jalan Kabupaten atauJalan Desa kurang lebih sejauh 20 meter.

Tahapan selanjutnya yang akan kita lakukan adalah memilih terlebih dahulu kelas jalan yang

ada di Desa Sirahan. Pada kriteria ditentukan bahwa kelas jalan yang akan kita pilih adalah Jalan

Kabupaten atau Jalan Desa. Untuk menyeleksi kelas jalan yang dibutuhkan, kita perlu melakukan

query sebagai berikut :

Buatlah sebuah query untuk layer Jalan_Sirahan, klik kanan pada layer tersebut kemudian

pilih query.

Pada jendela query, klik pada fields tipe_jln, kemudian munculkan values yang ada dalam

kolom tipe_jln dengan mengklik classify. maka akan muncul jendela seperti dibawah ini :


33/93


33

Ketikkan query "tipe_jln" = 'Jalan Desa' OR "tipe_jln" = 'Jalan Kabupaten' pada SQL where

clause, kemudian klik test . Maka akan muncul gambar seperti di bawah ini :

Dari hasil query, didapatkan sebanyak 31 jalan yang merupakan jalan dengan kelas jalan

kabupaten atau kelas jalan desa. Silahkan cocokkan dengan hasil Anda!

Sekarang Anda sudah mendapatkan Jalan sesuai kelas jalan yang diminta, tahap

berikutnya adalah dengan melakukan proses buffering (membuat daerah penyanggga)

pada jalan yang sudah terpilih.

Pastikan bahwa Anda memilih layer Jalan_Sirahan pada layer list, kemudian Klik tool Vector

Geoprocessing tools Buffer(s):

Lakukan pengaturan berikut:


34/93


34

Simpan layer yang dihasilkan di dalam folder analisis_vektor simpan sebagai

Jalan_Sirahan_buffer_20m.shp. Kemudian klik OK sehingga QGIS akan membuat buffer.

Anda akan memperoleh hasil seperti gambar berikut :


35/93


35

Pada tampilan yang sudah Anda buat, Anda akan melihat bahwa jalan desa dan jalan

kabupaten yang ada telah memiliki daerah buffer sejauh 20 meter. Hal ini sesuai dengan kriteria

yang kita tentukan bahwa lokasi tersebut harus berada kurang lebih sejauh 20 meter dari jalan. Akan

tetapi pada tahap ini, kita belum mengetahui bangunan mana saja yang masuk dalam area buffer

jalan 20 meter, oleh karena itu kita harus melakukan proses spatial query kembali.

Untuk melakukan hal tersebut, Klik menu Vector , kemudian Spatial Query.


36/93


36

Kemudian klik Apply . Maka akan muncul hasil sebagai berikut, cocokkan kembali dengan

hasil Anda.

Klik kanan pada layer Bangunan_Sirahan_Terpilih kemudian klik save selection as . Simpan

dalam folder analisis_vektor dengan nama Bangunan_Sirahan_buffer_20m.


37/93


37

Kriteria III :Bangunan tersebut mempunyai luas dengan ukuran sama atau lebih besar

dari 15x15 meter

2

.

Tahapan berikutnya merupakan tahapan akhir yang akan kita gunakan untuk menyelesaikan

kriteria yang ketiga. Pada tahapan ini, kita harus mencari bangunan yang memiliki luas lebih besar

atau sama dengan 15x15 meter2. Dengan luas bangunan tersebut diharapkan dapat menjadi lokasi

pengungsian bagi warga Desa Sirahan yang terkena dampak bencana. Sebelumnya kita harus

mencari terlebih dahulu luas untuk masing-masing bangunan.

Buka tabel atribut untuk Bangunan_Sirahan_buffer_20m. Pilih mode edit, kemudian klik field

calculator dan lakukan pengaturan berikut:


38/93


38

Klik OK , maka pada kolom luas yang sudah Anda buat, akan berisi luas dari masing-masing

bangunan. Kemudian simpan hasil edit Anda.

Lakukan query pada Bangunan_Sirahan_20m untuk mencari luas bangunan yang memiliki

luas lebih besar atau sama dengan 15x15 m2. Ketik pada SQL where clause:

"Luas" >= 225

Klik test, maka akan muncul jendela hasil seperti di bawah ini :

Dari hasil keseluruhan analisis vektor diperoleh satu bangunan yang sesuai dengan kriteria-

kriteria di atas. Simpan hasil dalam folder analisis_vektor dengan nama Lokasi_Pengungsian.

Apabila Anda melakukan semua proses di atas dengan benar, maka anda akan memperoleh hasil

tempat pengungsian di posisi ini:


39/93


39

Bangunan tersebut di dunia nyata adalah sebuah puskesmas yang memang difungsikan sebagai

tempat pengungsian. Bandingkan dengan hasil Anda, Jika hasil Anda tidak sama atau hasil analisis

Anda menunjukkan ada lebih dari satu bangunan yang dijadikan tempat pengungsian, artinya masih

ada kesalahan pada analisis Anda. Silahkan diperiksa kembali langkah-langkah yang sudah dilakukan.

d. Tantangan

Bagaimana dengan hasil Anda? Apakah hasil Anda sama seperti yang sudah dicontohkan?

Tantangan selanjutnya untuk Anda adalah: silahkan Anda membuat sendiri beberapa contoh

analisis spasial menggunakan fungsi pada Geoprocessing Tools dan Spatial Query. Semakin banyak

contoh yang Anda buat, semakin baik!


40/93


40

LATIHAN

PENENTUAN JALUR EVAKUASI


Mampu merencanakan jalur evakuasi berdasarkan hasil dari InaSAFE

Estimasi waktu untuk menyelesaikan latihan ini adalah 90 menit.

B. Pengantar

Pada latihan kali ini Anda akan membuat sebuah analisis penentuan jalur evakuasi dengan

menggunakan plugin pada QuantumGIS. Analisis ini akan memperhitungkan jalur tercepat yang

dapat dilalui ketika terjadi bencana. Sekarang mari kita mulai latihan ini!

a. Latihan : Penentuan jalur Evakuasi tercepat

Buka yang telah diinstal pada komputer anda masing-masing

Pastikan jendela project telah tampil secara sempurna seperti ini:


41/93


41

Aktifkan jendela plugin ( plugins view ) untuk shortest path. Klik kanan pada mouse Anda

hingga muncul pilihan menu plugin seperti gambar di bawah:

Centang/silang untuk shortest path. Maka akan muncul jendela plugin pada sisi sebelah

kanan jendela project anda. Seperti pada gambar di bawah berikut ini:

Sehingga muncul tampilan jendela project anda seperti dibawah ini:


42/93


42

Lakukan pengaturan pada plugin tersebut, dengan cara klik Vector Road graph

Settings

Tentukan satuan waktu (hour ) dan satuan jarak (kilometer ) yang nantinya digunakan sebagai

ukuran jarak per waktu yang dibutuhkan untuk menempuh lintasan evakuasi.


43/93


43

Isikan topology tolerance dengan nilai 4, kemudian pada tab Transportation layer, isi

kolom layer , dan direction field .

Selanjutnya klik Default settings, isikan direction dan speed .

Layer yang akan dijadikan

referensi menentukan lintasan

Paramater yang digunakan untuk

menentukan arah,

Pilih - Always use default .

Toleransi terhadap kesalahan

ketepatan perhitungan route lintasan


44/93


44

Kemudian klik OK .

Selanjutnya, tampilkan lapis data anda. Untuk menentukan jalur tercepat berarti anda

membutuhkan lapis data jalur evakuasi dan jalan desa.

Asumsi jalan yang akan dijadikan jalur/lintasan

merupakan jalan dengan dua arah (two-way

direction)

Asumsi kecepatan pengungsi dalam melewati

jalur/lintasan menuju tempat evakuasi


45/93


45

Untuk memulai klik tanda plus pada kolom start, sehingga muncul

kursor untuk menentukan titik awal dari jalur yang akan anda pilih sebagai lintasan evakuasi

pada saat terjadi bencana banjir lahar.

Akan muncul titik dengan warna hijau seperti pada tampilan di atas, dan koordinat titik

tersebut telah terekam pada kolom start sebelumnya.

Kemudian tentukan lokasi yang akan menjadi tujuan evakuai anda. Klik tanda plus pada kolom

stop , maka akan muncul kursor untuk menentukan titik akhir

dari lintasan evakuasi yang anda rencanakan.


46/93


46

Titik akhir akan ditunjukan dengan titik berwarna merah, serta koordinat titik tersebut

secara otomatis akan terekam pada kolom stop.

Setelah kolom start dan stop terisi, maka klik

Maka akan muncul jarak dan waktu yang akan digunakan untuk menempuh jalur evakuasi

tersebut.


47/93


47

Setelah Anda melakukan perhitungan, maka akan muncul hasil perhitungan dengan kriteria

yang sebelumnya dimasukkan. Dalam contoh ini, panjang lintasan yang dipilih sebagai jalur evakuasi

tercepat adalah 616,731 meter dengan waktu tempuh 0,0246692 jam.

Jika ingin menyimpan jalur yang terpilih tadi, maka klik Export New temporary layer ,

klik OK.

Maka akan muncul layer jalur yang ditentukan pada jendela layer list

b. Tantangan

Lakukan hal yang sama untuk menentukan jalur evakuasi kelompok-kelompok pemukiman

yang lain. Setelah Anda memiliki beberapa jalur evakuasi, Anda dapat membandingkan rute mana

yang paling optimum untuk digunakan sebagai jalur evakuasi apabila terjadi bencana. Anda juga

dapat menambahkan keterangan lain pada analisis, seperti kecepatan maksimum yang dapat

ditempuh untuk melewati sebuah jalur jalan, dan seterusnya.


48/93


48

LATIHAN

MENYAJIKAN PENILAIAN KERUSAKAN DAN

KERUGIAN (DaLA)


Meningkatkan kemampuan peserta untuk mengumpulkan, mengorganisir,

menganalisis, dan menyajikan data infrastrukur pemukiman yang terdampak

menggunakan perangkat lunak SIG


B. Pengantar

Dalam siklus penanggulangan bencana, hitungan DaLA dilakukan setelah bencana terjadi

(post disaster). Hitungan ini dapat digunakan untuk membantu penyusunan Rencana

kontingensi setelah terjadi bencana.

a. Hitungan DALA berdasarkan attribut infrastruktur

Penilaian Kerusakan dan Kerugian (DaLA)

Metode Penilaian Kerusakan dan Kerugian (DaLA) awalnya dikembangkan oleh Komisi

Ekonomi PBB untuk Amerika Latin dan Karibia (ECLAC) pada tahun 1972. Sejak saat itu melalui

kerjasama yang erat antara WHO, PAHO, Bank Dunia, Inter American Development Bank, UNESCO,

dan ILO, DaLA digunakan sebagai metode penilaian pendekatan dari kerusakan dan kerugian yang

timbul akibat peristiwa suatu bencana. Metode ini cukup fleksibel, dapat disesuaikan dengan jenis

bencana yang spesifik dan dengan persyaratan atau standar harga dari pemerintah. Metode DaLA

mendasarkan penilaian dari sudut pandang kurang atau hilangnya nilai dan atau harga ekonomi dari


49/93


49

obyek terdampak. Pada prakteknya, penilaian dilaksanakan menggunakan standar satuan nasional

yang berlaku (biasanya dituangkan dalam regulasi pemerintah atau negara) sebagai data dasar untuk

menilai kerusakan dan kerugian.

Sebuah DaLA memiliki konsepsi sebagai berikut:

a. Kerusakan dilihat sebagai nilai penggantian aset fisik total atau rusak sebagian,

b. Kerugian secara ekonomi timbul akibat adanya aset yang rusak sementara,

c. Dampak yang dihasilkan pada pasca-bencana kinerja makroekonomi, dengan referensi

khusus untuk pertumbuhan ekonomi / GDP, neraca pembayaran dan situasi fiskal Pemerintah.

Sumber:https://www.gfdrr.org/gfdrr/Track-III-TA-Tools

Adapun panduan asumsi penilaian kerusakan dan kerugian yang dikeluarkan dari BPBD DIY

tahun 2011 (terkait penilaian kerusakan dan kerugian dampak bencana lahar dingin Sleman 2011)

Sebagai berikut:

Tabel.1 Panduan penilaian Kerusakan

Sektor/Sub-

Sektor

Asumsi Penilaian Kerusakan

Rusak Berat Rusak Sedang Rusak Ringan

Sektor

Permukiman

Bangunan RumahPermanen

penilaian kerusakan beratbangunan rumah permanenmenggunakan asumsi luasbangunan 36m² denganasumsi harga satuan

bangunan Rp. 1.8 juta/m² x70% (luas bangunan x hargasatuan x bobot kerusakan )

penilaian kerusakanberat bangunan rumahpermanen menggunakanasumsi luas bangunan36m² dengan asumsi

harga satuan bangunanRp. 1.8 juta/m² x 40%(luas bangunan x hargasatuan x bobotkerusakan )

penilaian kerusakan beratbangunan rumah permanenmenggunakan asumsi luasbangunan 36m² dengan asumsiharga satuan bangunan Rp. 1.8

juta/m² x 10% (luas bangunan xharga satuan x bobot kerusakan )

https://www.gfdrr.org/gfdrr/Track-III-TA-Toolshttps://www.gfdrr.org/gfdrr/Track-III-TA-Toolshttps://www.gfdrr.org/gfdrr/Track-III-TA-Toolshttps://www.gfdrr.org/gfdrr/Track-III-TA-Tools


50/93


50

Bangunan RumahSemi Permanen

penilaian kerusakan beratbangunan rumah semipermanen menggunakanasumsi luas bangunan 36m²dengan asumsi harga satuantertinggi bangunan Rp. 1.5 juta/m² x 70% (luasbangunan x harga satuan xbobot kerusakan)

penilaian kerusakanberat bangunan rumahsemi permanenmenggunakan asumsiluas bangunan 36m²dengan asumsi hargasatuan tertinggibangunan Rp. 1.5 juta/m²x 40% (luas bangunan xharga satuan x bobotkerusakan)

penilaian kerusakan beratbangunan rumah semi permanenmenggunakan asumsi luasbangunan 36m² dengan asumsiharga satuan tertinggi bangunanRp. 1.5 juta/m² x 10% (luasbangunan x harga satuan xbobot kerusakan)

PrasaranaLingkungan

nilai kerusakan prasarana lingkungan tidak ada, namun biaya untuk pembersihan prasaranapermukiman dengan gotong royong dengan asumsi menggunakan tenaga dengan upah

Rp.10.000/orang per hari.MAB

(Mata Air Bersih)pembersihan sumur, senilai Rp. 300.000/ sumur.

MCK umum Biaya pembersihan MCK Umum dengan biaya Rp. 500.000/unit untuk penyedotan danpembersihan

Transportasi

Jalan Kabupaten penilaian kerusakan beratinfrastruktur jalan kabupatenmenggunakan asumsipembangunan jalan tingkat

kabupaten per-km² senilai Rp.1 milyar (panjang x hargasatuan)

penilaian kerusakan sedanginfrastruktur jalan kabupatenmenggunakan asumsisetinggi tingginya 50% dari

nilai pembangunan jalantingkat kabupaten per-km²senilai Rp. 1 milyar (50% xpanjang x harga satuan)

penilaian kerusakan ringaninfrastruktur jalan kabupatenmenggunakan asumsisetinggi tingginya 10% dari

nilai pembangunan jalantingkat kabupaten per-km²senilai Rp. 1 milyar (10% xpanjang x harga satuan)

Jalan Lingkungan penilaian kerusakan beratinfrastruktur jalan lingkunganmenggunakan asumsipembangunan jalanlingkungan per-km² senilai Rp.500 juta (panjang x hargasatuan)

penilaian kerusakan sedanginfrastruktur jalan lingkunganmenggunakan asumsisetinggi tingginya 50% darinilai pembangunan jalanlingkungan per-km² senilaiRp. 500 juta (50% x panjang

x harga satuan)

penilaian kerusakan ringaninfrastruktur jalanlingkungan menggunakanasumsi setinggi tingginya10% dari nilaipembangunan jalanlingkungan per-km² senilai

Rp. 500 juta (10% x panjangx harga satuan)

JembatanKabupaten

penilaian kerusakan beratinfrastruktur jembatankabupaten menggunakanasumsi pembangunan jembatan per-m² senilai Rp.250 juta (panjang x hargasatuan)

penilaian kerusakan sedanginfrastruktur jembatankabupaten menggunakanasumsi setinggi tingginya50% dari nilai pembangunan jembatan per-m² senilai Rp.250 juta (50% x panjang xharga satuan)

penilaian kerusakan ringaninfrastruktur jembatankabupaten menggunakanasumsi setinggi tingginya10% dari nilaipembangunan jembatanper-m² senilai Rp. 250 juta(10% x panjang x hargasatuan)


51/93


51

JembatanLingkungan

penilaian kerusakan beratinfrastruktur jembatanlingkungan menggunakanasumsi pembangunan jembatan lingkungan per-m²senilai Rp. 40 juta (panjang xharga satuan)

penilaian kerusakan sedanginfrastruktur jembatanlingkungan menggunakanasumsi setinggi tingginya50% dari nilai pembangunan jembatan lingkungan per-m²senilai Rp. 40 juta (50% xpanjang x harga satuan)

penilaian kerusakan ringaninfrastruktur jembatanlingkungan menggunakanasumsi setinggi tingginya10% dari nilaipembangunan jembatanlingkungan per-m² senilaiRp. 40 juta (10% x panjangx harga satuan)

Gorong - gorong(Box Curvet)

penilaian kerusakan beratgorong-gorong menggunakanasumsi pembangunan 1 unitgorong gorong senilai Rp. 600

juta (unit x harga satuan)

penilaian kerusakan sedanggorong-gorongmenggunakan asumsisetinggi tingginya 50% dari

nilai pembangunan 1 unitgorong gorong senilai Rp.600 juta (50% x unit x hargasatuan)

penilaian kerusakan ringangorong-gorongmenggunakan asumsisetinggi tingginya 10% dari

nilai pembangunan 1 unitgorong gorong senilai Rp.600 juta (10% x unit x hargasatuan)

Sumber : Dokumen Rencana Kontinjensi Kota Yogyakarta 2011

Tabel 2. Pedoman Penilaian Kerugian

No

Indicator/

kategori nilai kerugian

faktor pangali (bobot)

Berat Sedang Ringan

1 Gedung Umum (GU) Rp 100.000.000/unit 100% 50% 10%

2 Jembatan (JBT) Rp 1000.000.000/unit 100% 50% 10%

3 Jaringan Listrik (JLIS) Rp 6 000.000 /tiang 100% 50% 10%

4 Mata Air Bersih (MAB) Rp 2 000.000/unit 100% 50% 10%

5 Mandi Cuci Kakus (MCK) Rp 7 000.000/unit 100% 50% 10%

6 Perdagangan Umum (PU) Rp 1 800.000 /unit 100% 50% 10%

Jalan Kabupaten (JK) Rp 1000.000.000/km2 100% 50% 10%

Jalan Lingkungan (JL) Rp 500.000.000/km2 100% 50% 10%

Lapangan (LAP)

pembersihan 5 hari oleh

3 orang @Rp 50.000 100% 50% 10%

Pemukiman

permanen(PPM)

Rp 1 800.000 /m2 +

5%(kerugian) 70% 40% 10%

Talud Permanen (TLP) Rp 500000/m3 100% 50% 10%


52/93


52

Sumber: DALA Banjir Lahar Dingin Sleman Sektor Perumahan dan Infrastruktur, BPBD DIY, 2011

b. Langkah Pembuatan Peta Kerusakan Dan Kerugian Dampak Bencana.

Dalam kasus ini data yang akan digunakan sebagai contoh adalah data kerusakan akibat

Banjir Lahar di Desa Sirahan, Magelang yang berada di dekat sungai-sungai yang dialiri material lahar.

Kita akan mulai latihan penghitungan kerusakan dan kerugian pada bangunan di Desa

Sirahan

Tambahkan data vektor baru dalam folder data latihan, tambahkan shapefile

area_terdampak_Sirahan, Jalan_Sirahan, Sungai_Sirahan, Batas_Desa_Sirahan, dan

Bangunan_Sirahan yang ada dalam folder tersebut:

Tampilannya sebagai berikut:


53/93


53

Kita asumsikan bahwa bangunan yang berada dalam zona area_terdampak_Sirahan,

mengalami kerusakan berat.

Pilih bangunan di Desa Sirahan yang terdampak bencana banjir lahar dengan cara Klik Vector

Spatial query, isikan seperti berikut:

Periksa hasil Anda! Hasil dari perpotongan (intersection) antara Bangunan_Sirahan dan

area_terdampak_Sirahan adalah 562 buah bangunan yang berada pada area terdampak.

Panduan :

Diasumsikan semua bangunan yang terdampak adalah rumah permanen, dengan kerusakan

(damage) yang dialami Bangunan adalah kerusakan berat. Sesuai dengan panduan di atas,


54/93


54

bahwa untuk bangunan rumah permanen dengan kerusakan berat nilai kerugian adalah 1.8

juta/m² dan bobot kerusakan berat adalah 70%.

Rumus Kerugian = luas bangunan x harga satuan (/m² ) x bobot kerusakan

Buat perpotongan (intersect) antara layer Bangunan_Sirahan yang terpilih dengan

Batas_Desa_Sirahan untuk menyatukan atribut dari Batas_Desa_Sirahan dengan

Bangunan_Sirahan yang terpilih:

Simpan sebagai shapefile baru dari hasil intersect di atas, dengan nama

Bangunan_Terdampak_perDusun.

Hasilnya:

Tambahkan kolom Damage pada atribut tabel Bangunan_Terdampak_perDusun.


55/93


55

Hitung kerusakan (Damage) dari Bangunan yang terdampak dengan perintah sebagai berikut:

Untuk menghitung kerusakan (Damage) per Dusun, kita akan menggunakan sebuah plugin

QGIS dengan nama ‘Group Stats’.

Aktifkan plugin tersebut dengan cara klik Plugins Fetch Phyton Plugins ketikkan

Group Stats, kemudian install.

Setelah terinstal, kita dapat menghitung nilai kerusakan bangunan per Dusun dengan cara klik

Plugins Group Stats Group Stats

area/luas bangunan

menggambarkan tingkat

kerusakan (m 2 ) dari tiap

bangunan yang terdampak


56/93


56

Pada ‘Choose vector layer’ pilih Bangunan_Terdampak_perDusun

Pada ‘Choose classification field’ isikan ‘Nama_Dusun’

Pada ‘Choose field attributes’ dan isikan ‘Damages’.

Klik calculate.

Hasilnya:

Pilih semua isi tabel tersebut, kemudian klik save . Simpan dengan nama ‘BNG_Damages’:


57/93


57

Pada layer Bangunan_Terdampak_perDusun tambahkan kolom Losses seperti berikut:

Isikan nilai kerugian (Losses) dengan rumus sebagai berikut (sesuai dengan panduan di atas):

Data hasil hitungan di

Group Stats akan

tersimpan sebagai

sebuah file *.CSV


58/93


58

Setelah diperoleh nilai Losses, kembali hitung kerugian per Dusun dengan menggunakan

plugin ‘Group Stats’ dengan ketentuan sebagai berikut:

Pada ‘Choose vector layer’ pilih Bangunan_Terdampak_perDusun

Pada ‘Choose classification field’ isikan ‘Nama_Dusun’

Pada ‘Choose field attributes’ dan isiskan ‘Losses’.

Klik calculate .


59/93


59

Pilih semua isi tabel tersebut, kemudian klik save . Simpan dengan nama ‘BNG_Losses’:

Buka file BNG_Damages dan BNG_Losses ke dalam tampilan QGIS:

Kolom

‘ Sum’ berisi nilai

kerugian per

Dusun


60/93


60

Lakukan join antara layer Batas_Desa_Sirahan dengan BNG_Damage, dengan cara klik kanan

pada layer tersebut, pilih properties, masuk ke tab Join sebagai berikut:

Klik tanda , dan keluar dialog seperti di atas, isikan:

Join layer : BNG_Damages

Join field: Nama_Dusun

Target field : Nama_Dusun

Klik OK


61/93


61

Buka atribut tabel Batas_Desa_Sirahan, klik toggle editing dan pilih calculator , isikan seperti

berikut:

Kolom BNG_Damages berisi sama dengan nilai Sum dari hasil join antara Batas_Desa_Sirahan

dengan file BNG_Damage.csv

Setelah nilai kerusakan per dusun diperoleh, hapus join yang telah dilakukan, dengan cara klik

kanan pada layer Batas_Desa_Sirahan, pilih properties, masuk pada tab Join, lalu klik tanda

.

Lakukan join lagi dengan file BNG_Losses dengan cara yang sama dengan sebelumnya seperti

berikut:


62/93


62

Buka atribut tabel Batas_Desa_Sirahan, klik toggle editing dan pilih calculator , isikan

seperti berikut:

Setelah nilai kerusakan per dusun diperoleh, hapus join yang telah dilakukan, dengan cara klik

kanan pada layer Batas_Desa_Sirahan, pilih properties, masuk pada tab Join, lalu klik tanda

.

Kolom BNG_Losses berisi sama dengan nilai

Sum dari hasil join

antara

Batas_Desa_Sirahan

dengan file

BNG_Losses.csv


63/93


63

Hasil akhirnya adalah berikut:

Hasil kerusakan per Dusun tersebut, dapat direpresentasikan menggunakan chart atau

diagram.

Membuat Diagram Kerusakan

Untuk membuat diagram pie atau pie chart, klik kanan pada Batas_Desa_Sirahan, pilih

properties, masuk pada tab Overlay, atur sebagai berikut:

Hasilnya sebagai berikut:


64/93


64

Ukuran lingkaran menggambarkan nilai kerusakan per Dusun, semakin besar ukuran

lingkarannya semakin besar nilai kerusakannya. Untuk visualisasi kerugian per Dusun juga dapat

dilakukan dengan cara yang sama.

Hasilnya :


65/93


65

c. Tantangan

Tantangan untuk Anda pada bab ini: Lakukan perhitungan DALA untuk layer jalan.

Asumsi untuk kerusakan Jalan adalah kerusakan sedang.

Nilai kerusakan untuk Jalan kabupaten per-km² adalah 1 Milyar, jalan lingkungan

per-km² senilai Rp. 500 juta .

Untuk menghitung nilai kerugiannya menggunakan rumus (panjang x lebar x harga

satuan x bobot kerusakan ) .

Dengan jalan*lebar = Jln (m2).

Lakukan visualisasi menggunakan diagram batang.


66/93


66

LATIHAN

MENYUSUN RENCANA KONTIJENSI


Meningkatkan kemampuan peserta untuk menyusun rencana kontijensi

menggunakan QGIS dan InaSAFE melalui praktek mandiri berkelompok


B. Pengantar

Setelah menyelesaikan latihan-latihan terdahulu, sekarang saatnya Anda mencoba

mengimplementasikan semua latihan tersebut untuk kasus dan data yang lain. Di sini dimaksudkan

agar proses pengembangan skenario, penilaian kebutuhan, dan perencanaan sektoral seperti yang

biasa dilakukan pada pembuatan rencana kontinjensi dapat dibuat lebih terstruktur, akurat dan

berorientasi keruangan serta dapat divisualisasikan di atas peta. Tentu saja, prasyarat utama yaitu

data/peta ancaman dan data keterpaparan harus tersedia pada skala yang Anda butuhkan. Apabila

untuk daerah/lokasi yang ingn Anda petakan tersebut belum tersedia datanya, maka pada latihan ini

Anda diperbolehkan menggunakan data yang bersifat simulasi atau tiruan. Hanya saja, diharapkan

data keterpaparan yang dipergunakan melibatkan data yang diambil dari OSM.

Sekarang Anda akan mencoba cara lain untuk melakukan konversi, secara langsung di

QuantumGIS

Dalam sesi latihan ini Anda diminta untuk menghasilkan beberapa peta yang terkait dengan

rencana kontijensi dengan menggunakan ketrampilan yang telah dikuasai dalam latihan-latihan

sebelumnya. Untuk mengerjakan latihan, silakan membentuk kelompok yang terdiri atas 3-5

anggota.

Aktivitas dalam latihan mandiri ini meliputi:

a. Membuat peta keterdampakan untuk wilayah yang dipilih sendiri

b.

Membuat peta rencana jalur evakuasi


67/93


67

c. Membuat peta rencana tempat pengungsian sementara

Data yang dibutuhkan dalam latihan ini meliputi:

a. Peta keterpaparan menggunakan data dari OSM

b. Jenis hazard ditentukan sendiri, peta hazard disediakan sendiri atau merupakan

simulasi

Hasil dari aktivitas latihan mandiri ini meliputi:

a. Peta keterdampakan

b.

Peta rencana evakuasi

c. Peta rencana lokasi tempat pengungsian

d. Dokumen (kriteria, metode pekerjaan, analisis hasil)

e. File presentasi.


68/93


68

MATERI TAMBAHAN

PEMBUATAN BASISDATA


Meningkatkan kemampuan peserta untuk menyimpan dan melakukan manajemen

data untuk digunakan dalam analisis

Estimasi waktu untuk menyelesaikan latihan ini adalah 120 menit.

B. Pengantar

Dalam sebuah kegiatan pemetaan, termasuk juga dalam penyusunan rencana kontingensi,

akan lebih baik apabila Anda menyimpan data-data Anda dalam bentuk basisdata. Dengan

menggunakan basisdata, Anda dapat melakukan manajemen data-data anda dengan lebh mudah

dan efisien. Lebih lanjut kita akan berkenalan dengan basisdata dan penggunaannya untuk analisis

spasial di bagian ini.

a. Mengenal Basisdata, tabel, kolom dan baris

Apa itu basisdata?

Bayangkanlah Anda bekerja di bidang kepegawaian pada sebuah kantor pemerintahan. Andaakan berurusan dengan data-data kepegawaian, seperti data pribadi si pegawai, jenis pekerjaan yang

ditanganinya, besar uang tunjangan yang diterima, dan lain sebagainya. Singkatnya, Anda mungkin

akan menemui tabel-tabel seperti ini:


69/93


69

Tabel Data Pegawai

NIP Nama Pegawai Alamat Pendidikan

Jumlah

AnakUnit Kerja Golongan

196570412199003101 Andi Agus Imogiri Master 3 Bantul IV

197404041986031022 Beni Budiman Suryatmajan Sarjana 2 Bantul III

197912261999101003 Cici Cahyati Mlati Sarjana 1 Sleman III

198001252000031004 Diana Darusman Bantul SMK 0 Sleman I

197608091986031016 Erik Ernesto Jetis Master 2 Kulon Progo IV

198903062007011025 Fahmi Farisi Kulon Progo Sarjana 1 Kulon Progo III

Tabel Unit Kerja

Unit Kerja Jumlah Staff

Sleman 45

Bantul 55

Kulon Progo 48

Kota Yogyakarta 35

Gunung Kidul 40

Tabel Gaji Pegawai

Golongan Gaji Pokok Tunjangan Istri Tunjangan anak

I Rp. 1.500.000,- Rp. 100.000,- Rp. 75.000,-

II Rp. 1.750.000, Rp. 125.000, Rp. 80.000,

III Rp. 2.000.000, Rp. 150.000, Rp. 85.000,

IV Rp. 2.250.000, Rp. 200.000, Rp. 90.000,

Apabila suatu ketika Anda ditanya, ‘Berapa orang staff yang bekerja bersama Pak Erik

Ernesto?’ atau ‘Berapa total gaji yang diterima oleh Bu Diana Darusman?’, apa yang kira-kira akan

Anda lakukan?

Anda mungkin akan melihat masing-masing tabel, kemudian mencari informasi yang sesuai

pada tiap tabel tersebut. Tentunya hal ini mudah dilakukan apabila data yang disediakan cukup

sedikit. Bagaimana jika data yang ada berjumlah ratusan atau bahkan mungkin ribuan data?

Disinilah peranan Basisdata. Sebuah sistem basisdata menghubungkan kumpulan data

menjadi sebuah sistem yang terintegrasi. Dapat dikatakan, basisdata merupakan kumpulan dari

tabel-tabel yang saling terhubung. Dengan menggunakan basisdata, Anda dapat mengambil data dari


70/93


70

suatu tabel berdasarkan informasi dari tabel yang lain.

Sebelum beranjak ke materi selanjutnya, ada baiknya kita ulang kembali beberapa istilah

mengenai tabel dan basisdata, seperti berikut ini:

Lebih lanjut kita akan membahas mengenai hubungan antar tabel pada sebuah basisdata.

b. Mengenal basisdata relasional

Gambaran umum sebuah basisdata adalah sekumpulan tabel yang saling terhubung.

Hubungan antar tabel ini dapat dilakukan dengan berbagai macam cara. Salah satunya adalah

dengan menggunakan cara yang Anda lihat pada contoh tabel-tabel di atas.

Dapatkah Anda tunjukkan, bagaimana ketiga tabel di atas saling berhubungan?

Apabila Anda amati dengan cermat, tabel-tabel tersebut memiliki satu kolom yang sama.

Tabel pertama dan kedua memiliki kolom Unit Kerja yang menghubungkan keduanya, sedangkan

tabel pertama dan ketiga dihubungkan oleh kolom Golongan. Basisdata yang memiliki hubungan

antar tabel seperti ini disebut dengan Basisdata Relasional.

Salah satu keunggulan menggunakan basisdata adalah untuk menghindari adanya data yang

berlebih (redundansi data). Redundansi data akan mengakibatkan kacaunya operasi yang dilakukan

pada sebuah basisdata serta tidak efisiennya manajemen data. Sebagai contoh, berikut ini adalah

Tabel

Baris (record )

Kolom (Column)

Isi data


71/93


71

sebuah tabel yang memiliki nilai (field) data yang berlebih:

Tabel Proyek Pegawai

ID_proyek Nama_Proyek Pimpinan No_telpon

20120801 Pengadaan Alat A Andi Agus 0811-1111-2222

20120805 Pembangunan Gedung XYZ Diana Darusman 0854-5454-5454

20121106 Perbaikan Jembatan ABC Andi Agus 0811-1111-2222

20121101 Pengadaan Alat B Andi Agus 0811-1111-2222

20121103 Pembangunan Gedung PQR Erik Ernesto 0869-6789-6789

20121104 Pengadaan Peta Daerah XY Fahmi Farisi 0847-1234-1234

Data yang berlebih pada tabel di atas dijumpai pada kolom ketiga dan keempat. Apabila kita

menghapus baris pertama pada kolom Pimpinan, maka informasi nomor telponnya tetap bisa kita

peroleh melalui baris ketiga dan keempat. Inilah yang disebut dengan redundansi data. Untuk

menghindari terjadinya redundansi, tabel tersebut perlu dipecah menjadi dua buah tabel seperti

berikut ini:

Tabel Proyek

ID_proyek Nama_Proyek ID_kontraktor

20120801 Pengadaan Alat A A002

20120805 Pembangunan Gedung XYZ B235

20121106 Perbaikan Jembatan ABC A002

20121101 Pengadaan Alat B A002

20121103 Pembangunan Gedung PQR C584

20121104 Pengadaan Peta Daerah XY D069

Tabel Kontraktor Proyek

ID_kontraktor Nama_Kontraktor No_telpon NIP_pengawas

A002 WINKA 0811-1111-222219657041219900310

1

B235 Europroj 0854-5454-545419760809198603101

6


72/93


72

C584 Kontrindo 0869-6789-678919791226199910100

3

D069 JBB 0847-1234-123419890306200701102

5

Pada tabel proyek, Anda dapat menjumpai nilai yang sama di kolom ID_kontraktor.

Apakah ini bukan redundansi data juga?

Jawabnya adalah: Bukan! karena apabila kita menghapus satu nilai yang sama tersebut

(misalnya pada baris ketiga), maka akan ada informasi yang hilang. Berbeda dengan kasus kita yang

pertama tadi. Dengan kata lain, pada tabel ini ada Duplikasi Data, dan bukan Redundansi Data.

Berbeda dengan redundansi, adanya duplikasi data pada suatu tabel tidak akan mengakibatkan

kacaunya data pada tabel tersebut.

Anda dapat menggambarkan hubungan antar tabel pada sebuah basisdata menggunakan

diagram. Penggambaran ini akan memudahkan Anda memahami struktur basisdata tersebut,

sehingga Anda dapat melakukan manajemen basisdata dengan mudah. Sebagai contoh, hubungan

antara tabel-tabel di atas dapat digambarkan sebagai berikut:

Data Pegawai

Unit Kerja Gaji Pegawai

ProyekKontraktor_proyek

Bekerja di Mendapatkan

Mengawasi

Mengerjakan


73/93


73

Apabila Anda menggunakan komputer untuk membuat basisdata ini, Anda akan dengan

cepat menjawab pertanyaan yang diajukan sebelumnya. Apabila Anda mencari: ‘Berapa orang yang

bekerja bersama Bapak Erik Ernesto?’ , maka komputer akan langsung melihat tabel Data Pegawai

untuk melihat di unit kerja mana Erik Ernesto bekerja, kemudian mencocokkannya dengan tabel Unit

Kerja untuk melihat jumlah staff yang ada disana, lalu memberikan hasil kepada anda yaitu

berjumlah 48 orang.

Nah, sekarang, bagaimana kita menanyakan pertanyaan seperti ini kepada komputer?

Dengan kata lain, bagaimana kita membuat suatu sistem basisdata dan mengajukan

pertanyaan (pertanyaan=‘QUERY’) kepada komputer agar kita memperoleh data yang kita i nginkan?

Untuk itulah kita akan belajar mengenal bahasa SQL (Structured Query Language). Bahasa inilah yang

akan kita gunakan untuk ‘bertanya’ atau mengajukan ‘query’ kepada komputer. Mari kita simak

bersama

c. Mulai bekerja dengan SQL

SQL merupakan serangkaian perintah yang kita gunakan untuk membuat dan melakukan

manajemen terhadap suatu basisdata di komputer. Misalnya, untuk membuat sebuah tabel seperti

ini:

NIB Nama_pemilik Jenis_kelamin

21451 Budi Darmawan L

21569 Anggi Lestari P

21584 Joko Anantoko L

Dalam bahasa SQL akan tertulis seperti ini:

CREATE TABLE bidang_tanah

(

NIB INTEGER NOT NULL,


74/93


74

nama_pemilik VARCHAR(20),

jenis_kelamin VARCHAR(2)

);INSERT INTO bidang_tanah VALUES ('21451', 'Budi Darmawan', 'L');

INSERT INTO bidang_tanah VALUES ('21569', 'Anggi Lestari', 'P');

INSERT INTO bidang_tanah VALUES ('21584', 'Joko Anantoko', 'L');

Sebelum dapat menulis baris perintah SQL ke dalam computer, Anda terlebih dahulu harus

menginstall perangkat lunak yang digunakan untuk membaca bahasa SQL. Software yang akan

kita gunakan untuk latihan kali ini adalah PostgreSQL (http://www.postgresql.org/download/),dan karena kita akan melakukan analisis spasial (keruangan), kita juga harus menginstall

PostGIS (http://postgis.refractions.net/download/). Langkah-langkah instalasi tidak akan

disebutkan disini, agar Anda bisa mengeksplorasinya sendiri.

Apabila pada saat instalasi Anda diminta memasukkan password, gunakan ‘postgres’.

Ini adalah untuk keseragaman latihan saja. Anda dapat menggunakan password apapun

yang anda inginkan nantinya.

Setelah melakukan instalasi, Silahkan Anda masuk ke menu pgAdmin III di start menu anda.

Anda akan melihat jendela berikut:

http://www.postgresql.org/download/http://www.postgresql.org/download/http://www.postgresql.org/download/http://postgis.refractions.net/download/http://postgis.refractions.net/download/http://postgis.refractions.net/download/http://postgis.refractions.net/download/http://www.postgresql.org/download/


75/93


75

Pada jendela yang muncul berikutnya, masukkan password Anda pada saat menginstall

PostgreSQL (‘postgres’):

Setelah Anda terhubung, Anda dapat membuat sebuah basisdata baru (yang akan Anda isi

dengan tabel-tabel) dengan cara seperti di bawah:

1) Klik kanan disini

2) Kemudian klik ‘Connect’


76/93


76

Pada jendela yang muncul, isikan seperti berikut ini:


77/93


77

Pindah tampilan jendela anda ke tab ‘Definition’,

Sebuah basisdata dengan nama ‘Basis_data_latihan’ akan muncul dengan tanda silang pada

iconnya ( ), sebagai tanda bahwa basisdata ini belum aktif. Untuk mengaktifkannya, klik saja padabasisdata ini.

1) Pada Tab

Definition…

2) Pilih template_postgis_20

3) Klik OK

1) Pada Tab

Properties…

3) Pilih postgres sebagai

pemilik basis data tersebut

2) isikan nama basis data

Anda


78/93


78

Sekarang Anda siap untuk membuat dan memanajemen basisdata spasial Anda. Mari kita

mulai!!

d. Beberapa perintah dasar di SQL

Mari kita mulai perkenalan kita dengan bahasa SQL sekarang. Anda akan

mempraktekkan beberapa hal mengenai pembuatan sebuah basisdata menggunakan

PostgreSQL

Satu catatan, Anda dapat menggunakan huruf kapital atau tidak, terserah anda. Hal tersebut

tidak berpengaruh terhadap baris perintah yang Anda masukkan

Klik pada tombol dan masukkan baris-baris perintah yang Anda lihat di contoh

sebelumnya, seperti ini:


79/93


79

Selanjutnya, klik pada tombol ‘Execute Query’ di bagian atas jendela ini:

Apabila Anda berhasil menjalankannya, akan muncul pesan seperti ini:

Query returned successfully: one row affected, 312 ms execution time.

Pesan tersebut menunjukkan bahwa baris-baris perintah yang Anda buat telah berhasil

dijalankan dan dimengerti oleh komputer. Selamat!!

Anda dapat melihat hasil dari tabel yang Anda buat pada jendela pgAdmin III, di bagian Object

Browser. Arahkan pada Basisdata Anda (basis_data_latihan) Schemas public

Tables. Anda akan melihat tambahan sebuah tabel bernama bidang_tanah pada bagian ini.

Klik disini


80/93


80

Apabila Anda menemui pesan yang berbeda atau pesan lain yang menandakan kesalahan,

periksa kembali penulisan Anda, apakah sudah sesuai benar dengan contoh yang diberikan

Sebelum melanjutkan, pindahkan baris-baris perintah yang ada di jendela SQL Editor ke jendela

Scratch Pad di sebelah kanan menggunakan perintah Copy-Paste (Anda dapat juga

menggunakan sembarang teks editor untuk ini). Ini berguna untuk menjaga Anda memiliki

rekaman dari perintah yang Anda buat sebelumnya, sehingga Anda dapat mencarinya kembali

sewaktu-waktu dibutuhkan. Anda juga dapat menyimpan baris-baris perintah yang ada di


81/93


81

jendela SQL Editor saat ini dengan mengklik pada menu File Save. Hasilnya akan berupa

sebuah berkas dengan ekstensi *.SQL.

Pada jendela SQL Editor yang sekarang kosong, masukkan baris perintah sederhana berikut:

SELECT * FROM bidang_tanah

Kemudian klik kembali tombol Execute Query yang telah Anda gunakan (Anda juga bisa

menggunakan tombol ‘F5’ di bagian atas keyboard Anda). Hasilnya akan seperti ini:

Pindahkan ke sini dengan Cut dan

Paste


82/93


82

Isi dari tabel ‘bidang_tanah’ yang Anda buat akan muncul di bagian bawah (Data Output).

Setelah selesai, jangan lupa untuk memindahkan kembali baris perintah ini ke scratch pad di

sebelah kanan untuk mengulang kembali pelajaran ini nantinya.

Sekarang, setelah melihat bagaimana perintah tadi dijalankan sudahkah Anda

mendapatkan gambaran mengenai fungsi perintah-perintah tadi?

Jika belum, berikut penjelasan beberapa perintah dasar yang Anda gunakan tadi:

CREATE TABLE bidang_tanah (

CREATE TABLEFungsi dari perintah ini adalah untuk membuat sebuah tabel baru, yang tentu saja

isinya masih kosong. Untuk mengisi tabel yang baru dibuat ini kita gunakan perintah

INSERT INTO dan VALUES.

bidang_tanah

Adalah nama/judul dari tabel pertama yang akan kita buat pada basisdata ini. Judul

tabel ini merupakan variable, artinya, Anda dapat menggunakan nama apapun yang

Anda inginkan, asalkan merupakan satu buah kata (Anda lihat, tanda spasi pada kata-

kata ‘bidang tanah’ diganti dengan tanda underscore/garis bawah. Ini untuk menjaga


83/93


83

variable tersebut hanya merupakan satu kata)

NIB INTEGER NOT NULL,

Nama_pemilik VARCHAR (20),

Jenis_kelamin VARCHAR(2),

NIB, Nama_pemilik dan Jenis_kelamin

NIB merupakan nama kolom pertama yang kita isikan (lihat tabel pada contoh di atas

agar lebih jelas). NIB ini adalah kolom yang akan kita fungsikan untuk memuat Nomor

indentifikasi bidang tanah. Karena ia juga merupakan variable, Anda dapat

memberikan nama apa saja sebagai penggantinya, misalnya No_id_bidang .

Demikian pula, Nama_pemilik dan Jenis_kelamin merupakan nama-nama kolom yang

kita buat pada tabel bidang_tanah yang akan kita isi dengan keterangan-keterangan

yang kita inginkan.

Tipe Data

INTEGER dan VARCHAR yang anda gunakan pada baris-baris perintah tadi berfungsi

untuk menjelaskan tipe data dari kolom yang Anda buat. Berikut beberapa tipe data

yang dapat anda gunakan:

INTEGER : Menyatakan data berupa bilangan bulat. Panjang

data yang dapat dimuat adalah antara -2147483648 sampai 2147483647.

FLOAT : Menyatakan data berupa bilangan desimal

VARCHAR : Menyatakan sembarang karakter (huruf, angka, atau

karakter yang lain). Apabila anda menambahkan bilangan dalam tanda

kurung di belakangnya, misalnya VARCHAR(2), artinya anda membatasi

maksimal hanya 2 karakter yang akan ditampilkan, tidak boleh lebih.

TEXT : Menampilkan baris teks. Bedanya dengan tipe data

character adalah panjang data yang bisa ditampung. Anda bisa memasukkan

beberapa baris kalimat pada tipe data ini.

DATE : Memasukkan tanggal ke dalam kolom

BOOLEAN : Apabila anda memilih tipe data ini untuk sebuah

kolom, artinya kolom tersebut hanya bisa memliki dua macam nilai: ‘TRUE’

atau ‘FALSE’. Biasanya tipe data ini digunakan untuk menyatakan pilihan.


84/93


84

Perhatikan bahwa tiap kali anda membuat sebuah kolom, anda harus

memisahkannya dengan baris perintah selanjutnya menggunakan tanda koma (,). Ini

adalah salah satu aturan penulisan pada bahasa SQL.

PRIMARY KEY (NIB),

PRIMARY KEY

Pada baris perintah ini, kita memberi tahu komputer bahwa kolom NIB akan kita

jadikan sebagai PRIMARY KEY. Primary key adalah kolom yang akan kita gunakan

sebagai penghubung dengan tabel lain. Dalam hal ini, NIB haruslah bersifat unik.

Artinya, data-data pada kolom ini harus berbeda antara satu dengan yang lainnya.

SELECT * FROM bidang_tanah

SELECT dan FROM digunakan untuk menampilkan isi dari tabel yang dipanggil (pada

contoh adalah tabel bidang_tanah). Tanda asterisk (*) diatas digunakan untuk

menampilkan keseluruhan kolom pada tabel tersebut. Anda juga dapat memanggil

kolom tertentu pada sebuah tabel, misalnya seperti contoh ini:

SELECT nama_pemilik FROM bidang_tanah

Akan menampilkan semua isi kolom nama_pemilik pada tabel bidang_tanah.

Ada variasi perintah lain yang dapat Anda gunakan, yaitu dengan mengkombinasikannya

dengan WHERE. Untuk melihat pengaruhnya, coba Anda ketikkan baris perintah berikut

pada jendela SQL Editor:

SELECT * FROM bidang_tanah WHERE NIB = 21451

Hasilnya akan seperti ini:

modul intermediate training qgis

Documents