Jenis Data Geospasial: Raster, Vektor, dan Big Geo-Data

Pendahuluan

Pada pelajaran ini Anda akan mempelajari tiga jenis data geospasial utama yang menjadi fondasi semua analisis spasial dan pemodelan prediktif di industri perbankan:

  1. Data Vektor,
  2. Data Raster, dan
  3. Big Geo-Data (data lokasi berukuran sangat besar, sering real-time).

Memahami ketiganya sangat penting sebelum Anda masuk ke analisis lanjutan seperti:

  • Catchment analysis,
  • Competitor mapping,
  • Risk scoring by geolocation,
  • Location-based predictive modeling (misal: prediksi potensi pembukaan cabang baru).

Manfaat Praktis bagi Industri Perbankan:

  • Menentukan lokasi cabang/ATM paling menguntungkan.
  • Mengukur risiko kredit berdasarkan karakteristik geografis.
  • Menganalisis pola mobilitas nasabah.
  • Melakukan fraud detection berbasis pergerakan lokasi.
  • Membuat geo-enhanced machine learning features untuk model prediktif.

Prasyarat / Alat yang Dibutuhkan:

  • Software GIS: QGIS (gratis), ArcGIS Pro (berbayar).
  • Spreadsheet: Excel/Sheets.
  • Sample data:
    • Shapefile wilayah administrasi (vektor)
    • Citra satelit resolusi menengah (raster)
    • Mobility data atau transaksi geotag (big data)
  • Kemampuan dasar membaca peta dan tabel.

Langkah-langkah Utama

1. Mengenali Perbedaan Fundamental: Raster vs Vektor vs Big Geo-Data

Anda akan memahami struktur, fungsi, dan kapan masing-masing jenis data digunakan dalam konteks perbankan.

Instruksi Detail

  1. Pelajari karakteristik data vektor:
    • Terdiri dari point, line, polygon.
    • Contoh perbankan: lokasi cabang, batas kecamatan, jalur jalan.
  2. Pelajari karakteristik data raster:
    • Berbentuk grid pixel.
    • Contoh perbankan: kepadatan penduduk, indeks ekonomi wilayah, suhu ekonomi (economic heatmap).
  3. Pelajari karakteristik big geo-data:
    • Data berskala jutaan hingga miliaran record.
    • Contoh perbankan: data mobilitas nasabah, geotag transaksi ATM, data satelit multi-temporal.

(Visual Hint: Tampilkan tiga panel perbandingan—vektor dengan garis polygon, raster berupa grid pixel, big data berupa plot titik sangat rapat.)

Tip Penting:
Gunakan vektor untuk objek jelas, raster untuk fenomena kontinu, dan big geo-data untuk pola besar/real-time seperti mobilitas dan transaksi.

2. Mengimpor dan Memvisualisasikan Data Vektor

Data vektor adalah backbone analisis perbankan karena mewakili lokasi fisik cabang, ATM, dan wilayah nasabah.

Instruksi Detail

  1. Buka QGIS → Layer → Add Layer → Add Vector Layer.
    (Visual Hint: Jendela import vektor dengan pilihan format: Shapefile, GeoJSON, KML.)
  2. Pilih file shapefile batas kecamatan.
  3. Tambahkan titik lokasi cabang bank (format CSV dengan kolom lat-long).
  4. Atur simbol:
    • Poligon kecamatan → warna light grey
    • Cabang → titik biru
    • ATM → titik kuning

(Visual Hint: Peta dengan poligon wilayah dan titik lokasi cabang/ATM.)

Peringatan:
Jangan import CSV tanpa menentukan X/Y (longitude/latitude) — titik bisa muncul “nyasar” ribuan kilometer.

3. Mengimpor dan Membaca Data Raster

Data raster membantu menilai potensi wilayah, contohnya:

  • kepadatan penduduk,
  • tingkat urbanisasi,
  • potensi ekonomi berbasis wilayah.

Instruksi Detail

  1. Buka QGIS → Layer → Add Layer → Add Raster Layer.
    (Visual Hint: Jendela import raster dengan file .tif dipilih.)
  2. Pilih file TIFF kepadatan penduduk.
  3. Pastikan koordinat raster sama dengan layer vektor (EPSG:4326 atau UTM).
  4. Gunakan Symbology → Singleband pseudocolor untuk menampilkan heatmap.

(Visual Hint: Raster berwarna merah-kuning-hijau tersebar pada peta.)

Tip Pro:
Raster sangat ideal untuk membuat scoring wilayah seperti potensi ekonomi, risiko banjir, atau kepadatan penduduk.

4. Melakukan Overlay Raster dengan Vektor (Analisis Hybrid)

Anda akan menggabungkan kekuatan raster dan vektor untuk menghasilkan insight strategis.

Instruksi Detail

  1. Klik Raster → Extraction → Zonal Statistics.
  2. Pilih:
    • Raster input: kepadatan penduduk
    • Polygon layer: kecamatan
  3. Buat statistik: mean, sum, max.
    (Visual Hint: Panel zonal statistics dengan layer poligon dipilih.)
  4. Hasilnya: setiap kecamatan akan memiliki nilai rata-rata kepadatan.

(Visual Hint: Atribut tabel kecamatan menampilkan kolom baru: pop_mean, pop_sum.)

Strategi:
Gunakan mean kepadatan untuk mengidentifikasi kecamatan dengan potensi nasabah tertinggi.

5. Mengelola & Menganalisis Big Geo-Data (Data Sangat Besar)

Big geo-data merupakan data yang tidak bisa dibuka langsung di QGIS, biasanya terkait transaksi atau mobilitas.

Instruksi Detail

  1. Gunakan database geospasial seperti:
    • PostgreSQL + PostGIS
    • GeoParquet
    • BigQuery GIS
  2. Import data dengan batch:
    • 1 juta baris geotag transaksi (contoh).
    • Simpan dalam tabel POINT geometry.
  3. Lakukan analisis cluster (contoh: lokasi ATM paling ramai):
    • SQL: ST_ClusterKMeans atau ST_ClusterDBSCAN.
  4. Ekspor hasil cluster ke QGIS sebagai layer vektor untuk divisualisasikan.

(Visual Hint: Output cluster berupa titik warna merah-biru-kuning membentuk pola mobilitas nasabah.)

Peringatan:
Jangan pernah membuka file CSV berisi >2 juta baris langsung di QGIS — software bisa crash. Gunakan database.

6. Memilih Jenis Data yang Tepat untuk Analisis Perbankan

Pemilihan jenis data menentukan akurasi dan efisiensi analisis.

Instruksi Detail

Gunakan tabel panduan cepat berikut:

Tujuan Analisis Gunakan Vektor Gunakan Raster Gunakan Big Geo-Data
Lokasi cabang ✔ ❌ ✔ (mobilitas)
Risiko kredit geografis ✔ ✔ ❌
Potensi ekonomi wilayah ❌ ✔ ✔
Optimasi ATM ✔ ❌ ✔
Fraud detection ❌ ❌ ✔
Prediksi cabang baru ✔ ✔ ✔

(Visual Hint: Tabel keputusan dengan tiga warna berbeda.)

Tip:
Kombinasi vektor + raster + big data memberikan insight paling komprehensif untuk pengembangan jaringan bank modern.

Ringkasan

Tiga poin kunci yang perlu Anda ingat:

  1. Vektor → cocok untuk objek diskrit (cabang, ATM, batas wilayah).
  2. Raster → cocok untuk fenomena kontinu (ekonomi, populasi, risiko).
  3. Big Geo-Data → ideal untuk pola besar seperti mobilitas dan transaksi.

Tugas Praktis

Lakukan latihan berikut untuk memperkuat pemahaman Anda:

  1. Import satu layer vektor (batas kecamatan) dan satu layer raster (kepadatan penduduk) ke QGIS.
  2. Lakukan zonal statistics untuk menghitung kepadatan rata-rata per kecamatan.
  3. Visualisasikan hasilnya dengan warna gradasi.
  4. Buat satu insight terkait potensi pembukaan cabang baru berdasarkan hasil analisis.
Previous Lesson
Back to Course
Next Lesson