Praktik Terbaik ETL (Ekstrak-Transformasi-Muat) Data Geospasial

Pendahuluan

Pada modul ini, Anda akan mempelajari praktik terbaik dalam membangun proses ETL (Extract–Transform–Load) khusus untuk data geospasial, mulai dari ekstraksi berbagai sumber data (API, OSM, internal bank), transformasi agar bersih dan konsisten, hingga memuat data ke dalam sistem analitik seperti QGIS, PostGIS, BigQuery, atau dashboard BI.

Ini penting karena analisis jaringan bank (branch & ATM network strategy) membutuhkan data yang akurat, standar, dan dapat direplikasi. Ketika pipeline ETL salah atau tidak konsisten, seluruh analisis seperti scoring lokasi, heatmap demand, sampai model prediksi permintaan akan bias.

Prasyarat & Alat yang Dibutuhkan:

  • Pemahaman dasar koordinat dan format geospasial
  • Akses ke data POI, ATM, cabang, atau data bank internal
  • Software pendukung:
    • QGIS / ArcGIS
    • PostgreSQL + PostGIS
    • Python (pandas, geopandas, shapely)
    • Google Data Studio / Power BI (opsional)

Langkah-langkah Utama

1. Mengidentifikasi Sumber dan Format Data

Anda tidak bisa melakukan ETL tanpa memetakan semua sumber data terlebih dahulu.

Instruksi Detail:

  • Buat daftar semua sumber data yang akan diproses:
    • API (Google Places, Overpass, internal API bank)
    • File eksternal (CSV, Excel, shapefile, GeoJSON)
    • Data internal bank (ATM, cabang, transaksi per area)
    • Data pemerintah (BPS, Podes, batas wilayah)
  • Catat format, frekuensi update, dan ukuran datanya.
  • Tentukan target format setelah ETL: CSV, GeoJSON, atau tabel PostGIS.
    (Visual Hint: Tabel sumber data dengan kolom: Source – Format – Update Frequency – Notes.)

Tip:
Selalu catat metadata seperti tanggal update dan sumber asli untuk memudahkan audit dan versi data.

2. Mengekstrak Data dari Setiap Sumber

Setiap format membutuhkan pendekatan ekstraksi yang berbeda.

Instruksi Detail:

  1. Untuk file CSV/Excel:
    • Buka Python atau Excel, cek header & struktur kolom.
    • Pastikan data lat/long berada dalam kolom yang benar.
      (Visual Hint: Spreadsheet dengan kolom name, address, lat, lng disorot.)
  2. Untuk shapefile/GeoJSON:
    • Gunakan QGIS → Layer → Add Layer → Add Vector Layer.
    • Periksa jenis geometri (point/line/polygon).
      (Visual Hint: Tampilan file GeoJSON dibuka di QGIS.)
  3. Untuk API:
    • Lakukan request GET menggunakan Python atau Postman.
    • Simpan hasil JSON ke file lokal untuk reproducibility.
      (Visual Hint: Panel Postman dengan endpoint API kompetitor.)

Peringatan:
Jangan langsung memakai data mentah. Selalu simpan backup asli sebelum transformasi.

3. Melakukan Transformasi Data Agar Bersih & Konsisten

Transformasi adalah inti dari proses ETL geospasial.

Instruksi Detail:

  • Normalisasi nama POI/Bank:
    • BCA vs Bank Central Asia → BANK BCA
  • Membersihkan alamat:
    • Hilangkan karakter tidak perlu (#, -, / panjang).
  • Memvalidasi koordinat:
    • Pastikan berada dalam rentang Indonesia (-11 hingga 6 lat, 95 hingga 141 long).
  • Menghapus duplikasi lokasi:
    • Gunakan threshold jarak ≤10 meter untuk titik bertumpuk.
  • Mengubah format koordinat:
    • Dari DMS → Decimal degree
  • Reproject CRS:
    • Dari EPSG:3857 ke EPSG:4326 (WGS84).
  • Standardisasi kategori:
    • ATM, Kantor Cabang, Agen, Competitor, POI Ekonomi, dan lainnya.
      (Visual Hint: Sebelum–sesudah transformasi ditampilkan dalam tabel dengan warna hijau pada kolom hasil final.)

Strategi Penting:
Gunakan Geopandas + Shapely untuk transformasi spasial yang lebih akurat dan cepat.

4. Menggabungkan (Merge) & Mengintegrasikan Semua Dataset

Ini dibutuhkan jika Anda memakai beberapa sumber data yang berbeda.

Instruksi Detail:

  1. Gunakan Python/pandas untuk merge berdasarkan kunci seperti:
    • Nama lokasi
    • Koordinat (spatial join)
  2. Buat kolom source untuk melacak asal setiap data.
  3. Lakukan spatial join untuk menghubungkan data POI dengan:
    • Batas administrasi
    • Zona potensial
    • Peta kompetitor
  4. Buat layer gabungan yang siap dianalisis.
    (Visual Hint: Peta QGIS dengan POI dari berbagai sumber digabung menjadi satu layer.)

Tip:
Untuk menghindari duplikasi besar, gunakan buffer join 10–20 meter.

5. Memvalidasi Kualitas Data (Data QA/QC)

Sebelum dimuat, semua data harus melalui pemeriksaan kualitas.

Instruksi Detail:

  • Cek 10–20% titik secara visual di QGIS.
  • Periksa apakah ada titik yang:
    • Jatuh di tengah laut
    • Jaraknya sangat jauh dari cluster lainnya
    • Koordinat invalid (0,0)
  • Periksa konsistensi kategori dan nama POI.
    (Visual Hint: Tampilan QGIS dengan titik error diberi warna merah.)

Peringatan:
Error kecil seperti satu titik ATM yang salah koordinat dapat mengacaukan seluruh heatmap atau density model.

6. Memuat Data ke Sistem Analitik (Load Process)

Setelah siap, data dimuat ke database analitik.

Instruksi Detail:

  1. Jika menggunakan PostGIS:
    • Import dengan ogr2ogr atau DB Manager di QGIS.
    • Tentukan CRS (EPSG:4326).
    • Buat indeks spasial (CREATE INDEX … USING GIST).
      (Visual Hint: DB Manager QGIS dengan tabel geometry disorot.)
  2. Jika menggunakan BigQuery GIS:
    • Simpan sebagai CSV atau GeoJSON.
    • Upload → Auto-detect schema → Centang Geo field.
  3. Jika digunakan untuk BI Dashboard:
    • Export ke CSV bersih.
    • Integrasikan ke Power BI/Looker Studio.

Tip:
Gunakan struktur folder ETL yang tetap:

  • /raw
  • /clean
  • /final
  • /metadata
    Ini memudahkan audit data.

7. Mengotomatisasi Pipeline ETL

Setelah proses stabil, otomatisasikan agar dapat berjalan harian/mingguan.

Instruksi Detail:

  • Gunakan cron job, Apache Airflow, atau Python scheduler.
  • Setiap proses mencakup:
    1. Extract dari API.
    2. Transform dengan script Python.
    3. Load ke PostGIS atau BigQuery.
  • Buat log otomatis untuk setiap perubahan.
    (Visual Hint: Diagram alur ETL otomatis dengan tiga blok besar: Extract → Transform → Load.)

Tip:
Otomatisasi membantu menjaga konsistensi data dan meminimalkan error manual.

Ringkasan & Tugas

3 Poin Kunci:

  1. ETL geospasial yang baik = data akurat + konsisten + siap analisis.
  2. Transformasi adalah bagian paling kritis (standardisasi nama, koordinat, kategori).
  3. Validasi dan otomasi sangat penting untuk strategi jaringan bank yang berbasis data.

Tugas Praktis:

Buat pipeline ETL sederhana untuk 100 data ATM kompetitor, yang mencakup:

  1. Ekstrak dari dua sumber berbeda (CSV + API).
  2. Transformasi: standardisasi nama, validasi koordinat, hapus duplikasi.
  3. Load ke PostGIS atau QGIS sebagai layer final.

Lalu buat laporan singkat:

  • Bagian mana yang paling memakan waktu?
  • Data apa yang paling sering error?
Previous Lesson
Back to Course
Next Lesson