<![CDATA[Pemodelan spasial adalah representasi ataupun model spasial dari data yang digunakan danmerupakan penggambaran suatu bagian muka bumi. Pemodelan spasial dapat digunakan untukmenyelesaikan suatu masalah dari dunia nyata dan memodelkannya. Pemodelan ini terdiri dari berbagaivariabel yang dipetakan secara digital dan disesuaikan sistem proyeksi maupun koordinatnya denganmelibatkan aspek resolusi dan sistem klasifikasinya.Maka salah satu sarana bantuan yang sering digunakan untuk melakukan kegiatan dalam rangkamemperoleh gambaran situasi muka bumi atau informasi tentang ruang muka bumi yang diperlukan, yangdapat menjawab atau menyelesaikan suatu masalah yang terdapat dalam ruang muka bumi yangbersangkutan, diperlukanlah Sistem Informasi Geografis (SIG). Kegiatan tersebut merupakan rangkaiankegiatan yang meliputi mengumpulkan, menata, mengolah, menganalisis hingga menyajikan data/faktayang terdapat dalam ruang muka bumi yang kemudian sering disebut sebagai data/fakta geografis/spasial.Terungkap juga bahwa Sistem Informasi Geografis (SIG) terbukti mampu menyediakan informasi datageospasial untuk setiap objek di permukaan bumi secara cepat. Sekaligus juga mampu menyediakansistem analisa keruangan yang akurat.Maka dalam penelitian ini, yang mengharapkan dapat menghasilkan suatu visualisasi darizona/daerah rentan banjir di kota Semarang berikut informasi tingkat rentan pada masing-masing zonajuga informasi indikator-indikator banjirnya, dibutuhkan suatu pengolahan data spasial melalui prosesanalisa spasial untuk bisa mengintegrasikan data-data yang dibutuhkan, yang sifatnya lebih dari satu danmerupakan data komprehensif. Adapun proses analisa spasial ini akan mengimplementasikan prosessuperimpose yang dalam SIG dinamakan Overlay. Metode yang akan digunakan dalam Overlay yaitujoin-UNION dan join-INTERSECTION.Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu pemodelan spasial baru yang akan menjadisebuah Peta Tematik Digital dan dinamakan Peta Tematik Zonasi Tingkat Rentan Banjir di KotaSemarang.]]>
Copyrights © 2016
