PEMANFAATAN POSTGRESQL UNTUK PENGELOLAAN BIG DATA SPASIAL (PSQL-01)

· 3 min read

APA ITU BIG DATA SPASIAL?

Big Data Spasial adalah gabungan dari 2 terminologi yaitu Big Data dan Data Spasial, tidak semua Big Data adalah spasial dan tidak semua data spasial adalah big data. Terminologi big data yang dituliskan dalam website SAS adalah data yang memiliki volume yang sangat besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Big data sendiri tidak hanya didefinisikan dengan volume data yang besar, tetapi juga seberapa besar peran data tersebut dalam pengambilan sebuah keputusan.

Big Data sendiri memiliki beberapa aspek yang harus dipenuhi, antara lain adalah volume (jumlah data), velocity (seberapa cepat data tersebut berubah), dan variety (seberapa besar variasi yang dimiliki di setiap data tersebut). Setelah kita mengetahui pengertian big data, kemudian kita lanjut pada pengertian data spasial itu sendiri. Data spasial adalah data yang memiliki informasi atribut yang relevan dan memiliki informasi lokasi yang sudah divalidasi sedemikian rupa. Lantas, apabila kita menggabungkan kedua pengertian tersebut, big data spasial sendiri adalah data yang memiliki informasi lokasi dalam jumlah banyak yang berubah dengan sangat cepat dan bervariasi, serta memiliki nilai untuk dijadikan analisis lebih lanjut sehingga dapat dijadikan dasar untuk membuat sebuah keputusan.

MENGGUNAKAN POSTGRESQL UNTUK PENGELOLAAN BASIS DATA SPASIAL

Menurut Nur Saputro dalam website https://www.nesabamedia.com/pengertian-postgresql/ menjelaskan bahwa PostgreSQL adalah sebuah RDBMS (Relational Data Base Management System) open source yang didistribusikan secara free yang menekankan pada pemenuhan standar teknis dan fleksibilitas (keluwesan) data. PostgreSQL memiliki sifat open source sehingga semua orang dapat menggunakannya. Lantas apa kelebihan PostgreSQL dengan perangkat lunak pemetaan lain yang sudah sering kita gunakan? PostgreSQL sendiri memiliki ekstensi tambahan yang dapat digunakan untuk pengelolaan data spasial, ekstensi tersebut adalah PostGIS.

PostGIS sebagai salah satu ekstensi dalam PostgreSQL memiliki banyak sekali fitur yang dapat dimanfaatkan untuk analisis spasial. Pengalaman empiris yang sudah dilalui oleh penulis sendiri dalam memanfaatkan PostGIS masih sangat sedikit apabila dibandingkan dengan fitur yang disediakan, tetapi perbedaan waktu untuk menghasilkan proses analisis sangat terasa apabila dibandingkan dengan perangkat lunak pemetaan yang sering digunakan seperti Quantum GIS dan ArcMap. Selain itu, kita dapat mengombinasikan query-query dasar dari PostgreSQL untuk mendukung analisis yang ingin kita lakukan.

Selain analisis spasial, kita juga dapat melakukan manipulasi data spasial yang dilakukan dalam jumlah besar dan cepat. Penulis sendiri pernah mencoba melakukan beberapa manipulasi data spasial dalam jumlah banyak. Manipulasi data spasial akan sangat bermanfaat untuk menyamakan format antar data kita. Terminologi format data yang sama dalam big data spasial khususnya data vector, antara lain data tersebut harus memiliki jenis data spasial yang sama, entah itu point, line, ataupun polygon. Jenis data tersebut masih bisa diperinci apabila data spasial yang kita miliki memiliki jumlah yang sangat banyak, yaitu multipoint, multiline, dan multipolygon. Selain jenis data, dalam data spasial masih banyak format yang harus disamakan seperti Spatial Reference dan dimensi dari koordinat.

Pemanfaatan analisis dan manipulasi data spasial dengan menggunakan PostgreSQL disini sangat efektif, dan kita akan membahasnya satu persatu dalam artikel selanjutnya. Selain itu, PostgreSQL sendiri dapat dikoneksikan dengan Quantum GIS, sehingga akan mempermudah proses query yang dilakukan. Hal-hal tersebut akan dibahas oleh penulis secara lengkap dan mendalam di artikel-artikel selanjutnya, dan akan memiliki urutan sesuai judul yang dibuat (PSQL-Nomor).