Language
Country/Area
No result found
Fusi Data dalam Sistem Informasi Geografis: Mengapa ini menjadi kunci penemuan ilmiah?
Penggabungan data adalah proses mengintegrasikan beberapa sumber data untuk menghasilkan informasi yang lebih konsisten, akurat, dan berguna daripada yang dapat disediakan oleh satu sumber saja. Dengan kemajuan teknologi penggabungan data, cakupan aplikasinya telah meluas dari bidang tradisional ke sistem informasi geografis (SIG) dan telah menjadi alat penting untuk eksplorasi ilmiah.
Proses penggabungan data biasanya diklasifikasikan sebagai tingkat rendah, sedang, atau tinggi, tergantung pada tahap pemrosesan saat penggabungan terjadi.
Penggabungan data tingkat rendah menggabungkan beberapa sumber data mentah untuk menghasilkan data mentah baru. Dalam proses ini, data yang digabungkan diharapkan memberikan hasil yang lebih informatif daripada input asli. Misalnya, penggabungan sensor adalah bagian dari penggabungan data, mirip dengan cara manusia dan hewan mengintegrasikan informasi dari berbagai indera untuk meningkatkan kemampuan bertahan hidup.
Model JDL/DFIG
Jelas, model fusi data sebelumnya tidak dapat lagi memenuhi kebutuhan informasi kompleks saat ini. Pada pertengahan 1980-an, Joint Laboratory Directors Group membentuk kelompok fusi data. Dengan munculnya Internet, fusi data tidak terbatas pada integrasi data sensor, tetapi juga mencakup fusi informasi. Model JDL/DFIG membagi berbagai proses pemrosesan data ke dalam beberapa tingkatan untuk memahami efek fusi data dengan lebih jelas.
Meskipun model-model ini memiliki nilai aplikasi tertentu dalam visualisasi fusi data dan mendorong diskusi dan konsensus, model-model ini masih dikritik, terutama dalam menangani interaksi manusia-komputer.Saat ini, model Data Fusion Information Group (DFIG) dibagi menjadi enam tingkatan: praproses sumber, penilaian objek, penilaian situasi, penilaian dampak, penyempurnaan proses, dan penyempurnaan pengguna.
Aplikasi Geografis
Di bidang SIG, fusi data sering kali identik dengan integrasi data. Dalam aplikasi ini, sangat penting untuk menggabungkan berbagai kumpulan data yang beragam menjadi satu kumpulan data terpadu yang berisi semua titik data dan langkah waktu. Kumpulan data yang digabungkan berbeda dari koleksi sederhana karena titik data yang digabungkan memiliki atribut dan metadata yang mungkin tidak disertakan dalam kumpulan data asli. Misalnya, melalui fusi data, peneliti dapat menggabungkan data pelacakan hewan dengan data habitat laut untuk mengeksplorasi interaksi antara perilaku hewan dan faktor lingkungan.
Di lepas pantai Tasmania, perangkat lunak fusi data digunakan untuk menggabungkan data pelacakan lobster batu selatan dengan data lingkungan untuk membuat gambar empat dimensi perilaku lobster batu.
Melalui proses ini, para ilmuwan dapat mengidentifikasi lokasi dan waktu utama di lingkungan dan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang ekosistem.
Integrasi Data
Di luar SIG, konsep integrasi data dan fusi data sedikit berbeda. Dalam bidang seperti intelijen bisnis, integrasi data sering digunakan untuk menggambarkan kombinasi data, sementara fusi data mengacu pada pengurangan atau substitusi yang terjadi setelah integrasi. Integrasi data dapat dilihat sebagai kombinasi set, sementara fusi adalah teknik untuk meningkatkan efisiensi.
Area Aplikasi
Dalam teknologi penginderaan lalu lintas, data dari berbagai teknologi penginderaan dapat digabungkan untuk menentukan status lalu lintas secara akurat. Metode fusi data yang menggunakan data akustik, gambar, dan sensor yang dikumpulkan di sepanjang jalan telah menunjukkan keefektifannya, memanfaatkan kekuatan masing-masing metode.
Juga, dalam beberapa kasus, sensor yang tersebar secara geografis tunduk pada kendala daya dan bandwidth. Hal ini mengakibatkan data mentah sering kali dikirimkan hanya dalam beberapa bit, dan dalam kasus ini, pusat fusi keputusan bertanggung jawab untuk mengintegrasikan keputusan biner yang dikirim oleh sensor guna meningkatkan kinerja klasifikasi.
Metode Statistik
Dalam fusi data, metode statistik baru seperti proses Gaussian autoregresif Bayesian dan estimasi semi-parametrik juga telah dikembangkan, yang mendorong pengembangan fusi data.
Metode-metode ini memungkinkan untuk memperkirakan hasil secara efisien di berbagai sumber data, sehingga menyediakan landasan data yang lebih solid untuk eksplorasi ilmiah.
Dalam dunia yang digerakkan oleh data saat ini, fusi data dalam SIG tidak hanya menyediakan wawasan penting tentang lingkungan, tetapi juga mendorong penemuan dan pemahaman ilmiah lebih lanjut. Dapatkah kita menemukan cara baru untuk memecahkan tantangan masa depan dalam evolusi berkelanjutan teknologi fusi data?
