
Deskripsi
Analitika Data Spasial merujuk pada eksplorasi, pemahaman, dan interpretasi data yang memiliki informasi spasial, yaitu data yang dikaitkan dengan lokasi atau koordinat geografis. Perkuliahan ini fokus pada keterampilan dan teknik yang diperlukan untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data spasial dengan tujuan untuk mengambil keputusan yang berdasar pada data keruangan. Pada era digital saat ini, volume data dengan informasi spasial, seperti data satelit, peta digital, dan sensor geospasial, mengalami pertumbuhan pesat. Oleh karena itu, kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data jenis ini menjadi penting dalam berbagai bidang, mulai dari perencanaan perkotaan, lingkungan, pertanian, hingga bidang kesehatan. Selama perkuliahan, mahasiswa akan diajarkan berbagai teknik analisis, termasuk analisis pola spasial, interpolasi, analisis keruangan, serta penggunaan perangkat lunak GIS (Geographic Information System) untuk pemrosesan dan visualisasi data. Mahasiswa juga akan diajarkan bagaimana mengidentifikasi masalah-masalah yang bersifat spasial dan menemukan solusi yang efektif dengan memanfaatkan data dan alat analitik yang tersedia. Salah satu keunggulan dari analitika data spasial adalah kemampuannya untuk mengintegrasikan analisis spasial dan statistik. Hal ini memungkinkan pengguna untuk memahami hubungan, keterkaitan, dan dinamika dari suatu fenomena dalam konteks ruang. Dengan demikian, mahasiswa akan mampu menyajikan informasi yang kompleks dalam bentuk visual yang informatif dan intuitif, memudahkan pemangku keputusan dalam menentukan langkah selanjutnya.
Capaian Pembelajaran
- Mahasiswa mampu memahami konsep dasar, prinsip, dan teknik dalam analitika data spasial.
- Mahasiswa memiliki keterampilan dalam menggunakan perangkat lunak GIS dan alat analitik terkait untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data spasial.
- Mahasiswa mampu memberikan rekomendasi dan solusi yang efektif untuk berbagai isu atau tantangan yang memiliki dimensi ruang.
Yang Kamu Pelajari
-
Prasyarat Pengetahuan Sebelumnya
-
Item Penilaian
- Keaktifan perkuliahan: 20%
- Tugas: 30%
- Project: 50%


