JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 1 Jam 27 Menit 17 Detik

Algoritma Data Science untuk Optimasi Geotagging

Belajar Data Science di Rumah 23-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b6b82a00925c8df3006e662918c280ae_x_Thumbnail800.jpeg

Data science akhir-akhir ini telah banyak membawa perubahan dalam berbagai sisi. Mulai dari sisi finansial, kesehatan, maupun sisi geografis. Salah satu penerapan data science yang mungkin tidak kalian sadari tetapi sering digunakan adalah Geotagging. Yap, geotagging menjadi salah satu contoh dari aplikasi data science dimana pengguna bisa mengirimkan pesan, media, tautan, dan juga hal lainnya dengan mengaktifkan Global Positioning System (GPS) letak persis pengguna tersebut saat ini berada. 


Dengan menggunakan GPS, maka lokasi garis lintang dan garis bujur di mana seseorang berada akan ditunjukkan secara akurat. Minimal lokasinya tidak akan jauh-jauh dari lokasi yang ditandai. Penggunaan geotagging sangatlah membantu dari segi akurasi lokasi dan ketepatan titik pengguna satu dengan yang lainnya ketika berkomunikasi atau membangun jaringan tertentu.


Contoh kecil dari geotagging adalah ketika kita ingin melakukan pengambilan gambar di suatu tempat. Andaikan kita ingin berfoto sendiri maupun bersama-sama, setelah gambar tersebut disimpan maka di galeri kita nantinya akan terekam lokasi dan titik dimana gambar tersebut diambil. Jadi, begitu pengambilan gambar dilakukan langsung maka kita tidak perlu menunggu apalagi menantikan untuk diinput secara manual, cukup dengan geotagging semua informasi mengenai lokasi, titik koordinat maupun tempat persisnya akan jelas terlihat disitu. Biasanya informasi geotagging juga berhubungan dengan derajat dan peta. Misalnya lokasi A memilki koordinat lokasi maupun kombinasi titik lintang maupun bujur yang tepat.


Dalam mengeluarkan hasil geotagging, terdapat berbagai macam algoritma yang berperan penting. Algoritma tersebut sangat mendukung optimalisasi geotagging khususnya pada bidang data science. Di balik keberhasilan geotagging terdapat algoritma data science yang memungkinkan pengolahan data lokasi secara efisien dan akurat. Artikel ini akan membahas beberapa algoritma data science yang digunakan dalam geotagging. 


1. Pengertian Geotagging

Geotagging adalah proses penambahan metadata yang berisi informasi geografis tentang suatu lokasi ke dalam peta digital. Data biasanya terdiri dari koordinat lintang dan bujur, tetapi mungkin juga menyertakan stempel waktu, serta tautan ke informasi tambahan. Metadata geotagging dapat ditambahkan secara manual atau terprogram.

Data Science

Di Google Maps dan layanan GPS serupa, penandaan geografis juga dapat disebut sebagai dropping pin. Pin dapat ditandai dengan informasi kontekstual untuk berbagi informasi tentang lokasi fisik tertentu. Jenis info kontekstual yang populer termasuk foto, video, URL situs web, dan kode QR.


Geotagging dapat membantu pengguna menemukan berbagai informasi spesifik lokasi dari perangkat. Misalnya, seseorang dapat menemukan gambar yang diambil di dekat lokasi tertentu dengan memasukkan koordinat garis lintang dan garis bujur ke dalam mesin pencari gambar yang sesuai.


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Reverse Geocoding

Reverse geocoding adalah proses mengubah koordinat geografis (latitude dan longitude) menjadi alamat atau nama tempat. Algoritma reverse geocoding memanfaatkan database geografis yang besar untuk mencari alamat yang sesuai berdasarkan koordinat yang diberikan. Algoritma ini umumnya menggunakan metode pencocokan pola atau algoritma indeksasi spasial untuk mencapai efisiensi dalam pencarian.

Data Science


3. Geo-fencing

Geo-fencing adalah teknik yang digunakan untuk membuat batasan geografis virtual di sekitar suatu area tertentu. Algoritma geo-fencing memanfaatkan data geografis dan poligon atau radius tertentu untuk memverifikasi apakah suatu titik atau lokasi berada di dalam atau di luar batasan tersebut. Algoritma ini berguna dalam memantau pergerakan, mengirimkan pemberitahuan berbasis lokasi, atau mengelola area terlarang.

Data Science


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Clustering Spatial

Algoritma clustering spasial digunakan untuk mengelompokkan titik-titik data geografis yang berdekatan berdasarkan jarak atau atribut tertentu. Clustering dapat membantu mengidentifikasi pola, kelompok, atau wilayah tertentu yang memiliki karakteristik serupa. Metode clustering yang umum digunakan termasuk K-means, DBSCAN, dan Hierarchical Clustering. Algoritma clustering spasial berguna dalam geotagging untuk mengenali hotspot, mengelompokkan lokasi yang serupa, atau mengidentifikasi anomali spasial.

Data Science


5. Spatial Data Mining

Penggalian data geospasial (spatial data mining) adalah proses menemukan pola atau pengetahuan yang berharga dari data geografis. Algoritma penggalian data geospasial melibatkan teknik seperti asosiasi spasial, klasifikasi spasial, prediksi spasial, dan analisis kluster spasial. Dengan menggunakan algoritma ini, kita dapat mengungkap hubungan tersembunyi antara data geografis dan variabel lainnya, sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan pemodelan prediktif.


Melalui algoritma seperti reverse geocoding, clustering spasial, geo-fencing, dan penggalian data geospasial, kita dapat memperoleh informasi berharga dari data geografis, mengenali pola, mengelompokkan lokasi, memverifikasi batasan geografis, serta menggali pengetahuan yang berguna. 


Sudah siap berkarir di era digital yang akan banyak memerlukan data scientist? Yuk siapkan diri kamu dan perdalam skill data science-mu bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. 


Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login