Analisis Data Geospasial pada Portofolio Data Analyst

Pernah nggak sih, kamu penasaran kenapa ojol bisa tahu kapan kamu butuh tumpangan bahkan sebelum kamu buka aplikasi? Kemudian Google Maps yang tahu secara realtime kondisi lalu tintas, atau sistem monitoring kebakaran hutan NASA yang akurat, sampai prediksi panen berbasis satelit yang digunakan oleh petani modern, semua bisa berjalan dengan baik menggunakan apa? Jawabannya ternyata nggak cuma karena algoritma biasa, tapi juga karena analisis geospasial yang bekerja diam-diam di balik layar, dan siapa dalang di balik itu semua? Yup, jawabannya ada pada kombinasi data science dan analisis geospasial!

Kita hidup di dunia yang terus bergerak. Secara harfiah. Jalanan macet berubah tiap jam, cuaca berubah tiap hari, dan kebutuhan manusia berubah tiap musim. Tapi ada satu hal yang konstan: semua itu terjadi di suatu tempat. Nah, di sinilah ilmu data science dan geospasial bersatu, saling bantu membongkar pola-pola yang tersembunyi di antara lokasi, waktu, dan perilaku manusia!

1. Apa Sebenarnya Analisis Geospasial Itu, dan Apa Hubungannya dengan Data Science?

Analisis geospasial adalah studi tentang informasi yang terikat oleh lokasi. Artinya, kita nggak cuma bicara soal data "apa", tapi juga data "di mana". Misalnya, tahu bahwa angka pengangguran naik itu satu hal, tapi tahu bahwa angka itu naik drastis di daerah pesisir karena penurunan aktivitas pelabuhan? Itu cerita yang jauh lebih bernuansa. Dan data science membantu kita membaca cerita itu.

Dengan memanfaatkan machine learning, pemodelan statistik, dan algoritma prediktif, data science mengolah kumpulan data spasial menjadi sesuatu yang bisa diinterpretasikan dan digunakan untuk mengambil keputusan. Ini bukan cuma soal peta digital yang keren, tapi soal melihat pola mobilitas, perubahan iklim, sampai potensi pasar berdasarkan titik-titik di bumi.

2. Kenapa Analisis Geospasial jadi Super Penting di Era Sekarang?

Bayangkan kamu adalah perencana kota yang harus merancang jalur evakuasi bencana di daerah rawan gempa. Atau kamu kerja di startup logistik yang ingin memotimalkan rute pengiriman agar lebih hemat BBM. Atau bahkan kamu kerja di NGO yang mau mengirim bantuan ke wilayah terpencil. Semua skenario ini butuh satu hal: pemahaman spasial berbasis data.

Lebih jauh lagi, perubahan iklim membuat kita harus berpikir lebih strategis tentang ruang. Dimana lokasi yang akan terdampak banjir lima tahun ke depan? Bagaimana urbanisasi mempengaruhi suhu kota? Di mana hotspot kebakaran hutan paling sering muncul? Dengan data science yang dikombinasikan dengan informasi lokasi, kita bisa prediksi—bukan cuma reaksi.

Di sektor bisnis, geospasial juga bukan cuma gimmick. Banyak brand menggunakan analisis spasial untuk membuka toko baru, merancang iklan lokal yang lebih relevan, hingga memahami tren konsumsi masyarakat berdasarkan wilayah. Ini cara baru membaca pasar, bukan lagi berdasarkan "kira-kira", tapi berdasarkan "data di mana".

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Bagaimana Prosesnya? Dari Data Mentah ke Wawasan Spasial?

Segalanya dimulai dari data mentah yang berkaitan dengan lokasi. Bisa dari GPS, remote sensing satelit, sensor IoT di kota pintar, hingga data sosial media yang mencantumkan geotag. Data ini biasanya dalam format koordinat, gambar raster, atau shapefile.

Langkah berikutnya adalah preprocessing—membersihkan dan mengatur data agar bisa dimasukkan ke dalam pipeline analitik. Setelah itu, berbagai teknik data science mulai diterapkan: regresi spasial, clustering spasial, interpolasi, atau deep learning untuk mengenali pola dari gambar satelit.

Software seperti Python (dengan library seperti GeoPandas, Rasterio, Scikit-learn), QGIS, dan Google Earth Engine jadi senjata utama. Tapi yang nggak kalah penting adalah kemampuan berpikir spasial—menghubungkan pola-pola dalam data dengan realitas geografis yang nyata.

Contoh paling sederhana adalah ketika kamu melihat sebaran titik lokasi pembeli di sebuah kota. Kalau kamu hanya lihat datanya dalam bentuk list, mungkin nggak terlalu kelihatan pola. Tapi begitu divisualisasikan dalam peta, kamu bisa langsung lihat klaster yang padat di satu area tertentu. Di situlah insight muncul.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

4. Aspek Penting yang Perlu Diperhatikan Saat Bekerja dengan Data Geospasial

Ada satu prinsip yang perlu selalu diingat: “semua data lokasi memiliki konteks.” Artinya, sebuah titik di peta bukan hanya sekedar koordinat, tapi mewakili lingkungan hidup, budaya, dan dinamika sosial tertentu. Itulah mengapa, dalam analisis geospasial, penting untuk tidak hanya fokus pada algoritma, tapi juga mempertimbangkan aspek antropologis dan ekologis.

Selain itu, isu etika dan privasi juga patut diperhatikan. Lokasi bisa jadi data yang sangat sensitif. Maka dari itu, penggunaan data spasial harus memperhatikan kebijakan privasi, termasuk memastikan data dianonimkan dan digunakan secara bertanggung jawab.

FAQ

Q: Apakah pemula cocok mempelajari analisis geospasial dengan data science?
A: Sangat! Banyak kursus dan project open source yang bisa jadi titik masuk. Bahkan kamu bisa mulai dari memetakan data yang kamu punya sendiri—misalnya, lokasi favorit kamu di Google Maps.

Q: Apakah ini hanya untuk profesional di bidang data atau IT?
A: Nggak juga. Urban planner, arsitek, peneliti sosial, hingga pegiat lingkungan juga banyak yang pakai analisis ini. Justru pendekatan multidisiplin adalah kekuatannya.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri digital di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari