Pertanyaan

2. Mengapa resolusi spasial dan temporal sangat penting dalam analisis SIG? Berikan contoh kasus nyata di mana resolusi yang rendah menyebabkar kesalahan dalam pengambilar keputusan berbasis SIG.

Solusi

Terverifikasi Ahli
4.1 (173 Suara)
Kusumita elit ยท Tutor selama 8 tahun

Jawaban

**Resolusi spasial dan temporal sangat penting dalam analisis SIG karena mereka menentukan sejauh mana data geografis dapat memberikan informasi yang akurat dan terkini. Resolusi spasial yang rendah dapat menyebabkan kesalahan dalam peng keputusan dengan mengabaikan detail penting, sementara resolusi temporal yang rendah dapat mengakibatkan keputusan yang tidak berdasarkan data terbaru, seperti dalam kasus pemantauan bencana atau perubahan penggunaan lahan.

Penjelasan

**Resolusi spasial dan temporal adalah dua aspek kunci dalam analisis Sistem Informasi Geografis (SIG). Resolusi spasial merujuk pada tingkat detail yang dapat diwakili oleh data geografis, seperti ukuran sel pada peta, sedangkan resolusi temporal merujuk pada frekuensi pembaruan data, seperti seberapa sering data terbaru tersedia.1. **Resolusi Spasial:** - **Pentingnya:** Resolusi spasial yang tinggi memungkinkan pengguna untuk melihat detail yang lebih halus dalam data geografis, yang dapat sangat penting dalam pengambilan keputusan. Misalnya, dalam manajemen bencana, resolusi spasial yang dapat membantu tim respons menentukanat untuk mendistribusikan sumber daya dengan lebih akurat. - **Contoh Kasus:** Jika sebuah peta topografi memiliki resolusi spasial yang rendah (misalnya, satu kilometer persegi), maka akan sulit untuk mengidentifikasi fitur-fitur kecil seperti jalan kecil atau bangunan. Ini bisa menyebabkan kesalahan dalam perencanaan evakuasi atau distribusi bantuan.2. **Resolusi Temporal:** - **Pentingnya:** Resolusi temporal yang tinggi memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis SIG adalah up-to-date, yang sangat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat. Misalnya, dalam pemantauan perubahan penggunahan, data yang diperbarui secara berkala dapat membantu mengidentifikasi perubahan yang signifikan sejak periode pemetaan terakhir. - **Contoh Kasus:** Jika data cuaca hanya diperbarui setiap bulan,ambilan keputusan berbasis SIG untuk evakuasi akibat badai bisa terjadi terlambat, karena perubahan cuaca yang cepat mungkin tidak tercatat dengan baik.**