Gambar 1. Spatial Data Science

Spatial Data Science (Sains Data Spasial) atau Geographic Data Science (Sains Data Geografi) atau Geospatial Data Science (Sains Data Geospasial) merupakan perpotongan antara Geographic Information Science (Sains Informasi Geografi), Spatial Analysis (Analisis Spasial) dan Applied Geocomputation (Terapan Geokomputasi) (Gambar 1).

Spatial Data Science jika ditelusur lebih dalam merupakan cabang dari ilmu data yang memfokuskan pada analisis dan pengolahan data spasial atau data yang memiliki informasi geografis. Ini termasuk data geografis seperti lokasi, jarak, dan orientasi, dan melibatkan teknik seperti geospatial analysis, visualisasi spasial, dan pemodelan spasial untuk memahami pola dan hubungan spasial dalam data. Hasil dari Spatial Data Science bisa digunakan dalam berbagai bidang seperti transportasi, lingkungan, bisnis, dan pemerintahan.

Spatial Data Science dapat diterapkan dalam berbagai bidang, seperti:

  1. Transportasi: Analisis lalu lintas dan perencanaan rute pengiriman barang menggunakan informasi geografis untuk memahami pola dan hubungan antar lokasi.
  2. Lingkungan: Studi lingkungan memanfaatkan data geografis untuk memahami dan memprediksi perubahan iklim dan dampak lingkungan.
  3. Bisnis: Perusahaan dapat menggunakan analisis spasial untuk memahami pola pembelian dan preferensi konsumen berdasarkan lokasi geografis.
  4. Pemerintahan: Pemerintah dapat menggunakan data geografis untuk memahami pola dan tren kriminalitas, dan menentukan strategi pencegahan kejahatan.

Data spasial yang digunakan dalam Spatial Data Science dapat diambil dari berbagai sumber seperti citra satelit, GPS, atau pemetaan digital, dan dianalisis menggunakan teknik seperti geospatial analysis, visualisasi spasial, dan pemodelan spasial. Contohnya, seorang ahli Spatial Data Science dapat membuat peta heatmap untuk menunjukkan distribusi populasi manusia di sebuah kota, atau membuat model spasial untuk memprediksi tingkat kebakaran hutan di masa depan.

Dengan memanfaatkan informasi geografis, Spatial Data Science membantu kita memahami dan memecahkan masalah yang berhubungan dengan lokasi, seperti memprediksi tingkat polusi udara di sebuah kota atau memahami pola migrasi spesies hewan liar.

Gambar 2. Spatial Data Science

Sumber:

  1. Shekhar, S., Chawla, S., & Xiong, H. (2017). Big spatial data: challenges and opportunities. Location-Based Services, 2(4), 235-246.
  2. Kitchin, R. (2014). The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences. Sage.
  3. Goodchild, M. F. (2007). Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal, 69(4), 211-221.
  4. Câmara, G., & Monteiro, A. M. V. (2015). Big spatial data: challenges and opportunities. Big Data Research, 2(2), 54-59.
  5. Sester, M., & Krause, P. (2017). Spatial data science: Methods and applications. Berlin: Springer.
  6. Jiang, B., Wang, P., & Li, X. (2015). Spatial data science: foundations, methods, and algorithms. Springer.
  7. Nakaya, T., & Murayama, Y. (2019). Spatial data science: concepts, methods, and applications. Springer.
  8. Goodchild, M. F. (2017). Foundations of geographic information science. Routledge.

Sumber lainnya:
https://www.mdpi.com/journal/ijgi/special_issues/Spatial_Data_Science
https://carto.com/what-is-spatial-data-science/
http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram
http://www.isds.org.za