BlogEducationPeran Geo Artificial Intelligence (GeoAI) dalam GIS

Peran Geo Artificial Intelligence (GeoAI) dalam GIS

Definisi GeoAI

suatu ilmu yang menggabungkan antara ilmu geospasial dengan kecerdasan buatan berupa machine learning, deep learning, serta high-performance computing untuk dapat memperoleh informasi dari sekumpulan data spasial dapat diartikan sebagai GeoAI.

GeoAI di GIS
Gambaran Tentang GeoAI

GeoAI memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang, seperti perencanaan kota, pemantauan lingkungan, transportasi, dan kesehatan masyarakat/lingkungan. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan keakuratan pengambilan keputusan di bidang ini dengan memberikan wawasan yang sulit diperoleh dengan menggunakan teknik GIS tradisional, contohnya pemanfaatan GeoAI oleh kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat yang melakukan monitoring kasus gempa bumi di Jawa Barat untuk menentukan titik-titik lokasi dan bangunan yang mengalami kerusakan parah sehingga dapat ditentukan skala prioritas dan pembuatan peta tematik.

Baca Juga tentang Peta Tematik dibawah ini.

https://gis-zilla.com/?p=284

Bidang GeoAI

Bidang utama GeoAI meliputi:

1. Deep learning geospasial

Deep Learning merupakan suatu proses machine learning yang meniru cara kerja otak manusia yang disebut sebagai Artificial Neural Network atau jaringan saraf tiruan. Jaringan ini dapat membantu mesin untuk belajar dan beradaptasi terhadap sejumlah besar data. Pada bidang geospasial, deep learning dapat digunakan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan citra satelit dan foto udara, serta jenis data geospasial lainnya.

2. Analisis data spasial-temporal

Merupakan metode analisis yang dilakukan oleh AI berdasarkan dimensi spasial dan temporalnya. Analisis ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola pergerakan objek dari waktu ke waktu.

3. Natural Language Processing

Natural Language Processing adalah bagian dari AI yang membantu komputer untuk dapat memahami bahasa alami manusia. NLP menggunakan linguistic komputasi model statistic, machine larning, dan deep learning untuk membantu komputer memproses data teks atau suara manusia. Dengan menggunakan NLP dapat membantu pengguna dalam memperoleh informasi geografis bahkan dari objectivedata teks yang tidak terstruktur seperti berita, artikel, dan postingan media sosial.

4. Optimasi geospasial

Penggunaan AI untuk memaksimalkan atau meminimalkan suatu sasaran yang berhubungan dengan permasalahan geografik, seperti pemilihan rute, pemilihan lokasi berdasarkan alokasinya, serta alokasi penggunaan lahan. Analisis pemilihan lokasi digunakan untuk menemukan lokasi yang optimal dari suatu fasilitas berdasarkan pertimbangan tuntutan spasial, seperti penentuan lokasi Tempat Pembuangan Akhir (TPA) yang jauh dari permukiman, penentuan lokasi bandara, penentuan rute jalan, dan lain sebagainya.

Sehingga, GeoAI membantu pengguna dalam berpikir serta melakukan pengolahan dan analisis data spasial. Berdasarkan sumber datanya yang berasal dari bidang spasial, GeoAI akan tetap berkembang mengikuti teknologi dan kebutuhan data spasial yang terus berkembang. Kelebihan dari GeoAI antara lain dapat menggabungkan berbagai data spasial berukuran besar, komputasi yang efisien berdasarkan waktu dan sumber daya yang dibutuhkan, kemudahan dalam akomodasi untuk melakukan pemrosesan analisis spasial, dan lain sebagainya.

Sumber

Altaweel, Mark. 2018. “Geospatial Artificial Intelligence: Emerging Trends and Challenges”. https://www.gislounge.com/geospatial-artificial-intelligence-emerging-trends-challenges/. Diakses pada tanggal 15 Februari 2023

Swastika Waranggani, Arundati. 2022. “Teknologi GeoAI Jadi Solusi untuk Tantangan Pemetaan Wilayah Indonesia Secara Digital”. https://www.cloudcomputing.id/berita/geoai-jadi-solusi-pemetaan-secara-digital. Diakses pada tanggal 15 Februari 2023

VoPham, T., Hart, J.E., Laden, F. dkk. 2018. Emerging trends in geospatial artificial intelligence (geoAI): potential applications for environmental epidemiology. Environ Health 17, 40 (2018). https://doi.org/10.1186/s12940-018-0386-x

Mohammad Farda, Nur. 2020. “Geographical/Geospatial Artificial Intelligence (Geo AI)”.  https://farda.staff.ugm.ac.id/2020/08/05/geographical-geospatial-artificial-intelligence-geo-ai/. Diakses pada tanggal 16 Februari 2023.

Anjas adalah seorang GIS Analyst lulusan pendidikan geografi di Universitas Negeri Yogyakarta.