- Persepsi Pandang
Aturan untuk desain simbol kartografi tidaklah berdasarkan pada suatu kespakatan, melainkan harus belajar dari pembuat peta dan pengguna peta. Pada umumnya pengguna peta tidaklah belajar bahasa simbol kartografi, aturan dari desain simbol berdasarkan kesan yang secara spontanitas terhadap fakta variabel pandang, seperti halnya menggunakan satu kelompok simbol kertografi yang dibuat bersama dengan pengguna peta. Berkaitan dengan masalah visual pandang, terdapat empat tingkatan hierarki pada persepsi pandang dari suatu simbol.
- Asosiatif
Simbol-simbol akan terlihat secara individu dan setiap simbol mempunyai arti yang sama pentingnya. Pengertian persepsi asosiatif dikaitkan dengan masalah spontanitas. Pada suatu penyajian unsur (simbol), variabel yang membentuk simbol tersebut mungkin saja berbeda-beda tetapi secara keseluruhan simbol yang digunakan akan terlihat homogen. Setiap kelompok meskipun terdiri dari bermacam-macam simbol, secara keseluruhan dapat dikatakan mewakili atau memperlihatkan sesuatu unsur.
- Selektif
Simbol-simbol dapat divisualisasikan dalam tingkat grup. Jenis perspektif selektif dapat memperlihatkan perbedaan yang cukup jelasdari suatu unsur (simbol), sehingga dengan mudah dapat dibedakan oleh mata. Persepsi selektif dapat diperlihatkan dalam bentuk ukuran, harga atau kerapatan. Warna merupakan salah satu cara terbaik untuk memperlihatkan hal selektif.
- Tingkatan atau kelas
Tingkatan atau kelas, simbol-simbol dapat tersusun dengan baik berdasarkan spesifik dari tingkatan kelas. Pada persepsi tingkatan, kesan akan suatubayangan lebih penting dari bayangan lain akan segera ditangkap oleh mata. Sebagai contoh, simbol yang menggunakan warna hitam akan memberikan kekontrasan maksimal dibandngan dengan warna abu-abu bila latar belakangnya warna putih; dalam hal ini dikatakan bahwa warna hitam memberi kesan yang lebih kuat daripada warna abu-abu. Persepsi warna juga masuk dalam persepsi tingkatan, hanya saja persoalannya agak kompleks. Pada prinsipnya persepsi tingkatan dapat dilihat dalam hal warna-warna muda, tua, lebih tua, atau dari warna yang lembut (soft) ke warna-warna yang keras (bright). Pemakaian yang paling sering adalah pada peta tematik chloropleth yang menggambarkan suatu harga (density) dari warna yang muda sampai dengan warna yang tua secara relatif.
- Kuantitatif
Kelas dikenal melalui simbol-simbol dengan cara meng-kuantitatifkan (dua kali atau tiga kali lebih). Kesan yang diperoleh pada persepsi kuantitatif adalah suatu harga yang absolut. Mata dengan segera dapat menaksir suatu bagian mempunyai harga yang lebih besar dibandingkan dengan bagian yang lain. Jika diketahui harga satuan, maka harga-harga yang lain akan mudah diketahui; inilah yang dimaksud dengan perseps kuantitatif. Masing-masing variabel pandang mempunyai satu atau lebih dari bentuk persepsi pandang, seperti yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini (Soenjojo,dkk, 2016).
Tabel Variabel Pandang
| Persepsi Pandang | Variabel Pandang | ||||||
| Posisi | Bentuk | Orientasi | Warna | Kerapatan | Harga | Ukuran | |
| Asosiatif | + | + | + | + | # | – | – |
| Selektif | – | – | # | ++ | – | + | + |
| Kelas | – | – | – | – | # | + | + |
| Kuantitatif | – | – | – | – | – | – | + |
| (++ = sangat baik, + = baik, # = cukup, – = kurang) | |||||||
- Variabel Pandang
Menurut Soendjojo (2016), persepsi pandang merupakan basis dasar dalam pembuatan simbol yang berperan penting pada proses sistematika dan logika desain simbol. Sebelum memutuskan pemakaian suatu simbol yang akan mewakili suatu unsur di permukaan bumi, perlu dipelajari terlebih dahulu masalah variabel pandang yang menyangkut berbagai bentuk penyajian dengan menggunakan dampak pandang (visual impact), sebab hal tersebut merupakan sesuatu yang ikut menentukan bentuk simbol atau penyajian pada suatu peta.
Unsur-unsur yang berhubungan langsung dengan maksud dan tujuan peta harus lebih ditonjolkan dibanding unsur-unsur pendukungnya. Tingkat kejelasan ini dipengaruhi oleh penggunaan kontras warna , tebal tipisnya garis yang dipakai untuk mewakili unsur-unsur seperti jalan, kontur, dan sungai.
Bentuk penyajian yang menggunakan dampak pandang umumnya dinyatakan dalam:
- Bentuk (shape)
Gambaran dari suatu unsur atau objek yang dipetakan dapat dinyatakan dalam berbagai bentuk geometrik yang sederhana seperti persegi empat, segitiga, lingkaran, sampai ke bentuk-bentuk yang cukup kompleks. Untuk unsur garis dan luas atau area, bentuk penyajian tidak dalam bentuk geometrik melainkan dalam bentuk komponen-komponen grafis. Pengertian bentuk dalam garis bukanlah bentuk secara keseluruhan dari gambar itu sendiri, melainkan bagaimana bentuk simbol yang melukiskan gambar tersebut; jadi bentuk simbol yang melukiskan gambaran suatu unsur dapat berbeda-beda, ada garis yang bentuknya zig-zag, ada juga yang smooth.
- Ukuran (ukuran)
Variabel ukuran dapat diketahui dari dimansi simbol; variabel ini mudah dikenal karena ukuran akan memberi gambaran tentang suatu besaran atau jumlah. Untuk simbol garis, variabel ukuran mengacu pada lebar atau tebal dari garis dan tidak pada ukuran panjangnya. Sedangkan untuk simbol luas, ukuran mengacu pada pengulangan titik atau garis yang disajikan pad ukuran areanya.
- Orientasi (orientation)
Variabel orientasi mengacu pada sibol yang disajikan. Umumnya, orientasi ini disajikan pada bentuk-bentuk yang tidak reguler, sebab pemakaian bentuk reguler seperti lingkaran, persegi empat, dan belah ketupat akan sulit mengetahui arahnya. Orientasi hanya dapat digunakan sebagai suatu metode diferensiasi di antara simbol titik, sebab mempunyai panjang yang pasti dan sumbu yang pendek. Untuk simbol garis dan area, elemen orientasi membentuk garis dan area sesuai dengan unsur yang diwakilinya.
- Harga (value)
Harga adalah variabel pandang yang mengacu kepada harga gray scale, suatu derajat kehitaman dari warna putih atau muda sampai ke warna hitam atau tua. Dengan memanfaatkan rona (screen) tersebut, maka dapat dinyatakan kuantitas (jumlah atau banyak) yang berbeda dari suatu unsur terhadap unsur ain (Gambar 1.4). Pada pratiknya, rona untuk warna muda selalu mempunyai harga persentase (%) yang lebih kecil dibanding dengan rona yang lebih tua. Pemakaian persentase rona tidaklah selalu proporsional dengan rona yang dipakai, artinya untuk menyatakan suatu daerah A dengan jumlah penduduknya dua kali dibanding dengan daerah B, tidak selalu persentase rona dipakai di daerah A adalah dau kali dari daerah B. Penggunaan harga sebagai variabel pandang dapat digunakan untuk penyajian simbol titik, garis, dan luasan.
- Tekstur (texture)
Tekstur sebagai variabel pandang dapat digunakan untuk memahami bermacam-macam ukuran dari suatu harga yang tetap. Macam-macam bentuk tekstur (Gambar 1.5) dapat diatur melalui teknik reproduksi fotografis, harga dari tekstur akan sama tetapi ukurannya dapat berbeda.
- Warna (colour)
Variabel warna dibedakan atas tiga hal, yaitu corak (hue), harga (value), dan kejenuhan (saturation). Corak (hue) berkaitan dengan jumlah warna yang tersedia, akan dijumpai adanya perbedaan atara satu warna dengan warna yang lainnya lebih spesifiknya corak adalah warna yang dipantulkan atau di transmisikan oleh objek, contoh warna yang disebut merah, hijau, kuning, dan seterusnya. Harga (value) berhubungan dengan ukuran dari pemantulan sinar yang terjadi, semakin banyak sinar yang dipantulkan berarti harga yang terjadi semakin tinggi. Harga adalah nilai gelap terang warna yang biasanya dinilai dengan ukuran persen, dimana 0% sama dengan putih dan 100% sama dengan hitam. Kejenuhan (saturation) berhubungan dengan reaksi manusia melihat suatu warna (Gambar 1.8). Kejenuhan dapat diartikan pada tingkat kemurnian warna (biasa disebut sebagai chroma), nilainya dihitung dengan satuan %. Kejenuhan 0% warna abu-abu (desaturated) dan 100% menjadi warna yang sangat murni atau cerah (saturated). Ada suatu warna tertentu yang dapat menimbulkan reaksi terhadap mata manusia, padahal warna tersebut mempunyai harga yang tinggi. Warna itu disebut sebagai warna yang berkurang kejenuhannya (misal warna kuning). Kejenuhan ini akan berlaku pada lembar peta dengan suatu area atau daerah (luas atau kecil) yang akan disajikan dalam bentuk warna; suatu area yang luas akan dapat menimbulkan bertambahnya kejenuhan, sedang daerah yang kecil akan berkurang kejenuhannya.
7. Posisi
Posisi sebagai variabel visual secara mudah berefensi pada dimensi (X,Y). Menunjukan posisinya/lokasi di peta. Posisi merupakan variabel visual yang selalu digunakan dikombinasikan dengan satu atau lebih.
- Metode Klasifikasi Data
Ketika ingin mengklasifikasikan data, dapat menggunakan salah satu dari banyak metode klasifikasi yang ada atau dapat secara manual menentukan rentang nilai interval dari sebuah kelas. Metode klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan bidang numerik pada graduated symbology. Metode klasifikasi tersebut terdiri dari:
- Manual Interval, jika kita ingin mendefinisikan kelas sendiri, kita dapat secara manual menambahkan kelas dan menetapkan rentang nilai yang sesuai untuk data yang sudah dimiliki. Sebagai alternatif, kita dapat memulai dengan salah satu klasifikasi standar dan membuat perhitungan sesuai dengan kebutuhan.
- Defined Interval, merupakan metode klasifikasi data dimana kita dapat menentukan ukuran interval yang digunakan untuk menentukan serangkaian kelas dengan rentang nilai yang sama.
- Equal Interval, merupakan metode klasifikasi data dengan membagi rentang nilai atribut ke dalam subrangka berukuran sama. Ini memungkinkan kita untuk menentukan jumlah rentang nilai yang sama didalam sebuah kelas kemudian jumlah kelas ditentukan berdasarkan pada rentang nilai tersebut. Misalnya, jika kita menetapkan tiga kelas untuk bidang yang nilainya berkisar dari 0 hingga 300, kemudian nanti akan menghasilkan tiga kelas dengan rentang nilai 0-100, 101-200, dan 201-300. Metode ini paling baik diterapkan pada rentang data yang sudah dikenal, seperti persentase dan suhu. Metode ini menekankan jumlah nilai atribut relatif terhadap nilai-nilai lain
- Equal Interval, merupakan metode klasifikasi data dengan membagi rentang nilai atribut ke dalam subrangka berukuran sama. Ini memungkinkan kita untuk menentukan jumlah rentang nilai yang sama didalam sebuah kelas kemudian jumlah kelas ditentukan berdasarkan pada rentang nilai tersebut. Misalnya, jika kita menetapkan tiga kelas untuk bidang yang nilainya berkisar dari 0 hingga 300, kemudian nanti akan menghasilkan tiga kelas dengan rentang nilai 0-100, 101-200, dan 201-300. Metode ini paling baik diterapkan pada rentang data yang sudah dikenal, seperti persentase dan suhu. Metode ini menekankan jumlah nilai atribut relatif terhadap nilai-nilai lain
- Natural Breaks, merupakan metode klasifikasi data didasarkan pada pengelompokan alami yang melekat pada data, bahwa nilai-nilai terbaik yang sama dalam kelas akan memaksimalkan perbedaan antar kelas. Unsur-unsur dibagi menjadi kelas-kelas yang batasnya diatur, dimana ada perbedaan yang relatif besar dalam nilai-nilai data. Metode klasifikasi ini merupakan klasifikasi data spesifik dan bukan untuk membandingkan beberapa peta yang dibangun dari informasi dasar yang berbeda
- Geometrical Interval. Merupakan metode klasifikasi dengan menciptakan kelas berdasarkan pada rentang nilai kelas yang memiliki deret geometrik. Koefisien geometrik dalam classifier ini dapat berubah satu kali (untuk kebalikannya) untuk mengoptimalkan rentang kelas. Algoritmenya dengan meminimalkan jumlah kuadrat dari jumlah elemen di setiap kelas. Ini memastikan bahwa setiap rentang nilai kelas memiliki jumlah nilai yang hampir sama dengan masing-masing kelas dan bahwa perubahan antar kelas cukup konsisten. Algoritma ini secara khusus dirancang untuk mengakomodasi data yang berkelanjutan. Ini adalah metode gabungan antara metode equal interval, natural breaks, dan quantile. Ini menciptakan keseimbangan antara perubahan nilai di tengah dengan nilai ekstrim, sehingga menghasilkan hasil yang menarik secara visual dan komprehensif secara kartografi. Salah satu contoh pengguanaan metode ini bisa dengan dataset curah hujan di mana hanya 15 dari 100 stasiun cuaca (kurang dari 50%) telah mencatat curah hujan, dan sisanya tidak memiliki curah hujan tercatat, sehingga nilai atribut mereka nol.
- Standar Deviation. Merupakan metode klasifikasi data yang menunjukkan seberapa besar variasi nilai atribut dari rata-rata. Dengan menghitung rata-rata dan standar deviasi, kelas diciptakan dengan rentang nilai yang sama yang merupakan proporsi dari standar deviasi. Biasanya pada interval satu, satu setengah, sepertiga, atau seperempat standar deviasi menggunakan nilai rata-rata dan standar deviasi
References:
Soendjojo Hadwi, R. A. (2016). Kartografi. Bandung: Penerbit ITB.
Gambar :
http://erikadwic.blogspot.com/2013/06/variabel-visual.html
DAFTAR SEKARANG!!
Training Center di Yogyakarta
Contact us
1. Dwi Purwanto
085602006858 (m3)
081328361414 (simpati)
Email: fetc.trainingcenter@gmail.com
admin@frastatraining.com
2. Kurnia
08179414410 (xl)
Email: kurniafrasta@gmail.com
FETC,Ruko house of Tajem no A 1 JL Raya Tajem km 2 Panjen Wedomartani Ngemplak Sleman Yogyakarta,
Telp 0274 4462970
OUR SOCIAL MEDIA
mau lanjut WA langsung??
Materi Selengkapnya Click Di Sini
Informasi Pelatihan Selengkapnya Click Di Sini
#hidrografi
#pelatihanhidrografi
#pelatihanpemetaanindonesia
#SurveyorIndonesia
#surveying #mining #surveyor #fetc
#training #pelatihan #belajargps
#belajaruav #belajarsurvey
#pertambangan #surveyortambang
#juruukur #trainingpemetaanindonesia
#pelatihansurveydanpemetaan
#pelatihanpemetaan
#kursussurveydanpemetaan
#materisurveypemetaan
#pelatihanjuruukursurveypemetaan
#surveypemetaan
#geolistrik
#geolistrikonline
#pelatihangeolistrik
#pelatihangeolistrikonline
#geofisika
#mencariairtanah
