Spatial analysis dengan ArcView – Bag 2

Setelah pada tulisan yang lalu kita menganalisis pengaruh lokasi, kondisi geografis, dan kandungan tanah terhadap produktivitas pertanian sekarang kita akan mencoba mencari lokasi yang optimal suatu toko berdasarkan informasi pelanggan, populasi, dan jarak toko yang ada saat ini.

Setelah mengeset satuan menjadi meter, tambahkan di view tiga shape file yang menjadi dasar penentuan lokasi toko seperti ditunjukkan pada gambar di atas. Untuk shape file Stores kita pertama-tama menentukan toko-toko yang ada saat ini yang memiliki keuntungan sebagai dasar perhitungan. Gunakan Querry untuk mencari toko-toko mana saja yang memiliki [Revenues] > 0.

Metode-metode pada postingan sebelumnya masih digunakan di latihan kali ini seperti reclassify, konversi shape file menjadi GRID, dan lain-lain. Saat mengkonversi yang penting untuk diperhatikan adalah outputnya, dalam latihan ini output diarahkan dengan View yang dibandingkan, misalnya ‘Same As Distance to Store.shp‘.

Jika dari Distance to Store, number of pupulation related to Store, dan perilaku pelanggan sudah terpetakan tinggal menghitung skor yang ada untuk ditampilkan hasilnya dalam format graduated colour. Jika tanpa bobot, tiga faktor itu tinggal dijumlahkan dan hasilnya dibagi tiga.

( [Reclass of Density from Pop.shp] + [Reclass of Distance to Stores.shp] + [Reclass of Group]) / 3

Jika diberi bobot, misalnya [Reclass of Distance to Stores.shp] memiliki bobot dua kali faktor yang lain maka kita tinggal mengalikan dengan dua. Tetapi ketika saya coba berkali-kali tidak berhasil, bahkan ArcView tiba-tiba closed, wahh .. untungnya project sudah saya simpan. Ternyata dengan menjumlahkan dua kali faktor yang berpengaruh dapat dihasilkan hitungan yang berbobot (Weighted). Tentu saja pembaginya juga ditambah, dari tiga menjadi empat (ingat cara menghitung Index Prestasi siswa kan?).

( [Reclass of Density from Pop.shp] + [Reclass of Distance to Stores.shp] + [Reclass of Distance to Stores.shp] + [Reclass of Group]) / 4

Kemudian dihasilkan gambar di bawah ini. Perhatikan makin gelap warna makin tinggi skor untuk toko didirikan di sana. Tentu saja masih banyak faktor lain yang perlu dipertimbangkan seperti tersedianya akses jalan, lahan parkir, dan sebagainya.