Karakter Gelombang Signifikan di Perairan Selat Sunda Tahun 2024

MENGENAL SEKILAS APA ITU PROGRAM MAPINFO PROFESIONAL

Apa itu Program MapInfo?

        MapInfo adalah perangkat lunak Sistem Informasi Geografis (SIG) yang digunakan untuk membuat, mengedit, memvisualisasikan dan menganalisis data berbasik lokasi.  Singkatnya, MapInfo adalah alat untuk bekerja dengan data spasial, memungkinkan pengguna untuk memetakan dan menganalisis informasi geografis. 

Berikut adalah beberapa poin penting tentang MapInfo:

• Fungsi Utama:

  MapInfo digunakan untuk mengelola peta dalam bentuk data spasial atau bahkan data dalam bentuk tabel (misalnya, data dalam format Excel) dan menampilkannya dalam bentuk peta yang interaktif. 
• User-Friendly:

  MapInfo memiliki antarmuka pengguna yang mudah digunakan (graphical user interface atau GUI), yang memungkinkan pengguna dari berbagai platform untuk membuat peta. 
• Kemampuan Analisis:

  MapInfo tidak hanya untuk menampilkan peta, tetapi juga untuk melakukan analisis spasial, seperti analisis lokasi, analisis risiko, dan analisis pasar. 
• Integrasi Data:

  MapInfo dapat menggabungkan dan menampilkan data dari berbagai sumber, format, dan proyeksi, serta dapat menampilkan data raster (gambar) sebagai latar belakang data vektor. 
• Contoh Penggunaan:

  MapInfo digunakan dalam berbagai bidang, termasuk perencanaan kota, manajemen sumber daya alam, analisis bisnis, dan banyak lagi. 
• Pesaing:

  MapInfo memiliki fungsi yang mirip dengan perangkat lunak SIG lainnya, seperti ArcGIS (dari ESRI), tetapi masing-masing memiliki kelebihan dan fitur unik. 

Tampilan Mapinfo V.15 . Setelah dilakukan Upload File Peta Papau dan Jawa Timur. TAB

Sumber Data : Mata Kuliah Statistik dan Big Data 

 Dr. Robert Tambun. S.Pi., M.AP

Demikian sedikit pengelan menganai program MapInfo Profesional. 

Tetap Semangat Gengs👊😅😅😁😁

Tugas MK Statistik

https://docs.google.com/spreadsheets/d/11itSgyVxYHY34Zk6Go5E4rqbLZM6t3JtxMka9dnnTfc/edit?usp=sharing

 

Apa itu Analisis dan Big Data dalam Ilmu Kelautan ?

Apa itu Big Data?

Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan terus bertambah dengan cepat sehingga tidak bisa diproses secara efisien dengan alat atau metode analisis data tradisional seperti Excel biasa atau database konvensional.

Ciri-ciri Utama Big Data – Konsep "5V"

1. Volume:
   Ukuran data sangat besar, bisa mencapai terabyte hingga petabyte. Contoh: data dari jutaan pengguna media sosial atau sensor cuaca global.

2. Velocity (Kecepatan):
   Data dihasilkan dan diproses sangat cepat dan terus-menerus, misalnya data transaksi real-time, streaming video, atau notifikasi sensor.

3. Variety (Keragaman):
   Data berasal dari berbagai sumber dan dalam berbagai format, seperti:

   • Teks (e.g., tweet, komentar)

   • Gambar & video

   • Data angka dari sensor atau log sistem

   • File suara

4. Veracity (Keakuratan):
   Kualitas data bisa beragam; data bisa tidak lengkap, tidak akurat, atau mengandung noise, sehingga butuh pembersihan sebelum dianalisis.

5. Value (Nilai):
   Data itu sendiri tidak selalu berguna — tapi jika dianalisis dengan benar, big data bisa menghasilkan wawasan yang sangat berharga.

---

🔍 Contoh Sumber Big Data

• Media sosial (Facebook, Twitter, TikTok)

• Sensor IoT (Internet of Things) seperti kamera CCTV, alat pengukur suhu, alat pelacak kendaraan

• Transaksi keuangan (e-commerce, perbankan)

• GPS dan data lokasi dari smartphone

• Data genomik dalam biologi dan kesehatan

• Citra satelit dan data laut dalam ilmu kelautan

---

🛠️ Tujuan dan Manfaat Big Data

• Memprediksi tren atau pola (contoh: tren belanja, penyebaran penyakit)

• Membuat keputusan yang lebih baik dan cepat (contoh: sistem rekomendasi film, rute tercepat di Google Maps)

• Meningkatkan efisiensi bisnis (contoh: optimasi rantai pasok)

• Menyediakan layanan yang dipersonalisasi (contoh: iklan yang sesuai minat pengguna)

---

📈 Contoh Penggunaan Big Data

Sektor	Contoh Penggunaan Big Data
Kesehatan	Memprediksi penyebaran penyakit berdasarkan data rumah sakit dan cuaca
Kelautan	Memantau populasi ikan, suhu laut, arus laut dari ribuan sensor laut
Transportasi	Mengatur lalu lintas kota dengan data real-time dari GPS kendaraan
E-commerce	Rekomendasi produk berdasarkan riwayat belanja pengguna
Pemerintahan	Analisis data penduduk untuk kebijakan publik dan pelayanan sosial

---

📚 Big Data Dalam Ilmu Kelautan 

Big data mengacu pada kumpulan data laut yang sangat besar, cepat bertambah, dan bervariasi, yang sering kali dihasilkan dari:

• Satelit penginderaan jauh (remote sensing)

• Sensor bawah laut (seperti ARGO floats)

• Kapal penelitian

• Drone laut & robot bawah laut

• Data hasil pemantauan ekosistem pesisir & laut

Karakteristik big data: Volume, Velocity, Variety, Veracity, dan Value.

---

🔍 Manfaat Analisis dan Big Data dalam Ilmu Kelautan

Bidang	Manfaat
Konservasi Laut	Mendeteksi kerusakan terumbu karang, pelacakan spesies langka, perencanaan kawasan konservasi.
Perubahan Iklim	Menganalisis dampak perubahan suhu laut terhadap pola migrasi ikan dan naiknya permukaan air laut.
Perikanan	Memantau stok ikan, memprediksi daerah penangkapan potensial (fishing ground), meminimalkan overfishing.
Kebencanaan Laut	Memprediksi gelombang tinggi, tsunami, badai laut menggunakan data historis dan model matematika.
Transportasi Laut	Meningkatkan navigasi kapal dan keselamatan pelayaran dengan data arus dan cuaca laut real-time.
Pengelolaan Wilayah Pesisir	Menganalisis erosi pantai, kualitas air, sedimentasi untuk pengambilan kebijakan.

---

🛠️ Contoh Teknologi & Alat Analisis

• Software: MATLAB, R, Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), ArcGIS, QGIS

• Big Data Tools: Hadoop, Spark, Google Earth Engine (untuk citra satelit)

• Sumber Data Umum: NOAA, Copernicus Marine Service, BMKG, Global Fishing Watch

---

💡 Contoh Studi Kasus

Studi: Prediksi Distribusi Ikan Tuna Menggunakan Data Satelit

• Data digunakan: suhu permukaan laut, klorofil-a, arus laut.

• Analisis: menggunakan machine learning untuk memetakan lokasi ikan.

• Manfaat: nelayan dapat menghemat bahan bakar & waktu, konservasi bisa dilakukan lebih tepat.

---

📈 Tantangan dalam Penerapan Big Data di Kelautan

• Keterbatasan infrastruktur digital di kawasan pesisir

• Kurangnya SDM yang menguasai teknik analisis data

• Masalah interoperabilitas antar sumber data

• Akses data real-time dari laut dalam yang masih terbatas

---

🎓 Kesimpulan

Ilmu analisis data dan big data sangat penting dalam transformasi ilmu kelautan modern. Dengan menggabungkan teknologi dan analisis statistik, kita bisa:

• Meningkatkan pemahaman terhadap laut

• Mengelola sumber daya laut secara berkelanjutan

• Menghadapi tantangan perubahan iklim dan bencana laut secara proaktif

Apa itu Dwelling Time Dalam Ilmu Pelabuhan?

Dwelling time adalah salah satu faktor yang tidak bisa lepas dalam ilmu teknik pelabuhan, Dwelling time sendiri adalah ukuran waktu yang dibutuhkan oleh sebuah kapal atau kontainer untuk berada di pelabuhan atau terminal sebelum melanjutkan perjalanan berikutnya. Dwelling time dapat dihitung sejak kapal atau kontainer tiba di pelabuhan hingga saat kapal atau kontainer tersebut meninggalkan pelabuhan.

Dwelling time yang lama dapat menyebabkan beberapa masalah, seperti:

1. *Keterlambatan*: Dwelling time yang lama dapat menyebabkan keterlambatan dalam pengiriman barang, yang dapat berdampak pada biaya dan efisiensi logistik.

2. *Biaya tambahan*: Dwelling time yang lama dapat menyebabkan biaya tambahan untuk penyimpanan, penanganan, dan keamanan kontainer atau kapal.

3. *Kongesti*: Dwelling time yang lama dapat menyebabkan kongesti di pelabuhan, yang dapat berdampak pada efisiensi operasional pelabuhan.

Oleh karena itu, penting untuk meminimalkan dwelling time dengan meningkatkan efisiensi operasional pelabuhan, seperti:

1. Mengoptimalkan proses handling*: Meningkatkan kecepatan dan efisiensi proses handling kontainer atau kapal.

2. Mengurangi waktu tunggu*: Mengurangi waktu tunggu untuk proses handling, pemeriksaan, dan lain-lain.

3. Meningkatkan komunikasi*: Meningkatkan komunikasi antara pihak-pihak yang terkait dalam proses pengiriman barang.

Dwelling time adalah waktu yang dibutuhkan oleh sebuah kapal atau kontainer untuk berada di pelabuhan atau terminal sebelum melanjutkan perjalanan berikutnya. Dwelling time dapat dihitung sejak kapal atau kontainer tiba di pelabuhan hingga saat kapal atau kontainer tersebut meninggalkan pelabuhan.

Dwelling time yang lama dapat menyebabkan beberapa masalah, seperti:

1. *Keterlambatan*: Dwelling time yang lama dapat menyebabkan keterlambatan dalam pengiriman barang, yang dapat berdampak pada biaya dan efisiensi logistik.

2. Biaya tambahan*: Dwelling time yang lama dapat menyebabkan biaya tambahan untuk penyimpanan, penanganan, dan keamanan kontainer atau kapal.

3. Kongesti*: Dwelling time yang lama dapat menyebabkan kongesti di pelabuhan, yang dapat berdampak pada efisiensi operasional pelabuhan.

Oleh karena itu, penting untuk meminimalkan dwelling time dengan meningkatkan efisiensi operasional pelabuhan, seperti:

1. Mengoptimalkan proses handling*: Meningkatkan kecepatan dan efisiensi proses handling kontainer atau kapal.

2. Mengurangi waktu tunggu*: Mengurangi waktu tunggu untuk proses handling, pemeriksaan, dan lain-lain.

3. Meningkatkan komunikasi*: Meningkatkan komunikasi antara pihak-pihak yang terkait dalam proses pengiriman barang.

                 Dwelling Time di Pelabuhan Rotterdam

Dwelling Time Pelabuhan Singapora

Dengan meminimalkan dwelling time, pelabuhan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Dengan meminimalkan dwelling time, pelabuhan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Dwelling time tercepat di dunia tidak memiliki angka pasti karena bervariasi tergantung pada pelabuhan dan waktu. Namun, beberapa pelabuhan terkenal dengan efisiensi waktu yang tinggi adalah ¹ ²:

- *Pelabuhan Singapura*: Salah satu pelabuhan tersibuk di dunia dengan dwelling time rata-rata sekitar 1 hari.

- *Pelabuhan Rotterdam*: Pelabuhan terbesar di Eropa dengan dwelling time yang relatif singkat, sekitar 1-2 hari.

Sedangkan di Indonesia, beberapa pelabuhan dengan dwelling time yang relatif singkat adalah:

- *Pelabuhan Makassar*: Dwelling time rata-rata sekitar 2,36 hari pada Oktober 2024.

- *Pelabuhan Tanjung Priok*: Dwelling time rata-rata sekitar 2,54 hari pada Oktober 2024.

Dwelling Time Pelabuhan Makassar

Dwelling Time Pelabuhan Tanjung Priok

Perlu diingat bahwa dwelling time dapat berubah tergantung pada berbagai faktor seperti efisiensi operasional pelabuhan, proses handling, dan kebijakan pemerintah.

Bagaimana cara menentukan waktu priorotas Dwelling Time? 

Berikut beberapa cara menentukan waktu prioritas dwelling time:

1. *Analisis Data Historis*

Menganalisis data historis tentang dwelling time dan jenis barang yang diproses dapat membantu menentukan prioritas.

2. *Klasifikasi Barang*

Mengklasifikasikan barang berdasarkan jenis, ukuran, dan sifatnya dapat membantu menentukan prioritas. Contohnya:

- Barang perishable (mudah rusak)

- Barang berbahaya

- Barang dengan jadwal pengiriman ketat

3. *Sistem Skoring*

Menggunakan sistem skoring untuk menentukan prioritas berdasarkan faktor-faktor seperti:

- Jenis barang

- Ukuran barang

- Jadwal pengiriman

- Ketersediaan fasilitas

4. *Komunikasi dengan Stakeholders*

Berkomunikasi dengan stakeholders seperti perusahaan pelayaran dan perusahaan logistik dapat membantu menentukan prioritas.

5. *Penggunaan Teknologi*

Menggunakan teknologi seperti sistem manajemen pelabuhan dapat membantu memantau dan mengelola dwelling time secara efektif.

Dengan menggunakan cara-cara di atas, pelabuhan dapat menentukan waktu prioritas dwelling time yang efektif dan meningkatkan efisiensi operasional.