Mengenal Kembali Metode dalam Interpolasi Spasial: IDW, Kriging, dan Spline

Tidak mungkin atau tidak perlu memperoleh hingga menggambarkan informasi spasial-temporal dari setiap fenomena yang terjadi di suatu lokasi di permukaan bumi dalam konteks pemetaan secara umum. Pendekatan yang paling praktis adalah dengan memperoleh informasi tentang suatu fenomena di sebanyak mungkin titik sampel dalam wilayah geografis tertentu dan kemudian memperkirakan nilai titik yang tidak teramati berdasarkan nilai titik yang teramati melalui interpolasi spasial. Namun, penting bagi pengguna untuk memahami bahwa metode interpolasi yang berbeda memiliki kelebuihan dan kekurangan tersendiri. Pengguna tidak dapat menggeneralisir bahwa suatu metode interpolasi tertentu (di antaranya Kriging, Inverse Distance Weighting (IDW), Spline, dll.) berfungsi lebih baik daripada yang lain tanpa mempertimbangkan karakteristik data dan fenomena yang dipetakan. Secara praktis pemilihan metode interpolasi harus bergantung pada detail karakteristik data yang telah dikumpulkan dan akan digunakan sebagai bahan acuan.

Berbagai metode interpolasi spasial telah dikembangkan dalam domain yang berbeda untuk berbagai kebutuhan. Secara konseptual berlaku logika mendasar mengenai objek yang dipetakan bahwa setiap hal dalam domain yang sama memiliki hubungan satu sama lain, kemudian hal-hal yang lebih dekat jaraknya satu sama lain lebih berelasi daripada hal yang saling berjauhan. Variasi kondisi yang mempengaruhi karakteristik dati data-data yang tersebar kemudian juga jadi hal yang perlu diperhatikan dalam konteks interpolasi. Berdasar kepada konsep dasar tersebut, metode interpolasi spasial dapat dikelompokkan menjadi dua kelompok berdasarkan operasi perhitungannya.

• Metode mekanis/deterministik/non-geostatistik; menggunakan pendekatan matematis untuk menghitung nilai pada lokasi yang tidak diukur berdasarkan nilai-nilai yang diukur pada lokasi-lokasi lain. Metode ini tidak mempertimbangkan sifat statistik atau variasi spasial data. Contoh metode interpolasi mekanis/deterministik/non-geostatistik meliputi metode Inverse Distance Weighting (IDW) dan Splines. ini termasuk di antaranya metode Inverse Distance Weighting (IDW) dan Splines.
• Metode statistik linier/stokastik/geostatistik; Interpolasi metode statistik meliputi interpolasi linier, stokastik, dan geostatistik, yang masing-masing memiliki pendekatan dan aplikasi yang berbeda. Interpolasi linier adalah metode sederhana yang Menggunakan garis lurus (polinomial tingkat satu) untuk memperkirakan nilai di antara titik data yang diketahui. Sederhana dan mudah diterapkan, tetapi mungkin kurang akurat jika data tidak linier. Interpolasi stokastik mempertimbangkan ketergantungan spasial antara titik data. Contohnya adalah metode Kriging, yang memprediksi nilai di titik yang tidak terukur berdasarkan nilai di sekitar titik tersebut. Metode ini juga memberikan estimasi varians dari kesalahan prediksi, kemudian interpolasi geostatistik menggunakan informasi spasial dan ketergantungan spasial untuk memprediksi nilai di titik yang tidak terukur, seperti pada metode interpolasi kriging.

Metode interpolasi spasial yang umum dikenal dan digunakan dalam konteks pemetaan antara lain IDW, kriging, dan spline. Ketiga metode tersebut memiliki karakteristik tersendiri yang dijabarkan pada poin-poin berikut.

Inverse Distance Weighting (IDW)

Metode IDW merupakan metode interpolasi yang memperkirakan nilai sel dengan merata-ratakan nilai titik data sampel di sekitar setiap sel yang diproses. Semakin dekat suatu titik ke pusat sel yang diperkirakan, semakin besar pengaruh atau bobot yang dimilikinya dalam proses perata-rataan. Metode ini mengasumsikan bahwa nilai di lokasi yang tidak diketahui dapat diperkirakan sebagai rata-rata tertimbang dari nilai-nilai di titik-titik dalam jarak batas tertentu, atau dari sejumlah titik terdekat. Metode IDW cocok untuk menginterpolasi data dengan jumlah yang cukup banyak, tersebar merata, dan wilayah yang dipetakan tidak memiliki variasi spasial yang signifikan.

Kriging

Kriging adalah metode interpolasi geostatistik  yang menghasilkan permukaan yang diestimasi dari sekumpulan titik yang tersebar. Perbedaan metode kriging dibandingkan dengan metode lain adalah pertimbangan spesifik terhadap pola sebaran titik dan rentang nilai masing-masing titik sampel. Secara konseptual, metode kriging berdasar kepada fungsi acak dengan permukaan atau volume yang diasumsikan sebagai bentuk realisasi fungsi acak dengan kovariansi spasial yang diketahui. Metode kriging cocok untuk data yang memiliki struktur spasial yang signifikan dan representasinya memerlukan akurasi yang tinggi.

Spline

Metode Spline menggunakan metode interpolasi yang memperkirakan nilai menggunakan fungsi matematika untuk menghubungkan titik-titik data sampel yang kemudian juga meminimalkan kelengkungan permukaan keseluruhan, sehingga menghasilkan permukaan halus yang melewati titik-titik input secara tepat. Metode spline menghasilkan permukaan elevasi bersifat kontinu dengan membatasi pembengkokan permukaan atau transformasi geometri. Metode spline cocok untuk menghasilkan permukaan yang lebih halus, namun kurang akurat dalam merepresentasikan topografi sesungguhnya.

Dalam konteks pemilihan metode interpolasi ketinggian yang sesuai, dibutuhkan beberapa pertimbangan terhadap faktor-faktor yang memengaruhi. Faktor yang berpengaruh antara lain ketersediaan data, karakteristik kluster fisiografi, serta tujuan dan target akurasi yang diharapkan.Metode IDW dapat dijadikanpilihan ketika data yang tersedia terbilang banyak dan tersebar reatif merata. Metode kriging sesuai untuk kebutuhan interpolasi pada medan dengan topografi atau kluster fisiografi yang lebih tegas. Metode interpolasi kriging juga menjadi pilihan jika target akurasi pemetaan yang dilakukan terbilang tinggi dantanpa menargetkan hasil interpolasi dengan visual yang lebih halus. Metode interpolasi spline diperuntukan bagi kebutuhan visualisasi yang relatif lebih halus dibanding metode interpolasi lain.