Kamis, 19 Februari 2026

Kenapa Galerigis Pro Lahir dari Blog Ini (Cerita Founder)

Hari ini, 10 Februari 2026, blog ini genap berusia 16 tahun.

Rasanya baru kemarin—tepatnya November 2009—saya membuat blog sederhana ini dengan nama "GIS dan Remote Sensing".

Saat itu, saya baru saja resign dari sebuah konsultan kehutanan dan baru pulang menyelesaikan proyek freelance HCV (High Conservation Value). Di tengah masa transisi itu, daripada menganggur, saya memutuskan untuk mengisi waktu luang dengan menulis.

Niat awalnya sangat sederhana: cuma sekadar berbagi catatan. Saya menulis hal-hal dasar seperti: "Aplikasi GIS dalam Pengelolaan SDA", "Tahapan Analisis Citra Digital", hingga "Pengenalan GIS untuk Pemula".

Tidak ada ekspektasi muluk-muluk. Saya cuma berpikir, "Mungkin ada satu atau dua mahasiswa yang butuh tulisan ini."

Tapi ternyata, responnya di luar dugaan. Catatan-catatan sederhana itu mulai dibaca, dikomentari, dan dijadikan referensi.

Lahirnya Nama "Galerigis" (Januari 2010)

Memasuki Januari 2010, sebuah ide liar muncul di kepala saya. Saya melihat tumpukan data GIS yang saya kumpulkan selama bekerja. "Sayang kalau data ini cuma ngendon di harddisk," pikir saya. "Kenapa nggak saya jual aja?"

Saat itulah saya mulai mencari cara membuat toko online khusus data spasial. Tantangannya? Saya buta soal web programming. Tapi bermodal nekat, saya belajar framework OpenCart secara otodidak.

Setelah berjibaku dengan kode-kode error dan begadang berbulan-bulan, akhirnya web toko online itu jadi. Saya memberinya nama: Galerigis.

Kenapa Galerigis? Sederhana. Saya ingin web itu jadi "Galeri"-nya data GIS. Tempat orang bisa melihat, memilih, dan mendapatkan data spasial dengan mudah.

Siapa sangka, nama yang saya pilih secara spontan 16 tahun lalu itu, kini bertransformasi menjadi Galerigis Pro—sebuah software desktop yang membantu ribuan surveyor di seluruh Indonesia.

Dan tanpa saya sadari, blog sederhana inilah titik nol dari semua perjalanan panjang itu.


2011-2014: Era "SEO Organik" & Email Kejutan dari Google

Kalau diingat-ingat lagi, periode 2011 sampai 2014 adalah masa-masa yang "ajaib".

Waktu itu, istilah Digital Marketing belum sekeren sekarang. Belum ada tuh yang namanya bakar uang buat Facebook Ads atau joget-joget di TikTok buat cari trafik.

Modal saya saat itu cuma satu: Ketekunan memahami Google (SEO).

Saya cuma berpikir sederhana: "Kalau ada orang ngetik 'Jual Peta Administrasi' di Google, web saya harus muncul paling atas." Saya bedah algoritma Google secara otodidak. Saya rapikan struktur website OpenCart saya.

Hasilnya?

Jujur, saat itu tidak ada ekspektasi muluk-muluk. Saya sadar, jualan data spasial tidak mungkin laris manis layaknya jualan gorengan di pasar. Ini produk niche.

Namun, setahun setelah Galerigis mengudara, pola unik mulai terbentuk. Memang, orderan tidak masuk setiap hari. Sepi? Sering. Tapi sekalinya ada notifikasi email masuk, nilainya sering bikin saya kaget.

Yang datang bukan pembeli eceran, tapi klien-klien serius yang butuh data dalam skala besar. Jumlah transaksinya sedikit, tapi "daging" semua.

Momen "Validasi" di Tahun 2012

Di antara ribuan email orderan yang masuk, ada satu email di tahun 2012 yang sampai hari ini tidak bisa saya lupakan.

Saat saya buka inbox, ada email masuk dari seseorang dengan domain pengirim @google.com. Awalnya saya kira spam atau phishing. Tapi setelah dibaca, ternyata itu resmi dari tim Google Indonesia.

Singkat cerita, Google Indonesia memutuskan untuk membeli data Peta Administrasi Indonesia dari Galerigis.

Rasanya campur aduk. Bangga, kaget, sekaligus lega. Bayangkan, Google—raksasa teknologi yang punya Google Maps—membeli data spasial dari sebuah website sederhana yang dikelola sendirian dari kamar tidur.

Momen itulah yang menjadi titik balik mental saya. Saya sadar: "Oke, Galerigis bukan sekadar blog iseng atau toko online sampingan. Kualitas data di sini sudah diakui level enterprise."

Ini bukan lagi soal jualan data, ini soal kepercayaan.

___________________________________________________________________________________

Bagian 2015-2022 (Fase "Nyebur")

Rezeki dari Resi Pengiriman Buku

Di sinilah seninya hidup. Kadang peluang besar datang dari pintu yang tak terduga.

Siapa sangka, salah satu pembeli buku saya—yang awalnya cuma transaksi jual-beli biasa—justru menjadi gerbang pembuka karir saya sebagai developer.

Beliau tiba-tiba melempar pertanyaan via chat: "Mas Handy masih ngerjain WebGIS?"

Dengan sedikit ragu—tapi sadar butuh peluang—saya jawab: "Masih." Saat itu, asumsi saya sederhana. 

Jujur, saat itu asumsi saya terlalu sederhana. Saya pikir beliau minta dibuatkan WebGIS statis. Bekal saya waktu itu murni hasil belajar otodidak: mengutak-atik HTML, CSS, dan JavaScript dasar. Di bayangan saya: "Ah, ini pasti cuma menampilkan peta diam (statis) di browser. Gampang lah."

Ternyata Saya "Kejeblos"

Ternyata saya salah besar. Setelah deal dan terlanjur "nyebur", barulah ketahuan kalau kebutuhan beliau adalah WebGIS dinamis. Kompleksitasnya jauh di luar kemampuan koding saya saat itu.

Kolaborasi Penyelamat

Mundur bukan pilihan, tapi maju sendirian jelas mustahil dengan skill pas-pasan saya saat itu.

Beruntungnya, klien tidak membiarkan saya "tenggelam" sendirian. Saya digabungkan ke dalam satu tim dengan developer internal mereka. Skenarionya berubah jadi kolaborasi.

Pembagian tugasnya jelas: saya fokus "berjibaku" mengurus tampilan peta statis (frontend)—satu-satunya hal yang saya kuasai—sementara rekan satu tim saya inilah yang mengurus logika dinamis dan backend yang rumit.

Enam bulan kami komunikasi intens. Revisi sana-sini, diskusi alot, sampai begadang. Alhamdulillah, proyek yang awalnya bikin saya deg-degan setengah mati itu akhirnya selesai.

Sejak saat itulah, kepercayaan beliau terkunci. Dari satu proyek "salah duga" itu, saya terus dipercaya menjadi bagian dari tim pengembangan WebGIS beliau sampai bertahun-tahun kemudian.


2023: Jadi "Anker" Bogor-Jakarta & Jembatan Alibaba

Tahun 2023 mengubah ritme hidup saya 180 derajat.

Saya resmi bergabung dengan barisan "Pejuang KRL" Bogor-Jakarta. Setiap pagi berdesakan di stasiun, menembus jarak puluhan kilometer demi tantangan baru di ibukota sebagai Product Manager.

Di peran baru ini, tangan saya "bersih" dari koding. Saya tidak lagi menulis baris kode, tapi tanggung jawabnya justru lebih berat.

Saya berperan sebagai "Jembatan Teknis". Tugas saya adalah menerjemahkan keinginan abstrak rekan-rekan kantor menjadi spesifikasi teknis yang detail, logis, dan bisa dieksekusi oleh tim developer mitra kami dari Alibaba China.

Di sinilah pengalaman "berdarah-darah" saya saat belajar coding otodidak dulu terbayar lunas. Saya bisa bicara "bahasa developer". Komunikasi lintas negara yang biasanya rawan miskomunikasi, bisa saya kawal hingga sistem tersebut rampung sepenuhnya di awal 2026.

Vakum Sejenak & Panggilan yang Kembali (2024)

Konsekuensi dari rutinitas "pergi gelap, pulang gelap" ini cukup besar: saya harus memutus sementara komunikasi dengan dunia freelance, termasuk dengan klien WebGIS setia saya tadi. Tahun 2023 benar-benar saya habiskan untuk adaptasi kerja kantoran.

Namun, rezeki yang baik tidak akan pernah tertukar. Setahun kemudian, tepatnya di 2024, notifikasi dari klien lama itu muncul lagi.

Beliau menghubungi saya, bukan untuk menuntut waktu penuh seperti dulu, tapi mengajak kolaborasi kembali. "Mas, kita butuh WebGIS lagi. Bisa bantu?"

Meskipun waktu saya sekarang sangat terbatas karena harus membagi waktu dengan pekerjaan di Jakarta, kami sepakat untuk tetap jalan dengan ritme yang lebih santai. Buat saya, ini bukan sekadar proyek tambahan. Ini adalah bukti bahwa dalam bisnis, kepercayaan (trust) adalah mata uang yang paling berharga. Sekali kita kerja benar, klien akan setia menunggu.

_______________________________________________________________________

2025-Sekarang: The Power of Kepepet & Teman Curhat Bernama AI

Di tengah rutinitas Jakarta yang padat, tiba-tiba hidup menyodorkan sebuah tantangan finansial baru.

Saya ingat betul momen itu. Ada satu kebutuhan mendesak yang mewajibkan saya mengumpulkan dana segar—targetnya spesifik: Rp 30 juta dalam waktu 6 bulan.

Otak saya berputar keras. Mau cari proyek freelance? Waktu sudah habis di jalan. Mau minta naik gaji? Belum waktunya. Satu-satunya jalan adalah: Membangun Produk Sendiri.

Tapi masalahnya, saya Product Manager, bukan Hardcore Programmer. Saya tahu apa yang harus dibuat, tapi tangan saya tidak cukup cepat untuk menulis ribuan baris kode sendirian di sela-sela kesibukan kantor.

Kolaborasi dengan "Partner" Tak Kasat Mata

Di titik "kepepet" itulah saya menemukan partner baru. Bukan manusia, bukan tim Alibaba, melainkan Kecerdasan Buatan (AI).

Malam-malam panjang sepulang kerja saya habiskan untuk "curhat" dengan AI. Bukan sekadar minta kode, kami berdiskusi layaknya Co-Founder. Saya memberikan logika bisnis dan alur surveyor lapangan, AI menerjemahkannya menjadi baris kode yang efisien.

Dari diskusi intens (dan kadang debat) dengan AI itulah, lahir solusi yang selama ini dicari oleh ribuan surveyor: Galerigis Pro.

Sebuah software desktop yang lahir dari keterbatasan waktu dan desakan target, namun didesain dengan presisi untuk menjawab masalah nyata: ringan, cepat, dan bisa diandalkan tanpa koneksi internet.

Ternyata benar kata orang: "The Power of Kepepet"—jika digabungkan dengan teknologi yang tepat—bisa melahirkan inovasi yang tak terduga.

_______________________________________________________________________

Kenapa Saya Menceritakan Ini Semua?

Bukan untuk mengenang masa lalu. Tapi saya ingin teman-teman tahu: di balik kode program Galerigis Pro, ada "nyawa" dari interaksi kita selama 16 tahun ini.

Setiap email "Mas, skripsi saya error" yang masuk di tahun 2010. Setiap pertanyaan "Mas, kok SHP saya lari ke Afrika?". Hingga setiap laporan bug (yang kadang bikin saya pusing tujuh keliling 😅).

Semua itu dicatat, diingat, dan dirakit menjadi apa yang sekarang bernama Galerigis Pro. Software ini adalah jawaban kolektif untuk ribuan email teman-teman semua.

Terima Kasih untuk 16 Tahun Ini

Tanpa pembaca setia blog ini, mungkin saya sudah berhenti menulis di tahun 2011. Tanpa kepercayaan dari user awal yang berani mencoba software buatan solo founder otodidak, Galerigis tidak akan pernah hidup.

Terima kasih sudah menemani perjalanan saya—dari mahasiswa kehutanan yang bingung pakai ArcGIS, sampai menjadi "Pejuang KRL" yang nekat membangun startup di sela-sela jam kerja.

Blog ini akan tetap ada. Kolom komentar, email, dan WhatsApp saya selalu terbuka untuk diskusi, entah soal GIS atau sekadar sapaan hangat.

Happy mapping! 🗺️

— Handy Founder, Galerigis


P.S. Kalau penasaran melihat jejak digital "lugu"-nya saya, silakan baca artikel-artikel tahun 2010-2012 di arsip blog ini. Banyak yang cringe dan bikin senyum sendiri, tapi itulah proses.

P.P.S. Penasaran gimana rasanya software yang lahir dari ribuan masukan pembaca blog ini? Silakan coba Galerigis Pro (7 hari Rp 50.000) di sini: https://galerigis.com/pro

Sabtu, 07 Februari 2026

Update 2026: Digitasi Peta Modern (PDF, Drone, AI)

Dulu, tahun 2010 ketika blog ini pertama kali dibuat, digitasi peta masih manual banget. Scan peta cetak pakai scanner biasa, terus di-trace satu-per-satu pakai mouse di ArcGIS. Proses yang menyiksa dan memakan waktu berhari-hari.

Sekarang tahun 2026, teknologi sudah jauh berbeda. Drone murah meriah, AI bisa auto-detect objek di peta, bahkan PDF peta bisa langsung di-extract tanpa trace manual.

Artikel ini adalah update 2026 dari tutorial digitasi lama di blog ini. Saya akan bahas:

  1. Cara digitasi modern (PDF, Drone, AI)
  2. Tool yang sekarang tersedia (banyak yang gratis!)
  3. Kesalahan umum yang masih sering terjadi

Mari kita mulai.


Apa Itu Digitasi Peta?

Digitasi peta adalah proses mengubah peta fisik (kertas/scan) menjadi data digital (vector/shapefile) yang bisa diolah di software GIS.

Contoh Use Case:

Scenario 1: Peta BPN (Batas Tanah)

  • Anda terima sertifikat tanah dari BPN dalam bentuk PDF scan
  • Butuh data digital (shapefile) untuk input ke database
  • Solusi: Digitasi PDF → Shapefile

Scenario 2: Peta Lama Desa (Tahun 1980-an)

  • Peta batas desa cuma ada versi cetak (kertas kusut)
  • Butuh update untuk pemetaan modern
  • Solusi: Scan → Georeference → Digitasi

Scenario 3: Foto Udara Drone

  • Hasil survey drone (orthophoto) perlu di-extract objek (jalan, bangunan, sungai)
  • Solusi: AI auto-detection → Shapefile

Metode Digitasi Tahun 2010 vs 2026

Cara Lama (2010-2015):

Step 1: Scan peta cetak pakai scanner A3 (resolusi rendah, hasil blur)
Step 2: Georeference manual di ArcGIS (pilih Ground Control Point satu-per-satu)
Step 3: Trace garis/polygon pakai mouse (klik-klik berjam-jam)
Step 4: Edit vertex manual (kalau garis tidak presisi)
Step 5: Export ke shapefile

Waktu: 1 peta sederhana = 4-8 jam kerja 😰

Tools:

  • ArcGIS Desktop (lisensi mahal)
  • QGIS (gratis tapi interface ribet)
  • Mouse biasa (tangan pegal!)

Cara Modern (2020-2026):

Step 1: Import PDF/Drone image langsung (no scanner needed)
Step 2: Auto-georeference (AI detect GCP otomatis)
Step 3: AI auto-trace (machine learning detect garis/objek)
Step 4: Manual refinement (cuma koreksi error AI, bukan trace dari nol)
Step 5: Export multi-format (SHP, KML, GeoJSON)

Waktu: 1 peta sederhana = 30 menit - 2 jam

Tools:

  • QGIS 3.x (lebih user-friendly sekarang)
  • Galerigis Pro (local GIS software Indonesia, drag-drop oriented)
  • AI-powered tools (ESRI ArcGIS Pro, Google Earth Engine)

3 Teknik Digitasi Modern (2026)

Teknik 1: Digitasi dari PDF Vektor ⭐⭐⭐

Use Case: PDF peta dari instansi pemerintah (BPN, PUPR, Dinas)

Cara Lama:

  • Buka PDF di Adobe Reader
  • Screenshot/print
  • Trace manual di GIS software
  • Hasil: Tidak akurat, banyak error

Cara Modern:

  • Import PDF langsung ke QGIS/Galerigis Pro
  • Software auto-extract vector layer (jika PDF memang vector-based)
  • Edit minor adjustment
  • Export shapefile
  • Hasil: Akurat 95%+, cepat

Tools:

  • QGIS: Plugin "ImportPDF" atau "Another DXF Importer"
  • Galerigis Pro: Native PDF import (drag-drop)
  • ArcGIS Pro: Data Interoperability Extension

Tutorial Singkat (QGIS):

1. Layer → Add Layer → Add Vector Layer
2. Source Type: File
3. Pilih file PDF Anda
4. QGIS akan detect layer otomatis
5. Jika tidak muncul, convert dulu PDF → DXF pakai tool online
6. Import DXF → Shapefile

Catatan Penting:

  • PDF harus vector-based (bukan scan image)
  • Cek dengan zoom in 500%, jika masih tajam = vector, jika blur = raster/image

Teknik 2: Digitasi dari Foto Drone (Orthophoto) ⭐⭐⭐

Use Case: Survey lapangan pakai drone, hasil orthomosaic perlu di-extract objek

Workflow Modern:

Step 1: Proses Drone Image → Orthophoto

  • Software: Agisoft Metashape, Pix4D, DroneDeploy
  • Input: 200-500 foto drone
  • Output: Orthophoto GeoTIFF (geo-referenced)

Step 2: AI Auto-Detection

  • Software: ESRI Deep Learning, Google Earth Engine, QGIS + TensorFlow plugin
  • Target: Bangunan, jalan, pohon, sungai
  • Output: Shapefile otomatis (80-90% akurat)

Step 3: Manual Refinement

  • Software: QGIS, ArcGIS Pro, Galerigis Pro
  • Action: Koreksi error AI (misal: bayangan pohon terdeteksi sebagai bangunan)
  • Waktu: 1-2 jam untuk peta 100 hektar

Step 4: Validation & Export

  • Cross-check dengan foto lapangan
  • Export shapefile final

Waktu Total: 1 hari (vs 1 minggu cara manual lama)


AI Models untuk Auto-Detection:

1. Building Detection:

  • Microsoft Building Footprints (gratis, dataset global)
  • SpaceNet Dataset + Training

2. Road Detection:

  • DeepGlobe Road Extraction Challenge models
  • MapBox Satellite Imagery

3. Land Cover Classification:

  • Google Dynamic World (10m resolution, real-time)
  • ESA WorldCover (10m, global)

Teknik 3: Digitasi dari Peta Scan (Raster Image) ⭐⭐

Use Case: Peta lama (1980-2000) cuma ada versi cetak atau scan JPG/PNG

Workflow 2026:

Step 1: Scan dengan Resolusi Tinggi

  • Minimal: 300 DPI
  • Recommended: 600 DPI untuk peta detail
  • Format: TIFF (lossless, better than JPG)

Step 2: Georeference

  • Software: QGIS Georeferencer, ArcGIS Georeference tool
  • New in 2026: AI-assisted GCP (Ground Control Point) detection
    • Software auto-detect koordinat grid di peta
    • User tinggal konfirmasi
    • Akurasi: 90%+

Tutorial QGIS Georeferencer:

1. Raster → Georeferencer
2. Open Raster: Pilih scan peta Anda
3. Add Point: Klik lokasi yang Anda tahu koordinatnya
4. Input koordinat reference (dari Google Maps atau GPS)
5. Repeat untuk 4-6 titik (minimal)
6. Settings: Transformation = Polynomial 1 atau 2
7. Start Georeferencing
8. Output: GeoTIFF

Step 3: Auto-Vectorization

  • Software: ArcScan (ArcGIS), QGIS Raster to Vector
  • New: AI-powered vectorization (trace garis otomatis)
  • Akurasi: 70-80% (butuh manual cleanup)

Step 4: Manual Cleanup

  • Hapus noise (titik-titik kecil hasil salah deteksi)
  • Koreksi topology error (gap, overlap)
  • Snap vertices (pastikan garis bertemu sempurna)

Waktu Total: 3-4 jam (vs 8-12 jam cara lama)


Tool Rekomendasi 2026

1. QGIS 3.34+ (Gratis, Open Source) ⭐⭐⭐

Kelebihan:

  • ✅ Gratis selamanya
  • ✅ Plugin ecosystem luas (PDF import, AI detection, dll)
  • ✅ Cross-platform (Windows, Mac, Linux)
  • ✅ Format support lengkap (SHP, KML, GeoJSON, PDF, DXF)

Kekurangan:

  • ❌ Kurva belajar lumayan (butuh 1-2 minggu untuk mahir)
  • ❌ Interface kompleks untuk pemula
  • ❌ Proses banyak klik (15-20 step untuk task sederhana)

Best For: GIS professional, mahasiswa, yang punya waktu belajar

Download: https://qgis.org


2. Galerigis Pro (Lokal Indonesia, Drag-Drop) ⭐⭐⭐

Kelebihan:

  • ✅ Interface sederhana (drag-drop oriented)
  • ✅ 100% offline (data aman, tidak upload ke cloud)
  • ✅ Native PDF/GeoTIFF import
  • ✅ Auto-detect koordinat sistem (UTM, Geographic)
  • ✅ Support Bahasa Indonesia
  • ✅ Digitasi manual tools (point, line, polygon)

Kekurangan:

  • ⚠️ Berbayar (trial 7 hari gratis, subscription Rp 200k/bulan)
  • ⚠️ Fitur AI masih terbatas (belum se-advanced ArcGIS Pro)

Best For: Surveyor, konsultan, tim lapangan yang butuh tools praktis

Info: https://galerigis.com/pro


3. ArcGIS Pro (Premium, Komersial) ⭐⭐

Kelebihan:

  • ✅ AI-powered tools (auto-detection, classification)
  • ✅ Deep Learning integration (TensorFlow, PyTorch)
  • ✅ Enterprise-grade (untuk perusahaan besar)

Kekurangan:

  • ❌ Harga mahal (Rp 30 juta/tahun)
  • ❌ Butuh hardware powerful (RAM 16GB+)
  • ❌ Overkill untuk proyek kecil-menengah

Best For: Perusahaan besar, institusi pemerintah dengan budget


4. Google Earth Engine (Cloud-Based, Gratis) ⭐⭐

Kelebihan:

  • ✅ Gratis untuk penelitian/non-profit
  • ✅ Cloud processing (tidak butuh PC kuat)
  • ✅ Dataset global built-in (Landsat, Sentinel, dll)
  • ✅ AI/Machine Learning ready

Kekurangan:

  • ❌ Butuh coding (JavaScript/Python)
  • ❌ Tidak cocok untuk digitasi detail manual
  • ❌ Butuh internet stabil

Best For: Researcher, data scientist, yang punya skill programming


Kesalahan Umum Digitasi (dan Cara Menghindarinya)

Error #1: Salah Sistem Koordinat 🚨

Scenario: Anda digitasi peta Jawa Tengah, hasil shapefile "loncat" ke Afrika atau tengah laut saat di-overlay dengan peta lain.

Penyebab:

  • Sistem koordinat tidak di-set (default WGS84, padahal peta asli UTM Zone 49S)
  • Atau sebaliknya (set UTM tapi data aslinya Geographic)

Solusi:

  1. Selalu cek sistem koordinat peta sumber sebelum digitasi
  2. Set CRS (Coordinate Reference System) yang benar di awal
  3. Untuk peta Indonesia, paling umum:
    • WGS84 Geographic (Latitude/Longitude)
    • UTM Zone 48S (Jawa Barat, Jakarta)
    • UTM Zone 49S (Jawa Tengah, Jawa Timur)
  4. Gunakan tool UTM Zone Detector untuk auto-detect zona: https://galerigis.com/tools/utm-zone-detector

Artikel terkait: Panduan Pemetaan Desa - Mengatasi Masalah Koordinat


Error #2: Resolusi Scan Terlalu Rendah

Scenario: Scan peta cetak pakai resolusi 150 DPI, hasil blur, susah lihat detail.

Solusi:

  • Minimal 300 DPI untuk peta skala 1:50,000
  • 600 DPI+ untuk peta detail (skala 1:5,000 atau lebih besar)
  • Format: TIFF (lossless) > PNG > JPG (lossy, avoid kalau bisa)

Error #3: Topology Error (Gap, Overlap, Dangling Nodes)

Scenario: Hasil digitasi punya gap kecil antar polygon, atau overlap yang tidak disengaja.

Solusi:

  • Gunakan Topology Checker di QGIS:
  Vector → Topology Checker → Set Rules (No Gaps, No Overlap)
  • Enable Snapping saat digitasi:
  Settings → Snapping Options → Enable Snapping (Tolerance 10 pixels)
  • Run Fix Geometries setelah digitasi selesai:
  Processing → Toolbox → Fix Geometries

Error #4: Terlalu Banyak Vertex (Over-Digitizing)

Scenario: Digitasi garis/polygon dengan terlalu banyak vertex (titik), file jadi besar dan lambat.

Solusi:

  • Gunakan tool Simplify setelah digitasi:
  Vector → Geometry Tools → Simplify
  Tolerance: 1-5 meter (sesuaikan dengan akurasi yang dibutuhkan)
  • Saat digitasi manual, klik vertex hanya di sudut/belokan signifikan, jangan setiap 1 cm

Error #5: Tidak Backup Progress

Scenario: Digitasi 6 jam non-stop, tiba-tiba software crash, data hilang.

Solusi:

  • Save setiap 15-30 menit (Ctrl+S is your friend!)
  • Gunakan fitur Auto-save kalau ada
  • Backup file ke cloud/external drive setiap sesi selesai

Workflow Digitasi Recommended (2026)

Ini workflow modern yang saya pakai sekarang (jauh lebih efisien dari 2010):

For PDF Peta:

  1. Import PDF langsung ke QGIS/Galerigis Pro
  2. Check apakah vector-based (zoom 500%, masih tajam?)
  3. Jika ya: Extract layer → Clean topology → Export SHP
  4. Jika tidak (raster): Lanjut ke workflow "Peta Scan"

Waktu: 30 menit - 1 jam


For Peta Scan (JPG/PNG/TIFF):

  1. Scan 600 DPI, format TIFF
  2. Georeference di QGIS (4-6 GCP)
  3. Enable AI-assisted GCP detection (jika tersedia)
  4. Auto-vectorization (70-80% akurat)
  5. Manual cleanup (20-30% effort)
  6. Topology check & fix
  7. Export SHP

Waktu: 2-4 jam


For Drone Orthophoto:

  1. Process drone images → Orthomosaic (Pix4D/Metashape)
  2. Import GeoTIFF ke QGIS
  3. Run AI auto-detection (building/road/land cover)
  4. Manual refinement (koreksi error AI)
  5. Validation dengan foto lapangan
  6. Export SHP

Waktu: 1 hari (untuk area 100 hektar)


Penutup: Digitasi 2026 vs 2010

Yang Berubah:

  • ✅ Waktu: 8 jam → 2 jam (75% lebih cepat!)
  • ✅ Akurasi: Manual → AI-assisted (90%+ akurat)
  • ✅ Tools: Mahal/ribet → Gratis/user-friendly
  • ✅ Format: SHP only → Multi-format (KML, GeoJSON, PDF)

Yang Tidak Berubah:

  • ⚠️ Tetap butuh pemahaman dasar GIS (koordinat, topology)
  • ⚠️ Manual cleanup masih diperlukan (AI belum 100% akurat)
  • ⚠️ GIGO: Garbage In, Garbage Out (scan blur = hasil jelek)

Untuk Anda yang baru mulai belajar pemetaan desa atau digitasi peta:

Blog ini (gisdanremotesensing.blogspot.com) sudah berusia 16 tahun sejak 2010. Banyak tutorial lama yang masih relevan konsepnya, tapi tools dan cara kerjanya sudah berbeda drastis.

Saya akan terus update artikel-artikel lama dengan badge "Update 2026" seperti ini, agar Anda dapat workflow terkini.

Artikel terkait yang wajib dibaca:


Pertanyaan atau butuh bantuan digitasi?

Silakan comment di bawah atau hubungi saya via email. Saya akan coba bantu sesuai waktu yang ada.

Happy mapping! 🗺️

Kamis, 16 September 2010

Jual Data GIS

Ingin punya data gis dengan cepat, mudah dan dengan harga bersaing,

silahkan mampir di website kami

http://galerigis.com/

Senin, 01 Februari 2010

digitasi peta format pdf

pernah gak kalian mengalami ketika kita dihadapkan pada peta browse berformat pdf dan anda diminta bos anda untuk melakukan digitasi

hmm..sekarang saya akan memberikan solusinya kepada anda..caranya adalah dengan membuka book pdf tersebut lewat adobe photoshop..buka file--->open as pdf-->trus book tersebut di save as ke architecture tiff

dan datanya siap anda digit

cara yang simpel namun sangat able :D

Senin, 25 Januari 2010

Aplikasi GIS dalam pengelolaan SDA

Berikut dua contoh pengelolaan GIS dalam pengelolaan SDA:


1.  Prioritas Breadth Rehabilitasi Hutan dan Lahan (RHL)
 
Formulasi permasalahan
 
Upaya Rehabilitasi Hutan dan Lahan (RHL) sangat penting untuk memulihkan kembali fungsi lahan yang kritis. Yang dimaksud dengan lahan kritis adalah lahan yang telah mengalami kerusakan sehingga kehilangan atau berkurang fungsinya sampai pada batas toleransi. Sasaran kegiatan RHL adalah lahan-lahan dengan fungsi lahan yang ada kaitannya dengan kegiatan rehabilitasi dan penghijauan, yaitu fungsi kawasan hutan lindung, fungsi kawasan hutan lindung di luar kawasan hutan dan fungsi kawasan budidaya untuk usaha pertanian.


Kriteria yang digunakan
 
Kriteria kegiatan Rehabilitasi Hutan dan Lahan mengacu kepada dokumen ’Standar dan Kriteria Rehabilitasi Hutan dan Lahan’, yang merupakan Lampiran dari SK Menteri
Kehutanan No. 20/Kpts-II/2001 tentang Pola Umum dan Standar serta Kriteria Rehabilitasi Hutan dan Lahan.
Konsep Dasar
• RHL adalah segala upaya untuk memulihkan dan mempertahankan fungsi sumberdaya hutan dan lahan.
• RHL diselenggarakan pada semua kawasan hutan dan lahan yang kritis dan tidak produktif.
• RHL dilaksanakan berdasarkan kondisi spesifik biofisik dan potensi masyarakat setempat.
• RHL dilaksanakan dengan pendekatan partisipatif dalam rangka pengembangan kapasitas masyarakat.


Metodologi

Sebelum kita bisa menentukan langkah-langkah yang diperlukan, kita harus memformulasikan permasalahan, menyesuaikan dengan abstracts yang ada dan memilih
operasi yang perlu diambil untuk menjawab permasalahan. Langkah-langkah yang perlu dijalankan adalah identifikasi abstracts dasar, pemrosesan abstracts dasar menjadi abstracts yang dapat menentukan tingkat kekritisan suatu area, dan yang terakhir adalah analisa
hasil
Identifikasi abstracts dasar
Dalam hal pembuatan peta Lahan Kritis (LHK), kita mengidentifikasi data-data dasar yang berkaitan dengan kekritisan lahan sebagai berikut:
• DEM (Digital Elevation Model) dari peta kontur yang diambil dari Peta Rupabumi Indonesia, skala 1:50.000 produksi Bakosurtanal. DEM adalah suatu citra yang secara akurat memetakan ketinggian dari permukaan bumi. DEM ini dibuat dari peta kontur,
peta aliran sungai dan peta titik tinggi dengan resolusi 30 meter.
• Peta Tata Guna Hutan Kesepakatan, diperoleh dari Departemen Kehutanan.
• Peta Rencana Tata Ruang dan Wilayah Propinsi, diperoleh dari Bappeda Tk I.
• Peta Penutupan Lahan 1996 hasil klasifikasi citra Landsat TM.
• Peta Kebakaran Hutan 1997/1998 produksi GTZ/IFFM.
• Peta Kesesuaian Lahan 1:250.000 produksi RePPProT.
Proses pengolahan abstracts dasar
Dari abstracts dasar yang ada, kemudian kita proses menjadi abstracts yang dapat digunakan untuk menentukan tingkat kekritisan suatu area. Proses yang dijalankan adalah:
• Kelas kelerengan dibuat dari abstracts dasar DEM dengan cara membuat peta lereng, kemudian diklasifikasikan (1:0-8%, 3:8-15%, 5:15-25%, 7:25-40%, 10:>40%).
• Kelas fungsi dibuat dari peta TGHK (1:perairan, 2:area penggunaan lain, 3:hutan produksi yang bisa konversi, 4:hutan produksi, 5:hutan produksi
terbatas, 6:hutan lindung, hutan suaka alam dan wisata).
• Kelas peruntukkan dibuat dari peta RTRWP (1:kawasan lindung dan perairan, 2:kawasan budi daya kehutanan, 3:kawasan budi daya nonkehutanan).
• Kelas kerusakan dibuat dari peta Kebakaran hutan (1:no data, 2:tingkat kerusakan rendah, 3: tingkat kerusakan sedang, 4: tingkat kerusakan tinggi).
• Dari peta kesesuaian lahan dibuat peta jenis tanah untuk menghasilkan kelas erosi (1:gambut, 2:alluvium, 3:balsa tuff, 4:limestone, 5:sandstone).
• Kelas vegetasi dibuat dari peta penutupan lahan (1:hutan, 2:karet, 3:belukar tua, 4:belukar muda dan semak, 5:alang-alang dan daerah terbuka).

Minggu, 24 Januari 2010

Tahapan Analisis Citra Digital

Analisis citra Landsat secara agenda dapat dikelompokkan atas (Lillesand dan Kiefer, 1990):


1. Pemulihan citra (image restoration)
Merupakan kegiatan yang bertujuan memperbaiki citra ke dalam bentuk yang lebih
mirip dengan pandangan aslinya. Perbaikan ini meliputi koreksi radiometrik dan
geometrik yang ada pada citra asli.
2. Penajaman citra (image enhancement)
Kegiatan ini dilakukan sebelum abstracts citra digunakan dalam analisis visual,
dimana teknik penajaman dapat diterapkan untuk menguatkan tampak kontras
diantara penampakan dalam adegan. Pada berbagai terapan langkah ini banyak
meningkatkan jumlah informasi yang dapat diinterpretasi secara beheld dari data
citra.
3. Klasifikasi citra (image classification)
Terdapat dua pendekatan dasar dalam melakukan klasifikasi citra yaitu
unsupervised classificatiom (klasifikasi tak terbimbing) dan supervised
classification (klasifikasi terbimbing). Klasifikasi tak terbimbing dilakukan
sebelum melakukan cek lapangan, sedangkan klasifikasi terbimbing dilakukan
setelah melakukan cek lapangan dengan panduan klasifikasi titik-titik koordinat
yang telah diambil dari lapangan. Berikut ini dijelaskan mengenai proses
klasifikasi tak terbimbing dan klasifikasi terbimbing.

Tahapan kegiatan yang dilakukan dalam klasifikasi tak terbimbing mengggunakan software Erdas Imagine 8.5 (Wijaya, 2004):

1. Menentukan jumlah kelas warna citra yang akan diklasifikasi (number of classes)
2. Mengatur kombinasi bandage yang digunakan dalam pengklasifikasian, dala penelitian
ini digunakan kombinasi bandage 5 4 3
3. Mengidentifikasi tiap-tiap kelas warna yang dihasilkan oleh proses klasifikasi
sesuai dengan tipe-tipe penutupan lahan yang telah ditetapkan
4. Menggabungkan kelas warna (recode) yang memiliki tipe penutupan lahan yang sama
5. Pemberian nama dan warna tipe-tipe penutupan lahan (attributing) hasil proses
recode

Pengenalan Penginderaan Jauh

Pengertian
Penginderaan jauh merupakan ilmu dan seni untuk memperoleh informasi suatu objek, daerah atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah atau fenomena yang dikaji (Lillesand dan Kiefer, 1990). Tujuan utama dari penginderaan jauh adalah mengumpulkan data dan informasi tentang sumberdaya alam dan lingkingan (Lo, 1995).

Penginderaan Jauh Sistem Satelit
Saat ini sistem satelit sebagai salah satu sistem penginderaan jauh menjadi perhatian utama dikarenakan kemampuannya dalam mengatasi kendala dalam keterbatasan dan lamanya operasi dari sistem penginderaan jauh. Penggunaan pesawat luar angkasa yang mengorbit secara teratur mengelilingi bumi dari ketinggian beberapa ratus kilometer menghasilkan pengamatan bumi yang teratur dengan alat-alat penginderaan jauh yang sesuai (Lo, 1995).

Proses Utama dalam Penginderaan Jauh
Menurut Lillesand dan Kiefer (1990) terdapat dua proses utama dalam penginderaan jauh, yaitu pengumpulan data dan analisis data. Elemen proses data dimaksud meliputi: a. Sumber energi, b. Perjalanan energi melalui atmosfer, c. Interaksi antara energi dengan kenampakan di muka bumi, d. Sensor warna pesawat terbang dan/ atau satelit dan e. Hasil pembentukan data dalam bentuk piktorial dan/ atau data numerik.