OLAP Hotspot (Online Analytical Processing)

Apa itu OLAP Hotspot?

OLAP (Online Analytical Processing) adalah teknologi yang digunakan untuk mengelola data secara multidimensi dan mendukung analisis data yang kompleks. Sistem OLAP dirancang untuk membantu menganalisis data dari berbagai perspektif.

OLAP Hotspot adalah sistem untuk analisis data historikal hotspot kebakaran hutan dan lahan (karhutla) berdasarkan dimensi lokasi, waktu, confidence, dan satelit. Data hotspot yang dianalisis dalam sistem ini berasal dari website SiPongi+, yang dikelola dalam data warehouse dengan skema bintang. Pengguna dapat memperoleh data historikal hotspot melalui operasi drill-down dan roll-up.

Hasil operasi tersebut ditampilkan dalam bentuk cross table, grafik, dan peta.

Fitur Website

Dashboard Interaktif

Visualisasi data hotspot dengan operasi OLAP (drill-down, roll-up, slice, dice) untuk analisis mendalam.

Visualisasi Geografis

Pemetaan hotspot dengan Leaflet.js yang menampilkan distribusi titik panas berdasarkan lokasi dengan kemampuan clustering dan zoom.

Multi-Filter Dinamis

Pemfilteran data berdasarkan dimensi lokasi, waktu, confidence, dan satelit untuk analisis yang fleksibel.

Ekspor Data

Unduh data hotspot dalam format Excel (.xlsx) dan CSV dengan tampilan detail atau akumulasi.

Tampilan Tabel Data

Lihat data dalam format tabel dengan dua mode: detail (setiap titik hotspot) dan akumulasi (data teragregasi) dengan kemampuan sorting dan berbagai filter multidimensi.

Visualisasi Grafik

Representasi data dalam grafik untuk memahami tren dan pola sebaran hotspot.

Update Data Berkala

Data hotspot diperbarui secara otomatis setiap 3 jam dari sumber data Sipongi+ untuk analisis yang selalu terkini.

Operasi OLAP

Drill-down

Navigasi dari data umum ke lebih data yang detail.

Penerapan:Digunakan untuk menelusuri titik panas dari pulau → provinsi → kabupaten/kota → kecamatan → desa.

Roll-up

Mengagregasi data dari detail ke ringkasan.

Penerapan:Digunakan untuk agregasi data dari desa → kecamatan → kabupaten/kota → provinsi → pulau.

Slice

Memilih satu dimensi dari cube untuk membuat subset data.

Penerapan:Digunakan untuk filtering satu dimensi yaitu confidence.

Dice

Memilih subset data dengan beberapa nilai pada berbagai dimensi.

Penerapan:Digunakan untuk filtering dua dimensi (confidence dan satelit) dan tiga dimensi (confidence, satelit, dan waktu).

Struktur Data

Struktur data ini menggunakan pendekatan skema bintang dengan tabel fakta utama dan beberapa tabel dimensi:

Tabel Fakta Hotspot

Menyimpan catatan kejadian hotspot dengan atribut utama seperti jumlah titik, tingkat confidence, serta referensi ke dimensi terkait.

Dimensi Lokasi

Meliputi pulau, provinsi, kabupaten/kota, kecamatan, dan desa.

Dimensi Waktu

Meliputi tahun, semester, kuartal, bulan, minggu, dan hari.

Dimensi Confidence

Mendefinisikan tingkat kepercayaan (confidence level) dari masing-masing data hotspot.

Rentang nilai confidence ini mengacu pada Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Nomor 8 Tahun 2018 tentang Prosedur Tetap Pengecekan Lapangan Informasi Titik Panas dan/atau Informasi Kebakaran Hutan dan Lahan:

  • Low (Rendah): 0 – 29
  • Medium (Sedang): 30 – 79
  • High (Tinggi): 80 – 100

Dimensi Satelit

Mendefinisikan sumber data satelit (NASA-SNPP, NASA-MODIS, NASA-NOAA20).

Tim Pengembang

Prof. Dr. Imas Sukaesih Sitanggang, S.Si., M.Kom.
Dr. Hendra Rahmawan, S.Kom., M.T.
Lee Roy Akbar, S.Kom.
Pengembang Back-end
Nechita Samantha
Pengembang Front-end