## Metode Thiessen Polygon untuk Ramalan Sebaran Curah Hujan Periode Tertentu pada Wilayah yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
Dewi Handayani Untari Ningsih
Informatic Engineering Department, Faculty Information Technology, Stikubank University email: dewindroider@gmail.com

## Abstrak
Data hujan yang diperoleh dari alat penakar merupakan hujan yang terjadi hanya pada satu tempat atau titik saja (point rainfall). Mengingat hhujan sangat bervariasi terhadap tempat (space), maka  untuk  kawasan  yang  luas,  satu  penakar  hujan  belum  dapat  menggambarkan  hujan  di wilayah  tersebut.  Dalam  hal  ini  diperlukan  hujan  kawasan  yang  diperoleh  dari  harga  rata-rata curah  hujan  di  beberapa  stasiun  penakar  hujan  yang  diperoleh  dari  harga  rata-rata  curah  hujan beberapa stasiun penakar hujan yang ada di dalam/ atau disekitar kawasan tersebut.
Sebaran curah hujan di suatu wilayah bisa dihitung dan diprediksi uuntuk wilayah lain yang tidak memiliki data curah hujan pada periode tertentu menggunakan metode thiessen polygon.
Kata kunci: thiessien polygon, sistem informasi geografi, curah hujan, interpolasi spasial

## PENDAHULUAN
Data  hujan  yang  diperoleh  dari  alat penakar  hujan  merupakan  hujan  yang  terjadi hanya  pada  satu  tempat  atau  titik  saja  (point rainfall).  Mengingat  hujan  sangat  bervariasi terhadap  tempat  (space),  maka  untuk  kawasan yang  luas,  satu  penakar  hujan  belum  dapat menggambarkan hujan wilayah tersebut.  Dalam hal ini diperlukan hujan kawasan yang diperoleh dari harga rata-rata curah hujan beberapa stasiun penakar  hujan  yang  ada  di  dalam/atau  disekitar kawasan tesebut.
Curah hujan setiap hari yang direkam dari stasiun  curah  hujan  digunakan  sebagai  masukan untuk  pemodelan  konsep  periode  pertumbuhan yang  dihitung  berdasarkan  curah  hujan  dengan metode interpolasi spasial.
Interpolasi  adalah  suatu  metode  atau fungsi  matematika  yang  menduga  nilai  pada lokasi-lokasi  yang  datanya  tidak  tersedia. Interpolasi spasial mengasumsikan bahwa attribut  data  bersifat  kontinu  di  dalam  ruang (space)  dan  attribut  ini  saling  berhubungan (dependence)  secara  spasial  (Anderson,2001).
Kedua  asumsi  tersebut  mengindikasikan  bahwa pendugaan attribut data dapat dilakukan berdasarkan lokasi-lokasi  di sekitarnya dan nilai pada titik-titik yang berdekatan akan lebih mirip daripada nilai pada titik-titik yang terpisah lebih jauh.
Ada  beberapa  metode  interpolasi  spasial yng  digunakan untuk analisis sebaran data yaitu salah  satunya  menggunakan  metode invers distance . M etode  interpolasi  invers  distance merupakan suatu fungsi jarak antara titik sasaran (H 0 , V 0 ) dan titik contoh (H i ,V i ) untuk i = 1,2,3 , ...,  n.  Metode invers  distance ini  cukup  baik dalam  menduga  nilai  contoh  pada  suatu  lokasi  . Sedangkan metode (Ashraf et al ., 1997).
Data  curah  hujan  yang  tercatat  diproses berdasarkan  areal  yang  mendapatkan  hujan sehingga didapat tinggi curah hujan rata-rata dan kemudian  meramalkan  besarnya  curah  hujan pada periode tertentu. Dalam menentukan Curah Hujan  Areal  yang  berasal  dari  pencatatan penakaran  curah  hujan.  Dari  pencatatan  curah hujan, kita hanya mendapatkan data curah hujan di suatu titik tertentu ( point rainfall ). Jika dalam
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
suatu  areal  terdapat  beberapa  alat  penakar  atau pencatat  curah  hujan,  maka  dapat  diambil  nilai rata-rata  untuk  mendapatkan  nilai  curah  hujan areal.
Wilayah  studi  pada  kabupaten  Pemalang yang  memiliki  19  buah  stasiun  pengukur  curah hujan.  Dengan  begitu  banyaknya  stasiun pengukur hujan yang tersebar di 14 kecamatan.
Gambar 1. Peta Stasiun Pengukur Curah
Pengujian  metode  untuk  meramalkan sebaran  curah  hujan  menggunakan  aplikasi berbasis  system  infromasi  geografi  yang  bisa ditampilkan  sebagai  peta  rata-rata  curah  hujan dalam  setiap  bulannya.  Dan  hujan  setiap  hari  di setiap bulannya. Zone curah hujan dalam bentuk poligon  melingkupi  permukaan  curah  hujan yang  dibuat  berdasarkan  metode  thiessen.,  serta statistik  curah  hujan  untuk  setiap  zone diestimasikan menggunakan fungsi-fungsi matematika.
Penerapan  analisa  curah  hujan  dengan metode Thiessien Poligon pada data curah hujan di wilayah studi, dan pengujian dengan program aplikasi ArcGIS untuk analisa sebaran permukaan    hujan  yang  bisa  memberikan  pola sebaran titik-titik  lokasi yang  memuat informasi dalam bentuk layout peta.
Pengujian analisa  curah  hujan  dengan metode  Thiessen  poligon  berdasarkan  database wilayah Pemalang yang sudah terbentuk.

## METODE PENELITIAN
1.  Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dimaksudkan  agar mendapatkan  bahan-bahan yang relevan, akurat
dan reliable dengan    yang    dilakukan  dengan wawancara secara langsung  dengan pihak Dinas Pekerjaan  Umum  dan  BAPPEDA  pemerintah Kabupaten  Pemalang  dan    studi  pustaka  yang berhubungan  dengan  analisa  spasial  interpolasi, analisa  dan  perancangan  sistem  informasi geografi dan metode thiessen polygon.

## 2.  Objek Penelitian
Area  studi  meliputi  wilayah  kabupaten Pemalang dengan letak geografis 109 0 - 17 0 30’’Bujur  Timur  dan  8 0 52’30’’  –  7 0 20’11’ Lintang Selatan dengan luas wilayah
111.530,553  Ha  dengan  kondisi  topografi wilayah  Pemalang  memiliki  kondisi  yang bervariasi  yaitu  meliputi  wilayah  dataran  pantai yang  tersebar  di  sepanjang  pantai  utara,  dataran bergelombang  ( undulating )  meliputi  daerah Ampelgading,  dan  sekitarnya  hingga  daerah sekitar  Bandarbolang.daerah  perbukitan  kecil tersebar  di  sekitar  Bandarbolang,  Bodeh,  Moga dan Randudongkal. Daerah ini memili kelerengan  berkisar  antara  15 0 –  35 0 dan sebagian  besar  merupakan  daerah  hutan. Sedangkan  dibagian  selatan  meliputi  daerah  di sekitar  Belik,  Pulosari  dan  Watukumpul  dengan kelerengan  lebih  besar  dari  35 0 ,  merupakan daerah  hutan  dengan  ketinggian  sekitar  500m hingga 1000m.
Penyebaran hujan pada suatu daerah dapat dipantau  dengan  pemasangan  sukat  hujan  yang tersebar mewakili daerah yang dikaji. Kabupaten Pemalang  memiliki  19  buah  stasiun  pengukur curah hujan yang tersebar di 14 kecamatan.

## METODE ANALISIS

## 1.  Metode  Spatial  Interpolasi  Untuk  Data Curah Hujan
Data  hujan  yang  diperoleh  dari  alat penakar  hujan  merupakan  hujan  yang  terjadi hanya  pada  satu  tempat  atau  titik  saja  (point rainfall).  Mengingat  hujan  sangat  bervariasi terhadap  tempat  (space),  maka  untuk  kawasan yang  luas,  satu  penakar  hujan  belum  dapat menggambarkan  hujan  wilayah  tersebut.  Dalam hal ini diperlukan hujan kawasan yang diperoleh dari harga rata-rata curah hujan beberapa stasiun penakar  hujan  yang  ada  di  dalam/atau  disekitar kawasan tesebut.
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
Sebanyak  19    stasiun  pengukur  curah hujan  yang  tersebar  di  14  kecamatan  di  dan sekitar  area  studi  (gambar  2)  pertama  kali dihasilkan sebagai bagian dari ulasan di ArcGIS. Metode Interpolasi spatial yang digunakan, yaitu metode Inverse  Distance Weight dalam  analisa interpolasi
elevasi permukaan yang diimplementasikan dalam ArcGIS Metode Interpolasi Spasial  dari data yang tersebar merupakan suatu metode yang digunakan untuk memprediksikan dan merepresentasikan  sebaran  curah  hujan  di  suatu wilayah  dengan  banyak  varian.  Aturan  dan persoalan  utama  interpolasi  untuk  aplikasi
Sistem Informasi Geografi metodenya
berdasarkan pada konsep lokasi, geostatistik dan variasional (http://skagit.meas.ncsu.edu/~helena/gmslab/ind ex.html).
Pengelolaan  data  curah  hujan  di  SIG  bisa ditampilkan  sebagai  peta  rata-rata  curah  hujan dalam  setiap  bulannya.  Dan  hujan  setiap  hari  di setiap bulannya. Zone curah hujan dalam bentuk poligon  melingkupi  permukaan  curah  hujan yang  dibuat  dari  metode  Thiessen  Poligon,  dan statistik  curah  hujan  untuk  setiap  zone diestimasikan menggunakan fungsi-fungsi dalam ArcGIS.  Hasilnya  disimpan  sebagai  tabel attribut    yang  bisa  diekspor  ke  aplikasi  Sistem Informasi  Geografi  untuk  menghasilkan  data curah hujan setiap  hari untuk setiap zone  dalam format  yang  diperlukan  untuk  menjalankan model Agro-cultural.

## 2.  Metode Thiessen Poligon
Rata-rata  terbobot  (weighted  average), masing-masing  stasiun  hujan  ditentukan  luas daerah  pengaruhnya  berdasarkan  poligon  yang dibentuk  (menggambarkan  garis-garis  sumbu pada  garis-garis  penghubung  antara  dua  stasion hujan yang berdekatan).
Cara  ini  diperoleh  dengan  membuat poligon  yang  memotong  tegak  lurus  pada tengah-tengah  garis  penghubung  dua  stasiun hujan. Dengan demikian tiap stasiun penakar Rn akan  terletak  pada  suatu  poligon  tertentu  An. Dengan  menghitung  perbandingan  luas  untuk setiap stasiun  yang besarnya =  An/A,  dimana  A adalah  luas  daerah  penampungan  atau  jumlah
luas  seluruh  areal  yang  dicari  tinggi  curah hujannya.  Curah  hujan  rata-rata  diperoleh dengan cara menjumlahkan pada masing-masing penakar yang mempunyai daerah pengaruh yang dibentuk  dengan  menggambarkan  garis-garis sumbu  tegak  lurus  terhadap  garis  penghubung antara dua pos penakar.
Cara perhitungannya adalah sebagai berikut:
Keterangan:
A = Luas areal (km2) ,
d = Tinggi curah hujan rata-rata areal ,
d1, d2,  d3,...dn = Tinggi  curah hujan  di pos 1, 2, 3,...n
A1, A2, A3,...An= Luas daerah pengaruh pos 1, 2, 3,...n .
Gambar 2. DAS dengan perhitungan curah hujan poligon Thiessen.
Hasil perhitungan dengan rumus (2-9) lebih teliti dibandingkan perhitungan dengan rumus (2-8).
Metode Kalkulasi Thiessen Polygons :
Gambar 3. Metode Kalkulasi Thiessen Polygons
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
Garis  yang  dibuat  tidak  boleh  ada  tiap  titik hanya  terdapat  pada  satu  polygon  yang berpotongan satu sama lain

## 3.  Metode Analisis Kawasan Curah Hujan
a. Klasifikasi Tipe Iklim Oldeman
Oldeman membagi iklim menjadi 5 tipe iklim yaitu :
a. Iklim A. Iklim yang memiliki bulan basah lebih dari 9 kali berturut-turut
b. Iklim B. Iklim yang memiliki bulan basah 7- 9 kali berturut-turut
c. Iklim C. Iklim yang memiliki bulan basah 5- 6 kali berturut-turut
d. Iklim D. Iklim yang memiliki bulan basah 3- 4 kali berturut-turut
Berdasarkan  urutan  bulan  basah  dan  kering dengan  ketententuan  tertentu  diurutkan  sebagai berikut:
a. Bulan basah bila curah hujan lebih dari 200 mm
b. Bulan lembab bila curah hujan 100 – 200 mm
c. Bulan kering bila curah hujan kurang dari 100 mm
A  :  Jika  terdapat  lebih  dari  9  bulan  basah berurutan.
B : Jika terdapat 7   -  9  bulan basah berurutan. C : Jika terdapat 5   -  6  bulan basah berurutan. D : Jika terdapat 3   -  4  bulan basah berurutan. E  :  Jika  terdapat  kurang  dari  3  bulan  basah berurutan.
Pada  dasarnya  Kriteria  bulan  basah  dan  bulan kering yang dipakai Oldeman berbeda dengan yang digunakan oleh Koppen atau pun Schmidt - Ferguson Bulan basah yang digunakan Oldeman adalah sebagai berikut:
Bulan  basah  apabila  curah  hujan  lebih  dari  200 mm. Bulan Lembab apabila curah hujannya 100 - 200  mm. Bulan  kering apabila curah hujannya kurang dari 100 mm.
Tabel 1. Klasifikasi tipe Iklim Oldeman
4.  Data untuk Analisis Spasial
a.  Peta Curah Hujan
Gambar 4. Peta Curah Hujan
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan

## Tabel 2. Curah Hujan Per Wilayah
Secara  umum  Kabupaten  Pemalang  beriklim tropis  dengan  penyebaran  curah  hujan  sebagai berikut :
1. 2000 – 3000 mm / tahun (166,7 mm/bulan –
250 mm/bulan)
Meliputi wilayah pantai, Kecamatan Pemalang, Taman, Ampelgading, Petarukan, Comal, dan Ulujami.
2. 3000  –  4000  mm  /  tahun  (250  mm/bulan  – ( 333,3 mm/bulan)
Kecamatan  Randudongkal,  Bantarbolang, Bodeh, Watukumpul.
3. 4000 – 5000 mm / tahun (333,3 mm/bulan – 416,7 mm/bulan)
Kecamatan Belik, dan Watukumpul.
4. 5000 – 6000 mm / tahun (416,7 mm/bulan – 500 mm/bulan)
Kecamatan Pulosari, dan Watukumpul.
5. Lebih 6000 mm / tahun (500 mm/bulan)
Kecamatan Moga dan Watukumpul.
b.  Peta Geologi

## Gambar 5. Peta Geologi
1. Formasi Rambatan
Formasi  ini  tersusun  dari  serpih  napal  dan batu  pasir  gampingan  berwarna  abu  -  abu muda serta dijumpai lapisan tipis kalsit.
2. Formasi Halang
Formasi ini tersusun dari batu pasir andesit , konglomerat tuffan dan napal dengan sisipan batu pasir andesit.
3. Formasi Tapak
Formasi  ini tersusun  dari batu pasir berbutir kasar, berwarna kehijauan, konglomerat dan breksi.  Bagian  atas  terdiri  dari  batu  pasir gampingan  dan  napal  berwarna  hijau  yang mengandung moluska.
4. Satuan Tufaan
Satuan ini terGambar 3.2. Peta Geologi
Struktur geologi Kabupaten Pemalang adalah sebagai berikut :
Susun  atas  lapisan  –  lapisan  batu  pasir tufaan,  pasir  tufa,  konglomerat,  dan  breksi tufaan.
5. Hasil Gunung api tak teruraikan
Batuannya  tersususun  atas  breksi,  lava, lapili,  dan  tufa  dari  Gunung  Slamet  dan pusat  –  pusat  erupsi  sebelah  barat, membentuk  dataran  dan  bukit  –  bukit  yang tertutup  oleh  tanah  berwarna  abu  –  abu  tua
NO KECAMATAN
Curah Hujan mm/tahun Curah Hujan mm.bulan klasi fika si Ket, 1 Ampelgading 2000-3000 166,7-250 C2 150 mm 2 Bantarbolang 3000-4000 250-333,3 C3 250 mm 3 Belik 4000-5000 333,3-416,7 C4 300 mm 4 Bodeh 3000-4000 250 – 333,3 C3 250 mm 5 Comal 2000-3000 166,7 – 250 C2 150 mm 6 Moga >  6000 >500 C4 500 mm 7 Pemalang 2000-3000 166,7-50 C2 150 mm 8 Petarukan 2000-3000 166,7-250 C2 150 mm 9 Pulosari 5000-6000 416,7-500 C4 400 mm 10 Randudongkal 3000-4000 250-333,3 C3 200 mm 11 Taman 2000-3000 166,7-250 C2 150 mm 12 Ulujami 2000-3000 166,7-250 C2 150 mm 13 Watukumpul >6000 >500 C4 500 mm JUMLAH KAB. PEMALANG Rata-rata
253,85 mm
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
sampai  coklat  dan  kuning  kemerah  – merahan.
6. Hasil Gunung api, Lava Batuannya  terdiri  dari  aliran  lava  andesit berongga  dari  Gunung  Slamet  terutama lereng sebelah timur.
7. Alvium
Tersusun  atas  lempung,  lanau,  pasir,  dan kerikil  didalam  dataran  -  dataran  pantai  dan alluvium dengan ketebalan 0 – 150 meter.
c.   Peta Potensi Bahan Galian Golongan C
Gambar 6. Peta Potensi bahan galian golongan c Pada Kabupaten Pemalang ditemukan sekitar 11 jenis  bahan  galian  golongan  C  yaitu  :  Andesit, Diorit,  Kaolin,  Batugamping,  Kalsit,  Marmer, Tras,  Batusabak,  Oker,  Pasir  Batu  dan  Tanah Liat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1.  Struktur  Database  Sistem  Informasi Geografi
a.   Struktur Database Spasial
Tabel 3.  Struktur Database Spasial
2.   Perancangan Database Spasial
a.  Data Spasial Wilayah Administrasi Kecamatan Di Kabupaten Pemalang
Gambar 7. Data Spasial Wilayah Administrasi Kecamatan Di Kab. Pemalang
Tabel 4. Atribut Data Spasial Wilayah
b. Data Spasial Jalan, sungai dan rel  kereta api
Gambar 8. Data Spasial Jalan, sungai dan rel kereta api
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
Tabel 5. Atribut Data Spasial Jalan

## c. Data Spasial Penggunaan Tanah
Gambar 9. Data Spasial Penggunaan Tanah
Tabel 6. Atribut Data Spasial Penggunaan Tanah
d. Data Spasial Kawasan Fungsi Hutan
Gambar 10.  Data Spasial Kawasan Fungsi Hutan
Tabel 7. Atribut Data Spasial  Kawasan Fungsi Hutan
e. Layer Sruktur Tanah
Gambar 11. Layer Sruktur Tanah Tabel 8. Atribut Layer Struktur Tanah
f. Layer Areal Sawah Tadah Hujan
Gambar 12.  Layer Areal Sawah Tadah Hujan
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
Tabel 9. Atribut Layer Areal Sawah Tadah Hujan
g. Data Spasial Potensi Bahan Galian
Gambar 13.  Data Spasial Potensi Bahan Galian
Tabel 10. Atribut Data Spasial Potensi Bahan Galian
h.  Geologi Gambar 14. Geologi
Tabel 11. Atribut Geologi
i.  Data Spasial Curah Hujan
Tabel 12. Data Spasial Curah Hujan
Gambar 25. Atribut Data Spasial Curah Hujan
j.  Database Sumber Mata Air
Gambar 16. Database Sumber Mata Air
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
Tabel 13. Atribut Sumber Mata Air
Tabel 14. Atribut Desa

## k. Jenis Tanah
Gambar 17. Jenis Tanah
l.  Data  Spasial  Stasiun  Pengukur  Curah Hujan
Tabel 15. Atribut Tanah
Gambar 18.  Data Spasial stasiun Pengukur Curah hujan
Tabel 16. Atribut Data Spasial Stasiun

## KESIMPULAN
- Data  curah  hujan  yang  tercatat  diproses berdasarkan  areal  yang  mendapatkan  hujan sehingga  didapat  tinggi  curah  hujan  rata-rata dan  kemudian  meramalkan  besarnya  curah hujan pada periode tertentu.
- Sebaran  curah  hujan  di  wilayah  studi  bisa dihitung  untuk  wilayah  yang  bertetangga yang  tidak  memiliki  data  curah  hujan menggunakan  metode  Thiessen  polygon dimana rata-rata terbobot (weighted average), masing-masing  stasiun  hujan  ditentukan  luas daerah  pengaruhnya  berdasarkan  poligon yang  dibentuk  (menggambarkan  daris-garis sumbu  pada  gris-garis  penghubung  antarta dua stasiun hujan yang berdekatan).
- Dengan  metode  ini  wilayah  di  sekitar penakar  curah  hujan  dan  masih  dalam lingkup area poligon bisa  diprediksikan rata- rata curah hujan wilayah yang diinginkan.
- Pemanfaatan  apliaksi  dengan  berbantuan teknologi sistem informasi geografi
Metode Thiessen  Polygon  Untuk  Ramalan Sebaran Curah Hujan  Periode Tertentu Pada Wilayah Yang Tidak Memiliki Data Curah Hujan
membantu  melihat  sebaran  wilayah  hasil perhitungan  dan  melihat  hasil  prediksi  di wilayah sekitar area studi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aronoff,
Stanley. (1989). Geographic Information  System  :  A  Managemnet Perspektive .WDL Publication, Ottawa,Canada Allen, R.G., et all. (1998). Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements - FAO Irrigation  and  drainage  paper  56 .  FAO  - Food  and  Agriculture  Organization  of  the United Nations,Rome.
Asraf,M.,  C.,  L.  Jim,  K.G.  Hubbard.  (1997). Application  og  Geostatistic  to  Evaluate Partial  Weather  Station  Network.  J.
Agricultural and Forest Meteorogy,
84:255 – 271.
BAPPEDA. (2001). ATLAS Kabupaten Pemalang , PEMKAB Pemalang,
Pemalang.
BAPPEDA.  (2002). Neraca  Sumberdaya  Alam dan Lingkungan Hidup Daerah Kabupaten Pemalang , PEMKAB
Pemalang,  Pemalang.
Cressie,  N.  A.  C.  (1993).  Statistic  for  spatial
Data, John Wiley & Sons. Inc. New York
Densham  ,Paul  J.  And  Goodchild,  M.F.  (1989).
” Spatial  Decision  Support  Systems  :  A
Research
Agenda ”, In:Proceedings GIS/LIS’89,Orlando,FL.,pp 707-716
Dinas  Pekerjaan  Umum.  (2005).  .Data  Curah Hujan  Tahunan.Pemerintah  Kabupaten
Pemalang
Dody  Sulistiyo.  (1999). Analisa  Curah  Hujan
Rencana  Pada  Daerah  Aliran  Sungai Waluh, Jurusan  Teknik  Sipil  Sekolah Tinggi Teknologi Nasional, Yogyakarta.
ESRI. (1996). ArcView GIS : Installation Guide .
Environmental Systems Research Institute,Inc. ESRI. (2001).“Capabilities of a GIS”, http://www.esricanada.com/k-12/gis/ capabilities.html
Feick,  Robert  D.  and  Hall,  G.  Brent    .  (1999).” Consensus-building  in  a  Multi-participant Spatial Decision Support System”, URISA Journal, Volume 11, Number 2,  Pages 17 – 23
Handayani,  D.U.  (2006).“Pemanfaatan  Analisis Spasial  untuk  Pengolahan  Data  Spasial Sistem  Informasi  Geografi  (Studi  Kasus  : Kab. Dati II Pemalang ).
Heywood  I,Cornelius  S,  Carver  S.  (1998).  An Introduction  to  Geographical  Information Systems.,Ney Jersey, Prentice Hall
Prahasta,Eddy. 2001. Sistem Informasi Geografi . Informatika Bandung
Spatial. (1999). ”Spatial Interpolation”, http://www.geog.ubc.ca/courses/klink/gis. notes/ncgia/u41.html#UNIT41
Tuman. (2001). ”Overview of GIS”, http://www.gisdevelopment.net/tutorials/
tuman006.htm