Description

Syntax tersebut merupakan sebuah kode untuk membaca data dari file CSV yang berisi informasi lokasi sekolah.

• Pertama-tama, kode tersebut membaca file CSV yang terletak di direktori "/content/drive/My Drive/Data/school_location.csv" dengan menggunakan fungsi "read_csv" dari library pandas. Encoding yang digunakan adalah 'latin-1'.
• Setelah itu, data sekolah tersebut difilter dengan menggunakan variabel "schools" dan mengambil hanya sekolah-sekolah yang memiliki status "NEGERI", grade "SMA", dan regency_id yang berada dalam range 16000-16400.
• Filtering dilakukan dengan menggunakan metode "boolean indexing" pada variabel "schools". Metode ini memungkinkan kita untuk memfilter data dengan mengembalikan hanya baris-baris yang memenuhi kriteria tertentu.
• Syntax tersebut menggunakan operator "&" (and) untuk menggabungkan beberapa kondisi pada filter. Kondisi pertama adalah schools,status == 'NEGERI', kondisi kedua adalah schools, grade == 'SMA', dan kondisi ketiga adalah schools,regency_id,isin(range(16000,16400)).

 Akhirnya, hasil filter disimpan pada variabel "zone_schools" untuk digunakan dalam analisis selanjutnya.

Syntax tersebut menggunakan library Folium pada Python untuk membuat peta dengan parameter sebagai berikut:

• location=[-6.200000,106.816666] digunakan untuk menentukan koordinat pusat peta yang akan ditampilkan, dalam hal ini koordinat tersebut adalah (-6.2, 106.816666).
• tiles='cartodbpositron' digunakan untuk menentukan jenis peta atau "tileset" yang akan digunakan. Pada syntax ini, "cartodbpositron" adalah salah satu jenis peta yang tersedia di Folium.
• zoom_start=13 digunakan untuk menentukan level zoom awal pada peta.
• Marker([row['latitude'], row['longitude']]).add_to(m_2) digunakan untuk menambahkan tanda titik atau "marker" pada peta. Marker tersebut ditambahkan pada setiap baris atau "row" pada dataframe zone_schools, dengan koordinat yang ditentukan oleh nilai latitude dan longitude pada setiap baris tersebut.
• m_2 digunakan untuk menampilkan peta yang telah dibuat.

Syntax tersebut digunakan untuk membuat bubble map pada peta menggunakan library Folium pada Python, dengan parameter sebagai berikut:

• m_4 = folium.Map(location=[-6.200000,106.816666], tiles='cartodbpositron', zoom_start=13) digunakan untuk membuat peta dasar pada variabel m_4, dengan koordinat pusat (-6.2, 106.816666), menggunakan tileset 'cartodbpositron', dan dengan level zoom awal 13.
• def color_producer(val) adalah sebuah fungsi yang akan digunakan untuk menghasilkan nilai warna berdasarkan nilai yang diberikan pada parameter val. Jika nilai val kurang dari atau sama dengan 12, maka fungsi akan menghasilkan warna 'forestgreen'. Sedangkan jika nilai val lebih besar dari 12, maka fungsi akan menghasilkan warna 'darkred'.
• for i in range(0,len(zone_schools)): adalah sebuah loop untuk menambahkan bubble pada peta untuk setiap baris pada dataframe zone_schools.
• Circle() digunakan untuk menambahkan bubble pada peta. Parameter pada Circle() meliputi:
• location=[zone_schools.iloc[i]['latitude'], zone_schools.iloc[i]['longitude']] menentukan lokasi koordinat pada peta untuk menambahkan bubble. Koordinat ini diambil dari kolom latitude dan longitude pada dataframe zone_schools.
• radius=20 menentukan ukuran radius atau jari-jari pada bubble. Pada contoh ini, jari-jari bubble diatur menjadi 20.
• color=color_producer(zone_schools.iloc[i]['regency_id'])) menentukan warna pada bubble berdasarkan nilai yang dihasilkan oleh fungsi color_producer() dengan parameter val yang diambil dari kolom regency_id pada dataframe zone_schools.
• add_to(m_4) digunakan untuk menambahkan bubble yang telah dibuat pada variabel m_4.
• m_4 digunakan untuk menampilkan peta yang telah dibuat dengan bubble.

Syntax tersebut  digunakan untuk membuat heatmap pada peta menggunakan library Folium pada Python.

• Pertama-tama, variabel m_5 dibuat untuk menyimpan peta awal dengan koordinat pusat (-6.200000, 106.816666) dan zoom level 12.
• Kemudian, heatmap layer dibuat dengan menggunakan fungsi HeatMap(). Pada argumen data, diambil data koordinat dari kolom "latitude" dan "longitude" pada DataFrame zone_schools, yang kemudian dimasukkan ke dalam variabel data. Pada argumen radius, kita tentukan ukuran radius dari titik-titik yang membentuk heatmap.
• Setelah itu, layer heatmap tersebut ditambahkan ke peta awal menggunakan fungsi add_to(), dengan memasukkan variabel m_5 sebagai argumen.
• Akhirnya, peta dengan heatmap ditampilkan menggunakan variabel m_5.

Penjelasan Syntax:

• crs = {'init': 'epsg:4326'}

Mendefinisikan sistem koordinat geografis dengan kode EPSG 4326. Kode ini merupakan standar untuk representasi sistem koordinat geografis WGS84

• schools = gpd.GeoDataFrame(schools, crs=crs, geometry=[Point(xy) for xy in zip(schools.longitude, schools.latitude)])

Mengkonversi dataset biasa ke dalam format GeoDataFrame yang dimiliki oleh pustaka geospatial GeoPandas. Hal ini memungkinkan data tersebut untuk diolah secara geospatial dan menggunakan operasi- operasi spasial pada GeoPandas.

Dalam penelitian ini, penggunaan software Python memungkinkan tampilan letak lokasi SMA Negeri di DKI Jakarta dengan jangkauan radius 2000 Meter. Informasi mengenai jumlah sekolah di sekitar lokasi ditunjukkan dengan gradasi warna pada titik lokasi, yang memberikan informasi tambahan yang berharga. Warna yang lebih muda menunjukkan jumlah sekolah yang relatif sedikit di sekitar lokasi, sementara warna yang lebih gelap menunjukkan adanya banyak sekolah di sekitar lokasi tersebut