Pemateri
Wening Asih Diva Aprilia
GIS and Remote Sensing Instructor at Geosoftware.IDWening Asih Diva Aprilia merupakan pengajar dan praktisi di bidang GIS dan penginderaan jauh dengan keahlian pada pengolahan data geospasial, analisis citra satelit, kartografi digital, dan penggunaan Google Earth Engine. Saat ini beliau merupakan M.Sc. Candidate di bidang Penginderaan Jauh di Universitas Gadjah Mada serta aktif sebagai mentor GIS dan penginderaan jauh. Beliau memiliki pengalaman sebagai asisten praktikum Penginderaan Jauh Sistem Pasif Digital, Penginderaan Jauh Sistem Aktif, dan Kartografi Digital di Universitas Gadjah Mada, serta terlibat dalam berbagai proyek pemetaan dan analisis spasial. Dalam pelatihan ini, peserta akan dibimbing untuk mempelajari pengembangan toolbox kustom pada QGIS menggunakan PyQGIS, mulai dari perancangan workflow analisis, pemanfaatan Processing Toolbox, hingga pengembangan model otomatis menggunakan QGIS Model Builder. Peserta juga akan mempelajari pembuatan Custom Processing Algorithm berbasis Python untuk mengotomatisasi proses analisis geospasial. Studi kasus yang digunakan adalah pengembangan toolbox untuk analisis kesesuaian lahan padi sehingga peserta dapat memahami penerapan otomatisasi analisis spasial dalam lingkungan QGIS secara lebih efisien dan terstandarisasi.
Deskripsi
Pelatihan ini dirancang untuk membekali Sobat Geosoftware dengan kemampuan mengembangkan toolbox kustom pada QGIS menggunakan PyQGIS untuk mengotomatisasi berbagai proses analisis geospasial. Peserta akan mempelajari konsep dasar pengembangan toolbox, perancangan workflow analisis, serta integrasi berbagai proses geoprocessing ke dalam satu alur kerja yang efisien dan dapat digunakan secara berulang.
Melalui pelatihan ini, peserta akan memahami pemanfaatan Processing Toolbox, QGIS Model Builder, dan PyQGIS dalam membangun alat analisis geospasial. Materi mencakup perancangan parameter input-output, penyusunan workflow otomatis, integrasi berbagai algoritma pemrosesan spasial, hingga pengembangan Custom Processing Algorithm berbasis Python.
Pada tahap akhir, peserta akan mempraktikkan pengembangan toolbox menggunakan studi kasus otomatisasi analisis kesesuaian lahan padi. Hasil akhir pelatihan diharapkan mampu memberikan bekal praktis bagi peserta untuk membangun dan mengimplementasikan toolbox geospasial sesuai kebutuhan organisasi, penelitian, maupun proyek profesional.
Jadwal dan List Materi:
Sesi 1 (Kamis, 18 Juni 2026 pukul 19.00–21.30 WIB)
- Pengenalan Processing Toolbox dan pengembangan tools pada QGIS
- Memahami konsep otomatisasi analisis geospasial menggunakan toolbox
- Identifikasi parameter input dan output dalam pengembangan toolbox
- Perancangan workflow analisis kesesuaian lahan padi berbasis data lereng, curah hujan, dan jenis tanah
- Penyusunan alur reclassification, pembobotan, overlay, dan klasifikasi hasil
Sesi 2 (Sabtu, 20 Juni 2026 pukul 09.00–11.30 WIB)
- Pengenalan QGIS Model Designer sebagai platform pengembangan toolbox tanpa coding
- Penyusunan parameter input, proses, dan output pada toolbox
- Integrasi proses Reclassify, Raster Calculator, Polygonize, dan Dissolve ke dalam satu workflow otomatis
- Pengujian toolbox menggunakan data spasial yang berbeda
- Penyimpanan dan pengelolaan toolbox pada Processing Toolbox QGIS
Sesi 3 (Minggu, 21 Juni 2026 pukul 13.00–15.30 WIB)
- Pengenalan PyQGIS untuk pengembangan tools geospasial berbasis Python
- Pemanfaatan modul processing untuk menjalankan algoritma QGIS secara otomatis
- Konversi workflow Model Builder menjadi script Python
- Pengembangan Custom Processing Algorithm menggunakan PyQGIS
- Implementasi toolbox analisis kesesuaian lahan padi yang dapat dijalankan dalam satu kali proses
Sesi bootcamp
1
Sesi 1: Perancangan Workflow dan Konsep Pengembangan Toolbox
Sesi ini dirancang untuk memberikan pemahaman dasar kepada peserta mengenai konsep pengembangan toolbox pada QGIS dan penerapannya dalam otomatisasi analisis geospasial. Peserta akan mempelajari fungsi Processing Toolbox, prinsip penyusunan workflow analisis, serta identifikasi parameter input dan output yang diperlukan dalam pengembangan toolbox. Selain itu, peserta akan melakukan perancangan alur kerja analisis kesesuaian lahan padi yang mencakup proses reclassification, pembobotan, overlay, dan klasifikasi hasil sebagai fondasi untuk pengembangan toolbox pada sesi berikutnya....
2
Sesi 2: Pengembangan Toolbox Menggunakan QGIS Model Builder
Sesi ini berfokus pada pengembangan toolbox menggunakan QGIS Model Builder tanpa memerlukan kemampuan pemrograman. Peserta akan mempelajari cara menyusun parameter input, proses, dan output ke dalam satu workflow otomatis yang terintegrasi. Selanjutnya, peserta akan mengimplementasikan berbagai proses geoprocessing seperti Reclassify, Raster Calculator, Polygonize, dan Dissolve ke dalam sebuah model yang dapat digunakan secara berulang. Pada akhir sesi, peserta akan melakukan pengujian serta pengelolaan toolbox pada lingkungan QGIS....
3
Sesi 3: Pengembangan Toolbox Berbasis PyQGIS
Sesi ini dirancang untuk memperkenalkan PyQGIS sebagai sarana pengembangan toolbox geospasial berbasis Python. Peserta akan mempelajari penggunaan modul processing untuk menjalankan algoritma QGIS secara otomatis, melakukan konversi workflow dari QGIS Model Builder menjadi script Python, serta mengembangkan Custom Processing Algorithm. Pada akhir sesi, peserta akan mengimplementasikan toolbox analisis kesesuaian lahan padi yang dapat dijalankan dalam satu kali proses sehingga mampu meningkatkan efisiensi dan konsistensi pekerjaan geospasial....
Konten
Perancangan Workflow dan Konsep Pengembangan Toolbox
Pengembangan Toolbox Menggunakan QGIS Model Builder
Silabus
01
Silabus
Akses silabus melalui link berikut: https://s.id/silabusdasarpython
Frequently Asked Question
Apakah pelatihan ini cocok untuk pemula?
Pelatihan ini berada pada level menengah sehingga peserta disarankan telah memiliki pengalaman dasar menggunakan QGIS dan memahami konsep data raster, vektor, serta analisis spasial sederhana.
Apakah saya harus bisa Python sebelum mengikuti pelatihan ini?
Tidak harus. Materi PyQGIS akan dijelaskan secara bertahap. Namun, pemahaman dasar mengenai logika pemrograman akan membantu peserta mengikuti sesi pengembangan toolbox berbasis Python.
Apakah peserta perlu menginstal software tertentu sebelum pelatihan?
Ya. Peserta diwajibkan menginstal QGIS sebelum pelatihan dimulai. Panduan instalasi dan kebutuhan perangkat lunak pendukung akan diberikan sebelum kelas berlangsung.
Apakah data latihan akan disediakan?
Ya. Seluruh data, modul, dan bahan praktik akan disediakan oleh tim Geosoftware dan dapat diunduh sebelum pelatihan dimulai.
Apa studi kasus yang digunakan dalam pelatihan ini?
Pelatihan menggunakan studi kasus otomatisasi analisis kesesuaian lahan padi yang mencakup proses reclassification, weighted overlay, polygonize, dan dissolve hingga menjadi toolbox yang dapat dijalankan secara otomatis.
Apa yang akan saya hasilkan setelah mengikuti pelatihan ini?
Peserta akan menghasilkan toolbox kustom pada QGIS yang dibangun menggunakan kombinasi QGIS Model Builder dan PyQGIS, serta dapat digunakan kembali untuk proses analisis geospasial yang serupa.
Apakah pelatihan ini membahas plugin QGIS?
Tidak. Pelatihan berfokus pada pengembangan Processing Toolbox dan Custom Processing Algorithm menggunakan PyQGIS, bukan pengembangan plugin berbasis PyQt.
Apa syarat mendapatkan Certificate of Completion?
Certificate of Completion diberikan kepada peserta yang minimal menghadiri 2 sesi dari total 3 sesi pelatihan.
Apa syarat mendapatkan Certificate of Appreciation?
Certificate of Appreciation diberikan kepada peserta yang mengerjakan dan mengumpulkan mini project sesuai ketentuan yang ditetapkan.
Kelas Ini Cocok Untuk?
01
Kemampuan Dasar yang Disarankan untuk Peserta
1. Peserta disarankan telah memiliki pemahaman dasar mengenai Sistem Informasi Geografis (SIG), khususnya terkait data raster, data vektor, dan proses analisis spasial sederhana menggunakan QGIS. 2. Peserta diharapkan terbiasa menggunakan perangkat komputer, internet, serta melakukan instalasi dan konfigurasi perangkat lunak untuk mendukung proses pembelajaran dan praktik pengembangan toolbox. 3. Peserta disarankan memiliki pemahaman dasar mengenai alur kerja (workflow) analisis geospasial, seperti pengolahan data spasial, geoprocessing, dan penggunaan algoritma pada QGIS. 4. Peserta tidak diwajibkan memiliki kemampuan pemrograman Python tingkat lanjut, namun pemahaman dasar mengenai logika pemrograman akan membantu dalam mengikuti materi PyQGIS dan Custom Processing Algorithm. 5. Peserta disarankan membawa perangkat yang telah terinstal QGIS dan memiliki akses administrator (administrator privileges) untuk keperluan instalasi pustaka atau konfigurasi tambahan selama pelatihan berlangsung....
02
Spesifikasi Perangkat yang Disarankan
1. Processor: Minimal Intel Core i3 / AMD Ryzen 3 atau setara. Direkomendasikan Intel Core i5 / AMD Ryzen 5 atau lebih tinggi untuk menjalankan QGIS, Model Builder, dan proses analisis raster secara lebih lancar. 2. RAM: Minimal 8 GB. Disarankan 16 GB atau lebih untuk pengolahan data raster, pengembangan toolbox, dan eksekusi workflow geospasial yang lebih kompleks. 3. Storage: Minimal tersedia 10 GB ruang kosong untuk penyimpanan data pelatihan, hasil analisis, file proyek QGIS, dan kebutuhan instalasi perangkat lunak pendukung. 4. Sistem Operasi: Windows 10/11 (64-bit), Linux, atau macOS yang mendukung instalasi QGIS versi terbaru dan lingkungan Python yang digunakan dalam pelatihan. 5. Koneksi Internet: Minimal 10 Mbps dan stabil untuk mengakses Zoom Meeting, mengunduh data pelatihan, mengakses dokumentasi PyQGIS, serta mengikuti praktik secara daring....
03
CATATAN
Pelatihan ini ditujukan bagi peserta yang ingin mempelajari pengembangan toolbox kustom pada QGIS untuk mengotomatisasi berbagai proses analisis geospasial. Kelas berada pada level menengah sehingga lebih sesuai bagi peserta yang telah memiliki pengalaman dasar menggunakan QGIS dan memahami konsep analisis spasial. Materi disusun secara bertahap dan aplikatif, mulai dari perancangan workflow analisis, pemanfaatan QGIS Model Builder, hingga pengembangan Custom Processing Algorithm menggunakan PyQGIS. Seluruh materi disampaikan melalui studi kasus otomatisasi analisis kesesuaian lahan padi sehingga peserta dapat memahami proses pengembangan toolbox dari tahap perancangan hingga implementasi. Pelatihan difokuskan pada praktik langsung sehingga peserta dapat memahami alur pengembangan toolbox geospasial yang dapat digunakan secara berulang, meningkatkan efisiensi pekerjaan, serta mendukung kebutuhan analisis dan pengolahan data spasial di lingkungan akademik maupun profesional....