Gambar 1. GPS
Sumber: https://unsplash.com/photos/black-and-white-car-dashboard-p79nyt2CUj4

Pernahkah kamu bertanya-tanya bagaimana Google Maps bisa menampilkan rute yang mulus antara dua titik, padahal data GPS tidak tersedia di setiap meter jalan? Atau bagaimana kamera smartphone menghasilkan foto yang tajam meski kamu sedikit bergerak saat memotret? Jawabannya adalah interpolasi – sebuah teknik matematis canggih yang bekerja tanpa kamu sadari di hampir setiap teknologi modern (Chen et al., 2024; Li et al., 2023).

Interpolasi bukan sekadar konsep akademis yang terkubur dalam buku-buku matematika. Teknologi ini adalah tulang punggung dari streaming video Netflix yang lancar, prediksi cuaca akurat, hingga sistem navigasi yang memandu perjalanan harianmu. Dari 100 aplikasi di smartphonemu, setidaknya 70 di antaranya mengandalkan interpolasi untuk memberikan pengalaman pengguna yang seamless (PyGIS, 2024).

Interpolasi vs Regresi: Dua Saudara Kembar yang Berbeda Peran

Gambar 2. Interpolasi vs Regresi

Sebelum menyelami lebih dalam, mari kita pahami perbedaan mendasar antara interpolasi dan regresi – dua teknik yang bahkan sering membingungkan bahkan mahasiswa tingkat akhir

  1. Interpolasiadalah metode estimasi nilai-nilai baru berdasarkan titik-titik data yang sudah diketahui, dengan syarat nilai yang dicari berada di antara titik-titik data yang ada. Sederhananya, interpolasi seperti mengisi titik-titik kosong dalam sebuah puzzle – kamu sudah tahu bentuk keseluruhan, tinggal melengkapi bagian yang hilang.
  2. Di sisi lain, regresiadalah teknik untuk menemukan hubungan atau tren umum dalam data tanpa harus melewati setiap titik data yang ada (Liang et al., 2020). Regresi lebih fokus pada prediksi dan analisis pola, sementara interpolasi lebih fokus pada akurasi dalam mengisi gap data yang hilang.

Perbedaan kunci terletak pada filosofi pendekatan:

  1. Interpolasi: “Saya harus melewati semua titik data yang diketahui”
  2. Regresi: “Saya akan mencari garis terbaik yang merepresentasikan tren keseluruhan data”

Dalam konteks engineering, interpolasi digunakan ketika presisi tinggi diperlukan, seperti dalam CAD modeling atau sistem kontrol robotik. Sementara regresi lebih cocok untuk analisis prediktif dan machine learning.

Teknik Interpolasi dalam Dunia Nyata

Interpolasi tidak hanya konsep teoritis—teknologi ini hadir dalam berbagai tingkat kompleksitas, dari metode sederhana yang bisa dipelajari pemula hingga algoritma cutting-edge yang digunakan perusahaan teknologi global. Dua algoritma dasar yang digunakan pada data geospasial, antara lain adalah Inverse Distance Weighting (IDW) dan Kriging

  1. Inverse Distance Weighting (IDW) merupakan metode geostatistik yang memberikan bobot berdasarkan jarak kebalikan. Teknik ini lebih komprehensif daripada linear interpolation karena mempertimbangkan semua titik data yang diketahui, bukan hanya dua titik terdekat. IDW memberikan hasil yang lebih akurat dibanding interpolasi linear biasa untuk data yang memiliki hubungan erat secara spasial atau pola spasial yang kompleks.
    Algoritma ini dapat digunakan secara aplikatif misalnya dalam Monitoring Curah Hujan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). BMKG Indonesia menggunakan IDW untuk menginterpolasi data curah hujan dari 2.000+ stasiun cuaca menjadi peta nasional yang kontinyu (GIS Interpolation for Beginners, 2023). Metode ini dipilih karena sederhana namun efektif untuk data meteorologi yang tersebar irregular di seluruh kepulauan.
  1. Kriging merupakan metode geostatistik yang menggunakan semivariogram untuk memodelkan spatial autocorrelation patterns. Berbeda dengan IDW yang hanya menggunakan jarak, Kriging juga mempertimbangkan struktur spatial dari data itu sendiri, menghasilkan interpolasi yang lebih akurat dengan estimasi uncertainty.
    Algoritma ini dapat digunakan secara aplikatif untuk Pemetaan Kedalaman Laut Pushidrosal TNI AL. Pushidrosal TNI AL menggunakan kriging untuk mengkonversi data bathymetry dari survey vessel menjadi Electronic Nautical Chart (ENC) dengan tingkat presisi tinggi (QGIS Interpolation Documentation, 2024). Metode ini sangat penting untuk safe navigation kapal komersial di perairan Indonesia yang kompleks.

Kriging memberikan keunggulan signifikan dibanding metode lain karena:

  • Menghasilkan estimasi uncertainty untuk setiap interpolated point
  • Mempertimbangkan spatial structure data
  • Menghasilkan smooth surfaces dengan transisi natural

Saat ini, kita memiliki banyak aplikasi yang sangat powerful untuk melakukan interpolasi data spasial dalam dua dan tiga dimensi. Teknologi ini tidak lagi hanya dipakai oleh peneliti, tetapi juga oleh pemerintah, perusahaan, dan startup teknologi yang ingin mengambil keputusan secara data-driven. Di balik semua itu, ada kombinasi kuat antara computer science, matematika, dan statistika yang bekerja bersama untuk mengubah kumpulan titik data menjadi peta dan model 3D yang informatif

Contoh Aplikasi Interpolasi 2D & 3D di Indonesia:

1. Jakarta Smart City – Real-time Air Quality Monitoring System

   
Sumber Data 100+ sensor kualitas udara tersebar di DKI Jakarta
Parameter Termonitor PM2.5, NO₂, O₃, CO
Metode Interpolasi Kombinasi IDW + Kriging untuk real-time heatmap
Output Peta kualitas udara (air quality heatmap) yang dapat diakses melalui aplikasi mobile.
Dampak Membantu jutaan warga dalam mengambil keputusan terkait perjalanan dan kesehatan
Referensi NEON Science Tutorials (2024); Jakarta Environmental Management Agency (2024)
Kasus Pengambilan keputusan di bidang kesehatan publik, manajemen lalu lintas, dan sistem peringatan dini polusi.

2. Kementerian Pertanian RI – Pemetaan Kesuburan Tanah Nasional

   
Sumber Data Ribuan sampel uji tanah dari berbagai lokasi pertanian
Parameter Termonitor N (Nitrogen), P (Phosphorus), K (Potassium), pH, Organic Matter
Metode Interpolasi Kriging dengan pemodelan semivariogram
Output Peta kesuburan tanah (spatial fertility maps) per kabupaten/provinsi
Dampak Petani dapat optimize pemupukan berdasarkan kondisi lokal
Referensi Indonesian Ministry of Agriculture (2023); Spatial Interpolation Methods (2024)
Kasus Pertanian presisi, optimasi pengelolaan tanah, dan prediksi hasil panen.

3. Badan Meteorologi Indonesia – Pemetaan Curah Hujan Nasional

   
Sumber Data 2,000+ stasiun cuaca tersebar di seluruh Indonesia
Parameter Termonitor Curah hujan harian, bulanan, musiman
Metode Interpolasi IDW (Inverse Distance Weighting) dengan power = 2
Output Peta curah hujan nasional yang kontinu
Dampak Mendukung sistem peringatan dini banjir dan kekerin
Referensi BMKG (2024)
Kasus Sistem peringatan bencana, perencanaan sumber daya air, dan analisis iklim.

4. Kota Bandung – Pemetaan Kebisingan Lalu Lintas (Noise Mapping)

   
Sumber Data Mobile sound level meters di 200+ lokasi jalan
Parameter Termonitor Tingkat kebisingan (dalam dB) pada berbagai jam operasi.

 
Metode Interpolasi Spline + Machine Learning (Random Forest)
Output Peta Kebisingan Lalu Lintas untuk perencanaan kota
Dampak Identifikasi red zones untuk residential development
Referensi Urban Environmental Monitoring (2024); QGIS Documentation (2024)
Kasus Perencanaan tata ruang kota, penilaian kesehatan lingkungan, dan pengendalian polusi suara.

5. Google Earth & OpenStreetMap – Digital Elevation Model dari Satelit

   
Sumber Data Elevasi medan, kemiringan lereng (slope), dan aspek lereng (aspect)
Parameter Termonitor Elevasi medan, kemiringan lereng (slope), dan aspek lereng (aspect)
Metode Interpolasi Hybrid kriging + spline interpolation
Output Digital Elevation Model (DEM) global dengan resolusi sekitar 30 meter yang dapat diakses oleh seluruh pengguna.
Dampak Menjadi lapisan dasar (foundational layer) untuk berbagai aplikasi analisis spasial
Referensi PyGIS (2024)
Kasus Navigasi, penilaian risiko bencana, analisis daerah aliran sungai (watershed), dan pemodelan iklim.

Gambar 3. Google Earth
Sumber: https://maps.googleblog.com/2010/11/introducing-google-earth-6the-next.html

Hands-on dengan Google Colab

Untuk mempraktikkan konsep-konsep ini, berikut Google Colab notebook yang mengupas secara lengkap mengenai 3D Spatial Interpolation:

https://colab.research.google.com/github/profmuddy/LSD/blob/master/Notebooks/LSD_Topographic_Analysis.ipynb

Google Colab notebook ini mencakup:

  • Loading data Digital Elevation Model (DEM) real dari OpenTopography
  • Preprocessing dan data validation
  • 3D kriging implementation untuk continuous surface generation
  • Visualisasi hasil interpolasi dalam 3D viewer
  • Export model untuk aplikasi GIS lanjutan

 

Di balik seluruh contoh di atas dari peta kualitas udara Jakarta, peta kesuburan tanah untuk precision agriculture, hingga model 3D struktur geologi dan kontaminasi terdapat satu benang merah: kita hidup di dunia yang penuh dengan data spasial, dan kombinasi listas keiulmuan antara Computer Science, Matematika, dan Statistika untuk digutuhkan untuk menerjemahkan data tersebut menjadi insight yang bermanfaat.

Penulis: Fabian Surya Pramudya, Ph.D

Referensi

  1. Alves, O., Wagner, W., Santi, E., Unwin, M., & Marigold, G. (2024). Neural spatiotemporal interpolation: A scalable deep learning framework for filling gaps in GNSS-R soil moisture data. Technische Universität Wien Repository, Article 117346. https://doi.org/10.34726/5937
  2. Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika. (2024). Laporan tahunan curah hujan dan iklim Indonesia 2024. BMKG. https://www.bmkg.go.id
  3. Chen, L., Ye, H., Zhu, H., Fu, S., Wang, C., & Li, C. (2024). Spatial interpolation of global DEM using federated deep learning. Nature Scientific Reports, 14, Article 17842. https://doi.org/10.1038/s41598-0 24-68489-4
  4. Jakarta Environmental Management Agency. (2024). Laporan pemantauan kualitas udara DKI Jakarta 2024. Provincial Government of DKI Jakarta
  5. Kementerian Pertanian Republik Indonesia. (2023). Pemetaan kesuburan tanah nasional untuk pertanian presisi. Kementerian Pertanian RI.
  6. Liang, T., & Rakhlin, A. (2020). On optimal interpolation in linear regression. Annals of Statistics, 48(6), 3699-3721. https://doi.org/10.1214/19-AOS1945
  7. Li, J., Chen, X., & Wang, Y. (2023). SSIN: Self-supervised learning for rainfall spatial interpolation. arXiv preprint, arXiv:2311.15530. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.15530 Li, J., Heap, A. D., Potter, A., & Daniell, J. J. (2014). Spatial interpolation methods applied in the environmental sciences: A review. Environmental Modelling & Software, 53, 173–189.
  8. Li, J., Heap, A. D., Potter, A., & Daniell, J. J. (2014). Spatial interpolation methods applied in the environmental sciences: A review. Environmental Modelling & Software, 53, 173–189.
  9. NEON Science. (2024). Going on the grid: An intro to gridding and spatial interpolation. National Ecological Observatory Network Tutorials. https://www.neonscience.org/resources/learning-hub/tutorials/spatial-interpolation-basics
  10. (2024). Spatial interpolation methods and applications. Python Open Source Spatial Programming. https://pygis.io/docs/e_interpolation.html
  11. Urban Environmental Monitoring. (2024). Geospatial analysis for environmental noise mapping: A land use and machine learning approach. Environmental Health Perspectives.sciencedirect​
  12. QGIS Documentation. (2024). Spatial analysis (interpolation). QGIS Resources. https://docs.qgis.org/3.34/en/docs/training_manual/spatial_statistics/spatial_interpolation.html
  13. (2025). Interpolation calculator: Instantly find missing values with step-by-step solutions. Mathematical Computing Tools. https://www.vedantu.com/calculator/interpolation