How to Create a Heatmap about Earthquake in Indonesia using Mapbox
Pada dasarnya, Heatmap adalah cara untuk merepresentasikan data dengan bentuk map atau diagram dan valuenya digambarkan dengan intensitas warna.
Artikel kali ini membahas cara membuat heatmap menggunakan mapbox. Sewaktu awal mendapatkan data earthquake ini awalnya mempertanyakan seberapa banyak orang yang tinggal dalam zona bahaya, namun karena tidak mendapatkan data pendukung, jadinya hanya memplot titik titik gempa selama 5 tahun kebelakang.
Jika sudah mendaftar mapbox. maka langsung saja. Pertama, download datanya di github Data Folks Indonesia. Lalu upload ke menu tileset mapbox. Seperti gambar diatas.
Setelah itu, klik menubar Styles, lalu pilih new style. cari Basic Template style and click Customize Basic Template.
Pilih source yaitu earthquake-id-5years. nama source ini mungkin bisa berbeda.
jika sudah terpilih sourcenya, akan muncul tampilan seperti diatas. Jika sudah, pilih style tab untuk memberikan setting plotnya.
gambar diatas menunjukan panel yang akan kita konfigurasi.
Pilih tab Radius, pilih Style across zoom range. untuk titik pertama kita set heatmap radius menjadi zoom jadi 5, heatmap radius jadi 2. lalu stop yang ke 2, zoom 22 dan heatmap radius jadi 10px. Done.
Lanjut, pilih tab Weight, pilih Style across data range, klik magnitudo (SR)
Kemudian, set stop pertama dengan magnitude 5 dengan weight 1, dan stop terakhir dengan weight 3. weight ini bisa diubah-ubah.
Pilih tab Intensity, lalu klik Style across zoom/range. ubah valuenya jadi stop 1: zoom 0 intensity 1. stop 2: zoom 22 intesity 10.
lalu pilih tab Color. ubah stop seperti berikut:
Density 0.1 = #ffffb2
Density 0.3 = #feb24c
Density 0.5 = #fd8d3c
Density 0.7 = #fc4e2a
Density 1 = #e31a1c
Lalu set opacitynya jadi 0.7, hal ini bertujuan agar warnanya sedikit transparan sehingga kita bisa melihat nama nama daerahnya.
Jika sudah, klik tombol publish. Selesai
Thank you guys… jangan lupa clap dan follow artikel ini.
Dan jangan lupa juga untuk subscribe channel Telegram kita di https://t.me/datafolks