SOLUTION

Urban, Transport, and Community (UTC)

Optimize infrastructure and set the stage for vibrant urban communities to new levels through Spatial Data Science, considering the value of location.

Use Cases

Smart City Development

Smart City Development

Transportation and Accessibility Planning

Transportation and Accessibility Planning

Community Development Empowering

Community Development Empowering

Urban Sustainability Monitoring

Urban Sustainability Monitoring

Human Perception Analysis

Human Perception Analysis

Smart City Development

Cities face the challenge of balancing growth with sustainability. Geospatial intelligence can help design smart cities by integrating real-time data on infrastructure, resources, and urban services. Bringing better decision-making, improving public services, and enhancing quality of life through smarter, more efficient urban planning.

See More Publication

usecase

Discover articles and tutorials to help you build better

Ilustrasi untuk Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Optimasi Rute Pedagang Keliling untuk Meningkatkan Penjualan dan Efisiensi

Pedagang Kaki Lima (PKL) sering menghadapi fluktuasi pendapatan akibat keterbatasan informasi lokasi strategis. Melalui pendekatan GeoIntelligence, Tim GISACT Social Project menganalisis aspek spasial dan temporal rute penjualan pedagang keliling roti di Kota Bandung untuk mengidentifikasi hotspot penjualan dan merekomendasikan rute yang lebih efektif.

Ilustrasi untuk Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Potensi Blue Carbon di Asia Pasifik dalam Perspektif Spasial

Analisis spasial ekosistem blue carbon di kawasan Asia Pasifik menggunakan data satelit multitemporal dan pemodelan machine learning. Kajian ini mengidentifikasi distribusi mangrove, seagrass, dan saltmarsh, memetakan hotspot tekanan ekologis, serta menentukan wilayah prioritas konservasi berbasis perubahan tekanan lingkungan dari waktu ke waktu.

Ilustrasi untuk Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Pemodelan Spasial Risiko Malaria di Indonesia

Kajian pemodelan spasial risiko malaria di Indonesia menggunakan pendekatan machine learning dan deep learning berbasis data lingkungan dan sosioekonomi. Analisis ini menyoroti wilayah berisiko tinggi, ketimpangan akses layanan kesehatan, serta prioritas penanganan malaria berbasis data spasial.