ABSTRAK
Meningkatnya pemanfaatan data spasial di dalam kehidupan sehari-hari ditambah semakin tersedianya teknologi pengambilan data spasial seperti perkembangan teknologi Remote Sensing,menjadikan peta sebagai hal yang memiliki peran semakin penting di sejumlah bidang, seperti bisnis,kesehatan masyarakat, telekomunikasi dan geografi. Semakin banyak nya data spasial yang tersediadan semakin meningkatnya peran data spasial menuntut di butuhkan nya informasi yang penting danbermanfaat yang informasi tersebut selain tersedia secara eksplisit, juga tersedia secara implisit. Didalam menambang dan menerjemahkan data implisit di dalam data spasial tsb di perlukan tekniktertentu. Ilmu Data Mining atau Penambangan Data memiliki peran dalam mendapatkan informasiyang berguna dan implisit tersebut, terutama di dalam dataset yang besar . Bidang ini memiliki subtopik di dalam data spasial, yaitu Penambangan Data Spasial yang salah satu topik dalamPenambangan Data Spasial adalah Penambangan pola co-location.Salah satu peran penambangan pola co-location dalam tata wilayah kota adalah mendapatkanpola co-location untuk Point Of Interest POI yang bermanfaat untuk mendapatkan hubungankedekatan di antara objek-objek yang ada di dalam kota, seperti mengetahui apakah kebanyakanRumah sakit yang didirikan adalah Rumah sakit yang terletak di dekat restoran, Objek-objek /Instance-instance apa yang berada di sekitar cabang-cabang Toko ritel ldquo;XYZ rdquo; yang memiliki profityang cukup besar, informasi ini akan bermanfaat untuk perencanaan cabang Toko Ritel yang baru.Dalam tesis ini, di gunakan data wilayah propinsi DKI Jakarta untuk mengetahui pola co-locationPOI nya yang hal tersebut dapat di gunakan untuk Perencanaan kota, Bisnis, analisa pola konsumtifmasyarakat, dan lain-lain. Tesis ini menggunakan pendekatan event-centric model [1] , dengan datawilayah DKI Jakarta dari OpenStreetMap [17] dan database spasial PostGIS untuk mendapatkanpola co-location dari POI yang ada.

---

ABSTRACT
The increasing of data spatial usage in today 39 s life and the more availability of data spatialacquisition technology like Remote sensing, make a map 39 s role is more important in various fieldssuch as business, public health, telecommunication and geography. More data spatial and moreincreasing of data spatial role make more important and more useful the information inside we canuse, explicitly and implicitly as well. In mining and translating implicit data in spatial data, we needa special technique. Data Mining has a role in retrieving the useful and implicit informationespecially in a big dataset. This field has a sub topic in spatial data, Spatial Data Mining where oneof the Data Spatial Mining topic is Co location pattern mining.One of Co location pattern mining is in City management for retrieving Co location patternmining for Point Of Interest POI in proximity neighborhood of instances in a city such as knowingwhat are hospitals near restaurant , what instances near of profitable supermarket branches ldquo XYZ rdquo .This information will be useful for a plan to build new branches.This Thesis use province DKI Jakarta data for retrieving Co location pattern mining for Citymanagement, Business, consumptive community pattern and others. This tesis use Event centricmodel approach 1 in DKI Jakarta area data from OpenStreetMap 17 and Spatial database PostGISfor retrieving Co location pattern form existing POI.