Kali ini kita akan mencoba melakukan *geo query* dan *date query*. Beberapa filter akan digunakan untuk mendapatkan dokumen yang diinginkan berdasarkan *geolocation*. Selain itu kita juga akan mencoba menyaringnya berdasarkan *field* bertipe tanggal. Di dalam tutorial ini kamu akan menggunakan data gempa bumi yang ada di Amerika Serikat yang disediakan oleh **data.gov.us**. Namun data tersebut sudah disesuaikan dengan Elasticsearch dan tinggal diunduh saja.

Dengan memahami *geo query* kamu akan melihat bagaimana Elasticsearch sangat berguna untuk hal spesifik dalam pengolahan data yang memiliki *geolocation*.

##1. Persiapan

Pertama pasang dulu **elasticdump** yang akan digunakan untuk memasang *mapping* dan dataset gempa yang akan digunakan di tutorial ini.
```
$ npm install elasticdump -g
```

Lalu download datanya di link berikut ini [link menuju earthquake.zip](http://codepolitan.com)

Kemudian ikuti langkah berikut untuk memulai membuat indeks data gempa di Elasticsearch.
```
$ curl -XPUT http://localhost:9200/demo
$ elasticdump --input earthquake-mapping.json --output http://localhost:9200/demo/earthquake --type=mapping
$ elasticdump --input earthquake-data.json --output http://localhost:9200/demo/earthquake --type=data
```

Jika tidak ada masalah, kamu dapat memeriksa *mapping*-nya dengan cara berikut:
```
$ curl -XGET http://localhost:9200/demo/earthquake/_mapping?pretty
{
  "demo" : {
    "mappings" : {
      "earthquake" : {
        "properties" : {
          "depth" : {
            "type" : "float"
          },
          "distance" : {
            "type" : "float"
          },
          "event_at" : {
            "type" : "date"
          },
          "location" : {
            "type" : "geo_point"
          },
          "magnitude" : {
            "type" : "float"
          },
          "source" : {
            "type" : "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

```

##2. Geo bounding box query

Seperti namanya dimana *bounding box* adalah sebuah kotak imajiner yang akan menyaring dokumen berdasarkan lokasi di dalam batas - batas *bounding box* tersebut. Didefinisikan dengan lokasi *top left* dan *bottom right*. Maka kita akan mendapatkan dokumen yang berada di dalam kotak imajiner tersebut. Misalkan ada sebuah *file* dengan nama **query.json** dan di dalamnya terdapat *query* berikut:
```
{	
	"size":5,
	"query":{
		"bool": {
			"must":{
				"match_all":{}
			},
			"filter":{
				"geo_bounding_box":{
					"location":{
						"top_left":{
							"lat":38.6,
							"lon":-123
						},
						"bottom_right":{
							"lat":33,
							"lon":-116
						}
					}
				}
			}
		}
	}
}
```

Sekarang mari kita coba eksekusi *query* tersebut di konsol:
```
$ curl -XGET http://localhost:9200/demo/earthquake/_search?pretty -d '@query.json'
{
  "took" : 14,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 8745,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "3750ed8a-b8a9-456f-aee7-2b622210692c",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "",
          "event_at" : "2016-01-04T00:47:38.45Z",
          "source" : "CI",
          "depth" : "3.27",
          "magnitude" : "1.51",
          "location" : {
            "lat" : "33.2773",
            "lon" : "-116.2567"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "3ac25c4f-8825-411e-ac45-b76c8e59dfb7",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "",
          "event_at" : "2016-01-04T05:06:17.79Z",
          "source" : "CI",
          "depth" : "14.59",
          "magnitude" : "1.04",
          "location" : {
            "lat" : "33.6695",
            "lon" : "-116.7675"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "c9b0685e-e0a5-42ec-b64d-a915b5398195",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "3",
          "event_at" : "2016-01-04T08:13:15.03Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "5.73",
          "magnitude" : "1",
          "location" : {
            "lat" : "37.5767",
            "lon" : "-118.8572"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "7f1cd2e9-6a5c-4aa5-bc51-6cc60bbd3b56",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "4",
          "event_at" : "2016-01-04T13:41:40.23Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "2.52",
          "magnitude" : "1.69",
          "location" : {
            "lat" : "36.0968",
            "lon" : "-120.678"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "8ea12b68-b570-42fa-a1bd-b892669db758",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "8",
          "event_at" : "2016-01-04T19:23:19.45Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "9.34",
          "magnitude" : "1.21",
          "location" : {
            "lat" : "36.7085",
            "lon" : "-121.3883"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

```

##3. Geo polygon query

Bila *geo bounding box* hanya membuat kotak imajiner, kamu bisa membuat pembatas dengan bentuk yang bebas dengan menggunakan *geo polygon*. Kamu hanya perlu menentukan *geolocation* yang menjadi titik - titik poligon tersebut. Dan dokumen pun akan disaring berdasarkan bentuk poligon tersebut.

```
{	
	"size":5,
	"query":{
		"bool": {
			"must":{
				"match_all":{}
			},
			"filter":{
				"geo_polygon":{
					"location":{
						"points":[
							{"lat":38.6, "lon":-123},
							{"lat":38.6, "lon":-118},
							{"lat":35.5, "lon":-117},
							{"lat":30.6, "lon":-110}
						]
					}
				}
			}
		}
	}
}
```

Bila kita eksekusi *query* diatas maka akan muncul *output* berikut:
```
$ curl -XGET http://localhost:9200/demo/earthquake/_search?pretty -d '@query.json'
{
  "took" : 36,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2729,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "c9b0685e-e0a5-42ec-b64d-a915b5398195",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "3",
          "event_at" : "2016-01-04T08:13:15.03Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "5.73",
          "magnitude" : "1",
          "location" : {
            "lat" : "37.5767",
            "lon" : "-118.8572"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "d775cddc-fd6d-41bd-a6d6-38856f7bf74c",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "",
          "event_at" : "2016-01-04T23:30:54.39Z",
          "source" : "CI",
          "depth" : "2.79",
          "magnitude" : "1.75",
          "location" : {
            "lat" : "35.2023",
            "lon" : "-117.2765"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "ab75e9fd-96b9-4828-ae27-6645d3e0d085",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "27",
          "event_at" : "2016-01-05T05:06:22.56Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "19.88",
          "magnitude" : "2.8",
          "location" : {
            "lat" : "37.33",
            "lon" : "-120.0315"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "e5ab07c3-25ce-409d-ab7a-78bc427d5a4b",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "",
          "event_at" : "2016-01-05T09:56:31.56Z",
          "source" : "CI",
          "depth" : "2.6",
          "magnitude" : "1.24",
          "location" : {
            "lat" : "34.6682",
            "lon" : "-116.308"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "0d705c9d-3e23-44c8-aa45-7f190df82319",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "23",
          "event_at" : "2016-01-05T13:31:55.96Z",
          "source" : "NN",
          "depth" : "11.94",
          "magnitude" : "1.79",
          "location" : {
            "lat" : "37.1588",
            "lon" : "-117.9696"
          }
        }
      }
    ]
  }
}
```

##4. Geo distance query

Sekarang kita hanya akan menggunakan satu *geolocation* dan mencari wilayah dalam area berbentuk lingkaran atau radial. Kamu hanya perlu menentukan titik pusat lingkaran tersebut dan menentukan jarak yang menjadi jari - jari lingkaran tersebut.
```
{	
	"size":5,
	"query":{
		"bool": {
			"must":{
				"match_all":{}
			},
			"filter":{
				"geo_distance":{
					"distance":"100km",
					"location":{
						"lat":38.6, 
						"lon":-123
					}
				}
			}
		}
	}
}
```

Bila kita eksekusi maka akan muncul *output* berikut:
```
$ curl -XGET http://localhost:9200/demo/earthquake/_search?pretty -d '@query.json'
{
  "took" : 115,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3595,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "feeed7d8-84b6-4991-aff5-e4be8ed0fcf8",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "2",
          "event_at" : "2016-01-04T18:42:48.20Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "2.68",
          "magnitude" : "1.01",
          "location" : {
            "lat" : "38.7565",
            "lon" : "-122.727"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "bdd288fa-5000-4734-84e7-cb1e37472102",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "0",
          "event_at" : "2016-01-04T23:05:31.85Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "3.28",
          "magnitude" : "1.32",
          "location" : {
            "lat" : "38.809",
            "lon" : "-122.7928"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "ba2c7de1-7c0c-4a23-b4b0-bf2df31141a9",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "4",
          "event_at" : "2016-01-05T08:49:54.71Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "11.3",
          "magnitude" : "1.71",
          "location" : {
            "lat" : "38.0877",
            "lon" : "-122.8457"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "9b89ecd7-1ffa-4cf5-b382-08aa88f73ab6",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "2",
          "event_at" : "2016-01-06T08:23:47.93Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "1.01",
          "magnitude" : "1.57",
          "location" : {
            "lat" : "38.8008",
            "lon" : "-122.7713"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "demo",
        "_type" : "earthquake",
        "_id" : "cc9047a7-faf2-4800-a35a-68457f4ff387",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "distance" : "2",
          "event_at" : "2016-01-06T12:55:18.19Z",
          "source" : "NC",
          "depth" : "1.53",
          "magnitude" : "1.08",
          "location" : {
            "lat" : "38.8413",
            "lon" : "-122.8398"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

```

##5. Agregasi geo distance query

Sekarang kita akan mencoba mengelompokkan dokumen berdasarkan rentang lokasi. Dimana kita dapat mengelompokkan lokasi berdasarkan jarak yang didefinisikan. Disini kita gunakan agregasi pada *geo distance* untuk menemukan dokumen di setiap rentang jarak.

```
{	
	"size":0,
	"query":{
		"match_all":{}
	},
	"aggregations":{
		"geo_stats":{
			"geo_distance":{
				"field":"location",
				"origin":{
					"lat":37.2,
					"lon":-118.8
				},
				"ranges":[
					{"from":20},
					{"from":20, "to":40},
					{"from":40, "to":60},
					{"from":60, "to":80},
					{"from":80, "to":100},
					{"from":100}
				]
			}
		}
	}
}
```

Bila kita eksekusi maka akan muncul *output* berikut:
```
$ curl -XGET http://localhost:9200/demo/earthquake/_search?pretty -d '@query.json'
{
  "took" : 102,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 38103,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "geo_stats" : {
      "buckets" : [
        {
          "key" : "20.0-*",
          "from" : 20.0,
          "doc_count" : 38103
        },
        {
          "key" : "20.0-40.0",
          "from" : 20.0,
          "to" : 40.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : "40.0-60.0",
          "from" : 40.0,
          "to" : 60.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : "60.0-80.0",
          "from" : 60.0,
          "to" : 80.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : "80.0-100.0",
          "from" : 80.0,
          "to" : 100.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : "100.0-*",
          "from" : 100.0,
          "doc_count" : 38103
        }
      ]
    }
  }
}

```

##6. Agregasi date histogram

Sebagai tambahan kamu juga dapat melakukan agregasi dengan tanggal berdasarkan interval. Interval tersebut dapat kamu definisikan dengan *month*, *quarter*, *year*, dan lainnya.

```
{	
	"size":0,
	"query":{
		"match_all":{}
	},
	"aggregations":{
		"date_stats":{
			"date_histogram":{
				"field":"event_at",
				"interval":"month"
			}
		}
	}
}
```

```
$ curl -XGET http://localhost:9200/demo/earthquake/_search?pretty -d '@query.json'
{
  "took" : 107,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 38103,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "date_stats" : {
      "buckets" : [
        {
          "key_as_string" : "2016-01-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1451606400000,
          "doc_count" : 3911
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-02-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1454284800000,
          "doc_count" : 3681
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-03-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1456790400000,
          "doc_count" : 3767
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-04-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1459468800000,
          "doc_count" : 3903
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-05-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1462060800000,
          "doc_count" : 3618
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-06-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1464739200000,
          "doc_count" : 3684
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-07-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1467331200000,
          "doc_count" : 3517
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-08-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1470009600000,
          "doc_count" : 3898
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-09-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1472688000000,
          "doc_count" : 4371
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-10-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1475280000000,
          "doc_count" : 2783
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-11-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1477958400000,
          "doc_count" : 970
        }
      ]
    }
  }
}

```

```
{	
	"size":0,
	"query":{
		"match_all":{}
	},
	"aggregations":{
		"date_stats":{
			"date_histogram":{
				"field":"event_at",
				"interval":"quarter"
			}
		}
	}
}
```

```
$ curl -XGET http://localhost:9200/demo/earthquake/_search?pretty -d '@query.json'
{
  "took" : 38,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 38103,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "date_stats" : {
      "buckets" : [
        {
          "key_as_string" : "2016-01-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1451606400000,
          "doc_count" : 11359
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-04-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1459468800000,
          "doc_count" : 11205
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-07-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1467331200000,
          "doc_count" : 11786
        },
        {
          "key_as_string" : "2016-10-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1475280000000,
          "doc_count" : 3753
        }
      ]
    }
  }
}

```

##7. Referensi

* Elasticsearch official documentation
* Tutorialspoint - Elasticsearch

(arslan/elasticsearch)

Memanfaatkan Geo Query dan Date Query di Elasticsearch

Beasiswa Basic Cybersecurity adalah program inisiatif dari JagoanSiber yang dirancang untuk membuka wawasan masyarakat luas tentang dunia keamanan digital. Program ini hadir untuk menjawab kebutuhan talenta keamanan siber yang tinggi, dimulai dengan membangun pemahaman fundamental yang kokoh.

Program ini berbentuk Kelas Online Belajar Mandiri (Self-Paced Learning) berbasis video. Peserta diberikan keleluasaan penuh untuk mengakses materi kapan saja dan di mana saja tanpa terikat jadwal, sehingga sangat fleksibel bagi pelajar, mahasiswa, maupun pekerja profesional.

Kelebihan utama program ini adalah aksesnya yang 100% GRATIS dan terbuka untuk siapa saja tanpa syarat latar belakang IT. Peserta akan dibimbing langsung oleh Mahrus Qusaery, seorang praktisi keamanan siber berpengalaman, yang akan mengupas tuntas materi dasar yang krusial.

Program beasiswa kelas online gratis untuk mempelajari dasar keamanan siber dari nol. Belajar mandiri berbasis video langsung dari praktisi ahli, Mahrus Qusaery.

Memanfaatkan Geo Query dan Date Query di Elasticsearch

Learning

KelasFullstack

RuangAI

JagoanSiber

Baca Artikel Lainnya

Yukihiro Matsumoto, Perancang Bahasa Pemrograman Ruby

Guido van Rossum, Tokoh Di Balik Bahasa Python

17 Grup Populer tentang Pemrograman di Facebook yang Berasal dari Indonesia

Haris Hasanudin, Pembuat Bahasa Pemrograman BAIK

Intip Perkembangan Teknologi di Negeri Tirai Bambu

Larry Wall, Sang Guru Bahasa Perl

Explore Roles

Explore Generative AI

Explore Cybersecurity

Explore Technologies

Explore Skill Assessments

Learning

KelasFullstack

RuangAI

JagoanSiber

Memanfaatkan Geo Query dan Date Query di Elasticsearch

Baca Artikel Lainnya

Yukihiro Matsumoto, Perancang Bahasa Pemrograman Ruby

Guido van Rossum, Tokoh Di Balik Bahasa Python

17 Grup Populer tentang Pemrograman di Facebook yang Berasal dari Indonesia

Haris Hasanudin, Pembuat Bahasa Pemrograman BAIK

Intip Perkembangan Teknologi di Negeri Tirai Bambu

Larry Wall, Sang Guru Bahasa Perl