Perpustakaan Digital ITB

Peningkatan suhu permukaan di wilayah perkotaan akibat urbanisasi dan perubahan tutupan lahan berpotensi meningkatkan risiko paparan panas yang berdampak pada kesehatan dan kualitas hidup masyarakat. Analisis risiko paparan panas umumnya melibatkan berbagai tahapan pengolahan data spasial yang dilakukan secara manual sehingga memerlukan waktu yang relatif lama dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Thermato (THERMal Risk Mapping and Analysis TOol), yaitu aplikasi pemodelan risiko paparan panas berbasiskan data spasial berupa plugin Quantum Geographic Information System (QGIS) yang mampu mengotomasi proses analisis risiko paparan panas melalui integrasi parameter Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Built-up Index (NDBI), dan kepadatan penduduk dalam satu alur kerja terstruktur. Pengembangan produk dilakukan menggunakan metode Waterfall serta memanfaatkan bahasa pemrograman Python, API PyQGIS, dan standar QGIS Plugin Architecture. Model risiko dibangun menggunakan metode Weighted Linear Combination (WLC) dengan mengintegrasikan komponen bahaya (hazard), paparan (exposure), dan kerentanan (vulnerability) berbasiskan data spasial untuk menghasilkan indeks risiko paparan panas. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa Thermato berhasil diimplementasikan sebagai plugin QGIS yang mampu melakukan validasi data, penyamaan resolusi raster, pembobotan parameter, klasifikasi risiko, pembentukan data vektor, dan pembuatan laporan analisis secara otomatis. Pengujian komparatif menunjukkan tingkat kesesuaian sebesar 92,62% pada Risk Continuous Raster serta 95,48% pada Risk Classified Raster dan Risk Vector dibandingkan dengan alur kerja manual. Selain itu, waktu pemrosesan berhasil dikurangi dari ratarata 113,33 menit menjadi 8,67 menit sehingga meningkatkan efisiensi analisis secara signifikan sebesar sekitar 1.307%. Hasil evaluasi pengguna juga menunjukkan tanggapan positif terhadap kemudahan penggunaan, kejelasan alur kerja, dan kualitas keluaran yang dihasilkan. Dengan demikian, Thermato dapat menjadi aplikasi pemodelan risiko paparan panas berbasis data spasial yang efektif untuk mendukung analisis dan pemetaan risiko paparan panas secara lebih cepat, konsisten, dan terstandarisasi dalam lingkungan Sistem Informasi Geografis.