ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
April 2024

## Kecerdasan Buatan berbasis Geospasial (GeoAI) menggunakan Google Earth Engine
untuk Monitoring Fenomena
Urban Heat Island di Indonesia

## SONI DARMAWAN, NADA NAFISYAH NURULHAKIM, RIKA HERNAWATI
Institut Teknologi Nasional Bandung, Indonesia
Email: Soni_darmawan@itenas.ac.id
Received 22 November 2023 | Revised 25 Januari 2024 | Accepted 12 Februari 2024

## ABSTRAK
Fenomena Urban Heat Island (UHI) sangat penting untuk dimonitor agar terjaga kualitas lingkungan perkotaan. Dewasa ini teknologi kecerdasan buatan berbasis geospasial (GeoAI) merupakan teknologi yang menjanjikan untuk mengidentifikasi dan  monitoring  secara  cepat  dan  efisien  suatu  kawasan  yang  luas.  Walaupun Kecerdasan  buatan  sudah  banyak  diteliti  namun  GeoAI  untuk  identifikasi  dan monitoring  fenomena  UHI  di  Indonesia  masih  terbatas.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membangun  sistem  GeoAI  menggunakan  google  earth  engine  untuk monitoring fenomena UHI  di Indonesia. Metodologi pada penelitian ini dimulai dari perancangan sistem, penghimpunan data dan komputasi, pembuatan dashboard, pengujian, hingga visualisasi UHI di Indonesia. Hasil penelitian ini berupa sistem aplikasi untuk monitoring fenomena UHI  di Indonesia yang divisualisasikan dalam sebuah  dashboard  menggunakan  Earth  Engine  Apps  yang  dapat  diakses  pada tautan https://bit.ly/UHIGDItenas .
Kata kunci : Kecerdasan buatan, Penginderaan jauh dan Geospasial

## ABSTRACT
Urban Heat Island (UHI) phenomenon is very important to monitor for managing the  quality  of  the  urban  environment.  Recently  geospatial-based  artificial intelligence (GeoAI) technology is a promising technology for quickly and efficiently identifying and monitoring on the large area. Even though artificial intelligence has been  widely  researched,  GeoAI  for  identifying  and  monitoring  the  UHI phenomenon  in  Indonesia  is  still  limited.  This  research  aims  to  build  a  GeoAI system  using  the  Google  Earth  engine  for  monitoring  the  UHI  phenomenon  in Indonesia.  The  methodology  in  this  research  starts  from  system  design,  data collection and computing, dashboard creation, testing and visualization of UHI in Indonesia. The results of this research are an application system for monitoring the UHI phenomenon in Indonesia which is visualized in a dashboard using Earth Engine Apps which can be accessed on https://bit.ly/UHIGDItenas .
Keywords : Artificial Intelligence, Remote sensing, and Geospatial

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  wilayah  perkotaan  dengan  populasi  pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  disertai urbanisasi  dapat  mengakibatkan  alih  fungsi  lahan (Maru,  2015) .  Proses  alih  fungsi  lahan tersebut dapat mengakibatkan perubahan iklim mikro dimana kondisi suhu udara di perkotaan lebih tinggi dibandingkan dengan suhu udara di sekitarnya yang dikenal dengan Urban Heat Island  (UHI) (Hermawan,  2015)  (Li,  dkk,  2020). UHI  ditandai  dengan  adanya  suatu daerah yang memiliki suhu lebih tinggi dibandingkan daerah sekitarnya dan dikaitkan dengan berbagai  kegiatan  manusia  seperti  pembangunan  gedung-gedung  di  kota  dan  kegiatan penyebab  meningkatnya  suhu  permukaan (Al  Hakim,  dkk,  2022) .  Pada  umumnya  suhu tertinggi akan terdapat di pusat kota dan menurun secara bertahap ke arah pinggir kota hingga ke desa (Phelan, dkk, 2015) . UHI dapat terbentuk pada siang atau malam hari, di kota kecil atau kota besar, dan diberbagai musim (Naf & Hernawati, 2018) .
Suhu rata-rata tahunan sebuah kota dengan satu juta penduduk atau lebih dapat menjadi 1 hingga 6°C lebih hangat daripada sekitarnya (Sastry, dkk, 2017). Kondisi ini dapat terjadi karena di wilayah perkotaan sebagian besar merupakan lahan terbangun dan material-material yang  kedap  air  sehingga  mengakibatkan  penyerapan  dan  konduktivitas  panas  yang  tinggi (Ullah, dkk, 2023). Lokasi sebuah kota dengan tren urbanisasi yang terus menerus dapat mengalami  kenaikan  suhu  yang  cukup  drastis  karena  menurunnya  tutupan  vegetasi  dan kelembapan permukaan tanah (Utami, dkk, 2020) . Meskipun suhu permukaan tidak sama dengan suhu udara, namun suhu permukaan menjadi salah satu faktor penyebab terjadinya UHI. Suhu permukaan merupakan suhu bagian terluar dari suatu objek, ketika suatu benda menyerap  radiasi  maka  suhu  permukaan  benda  tersebut  akan  meningkat (Darlina,  dkk, 2018) . Dua jenis utama UHI yaitu Atmospheric Urban Heat Island (AUHI) dan Surface Urban Heat Island (SUHI). Surface Urban Heat Island menggambarkan UHI yang bisa dideteksi dari suhu permukaan tanah dan biasanya diilustrasikan dengan citra termal (Dewan, dkk, 2021) (Dewan, dkk, 2021) . Surface Urban Heat Island paling kuat terjadi pada siang hari terutama di area industri dengan bangunan besar beratap datar atau area terbuka dengan trotoar yang luas seperti bandara, pusat perbelanjaan, dan persimpangan jalan raya utama (Voogt & Oke, 2003) . UHI dapat menimbulkan beberapa dampak negatif seperti menyebabkan perubahan kualitas udara, pengaruh terhadap kesehatan manusia, penggunaan energi, dan perubahan iklim (Deilami, dkk, 2018) .
Pengukuran UHI dapat dilakukan dengan dua cara : secara langsung melalui stasiun cuaca atau survei lapangan; atau tidak langsung dengan teknologi penginderaan jauh. Metode secara langsung  memiliki  kelemahan  seperti  waktu,  biaya,  dan  masalah  akurasi  interpolasi  data spasial,  khususnya  untuk  skala  regional.  Namun,  data  wilayah  dan  permukaan  bumi  yang kompleks dapat dikumpulkan dengan tepat melalui teknologi penginderaan jauh (Torres de Almeida, dkk, 2022) . Informasi yang didapatkan dari pengolahan data penginderaan jauh dapat divisualisasikan pada suatu webGIS sehingga informasi tersebut dapat diakses dengan mudah  oleh  masyarakat  luas. WebGIS  memanfaatkan  jaringan  internet  untuk mendistribusikan dan mengkomunikasikan data menjadi sebuah informasi baik dalam bentuk teks, diagram, maupun peta  digital,  serta  mampu  menjalankan  berbagai fungsi terkait GIS (McHaffie, dkk, 2019) (Purwonegoro & Setiawan, 2021) (Hidayat, 2020).
Semakin  banyaknya  manfaat  dari  penggunaan webGIS,  maka  webGIS  pun  terus dikembangkan  dengan  menerapkan  kecerdasan  buatan  atau Artificial  Intelligence.  Artificial Intelligence  merupakan  kecerdasan  yang  ditambahkan  pada  suatu  sistem  dengan pemrograman komputer sehingga sistem tersebut mampu menafsirkan dan mengelola data untuk suatu tujuan tertentu (Skilton & Hovsepian, 2018) . Artificial Intelligence fokus pada
pengembangan  sistem  yang  mampu  belajar  secara  mandiri  tanpa  harus  berulang  kali diprogram oleh manusia (Cholissodin, dkk, 2020) . Artificial Intelligence memiliki beberapa keuntungan  seperti  bersifat  permanen,  lebih  mudah  diduplikasi  dan  disebarkan,  bersifat konsisten, dapat didokumentasikan, serta dapat mengerjakan pekerjaan lebih cepat dan lebih baik (Jaya, dkk, 2018) . Seiring dengan perkembangan teknologi dan big data geospasial berkembang Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI).  Menurut (Li, 2020) Teknologi GeoAI memadukan Artificial Intelligence (AI), big data dan High Processing Computer (HPC). GeoAI didefinisikan secara luas sebagai penerapan metode dan teknik kecerdasan buatan (AI) pada data,  proses,  model,  dan  aplikasi  geospasial.  GeoAI  mencakup  metode  AI,  data  besar geospasial,  dan  komputasi  kinerja  tinggi  (HPC)  untuk  memberikan  solusi  teknologi  untuk masalah data dan geospasial yang intensif secara komputasi (Usery, dkk, 2022) . Sebagai contoh penerapan GeoAI adalah penggunaan aplikasi WebGIS berbasis cloud computing yang disajikan berdasarkan utilitas secara on demand (Ririh, dkk, 2020) . Salah satu platform yang dapat digunakan  untuk pembuatan GeoAI  dengan  menerapkan  hal tersebut  adalah  Google Earth  Engine.  Platform Google  Earth  Engine  memiliki  katalog  citra  satelit  dengan  skala petabyte, kemampuan komputasi skala besar, Application Programming Interface (API) tingkat tinggi,  dan  tersedianya  algoritma Artificial  Intelligence,  memungkinkan  para  peneliti  untuk memproses geospasial data dengan skala besar untuk berbagai aplikasi GeoAI (Tamiminia, dkk,  2020) .  Pemanfaatan Artificial  Intelligence  telah  menghasilkan  beragam  perangkat cerdas yang berguna bagi kehidupan manusia sehingga Artificial Intelligence terus dipelajari dan dikembangkan secara meluas maupun mendalam (Cholissodin, dkk, 2020) . Pada tahun 2018, (Ravanelli,  dkk,  2018) dan  timnya  melakukan  analisis  korelasi  skala  antara  suhu permukaan tanah dan perubahan tutupan lahan untuk memantau fenomena Urban Heat Island di  area  metropolitan  United  States  dengan  memanfaatkan Google  Earth  Engine. (Chakraborty & Lee, 2019) pada tahun 2019 mengestimasi intensitas Urban Heat Island pada skala  global  dan menampilkannya dalam sebuah website menggunakan  Google  Earth Engine.
Walaupun  Kecerdasan  buatan  sudah  banyak  diteliti  namun  kecerdasan  buatan  berbasis geospasial  (GeoAI)  untuk  identifikasi  dan  monitoring  urban  heat  island  (UHI)  di  Indonesia masih terbatas . Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem GeoAI menggunakan google earth  engine  untuk  monitoring  fenomena  UHI di  Indonesia.  GeoAI  untuk  identifikasi  dan monitoring UHI, memvisualisasikan seluruh wilayah Indonesia secara time series. Informasi ini akan bermanfaat bagi pengambil keputusan dalam perencanaan wilayah dan mitigasi terhadap bencana.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  membangun  sistem  kecerdasan  buatan  berbasis  geospasial  (GeoAI)  untuk monitoring  fenomena  UHI    di  Indonesia  dimulai  dari  perancangan  sistem  desain  sistem, penghimpunan data spasial dan komputasi, pembuatan dashboard, pengujian, dan pembuatan dashboard aplikasi monitoring UHI di Indonesia, seperti terlihat pada Gambar 1.

## 2.1 Perancangan GeoAI dan Desain Dashboard
Mengacu  pada (Li,  2020) ,  teknologi  kecerdasan  buatan  berbasis  geospasial  (GeoAI) memadukan Artificial Intelligence (AI), big data geospasial dan computing seperti terlihat pada Gambar  2. Big  data  geospasial  yang  digunakan  untuk  memetakan  dan  monitoring  suhu permukaan  dan  fenomena  UHI  dapat  menggunakan  data  citra  satelit  penginderaan  jauh MODIS  ( Moderate  Resolution  Imaging  Spectroradiometer)  dengan  algoritma  Land  Surface Temperature (LST).

## Gambar 1. Metodologi Pembangunan Aplikasi UHI

## Gambar 2. Tiga Pilar GeoAI
LST  merupakan  parameter  penting  untuk  memetakan  UHI  dan  yang  berhubungan  dengan fisika permukaan bumi melalui proses pertukaran energi dan air dengan atmosfer (Dan, dkk, 2010) (Darmawan, dkk, 2019) . Estimasi LST menggunakan metode split windows pada citra satelit MODIS menurut (Wan & Dozier, 1995) dituliskan :
LST = C + ( A1 + A2 ((1 – ε) /ε) + A3 ( ∆ε/ε2) ) (T11μ + T12μ)/2 +(B1+B2 ((1 – ε) /ε) +B3
∆ε/ ε2 ) (T11μ–T12μ) /2 (1)
dimana ε = 0.5(ε11μ+ε12μ ) dan ∆ε = ε 11μ-ε12μ
Setelah melakukan perhitungan LST, dilakukan estimasi UHI menggunakan persamaan yang digunakan  oleh (Alves,  2016) ,  yakni  pengukuran  perbedaan  suhu  antara  perkotaan  dan pedesaan. Untuk menentukan estimasi UHI ini  tidak ada satu standar tunggal yang dapat diterapkan untuk menentukan besarnya fenomena UHI ini (Alves & Lopes, 2017) . Menurut (Alves & Lopes, 2017) serta (Lopes, dkk, 2013) untuk menentukan UHI dilakukan dengan menggunakan pengurangan suhu yang diukur di wilayah perkotaan dengan suhu yang diukur di stasiun cuaca atau bandara. Intensitas UHI diperkirakan sebagai perbedaan antara lokasi dengan suhu tertinggi ( 𝑇 ) dan lokasi dengan suhu terendah ( 𝑇 ) pada waktu tertentu (Persamaan 2) (Alves & Lopes, 2017) .
𝑈𝐻𝐼 → =   𝑇 − 𝑇
(2)
Nilai UHI ini menurut dapat berubah tergantung dari jarak terhadap sumber meskipun suhu permukaan lebih tinggi dari suhu udara, namun suhu permukaan tetap berhubungan dengan suhu  udara  sesuai  dengan  ketinggian  dari  permukaan.  Untuk  membuat  peta  sebaran  atau distribusi UHI dilakukan dengan menggunakan ambang batas untuk area yang terjadi UHI dan area yang tidak terjadi UHI melalui Persamaan 3 (Ma, dkk, 2010).
𝑇 > 𝜇 + 0,5𝛼 atau 0 < 𝑇 ≤ 𝜇 + 0,5𝛼 (3)
Selanjutnya  pada  tahapan  perancangan  desain dashboard  dilakukan  pembuatan  wireframe tampilan  sistem. Wireframe  merupakan  kerangka  dasar  dalam  mendesain  komponen- komponen  pada  halaman website (Hidayat  &  Fauziyyah,  2022) .  Dalam  mendesain halaman web, banyak hal yang harus dipertimbangkan, seperti bagaimana halaman tersebut menyesuaikan  dengan  tampilan  website  secara  keseluruhan,  konten  dan  interaksi  yang diperlukan untuk memenuhi tujuan pengguna, bagaimana setiap komponen berhubungan satu sama lain, dan bagaimana halaman tersebut akan dilihat dari luar (Ward, 2010) . Dashboard dirancang  untuk  menampilkan  identitas dashboard  seperti  logo,  nama  dashboard,  dan berbagai fitur yang dapat menampilkan visualisasi UHI. Tampilan dashboard terbagi menjadi dua  bagian,  yaitu main  dashboard  dan  sub-dashboard.  Main  dashboard  memperlihatkan halaman utama dashboard ketika pengguna pertama kali mengakses dashboard. Sedangkan sub-dashboard memperlihatkan tampilan dashboard setelah pengguna menjalankan fitur pada dashboard yang meliputi visualisasi dan grafik UHI.

## 2.2 Penghimpunan Data Geospasial
Pada  pembuatan dashboard  ini,  diperlukan  suatu  manajemen  data  yang  dapat  digunakan untuk menyimpan data dari berbagai sumber. Dimana data tersebut nantinya menjadi bahan informasi pada dashboard. Google Earth Engine menyediakan Google Earth Engine Repository sebagai sarana untuk manajemen big data geospasial. Google Earth Engine Repository dapat dikelola  menggunakan script  dan  disimpan  pada  sebuah  file  module (Tamiminia,  dkk, 2020) . Google Earth Engine adalah platform berbasis cloud untuk komputasi dan analisis data geospasial skala besar yang mempunyai kemampuan memecahkan berbagai bidang spasial. Google  Earth  Engine  memungkinkan  pengguna  untuk  menghitung  hingga  petabyte  data spasial  dengan  cepat  secara multiuser  berbasis  cloud (Gorelick,  dkk,  2017) . Data  pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian No. Jenis Data Format Data Sumber 1. Batas Wilayah Indonesia Vektor (Area) Earth Engine Catalog: https://developers.google.com/earth engine/datasets/catalog/ USDOS_LSIB_SIMPLE_2017
2. Batas Admnistrasi Kota Vektor (Area) Badan Informasi Geospasial: https://tanahair.indonesia.go.id 3. Citra Satelit MODIS Land Cover Raster (Area) Earth Engine Catalog: https://developers.google.com/earth- engine/datasets/catalog/ MODIS_006_MCD12Q1
4. Citra Satelit
MODIS Land Surface Temperature Raster (Area) Earth Engine Catalog: https://developers.google.com/earth- engine/datasets/catalog/ MODIS_061_MOD11A1
2.3  Pembuatan Dashboard
Dashboard visualisasi UHI di Indonesia berbasis Artificial Intelligence dibangun menggunakan Earth Engine  Apps  sebagai  basis  halaman  antarmuka  pengguna  dan  menggunakan  Google Earth Engine untuk membangun layer dan fitur-fitur pada dashboard. Konsep model visualisasi berbasis web mengacu pada cloud-based platform Google Earth Engine, menurut (Gorelick, dkk, 2017) Google Earth Engine dapat dikembangkan dengan konsep tree tier (Kumar & Mutanga,  2018) . Dimana  antarmuka  berbasis  web  memungkinkan  pengguna  melakukan penelusuran, memasukkan dan mengubah data spasial, metadata, dan data tabular.. Bahasa pengantar  yang  digunakan  dalam  pembuatan dashboard  ini  yaitu  Javascript  API.  Untuk menggunakan Google  Earth  Engine  dengan  Javascript  API  dapat  digunakan  konsol  Google Earth Engine yang dapat diakses melalui code editor (Tamiminia, dkk, 2020). Penjelasan terkait perangkat lunak, fungsi, dan tahapan pembuatan dashboard dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perangkat Lunak, Fungsi, dan Tahapan Pembuatan Dashboard No. Perangkat Lunak Fungsi Tahapan 1. Google  Earth  Engine Data Catalog Penyedia Data Pencarian  data  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk visualisasi UHI 2. Google  Earth  Engine Repository Penyimpanan Data Spasial Data  spasial  dipanggil  dari Earth  Engine  Catalog dan disimpan pada Google Earth Engine Repository. 3. Google Earth Engine Pembuatan Visualisasi UHI Citra  satelit  MODIS  MCD12Q1  dan  MOD11A1 ditambahkan  pada code  editor  dan  diolah  untuk menampilkan visualisasi UHI 4. Google Earth Engine Pembuatan Grafik UHI Pembuatan grafik UHI terdiri dari grafik minimum dan grafik maksimum 5. Google Earth Engine Pembuatan Sistem Dashboard Penambahan kode tampilan antarmuka pengguna, kode hasil dari visualisasi UHI dan kode grafik UHI pada sistem dashboard. 6. Earth Engine Apps Publikasi Dashboard Dashboard  yang  sudah  selesai  dibangun dipublikasikan melalui Earth Engine Apps.
Sebagian syntax yang digunakan dalam pembuatan visualiasai Urban Heat Island dapat dilihat pada Gambar 3.

## 2.4  Pengujian Dashboard
Untuk menguji dashboard ini, Sistem Usability Scale (SUS) digunakan. SUS dapat digunakan untuk  mengukur  persentase  penilaian  pengguna  terhadap  dashboard  yang  telah  dibuat (Brooke,  dkk,  2020) .  Pengguna  yang  mengakses  dan  menjalankan dashboard,  diminta untuk mengisi feedback yang isinya mengacu pada metode SUS. Pernyataan pada feedback terbagi menjadi tiga elemen, yaitu tampilan dan interaksi sebanyak empat pernyataan, fitur sebanyak empat pernyataan, dan kepuasan pengguna sebanyak dua pernyataan.
Dalam  perhitungan  SUS,  lima  poin  skala  likert  digunakan:  "Sangat  Tidak  Setuju",  "Tidak Setuju", "Netral", "Setuju", dan "Sangat Setuju". Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai rentang percentile metode SUS ditunjukkan pada Persamaan 4.
Gambar 3. Sebagian Syntax Javascript pada Google Earth Engine Untuk Visualisasi UHI
𝑷𝒆𝒓𝒄𝒆𝒏𝒕𝒊𝒍𝒆 𝑹𝒂𝒏𝒈𝒆 (%)
= (𝐁𝐚𝐭𝐚𝐬 𝐚𝐭𝐚𝐬 𝑷𝒆𝒓𝒄𝒆𝒏𝒕𝒊𝒍𝒆 𝑹𝒂𝒏𝒈𝒆 − 𝐁𝐚𝐭𝐚𝐬 𝐛𝐚𝐰𝐚𝐡 𝑷𝒆𝒓𝒄𝒆𝒏𝒕𝒊𝒍𝒆 𝑹𝒂𝒏𝒈𝒆)
𝐁𝐚𝐭𝐚𝐬 𝐚𝐭𝐚𝐬 𝑺𝑼𝑺 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆 𝒓𝒂𝒏𝒈𝒆 − 𝐁𝐚𝐭𝐚𝐬 𝐛𝐚𝐰𝐚𝐡 𝑺𝑼𝑺 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆 𝒓𝒂𝒏𝒈𝒆)
∗ (𝑺𝑼𝑺 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 𝐲𝐚𝐧𝐠 𝐝𝐢𝐝𝐚𝐩𝐚𝐭 − 𝐁𝐚𝐭𝐚𝐬 𝐛𝐚𝐰𝐚𝐡 𝑺𝑼𝑺 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆 𝒓𝒂𝒏𝒈𝒆)
+ 𝐁𝐚𝐭𝐚𝐬 𝐚𝐭𝐚𝐬 𝒑𝒆𝒓𝒄𝒆𝒏𝒕𝒊𝒍𝒆 𝒓𝒂𝒏𝒈𝒆 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Platform dan arsitektur
Aplikasi untuk monitoring fenomena urban heat island (UHI) menggunakan platform Google Earth Engine (GEE). GEE merupakan platform berbasiskan cloud yang mudah diakses. GEE menggunakan High  Performance  Computing  (HPC)  untuk  memproses  big  data  geospasial (Gorelick, dkk, 2017) . GEE terdiri dari katalog  data multi-pentabyite  siap  dianalisis  yang ditempatkan bersama dengan layanan komputasi paralel yang berkinerja tinggi. GEE dapat diakses  dan  dikendalikan  melalui Application  Programming  Interface  (API)  dan  IDE  terkait yang berbasis web (Gorelick, dkk, 2017).
Arsitektur  aplikasi  UHI seperti  terlihat  pada  Gambar  4,  dimana  pengguna  membuat coding untuk query  data,  computing  dan  visualisasi  sesuai  Graphical  User  Interface  (GUI)  yang diinginkan.  Sehubungan  aplikasi  UHI  menggunakan  platform  GEE,  oleh  karena  itu  secara keseluruhan  arsitektur  mengadopsi  arsitektur  GEE.  Data storage  berupa  katalog  data  pada GEE  merupakan  kumpulan data  geospasial  yang  banyak  digunakan  dan  dikurasi  multi- petabyte. Sebagian besar katalog ini terdiri dari citra penginderaan jauh. Katalog data terus diperbarui  dengan  kecepatan  hampir  6000  adegan  per  hari.  Pengguna  dapat  meminta penambahan  kumpulan  data  baru  ke  katalog  data,  atau  dapat  mengunggah  data  pribadi mereka  melalui  antarmuka  menggunakan  alat  berbasis  browser  atau  baris  perintah  dan membagikannya dengan pengguna atau grup lain sesuai keinginan (Gorelick, dkk, 2017) .

## Gambar 4. Arsitektur Aplikasi Urban Heat Island (UHI) pada Platform GEE
Pada dasarnya arsitek aplikasi GEE dibuat berdasarkan kumpulan teknologi pendukung yang tersedia  dalam  pusat  data  Google,  termasuk cluster  management  system (Verma,  dkk, 2015) ; Bigtable (Chang,  dkk,  2008) , Spanner (Corbett,  dkk,  2013) distributed  data- bases;  dan  Java  framework  for  parallel  pipeline  execution (Chambers, dkk,  2010) serta database berbasis web yang mendukung tabel data geometri (titik, garis, dan poligon) dengan atribut.
Aplikasi UHI pada platform GEE mempunyai banyak kelebihan, namun walaupun bagaimana platform GEE mempunyai kelebihan dan kekurangan seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kelebihan dan kekurangan platform GEE (Amani, dkk, 2020)
Kelebihan Kekurangan Infrastruktur Cloud ● Free untuk penelitian, pendidikan dan nonprofit ● Menggunakan fasilitas Google
● Proses dapat dilakukan secara paralel
● Powerfull untuk analisis data geospasial
● Mempunyai petabyte data
● Dapat dilakukan secara online ● Open code dan script
● Tidak perlu instal sofware lain
● Menggunakan sistem image pyramids dan tiles untuk mempercepat proses ● Mampu melakukan filtering dan penyaringan data secara cepat
● Data untuk melakukan deep learning algorithm terbatas hanya 100 MB
● Lebih banyak feature akan lebih sedikit piksel
● Akan melambat bila memvisualisasikan secara detail
● Memerlukan pemahaman coding
● Tidak mudah memahami fungsi
● proses debugging memerlukan waktu
● Membayar lisensi untuk aplikasi komersil API ● Berbasis web interface ● Menggunakan JavaScripts dan Python
● online IDE
● menyerupai open akses ● mudah diakses menggunakan notebooks Google Collab Jupyter ● Java Script dan Phyton dilakukan padai client
● Client melakukan pada browser
● Ketergantungan kapasitas browser Data ● Katalog data yang besar ● Data arsip hingga 40 tahun sebelumnya
● Near-realtime data
● Pengguna dibatas mengupload hingga 250 GB ● Proses download tergantung kualitas
Kelebihan Kekurangan ● User dapat mengupload data ● User dapat download hasil analisis ● Otomatis menghandle proyeksi data
● Kebanyakan data sudah dilakukan preprocessing
● Tersedia data turunan internet dan volume data ● Data baru membutuhkan waktu untuk dilakukan preprosessing
● Data SAR amplitude dan phase yang komplek tidak tersedia
● Utamanya data tidak bersifat pribadi
Fungsi ● Mempunyai fungsi pemanggilan data yang besar ● Dapat mencari metode dan paket di library
● Dapat dilakukan paralel ● Terdapat machine learning, pengolahan data citra, pengolahan data vektor, analisis geometri dan algoritma untuk visualisasi
● Tersedia dokumen tutorial
● Hanya ada beberapa model penambangan data
● Image analisis dibatasi oleh tools yang ada
● Tidak mudah membuat tools baru
● Koreksi atmosferik tidak cukup tersedia
3.2 Estimasi Urban Heat Island (UHI) Hasil pengolahan data citra MODIS Land Cover dan citra MODIS Land Surface Temperature pada  platform  GEE  menghasilkan  persebaran Urban  Heat  Island  (UHI)  di  Indonesia.  Data MODIS Land Surface Temperature yang digunakan dalam pembuatan visualisasi UHI terdapat pada Earth Engine Catalog sehingga dapat diolah secara langsung dan UHI yang dihasilkan dapat ter- update secara otomatis sesuai dengan update pada Earth Engine Catalog. Adanya big data geospasial citra satelit MODIS menghitung LST secara spasial menjadi relatif mudah dengan  cakupan  area  yang  luas (Ermida,  dkk,  2020) . Artificial  intelligence  memiliki kemampuan untuk secara otomatis mengekstrak informasi dari citra satelit secara akurat serta didukung  dengan high  processing  secara  cloud  dapat  mengestimasi,  memetakan  dan monitoring  UHI secara efektif  dan efisien (Almeida, dkk, 2022) (Li  & Arundel, 2022). Monitoring UHI menggunakan data citra satelit pengindraan jauh memungkinkan dilakukannya analisis pemetaan skala besar yang hemat biaya (Tamiminia, dkk, 2020) . Penelitian lain yang dilakukan (Goldblatt, dkk, 2021) menunjukkan bahwa kumpulan data penginderaan jauh lebih unggul daripada data berbasis darat untuk penghitungan Land Surface Temperature untuk identifikasi UHI. Pada peta pesebaran fenomena UHI di Indonesia (Gambar 5) dengan menggunakan persamaan yang digunakan oleh Alves dan Lopes (2017), wilayah yang tidak terkena UHI ditampilkan dengan nilai nol hingga negatif (≤0) pada warna hijau tua. Sementara itu, wilayah yang terkena dampak fenomena UHI memiliki nilai positif (>0) pada warna gradasi warna jingga ke merah.
Pada Gambar 5 sebaran UHI yang paling tinggi (berwarna Merah) terdapat di kota-kota besar di Indonesia. Area yang terindikasi UHI umumnya berupa area perkotaan maupun area padat industri,  sedangkan  area  yang  tidak  terindikasi  UHI  umumnya  merupakan  area  pedesaan. Beberapa faktor memengaruhi fenomena UHI ini, salah satunya adalah penggunaan lahan di perkotaan dan jumlah vegetasi yang minim di perkotaan . Hasil analisis aplikasi UHI yang dibuat dapat menginformasikan kondisi UHI di kota-kota besar di Indonesia, dan seperti yang telah di informasikan oleh Environmental Protection Agency pada tahun 2005, kota-kota besar di Indonesia teridentifikasi fenomena UHI yang sangat signifikan, seperti pada Gambar 6.
Gambar 5. Sebaran Fenomena Urban Heat Island di Indonesia
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6. Urban Heat Island di: (a). Kota Bandung; (b). Kota Medan; (c). Kota Palembang; (d). Kota Batam.

## 3.3 Visualisasi UHI
Dashboard visualisasi UHI berbasis Google Earth Engine merupakan sebuah dashboard yang dirancang  untuk  memvisualisasikan  UHI  di  Indonesia.  Pemanfaatan  platform  Google  Earth Engine  pada  visualisasi UHI  menjadi  sebuah gagasan  dalam  monitoring UHI  di  Indonesia. Geopatial  Artificial  Intelligence  (GeoAI)  pada  dashboard  visualisasi  UHI  di  Indonesia memanfaatkan data yang tersimpan dalam cloud storage pada Google Earth Engine, sehingga data  yang  digunakan  dalam  pembuatan dashboard  dapat  langsung  diproses  tanpa  perlu mengunduh data terlebih dahulu dan dapat ter- update secara otomatis.
Pengguna  dapat  mengakses dashboard  melalui  tautan  berikut: https://bit.ly/UHIGDItenas . Ketika pengguna mengakses dashboard, maka akan ditampilkan halaman utama dashboard.
Halaman utama dashboard menyajikan informasi berupa logo dashboard, nama dashboard,
deskripsi,  batas  wilayah  Indonesia,  visualisasi Urban  Heat  Island,  legenda,  fitur  feedback, menu drop-down list, tombol reset, dan tombol hide menu. Halaman utama dashboard dapat dilihat pada Gambar 7.
Ketika pengguna memilih lokasi tertentu (yang tersedia pada drop-down list) maka dashboard akan menampilkan visualisasi UHI pada lokasi yang dipilih seperti pada Gambar 8. Pada panel sebelah kiri akan ditampilkan grafik UHI di lokasi tersebut.
Gambar 7. Halaman Utama
Gambar 8. Visualisasi UHI di Kota Bandar Lampung
Fitur-fitur pada dashboard beserta fungsinya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Fitur-fitur pada Dashboard dan Fungsinya
No.  Fitur Dashboard Fungsi 1. Search Places Bar
Mencari lokasi tertentu untuk ditampilkan pada dashboard. 2. Select Location Memilih lokasi tertentu yang sudah disediakan pada dashboard untuk menampilkan visualisasi dan grafik UHI  pada lokasi yang dipilih. 3. Reset Mengubah tampilan dashboard ke halaman utama. 4. Hide Menyembunyikan menu pada daahboard. 5. Show Menampilkan menu pada dashboard. 6. Legenda Menampilkan simbol gradient warna yang menunjukkan keadaan Urban Heat Island. 7. Grafik Menampilkan grafik minimum dan maksimum Urban Heat Island di lokasi tertentu di Indonesia. 8. Feedback Meneruskan pengguna ke form feedback. 9. Tanda plus (+) Memperbesar tampilan peta. 10.  Tanda minus (-) Memperkecil tampilan peta.
Informasi  lain  yang  terdapat  aplikasi  UHI  ini  adalah  ditampilkannya  grafik  minimum  dan maksimum UHI di salah satu kota di Indonesia. Jika dilihat pada Gambar 9a, suhu minimum dari Urban Heat Island mengalami peningkatan dan penurunan dari bulan ke bulan selama satu tahun. Selain itu, suhu maksimum UHI juga mengalami peningkatan dan penurunan mulai dari Januari 2022 hingga Desember 2022. Hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 9b.
(a) (b)
Gambar 9. Informasi Nilai UHI Minimum (a) dan Nilai UHI Maksimum (b)
Kemudian  metode System  Usability  Scale  (SUS)  digunakan  untuk  mengevaluasi  dashboard visualisasi  UHI  Indonesia  yang  telah  selesai  dibangun,  yang  berbasis  pada Google  Earth Engine. Metode SUS dapat digunakan untuk mengevaluasi berbagai produk dan jasa, termasuk perangkat  lunak,  perangkat  keras,  perangkat mobile,  situs  web,  dan  aplikasi  berdasarkan penilaian pengguna (Usability.gov, 2014) . Penelitian ini memiliki total tiga puluh responden. Nilai  pegujian dashboard  ini  adalah  89,22%  dengan  grade  A-,  berdasarkan  nilai  percentile range yang dihasilkan menggunakan rumus SUS. Nilai ini masuk ke dalam kategori "Excellent", menurut  kriteria  perhitungan  hasil  skor  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 5.  Jadi,  dashboard visualisasi UHI Indonesia berbasis Google Earth Engine sudah cukup layak untuk digunakan.
Menurut (Das,  dkk,  2022) pemanfaatan  GeoAI  dan  teknologi  penginderaan  jauh  dapat menghasilkan data dan informasi yang akurat dan dapat dipercaya, serta memfasilitasi proses pengambilan  keputusan  berdasarkan  data.  Hal  ini  memungkinkan  banyak  pemangku kepentingan,  termasuk  pemerintah  daerah  dan  organisasi  afiliasinya,  untuk  meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka di bidang pengelolaan perkotaan dan lingkungan hidup dalam kerangka keseluruhan Indonesia.

## Gambar 10. Kriteria Perhitungan Hasil Skor
Dengan pemantauan UHI, tindakan proaktif dapat diambil untuk memitigasi dampak buruk terhadap  lingkungan.  Informasi  yang  disajikan  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  pemanfaatan  lahan,  menyempurnakan  desain  arsitektur,  meningkatkan lingkungan perkotaan secara keseluruhan, dan mengurangi dampak buruk peningkatan suhu permukaan  terhadap  kesejahteraan  manusia (Pertuack  &  Latue,  2023) .  Perkembangan teknologi  kecerdasan  buatan,  yang  digunakan  dalam  data  penginderaan  jauh  untuk  UHI, menyebabkan banyaknya data UHI berasal dari berbagai sumber (Shen, dkk, 2023) . Secara umum,  pemanfaatan  GeoAI  dan  penginderaan  jauh  dalam  pemantauan UHI memberikan manfaat  besar  dalam  memahami  lingkungan,  memfasilitasi  perencanaan  kota  yang berkelanjutan, mengelola sumber daya alam, dan melakukan upaya mitigasi perubahan iklim di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  aplikasi  monitoring  fenomena  UHI  di  Indonesia  dengan pendekatan  GeoAI. Aplikasi  ini  menggunakan platform Google  Earth  Engine  (GEE), dimana GEE  berbasiskan cloud  computing  dan  menggunakan  High  Performance  Computing  (HPC) untuk memproses big data geospasial. Walaupun platform GEE memberikan kemudahan untuk akademisi dan peneliti serta powerfull untuk membangun aplikasi monitoring fenomena UHI namun masih ada kekurangan dimana tidak mudah untuk membuat tools baru, pembatasan prosesing dan keterbatasan upload data. Aplikasi monitoring fenomena UHI di Indonesia dapat diakses  melalui  tautan  https://bit.ly/UHIGDItenas,  dimana  ketika  pengguna  mengakses dashboard,  maka  akan  ditampilkan  halaman  utama  dashboard.  Halaman  utama  dashboard menyajikan  informasi  berupa  logo dashboard,  nama  dashboard,  deskripsi,  batas  wilayah Indonesia, visualisasi Urban Heat Island, legenda, fitur feedback, menu drop-down list, tombol reset,  dan  tombol  hide  menu.  Hasil  analisis  lain  dari  aplikasi  UHI  yang  dibuat  dapat menginformasikan kondisi UHI di kota-kota besar di Indonesia, dan dari hasil penelitian ini menginformasikan kota-kota besar di Indonesia telah mengalami fenomena UHI. Fenomena UHI  dapat  menyebabkan  lingkungan  yang  tidak  nyaman,  kualitas  udara  dan  ekonomi, kesehatan manusia, pencemaran air, dan penggunaan energi seperti bahan bakar fosil dan listrik.  Kedepan  aplikasi  monitoring  fenomena  UHI  ini  akan  terus  dikembangkan  dengan menambahkan fitur lainnya yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pengelolaan lingkungan dan mitigasi terhadap bencana.

## DAFTAR RUJUKAN
Al Hakim, M. A. Y., Sasmito, B., & Hadi, F. (2022). Analisis Pola SUHI (Surface Urban Heat Island)  Kota  Pesisir  (Coastal  City)  Wilayah  Pantai  Utara  Jawa  Menggunakan  Data Sentinel-3  SLSTR  Multitemporal  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Kendal  dan  Kabupaten
Cirebon). Jurnal Geodesi Undip, 11(3).
Almeida, C. R. de, Furst, L., Gonçalves, A., & Teodoro, A. C. (2022). Remote Sensing Image- Based Analysis of the Urban Heat Island Effect in Bragança, Portugal. Environments - MDPI, 9(8). https://doi.org/10.3390/environments9080098
Alves, E. D. L. (2016). Seasonal and spatial variation of surface urban heat island intensity in
a small urban agglomerate in Brazil. Climate, 4(4). https://doi.org/10.3390/cli4040061 Alves, E. D. L., & Lopes, A. (2017). The urban heat island effect and the role of vegetation to address  the  negative  impacts  of  local  climate  changes  in  a  small  Brazilian  City.
Atmosphere, 8(2). https://doi.org/10.3390/atmos8020018
Brooke, S. A. S., D’Arcy, M., Mason, P. J., & Whittaker, A. C. (2020). Rapid multispectral data sampling  using  Google  Earth  Engine. Computers  and  Geosciences,  135(December). https://doi.org/10.1016/j.cageo.2019.104366
Chakraborty, T., & Lee, X. (2019). A Simplified Urban-Extent Algorithm to Characterize Surface
Urban  Heat  Islands  on  a  Global  Scale  and  Examine  Vegetation  Control  on  Their Spatiotemporal Variability. Application Earth Observation Geoinformation, 74, 269–280.
Chambers, C., Raniwala, A., Perry, F., Adams, S., Henry, R. R., Bradshaw, R., & Weizenbaum,
N.  (2010).  FlumeJava: Easy, efficient  data-parallel pipelines. ACM  SIGPLAN  Notices, 45(6), 363–375. https://doi.org/10.1145/1809028.1806638
Chang, F., Dean, J., Ghemawat, S., Hsieh, W. C., Wallach, D. A., Burrows, M., Chandra, T.,
Fikes, A., & Gruber, R. E. (2008). Bigtable: A distributed storage system for structured
data. ACM Transactions on Computer Systems, 26(2).
https://doi.org/10.1145/1365815.1365816
Cholissodin, I., Sutrisno, Soebroto, A. A., Hasanah, U., & Febiola, Y. I. (2020). AI , Machine
Learning & Deep Learning (Teori & Implementasi). Universitas Brawijaya.
Corbett, J. C., Dean, J., Epstein, M., Fikes, A., Frost, C., Furman, J. J., Ghemawat, S., Gubarev,
A., Heiser, C., Hochschild, P., Hsieh, W., Kanthak, S., Kogan, E., Li, H., Lloyd, A., Melnik,
S.,  Mwaura,  D.,  Nagle,  D.,  Quinlan,  S.,  …  Woodford,  D.  (2013).  Spanner:  Google’s globally  distributed  database. ACM  Transactions  on  Computer  Systems,  31(3). https://doi.org/10.1145/2491245
Dan,  S.,  Xu,  H.,  Xue,  W.,  He,  J.,  &  Dan,  B.  (2010).  Comparison  and  analysis  of  research methods  for  urban  heat  island  effect  based  on  Landsat  TM6. 2010  2nd  IITA International Conference on Geoscience and Remote Sensing, IITA-GRS 2010, 1, 161– 164. https://doi.org/10.1109/IITA-GRS.2010.5602992
Darlina, S. P., Sasmito, B., & Yuwono, B. D. (2018). Analisis Fenomena Urban Heat Island
Serta Mitigasinya (Studi Kasus : Kota Semarang). Jurnal Geodesi Undip, 7(3), 77–87.
Darmawan,  S.,  Hernawati,  R.,  &  Abdullah,  A.  R.  (2019).  A  Correlation  Analysis  Of  The Relationship Between Air Pollution Parameters PM10 With Land Surface Temperature (LST) Based On Landsat 7ETM+ And Landsat 8OLI/TIRS Satellite Images In Bandung
City. PROSIDING SEMINAR NASIONAL GEOMATIKA 2019 : “ GEOMATICS SCIENTIFIC MEETING COASTAL MANAGEMENT TO SUPPORT SDG ’ S", 69–78.
Das, S., Sun, Q. (Chayn), & Zhou, H. (2022). GeoAI to implement an individual tree inventory:
Framework and application of heat mitigation. Urban Forestry and Urban Greening, 74. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2022.127634
Deilami, K., Kamruzzaman, M., & Liu, Y. (2018). Urban heat island effect: A systematic review of  spatio-temporal  factors,  data,  methods,  and  mitigation  measures. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 67(November 2017), 30–42.
Dewan,  A.,  Kiselev,  G., Botje,  D.,  Mahmud,  G.  I.,  Bhuian,  M.  H.,  &  Hassan,  Q.  K.  (2021).
Surface  Urban  Heat  Island  Intensity  in  Five  Major  Cities  of  Bangladesh:  Patterns,
Drivers and Trends. Sustainable Cities and Society, 71(April).
Ermida,  S.  L.,  Soares,  P.,  Mantas,  V.,  Göttsche,  F.  M.,  &  Trigo,  I.  F.  (2020).  Google  earth engine  open-source  code  for  land  surface  temperature  estimation  from  the  landsat series. Remote Sensing, 12(9), 1–21. https://doi.org/10.3390/RS12091471
Goldblatt, R., Addas, A., Crull, D., Maghrabi, A., Levin, G. G., & Rubinyi, S. (2021). Remotely sensed  derived  land  surface  temperature  (Lst)  as  a  proxy  for  air  temperature  and thermal comfort at a small geographical scale.
Land, 10(4).
https://doi.org/10.3390/land10040410
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth  Engine:  Planetary-scale  geospatial  analysis  for  everyone. Remote  Sensing  of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
Hermawan,  E.  (2015).  Fenomena  Urban  Heat  Island  (UHI)  Pada  Beberapa  Kota  Besar  Di Indonesia  Sebagai  Salah  Satu  Dampak  Perubahan  Lingkungan  Global. Jurnal  Citra Widya Edukasi, VII, 33–45.
Hidayat, A., & Fauziyyah, H. M. (2022). Perancangan Desain Antarmuka Aplikasi Pembelajaran Berbasis  Mobile  Menggunakan  Metode  Design  Thinking. Jurnal  Teknik  Informatika, 10(1).
Hidayat, A. S. (2020). Penggunaan WebGIS Dalam Analisis Perubahan Urban Heat Island di Kabupaten Bekasi Tahun 2008-2018. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.
Jaya, H., Sabran, Idris, M. M., Djawad, Y. A., Ilham, A., & Ahmar, A. S. (2018). Kecerdasan
Buatan (Pertama). Fakultas MIPA Universitas Negeri Makassar.
Kumar, L., & Mutanga, O. (2018). Google Earth Engine applications since inception: Usage,
trends, and potential. Remote Sensing, 10(10), 1–15.
https://doi.org/10.3390/rs10101509
Li, K., Chen, Y., Xia, H., Gong, A., & Guo, Z. (2020). Adjustment from Temperature Annual Dynamics  for  Reconstructing  Land  Surface  Temperature  Based  on  Downscaled Microwave Observations. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 5272–5283. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3021386
Li, W. (2020). GeoAI: Where machine learning and big data converge in GIScience. Journal of Spatial Information Science, 20(20), 71–77. https://doi.org/10.5311/JOSIS.2020.20.658
Li, W., & Arundel, S. T. (2022). GeoAI and the Future of Spatial Analytics. In New Thinking in GIScience (pp. 151–158). Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-981-19-3816-
0_17
Lopes, A., Alves, E., Alcoforado, M. J., & Machete, R. (2013). Lisbon urban heat island updated:
New highlights about the relationships between thermal patterns and wind regimes.
Advances in Meteorology, 2013(Figure 1). https://doi.org/10.1155/2013/487695
Ma, Y., Kuang, Y., & Huang, N. (2010). Coupling  urbanization  analyses for  studying  urban thermal environment and its interplay with biophysical parameters based on TM/ETM+ imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12(2),
110–118. https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.12.002
Maru, R. (2015). Urban Heat Island dan Upaya Penanganannya. Prosiding Seminar Nasional Mikrobiologi Kesehatan Dan Lingkungan, 2011, 84–94.
McHaffie, P., Hwang, S., & Follet, C. (2019). GIS An Introduction to Mapping Technologies.
CRC Press.
Naf,  M.  Z.  T.,  &  Hernawati,  R.  (2018).  Analisis  Fenomena  UHI  (  Urban  Heat  Island  ) Berdasarkan  Hubungan  Antara  Kerapatan  Vegetasi  Dengan  Suhu  Permukaan. ITB Indonesian  Journal  of  Geospatial  Vol.  05,  No.  1,  2018,  25  -  36,  05(1),  25–36. http://journals.itb.ac.id/index.php/ijog/article/view/9994/3821
Pertuack, S., & Latue, P. C. (2023). Geographic Artificial Intelligence and Unmanned Aerial Vehicles Application for Correlation Analysis of Settlement Density and Land Surface Temperature  in  Panggang  Island  Jakarta. Buana  Jurnal  Geografi,  Ekologi  Dan Kebencanaan, 1(1), 39–47. https://doi.org/10.56211/buana.v1i1.340
Phelan, P. E., Kaloush, K., Miner, M., Golden, J., Phelan, B., Silva, H., & Taylor, R. A. (2015).
Urban Heat Island: Mechanisms, Implications, and Possible Remedies.
Purwonegoro, B., & Setiawan, Y. (2021). Webgis Application for Monitoring Land Use Change in.
Ravanelli,  R.,  Nascetti,  A.,  Cirigliano,  R.  V,  Di  Rico,  C.,  Monti,  P.,  &  Crespi,  M.  (2018).
Monitoring  Urban  Heat  Island  Through  Google  Earth  ENgine  Potentialities  and
Difficulties in Differnt Cities of The United States. Photogrammetry, Remote Sensing, and Spatial Information Sciences, XLII(3), 1467–1472.
Ririh,  K.  R.,  Lalili,  N.,  Wicaksono,  A.,  &  Tsurayya,  S.  (2020).  Studi  Komparasi  dan  Analisis
SWOT  Pada  Implementasi  Kecerdasan  Buatan  (Artificial  Intelligence)  di  Indonesia.
Jurnal Teknik Industri, 15(2), 122–133.
Sastry, M., Varma, H. K., & Halve, V. (2017). Final Report on Urban Planning Characteristics to Mitigate Climate Change in Context of Urban Heat Island Effect.
Shen, Y., Xu, Y., Kong, W., Fei, F., Chen, X., Huang, C., & Yao, J. (2023). Using GeoAI to Reveal the Contribution of Urban Park Green Space Features to Mitigate the Heat Island Effect. Proceedings of the 41st International Conference on Education and Research in Computer  Aided  Architectural  Design  in  Europe  (ECAADe)  [Volume  2],  2,  49–58. https://doi.org/10.52842/conf.ecaade.2023.2.049
Skilton, M., & Hovsepian, F. (2018). The Technology of the 4th Industrial Revolution. In The 4th Industrial Revolution. https://doi.org/10.1007/978-3-319-62479-2_2
Tamiminia, H., Salehi, B., Mahdianpari, M., Quackenbush, L., Adeli, S., & Brisco, B. (2020).
Google  Earth  Engine  for  geo-big  data  applications:  A  meta-analysis  and  systematic review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 164(May), 152–170.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.001
Torres de Almeida, C., Gerente, J., Rodrigo dos Prazeres Campos, J., Caruso Gomes Junior,
F.,  Providelo,  L.  A.,  Marchiori,  G.,  &  Chen,  X.  (2022).  Canopy  Height  Mapping  by
Sentinel 1 and 2 Satellite Images, Airborne LiDAR Data, and Machine Learning. Remote Sensing, 14(16), 4112. https://doi.org/10.3390/rs14164112
Ullah, N., Siddique, M. A., Ding, M., Grigoryan, S., Khan, I. A., Kang, Z., Tsou, S., Zhang, T.,
Hu,  Y.,  &  Zhang,  Y.  (2023).  The  Impact  of  Urbanization  on  Urban  Heat  Island:
Predictive Approach Using Google Earth Engine and CA-Markov Modelling (2005–2050) of  Tianjin  City,  China. International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public
Health, 20(3). https://doi.org/10.3390/ijerph20032642
Usability.gov. (2014). System Usability Scale (SUS).
Usery, E. L., Arundel, S. T., Shavers, E., Stanislawski, L., Thiem, P., & Varanka, D. (2022).
GeoAI in the US Geological Survey for topographic mapping. In Transactions in GIS (Vol. 26, Issue 1, pp. 25–40). John Wiley and Sons Inc.
https://doi.org/10.1111/tgis.12830
Utami, D. N. A., Hernawati, R., & Darmawan, S. (2020). Correlation analysis of land surface temperature based on Landsat 8 TIRS image with SRTM terrain data in Bandung City
2015 and 2019. ACRS 2020 - 41st Asian Conference on Remote Sensing.
Verma, A., Pedrosa, L., Korupolu, M., Oppenheimer, D., Tune, E., & Wilkes, J. (2015). Large-
scale  cluster  management  at  Google  with  Borg. Proceedings  of  the  10th  European Conference on Computer Systems, EuroSys 2015. https://doi.org/10.1145/2741948.2741964
Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3), 370–384. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00079-8
Wan,  Z.,  &  Dozier,  J.  (1995).  Viewing-angle  dependent  split-window  method  for  retrieving land-surface temperatures from space. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2. https://doi.org/10.1109/igarss.1995.521176
Ward, T. (2010). UX 101: The Wireframe. Viget.