PEMETAAN TINGKAT RISIKO TEKANAN AKTIVITAS PARIWISATA SITUS ALAM DAN BUDAYA MELALUI INTEGRASI PENGINDERAAN JAUH MULTI-TEMPORAL DAN ANALISIS SISTEM INFORMASI GEOSPASIAL, STUDI KASUS: KABUPATEN TORAJA UTARA = Mapping the Risk Levels of Tourism Activity Pressure on Natural and Cultural Sites Through the Integration of Multitemporal Remote Sensing and Geospatial Information System Analysis: A Case Study of North Toraja Regency

ABSTRAK BEN VALERICO SAPUTRA. PEMETAAN TINGKAT RISIKO TEKANAN AKTIVITAS PARIWISATA SITUS ALAM DAN BUDAYA MELALUI INTEGRASI PENGINDERAAN JAUH MULTI-TEMPORAL DAN ANALISIS SISTEM INFORMASI GEOSPASIAL, STUDI KASUS: KABUPATEN TORAJA UTARA (dibimbing oleh Samsu Arif). Latar belakang. Peningkatan kunjungan wisatawan di Kabupaten Toraja Utara memberikan dampak ekonomi positif, namun berpotensi menimbulkan tekanan terhadap lingkungan, khususnya vegetasi di kawasan wisata. Oleh karena itu, diperlukan analisis spasial yang mampu mengintegrasikan berbagai parameter untuk mengevaluasi risiko tekanan wisata secara komprehensif. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat risiko tekanan wisata terhadap vegetasi serta mengkaji keterkaitannya dengan pola kunjungan wisatawan secara spasial dan temporal berbasis indeks vegetasi. Metode. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif berbasis penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan citra Sentinel-2 multi-temporal periode 2022–2024. Analisis dilakukan melalui ekstraksi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), pemetaan aksesibilitas, analisis perubahan tutupan lahan (LULC), serta integrasi parameter menggunakan metode Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) dengan model Weighted Linear Combination (WLC). Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah dengan aksesibilitas tinggi dan intensitas kunjungan yang besar cenderung memiliki risiko tekanan vegetasi yang lebih tinggi. Hal ini ditunjukkan oleh penurunan nilai NDVI serta dominasi perubahan tutupan lahan menjadi area terbangun. Secara spasial, zona risiko tinggi terkonsentrasi pada kawasan wisata utama, sedangkan zona risiko rendah berada pada wilayah dengan vegetasi yang masih terjaga. Hasil validasi menunjukkan tingkat kesesuaian sebesar 85,18%, yang mengindikasikan bahwa model yang digunakan tergolong valid. Kesimpulan. Dengan demikian, integrasi data spasial multi-temporal efektif dalam mengidentifikasi kawasan wisata yang rentan terhadap tekanan lingkungan dan dapat digunakan sebagai dasar perencanaan pariwisata berkelanjutan.