## ANALISIS SPASIAL TEMPORAL SUHU PERMUKAAN DARATAN/ LAND SURFACE TEMPERATURE (LST) KOTA AMBON BERBASIS CLOUD COMPUTING: GOOGLE EARTH ENGINE
Heinrich Rakuasa
Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia
Jl. Margonda Raya, Depok 16424, Jawa Barat heinrich.rakuasa@ui.ac.id

## Abstrak
Perkembangan lahan terbangun di Kota Ambon yang terus meningkat dari tahun ke tahun berpengaruh  kepada  meningkatnya  suhu  permukaan  daratan  yang  berdampak  pada    sosial- ekonomi dan lingkungan yang merugikan penduduk perkotaan seperti peningkatan penggunaan air, energi yang dikeluarkan untuk pendingin ruangan, serta risiko kesehatan yang disebabkan oleh polusi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  perubahan suhu permukaan  daratan  di Kota Ambon tahun 2002, 2012 dan 2022 dengan menggunakan Google Earth Engine berbasis cloud computing. Penelitian ini menggunakan data batas administrasi Kota Ambon dan dataset citra MODIS pada Google Earth Engine, pengolahan data dilakukan berbasis cloud computing. Hasil penelitian menunjukan bahwa di tahun 2002 diperoleh suhu rata-rata Kota Ambon yaitu suhu minimum 21°C dan maximumnya yaitu 30°C, mengalami penigkatan di tahun 2012 menjadi min 24°C dan max 31°C, dan mengalami peningkatan di tahun 2022 menjadi suhu min 23°C dan max 33 °C, disimpulkan bahwa peningkatan suhu permukaan daratan Kota Ambon berbanding lurus dengan peningkatan lahan terbangun yang terjadi dari tahun ke tahunnya.
Kata Kunci: Google Earth Engine (GEE), Kota Ambon, Suhu Permukaan Daratan.

## Abstract
The development of built-up land in Ambon City which continues to increase from year to year affects increasing land surface temperatures which have an impact on socio-economic and environmental harm to urban residents such as increased use of water, energy expended for air conditioning, and health risks caused by pollution. This study aims to determine changes in land surface temperature in Ambon City in 2002, 2012 and 2022 using Google Earth Engine based on cloud  computing.  This  research  uses  Ambon  City  administrative  boundary  data  and  MODIS image dataset on Google Earth Engine, data processing is based on cloud computing. The results show that  in 2002 the average temperature of Ambon City was obtained, namely the minimum temperature of 21°C and the maximum of 30°C, which increased in 2012 to 24°C and max. 31°C, and increased in 2022 to min temperature of 23°C and max 33°C, it is concluded that the increase in land surface temperature in Ambon City is directly proportional to the increase in built-up land that occurs from year to year.
Keywords: Google Earth Engine (GEE), Ambon City, Land Surface Temperature.

## PENDAHULUAN
Kota  Ambon  sebagai  ibukota  dari Provinsi Maluku terus mengalami pertumbuha penduduk yang terus meningkat dan perkembangan  kota  yanag  pesat,  hal  ini dikarenakan  Kota  Ambon  selain  sebagai ibukota provinsi, Kota Ambon juga merupahkan  sentral  dari  berbagai  sektor diantaranya  sektor  sosial  ekonomi,  pen- didikan, industri, pemerintahan dan pariwisata. Menurut López-Casado [1], seiring dengan  berjalannya  waktu,  sebuah  kota  akan terus  mengalami  pertumbuhan  penduduk  dan proses perkembangan menjadi perkotaan yang lebih maju. Untuk mengakomodasi pertumbuhan penduduk, lahan terbangun akan semakin meningkat sehingga memakan sumber daya alam terutama vegetasi dan lahan pertanian yang mengarah ke urbanisasi [2], hal ini  menyebabkan  akan  terus  terjadinya perubahan  tutupan  lahan  seiring  dengan pertumbuhan urbanisasi [3]. Urbanisasi adalah fenomena  lingkungan  yang  telah  menjadi perhatian  di  abad  ke-21.  Pertumbuhan urbanisasi  yang  luas  membuat  sulitnya tercapai kota yang sejahtera dan berkelanjutan. Situasi  ini  menjadi  lebih  buruk  dikarenakan urbanisasi  saling  terkait  dengan  fenomena lingkungan,  salah  satunya  adalah  perbedaan antara iklim dalam kota dan daerah sekitarnya Menurut Rakuasa et al [6] , perubahan tutupan lahan  karena  urbanisasi  dapat  memengaruhi iklim  perkotaan,  hal  ini  disebabkan  oleh hilangnya tutupan lahan vegetasi dan
digantikan  dengan  permukaan  yang  dapat menyerap panas seperti aspal, beton, batu bata, dan atap, yang kemudian dapat menghasilkan suhu permukaan yang lebih tinggi di pusat kota dibandingkan  dengan  daerah  pedesaan  di sekitarnya  [7].  Ermida  et  al  [8],  berpendapat bahwa  ketika radiasi  matahari  dengan  jumlah yang  sama  diserap  oleh  tutupan  lahan  yang berbeda,  maka  suhu  yang  dihasilkan  juga berbeda,  hal  ini  dikarenakan  perbedaan kapasitas panas yang bisa diserap oleh tutupan lahan tersebut. Dengan demikian, peningkatan luas  lahan  terbangun  akan  menghasilkan peningkatan  nilai  suhu  permukaan  [8,  9]. Menurut  Li  et  al  [11],  nilai  suhu  permukaan yang  tinggi,  diperoleh  pada  bangunan  yang kepadatannya  tinggi,  proporsi  permukaan tahan  air  yang  tinggi,  serta  di  daerah  yang mengalami penghilangan panas karena adveksi  dan  kehilangan  radiasi  terhambat, seperti pada inti kota dengan bangunan tinggi [12].  Dengan  meningkatnya  nilai  suhu permukaan  yang  signifikan  dapat  memiliki dampak  sosial-ekonomi  dan  lingkungan  yang merugikan penduduk perkotaan seperti peningkatan  penggunaan  air,  energi  yang dikeluarkan  untuk  pendingin  ruangan,  serta risiko kesehatan yang disebabkan oleh polusi. LST  merupakan  hal  yang  penting  dalam struktur  pemodelan  permukaan  darat  berbasis remote sensing [8]. Land Surface Temperature (LST) merupakan indikator penting dari iklim perkotaan, dikarenakan dapat mengatur radian aktif  suhu  tinggi  dari  permukaan  bumi  dan dapat mendefinisikan dinding pembagi energi
yang ada menjadi fluks panas yang praktis dan mendasar  [13].  LST  juga  dapat  membantu dalam menganalisis peningkatan panas dalam iklim  perkotaan  yang  dapat  menyebabkan komplikasi  kesehatan  biofisik  seperti  stress panas,  polusi  udara,  dan  masalah  kesehatan terkait lainnya [8]. Menurut  Ermida et al [8], analisis  suhu  permukaan  dapat  dilakukan menggunakan teknologi GIS & remote sensing Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi  informasi  dibidang  geografis  yang semakin cangih  dapat  dilihat  dari  pengolahan dan analis data geografis (spasial) yang sudah berbasis cloud  computing yang  memiliki mempermudah user dalam melakukan analisis spasial  temporal  suhu  permukaan.  Analisis suhu  permukaan  dapat  dilakukan  berbasis cloud  computing menggunakan  Platform Google  Earth    Engine  [14]. Google  Earth Engine  (GEE)  adalah  platform  analisis geospasial yang sangat baik untuk pemrosesan awan citra  satelit  dan  data  geospasial  lainnya berbasis  cloud  dengan  gratis/  open  source. Platform  ini  memiliki  keunggulan  yaitu  telah menyediakan Application Programming Interface (APIs) yang menggunakan
JavaScript dan Python serta dapat dihostkan ke Github  [15].  Google  Earth    Engine  (GEE) memberikan  kemudahan  dalam  menganalisis data spasial, diantaranya yaitu dalam pengolahan  data  spasial user tidak  perlu memerlukan  komputer  dengan  spesifikasi yang  tinggi  cukup  dengan  koneksi  internet yang  stabil  data  dapat  diolah  dengan  cepat, data historis citra satelit yang tersedia di GEE
lebih  dari tahun 40 dan kumpulan data spasial yang  diperbarui  dan  diperluas setiap  hari  dan memiliki  lebih  dari  tujuh  puluh  petabyte dataset  geospasial  publik,  termasuk data  citra satelit  landsat,  sentinel,  dan  MODIS  [8]. Perkembangan  lahan  terbangun  di  Kota Ambon yang terus meningkat setiap tahunnya akan berpengaruh pada Land Surface Temperature (LST)  yang  semakin  meningkat kedepannya, dengan meningkatnya nilai suhu permukaan  yang  signifikan  dapat  memiliki dampak  sosial-ekonomi  dan  lingkungan  yang merugikan penduduk perkotaan seperti peningkatan  penggunaan  air,  energi  yang dikeluarkan  untuk  pendingin  ruangan,  serta risiko kesehatan yang disebabkan oleh polusi. Oleh  karena  itu  penelitian  penelitian  tentang perubahan  suhu  permukaan  Kota  Ambon tahun  2002,  2012  dan  2022  berbasis cloud computing :  Google  Earth  Engine  perlu dilakukan  dan  juga  perlu  diketahui  bahwa penelitian tentang perubahan suhu permukaan daratan  di  Kota  Ambon  belum  penah dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  perubahan  spasial  temporal  suhu permukaan daratan / land surface temperature (LST) Kota Ambon berbasis cloud computing:
Google Earth Engine.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Kota  Ambon  sebagai  ibukota  dari Provinsi Maluku terus mengalami pertumbuha penduduk yang terus meningkat dan
perkembangan  kota  yanag  pesat,  hal  ini dikarenakan  Kota  Ambon  selain  sebagai ibukota provinsi, Kota Ambon juga merupahkan  sentral  dari  berbagai  sektor diantaranya sektor sosial ekonomi, pendidikan, industri, pemerintahan, pariwisata dll. Menurut López-Casado [1] seiring dengan berjalannya  waktu,  sebuah  kota  akan  terus mengalami pertumbuhan penduduk dan proses perkembangan  menjadi  perkotaan  yang  lebih maju.  Untuk  mengakomodasi  pertumbuhan penduduk,  lahan  terbangun  akan  semakin meningkat  sehingga  memakan  sumber  daya alam  terutama  vegetasi  dan  lahan  pertanian yang  mengarah  ke  urbanisasi  [2],  hal  ini menyebabkan akan terus terjadinya perubahan tutupan  lahan  seiring  dengan  pertumbuhan urbanisasi [3].
Urbanisasi adalah fenomena lingkungan yang  telah  menjadi  perhatian  di  abad  ke-21. Pertumbuhan  urbanisasi  yang  luas  membuat sulitnya  tercapai  kota  yang  sejahtera  dan berkelanjutan. Situasi ini menjadi lebih buruk dikarenakan  urbanisasi  saling  terkait  dengan fenomena  lingkungan,  salah  satunya  adalah perbedaan antara iklim dalam kota dan daerah sekitarnya [4].
Menurut  Rakuasa  et  al  [5],  perubahan tutupan  lahan  karena  urbanisasi  dapat memengaruhi  iklim  perkotaan,  hal  ini disebabkan  oleh  hilangnya  tutupan  lahan vegetasi  dan  digantikan  dengan  permukaan yang  dapat  menyerap  panas  seperti  aspal, beton,  batu  bata,  dan  atap,  yang  kemudian dapat  menghasilkan  suhu  permukaan  yang
lebih tinggi di pusat kota dibandingkan dengan daerah pedesaan di sekitarnya [7]. Ermida et al [8], berpendapat bahwa ketika radiasi matahari dengan jumlah yang sama diserap oleh tutupan lahan  yang  berbeda,  maka  suhu  yang dihasilkan  juga  berbeda,  hal  ini  dikarenakan perbedaan  kapasitas  panas  yang  bisa  diserap oleh tutupan lahan tersebut. Dengan demikian, peningkatan  luas  lahan  terbangun  akan menghasilkan peningkatan nilai suhu permukaan [8, 9].
Menurut  Li  et  al  [11],  nilai  suhu permukaan  yang  tinggi,  diperoleh  pada bangunan yang kepadatannya tinggi, proporsi permukaan  tahan  air  yang  tinggi,  serta  di daerah  yang  mengalami  penghilangan  panas karena  adveksi  dan  kehilangan  radiasi terhambat,  seperti  pada  inti  kota  dengan bangunan  tinggi  [12].  Dengan  meningkatnya nilai  suhu  permukaan  yang  signifikan  dapat memiliki  dampak  sosial-ekonomi  dan  ling- kungan  yang  merugikan  penduduk  perkotaan seperti  peningkatan  penggunaan  air,  energi yang  dikeluarkan  untuk  pendingin  ruangan, serta  risiko  kesehatan  yang  disebabkan  oleh polusi.  LST  merupakan  hal  yang  penting dalam  struktur  pemodelan  permukaan  darat berbasis remote  sensing [8].  Land  Surface Temperature  (LST)  merupakan  indikator penting  dari  iklim  perkotaan,  dikarenakan dapat  mengatur  radian  aktif  suhu  tinggi  dari permukaan  bumi  dan  dapat  mendefinisikan dinding  pembagi  energi  yang  ada  menjadi fluks  panas  yang  praktis  dan  mendasar  [13]. LST juga dapat membantu dalam menganalisis
peningkatan panas dalam iklim perkotaan yang dapat  menyebabkan  komplikasi  kesehatan biofisik seperti stress panas, polusi udara, dan masalah kesehatan terkait lainnya [8]. Menurut Ermida  et  al  [8],  analisis  suhu  permukaan dapat  dilakukan  menggunakan  teknologi  GIS & remote  sensing Perkembangan  ilmu pengetahuan dan teknologi informasi dibidang geografis  yang  semakin  cangih  dapat  dilihat dari  pengolahan  dan  analis  data  geografis (spasial) yang sudah berbasis cloud computing yang  memiliki  mempermudah user dalam melakukan  analisis  spasial  temporal  suhu permukaan.  Analisis  suhu  permukaan  dapat dilakukan berbasis cloud computing menggunakan Platform Google Earth  Engine [14]. Google  Earth  Engine  (GEE)  adalah platform analisis geospasial  yang  sangat  baik untuk  pemrosesan  awan  citra  satelit  dan  data geospasial  lainnya  berbasis  cloud  dengan gratis/  open  source.  Platform  ini  memiliki keunggulan yaitu telah menyediakan Application  Programming  Interface  (APIs) yang  menggunakan  JavaScript  dan  Python serta dapat dihostkan ke Github [15].  Google Earth  Engine (GEE) memberikan kemudahan dalam  menganalisis  data  spasial,  diantaranya yaitu dalam pengolahan data spasial user tidak perlu memerlukan komputer dengan spesifikasi yang tinggi cukup dengan koneksi internet  yang  stabil  data  dapat  diolah  dengan
cepat, data historis citra satelit yang tersedia di GEE  lebih    dari  tahun  40  dan  kumpulan  data spasial  yang  diperbarui  dan  diperluas  setiap hari  dan    memiliki  lebih  dari  tujuh  puluh petabyte  dataset  geospasial  publik,  termasuk data citra satelit landsat, sentinel, dan MODIS [8].
Perkembangan lahan terbangun di Kota Ambon yang terus meningkat setiap tahunnya akan berpengaruh pada Land Surface Temperature (LST)  yang  semakin  meningkat kedepannya, dengan meningkatnya nilai suhu permukaan  yang  signifikan  dapat  memiliki dampak  sosial-ekonomi  dan  lingkungan  yang merugikan penduduk perkotaan.
Seperti  peningkatan  penggunaan  air, energi  yang  dikeluarkan  untuk  pendingin ruangan, serta risiko kesehatan yang disebabkan oleh polusi.
Oleh  karena  itu  penelitian  penelitian  tentang perubahan  suhu  permukaan  Kota  Ambon tahun  2002,  2012  dan  2022  berbasis cloud computing :  Google  Earth  Engine  perlu dilakukan  dan  juga  perlu  diketahui  bahwa penelitian tentang perubahan suhu permukaan daratan  di  Kota  Ambon  belum  penah dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  perubahan  suhu  permukaan daratan di Kota Ambon tahun 2002, 2012 dan 2022  dengan  menggunakan  Google  Earth Engine berbasis cloud computing.
Gambar 1. Citra Satelit MODIS Terra Land Surface Temperature and Emissivity 8-Day
Global 1 km Pengolahan Data Tahapan Analisis Land Surface Temperature (LST) Kota Ambon
menggunakan data set citra MODIS di Geogle Earth  Engini yaitu  sebagai  berikut;  Langkah awal yang dilakukan yaitu memilih citra satelit yang  digunakan  dengan  menggunakan  cript yang  sudah  dimodifikasi  sebelumnya  dengan mengggunakan
kata
kunci; ee.ImageCollection. Dataset  citra  MODIS yang  digunakan  yaitu Terra  Land  Surface Temperature  and  Emissivity  8-Day  Global 1km. Pemilihan  data  citra  ini  didasarkan karena  data  citra  ini  sudah  di  proses  dan menghasilkan  produk  temperatur.  Pemilihan produk ini menggunakan kata kunci; ee.ImageCollection(“MODIS/061/MOD11A2 ”). Deskripsi Citra satelit MODIS Terra Land Surface  Temperature  and  Emissivity  8-Day Global 1km dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada tahap kedua yaitu memilih tanggal perekaman yang diinginkan, dimana penelitian ini  menggunakan  data  temporal  (tahun  2002, 2012 dan 2022) dengan kata kunci; filterDate.
Penelitian ini menggunakan hasil perhitungan
suhu rata-rata setiap tahun periode perhitungan dengan  menggunakan  kata  kunci;  mean ().
Perhitungan suhu rata tahunan didasarkan pada script filterDate. Karena  penelitian  ini dilakukan di Kota Ambon maka data shp Batas Kota Ambon di input di GEE untuk membatasi area  analisis  LST  dengan  menggunakan  kata kunci. clip (Ambon). Pengolahan script untuk analisis  LST  di  GEE  pada  penelitian  ini  di https://code.earthengine.google.com/ dapat dilihat pada Gambar 2.
Pada tahap ketiga yaitu untuk mempermudah  analisis,  LST  tahun  2002, 2012, 2022, diberikan kata kunci; var modis02 untuk  tahun  2002,  var  modis12  dan  var modis22 ) . Hasil  analisis Land  Surface Temperature (LST)  dengan  satuan  derajat celcius  (°C)  ditampilkan  dengan  kata  kunci; var Celsius. Konversi  suhu derajat  Kelvin  ke derajat  Celsius  di  GEE  menggunakan  kata kunci; multiply  (0.02).  subtract(273.15);, dengan menggunakan persamaan; (var modis x  0.02)  –  273.15. Fungsi  pengali  dalam  java menggunakan.  multiply () dan  pengurang menggunakan. subtract ().
Gambar 2. Tampilan Script Land Surface Temperature (LST)

## Gambar 3. Hasil Analisis Land Surface Temperature (LST)
Nilai max dan min suhu permukaan (°C) pada  penelitian  yaitu  (min:  20,  max:  40, palette).
Menampilkan hasil analisis suhu permukaan  daratan  dengan  degradasi  warna (RGB) digunakan  kata  kunci; Map.addLayer. Hasil  analisis Land  Surface  Temperature (LST) Kota  Ambon  dapat  dilihat  pada Gambar 3 .
Langkah terakhir yaitu mengexport data ke Geogle  Drive dengan  menggunakan  kata kunci;
Export.image.toDrive({ image: celcius10,
description: 'SUHU_PERMUKAAN_2012', scale: 30,
maxPixels: 600000000, region: geometry });
Setelah  itu  data  yang  dieksport  ke Geogle Drive kemudian  didowload  untuk  dilayout peta  disoftware  Arc  GIS.  Secara  sederhana untuk  melihat  perubahan  suhu  permukaan Kota Ambon tahun 2002, 2012 dan 2022 yang dikukan berbasis cloud computing
menggunakan  Platform  Google  Earth  Engine yaitu  dengan  mengganti  tanggal  perekaman yang  diinginkan,  dimana  penelitian  ini
menggunakan  data  temporal  (tahun  2002, 2012 dan 2022) dengan kata kunci; filterDate. Google  Earth    Engine  (GEE)  memberikan kemudahan  dalam  menganalisis  data  spasial, diantaranya  yaitu  dalam  pengolahan  data spasial user tidak perlu memerlukan komputer dengan  spesifikasi  yang  tinggi  cukup  dengan koneksi internet yang stabil data dapat diolah dengan cepat [8].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analasisi spasial temporal suhu permukaan darataan (SPD) atau lebih dikenal dengan  Land  Surface  Temperature  (LST)  di Kota  Ambon  tahun  2002,  2012  dan  2022 didasarkan pada pekembangan lahan terbangun yang terus meningkat dari tahun ke tahunnya yang semakin pesat.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh Rakuasa et al [6], luas lahan terbangun di Kota Ambon tahun 2012 seluas 3.846, 42 ha, mengalami pertambahan luasan di tahun 2021 seluas 4.421, 33 ha. Hal ini menunjukan terjadi alih  fungsi  lahan  dari  Kawasan  pertanian menjadi lahan terbangun/permukiman, tentunya  berdampak  pada  peningkatan  suhu permukaan  di  Kota  Ambon  kedepannya. Menurut  Albarqouni  et  al  [12],  dengan meningkatnya  nilai  suhu  permukaan  yang signifikan  dapat  memiliki  dampak  sosial- ekonomi  dan  lingkungan  yang  merugikan penduduk  perkotaan  seperti  peningkatan penggunaan air, energi yang dikeluarkan untuk pendingin ruangan, serta risiko kesehatan yang
disebabkan oleh polusi.   Hasil Analasis spasial temporal suhu permukaan daratan (SPD) Kota Ambon  tahun  2002,  2012  dan  2022  yang diperoleh  dari  citra  MODIS    dengan  resolusi temporal 8 hari dan resolusi spasial 1 kilometer (km)  dengan  menggunakan  suhu  rata-rata, menunjukan  bahwa  di  tahun  2002  diperoleh suhu  rata-rata  Kota  Ambon  yaitu  suhu minimum 21°C dan maximumnya yaitu 30°C, secara  spasial  suhu  permukaan  daratan  Kota Ambon tahun 2002 dapat dilihat pada Gambar 4.    Pada  tahun  2012  terjadi  peningkatan  suhu permukaan  daratan  Kota  Ambon  tahun menjadi  min  24°C  dan  max  31°C,  salah  satu faktornya  yaitu  terus  meningkatnya  per- kembangan  lahan  terbangun  di  Kota  Ambon, hal  ini  didukung  oleh  penelitian  yang dilakukan  oleh    Kanga  et  al  [16],  yang mengkaji  tentang Understanding  the  Linkage between  Urban  Growth  and  Land  Surface Temperature—A  Case  Study  of  Bangalore City, India.
Hasil penelitian oleh  Kanga et al [16], menunjukan  bahwa  perkembangan  lahan terbangun  disuatu  daerah  sangat  mem- pengaruhi  peningkatan  suhu  permukaan daratan di daerah tersebut. Selengkapnya suhu permukaan  daratan  Kota  Ambon  tahun  2012 dapat dilihat pada Gambar 5. Pada tahun 2022 suhu permukaan daratan di Kota Ambon terus mengalami  peningkatan  menjadi  suhu  min 23°C dan max 33 °C. Suhu permukaan daratan Kota  Ambon  tahun  2012  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
G ambar 4. Suhu Permukaan Daratan Kota Ambon Tahun 2002
Gambar 5. Suhu Permukaan Daratan Kota Ambon Tahun 2012
Gambar 6. Suhu Permukaan Daratan Kota Ambon Tahun 2022
Berdasarkan  Gambar  4,5  dan  6  dapat dilihat  bahwa  suhu  permukaan  darataan  dari tahun 2002, 2012 dan 2022 tertinggi memusat di  daerah  pesisir  Kota  Ambon  yang merupahkan pusat kota yang memiliki tingkat perkembangan lahan terbangun yang
mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya.  Hal ini  berbanding  terbalik  dengan  daerah pengunungan  yang  memiliki  nilai  suhu permukaan  yang  rendah.  Hasil  penelitian  ini menunjukan  bahwa  suhu  permukaan  daratan Kota  Ambon  mengalami  peningkatan  setiap
tahunnya,  seiring  meningkatnya  perkem- bangan lahan terbangun di Kota Ambon. Hasil penelitian-penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Kafy et al [9], Kanga et al [16], Moazzam  et  al  [13],  Ermida  et  al  [8], menunjukan  bahwa  perkembangan  lahan terbangun  di  suatu  daerah  memiliki  korelasi dengan  meningkatnya  suhu  suhu  permukaan daratan  didaerah  tersebut.  Kafy  et  al  [9], berpendapatan bahwa perubahan pemamfaatan lahan di daerah perkotaan akan menyebabkan suhu permukaan daratan di perkotaan menjadi lebih tinggi jika dibandingkan dengan wilayah sekitarnya.  Peningkatan  suhu  permukaan  ini juga  merupakan  salah  satu  factor  yang menyebabkan adanya perubahan iklim global, karena menurut  The  Intergovernmental  Panel on  Climate  Change  (IPCC),  pembangunan dapat  memberikan  dampak  bagi  berbagai fenomena perubahan iklim seperti mencairnya es  di  kutub,  kenaikan  muka  air  laut  dan kenaikan suhu udara  [16 17].

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  terjadi  peningkatan  suhu permukaan daratan Kota Ambon pada periode 2002,  2012  dan  2022.  Salah  satu  yang mepengaruhi  peningkatan  suhu  permukaan daratan Kota Ambon yaitu terus meningkatnya perkembanbgan  lahan  terbangun  di  Kota Ambon.  Hasil  penelitian  ini  menunjukaan bahwa peningkatan suhu permukaan daratan di Kota  Ambon  memiliki  hubungan  yang
berbanding  lurus  dengan  peningkatan  lahan terbangun yang terjadi dari tahun ke tahunnya. Geoogle Earth Engine (GEE) dalam penelitian ini  sangatlah  efektif  dan  efesien  dalam menganalisis suhu permukaan daratan di Kota Ambon.  Penelitian  diharapkan  dapat  menjadi informasi bahan dalam pengambilan kebijakan terhadap  penataan  ruang  di  Kota  Ambon kedepannya  terkhususnya  keberadaan  Ruang Terbuka Hijau (RTH).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. López-Casado, “Illegal Parcelling in Cordoba  (Spain):  The  Result  of  Illegal Urban  Planning  or  Hidden  City
Development?,” Dela , no. 54, pp. 125– 148, Aug. 2021, doi: 10.4312/dela.54.125-148.
[2] H. Salakory, M., Rakuasa, “Modeling of Cellular  Automata  Markov  Chain  for predicting  the  carrying  capacity  of Ambon City,” J. Pengelolaan Sumberd. Alam dan Lingkung. , vol. 12, no. 2, pp. 372–387, 2022, doi: https://doi.org/10.29244/jpsl.12.2.372- 387. [3] H. Sugandhi,  N., Supriatna,  S., Kusratmoko,  E.,  &  Rakuasa,  “Prediksi Perubahan Tutupan Lahan di Kecamatan  Sirimau,  Kota  Ambon Menggunakan Celular
Automata- Markov Chain,” JPG (Jurnal Pendidik.
Geogr. , vol. 9, no. 2, pp. 104–118, 2022, doi:http://dx.doi.org/10.20527/jpg.v9i2.
13880.
[4] B. Yu, “Ecological effects of new-type urbanization in China,” Renew. Sustain. Energy  Rev. ,  vol.  135,  p.  110239,  Jan. 2021, doi: 10.1016/j.rser.2020.110239.
[5] H.  Rakuasa,  D.  A.  Sihasale,  and  P.  C. Latue,  “Model  Tutupan  Lahan  di
Daerah  Aliran  Sungai  Kota  Ambon Tahun  2031:  Studi  Kasus  DAS  Wai Batu  Gantung,  Wai  Batu  Gajah,  Wai Tomu,  Wai  Batu  Merah  Dan  Wai Ruhu,” J.  Tanah  dan  Sumberd. Lahan , vol.  9,  no.  2,  pp.  473–486,  Jul.  2022, doi: 10.21776/ub.jtsl.2022.009.2.29.
[6] H. Rakuasa, S. Supriatna, A. Karsidi, A.
Rifai, M. . Tambunan, and A. Poniman
K,  “Spatial  Dynamics  Model  of
Earthquake Prone Area in Ambon City,”
IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol.
1039, no. 1, p. 012057, Sep. 2022, doi: 10.1088/1755-1315/1039/1/012057.
[7] H. P. U. Fonseka, H. Zhang, Y. Sun, H.
Su,  H.  Lin,  and  Y.  Lin,  “Urbanization and  Its  Impacts  on  Land  Surface Temperature  in  Colombo  Metropolitan Area,  Sri  Lanka,  from  1988  to  2016,” Remote Sens. , vol. 11, no. 8, p. 957, Apr. 2019, doi: 10.3390/rs11080957.
[8] S. L. Ermida, P. Soares, V. Mantas, F.-
M.  Göttsche,  and  I.  F.  Trigo,  “Google Earth  Engine  Open-Source  Code  for Land  Surface  Temperature  Estimation from the Landsat Series,” Remote Sens. , vol. 12, no. 9, p. 1471, May 2020, doi: 10.3390/rs12091471.
[9] A.-  Al  Kafy,  M.  S.  Rahman,  A.-A.-
Faisal,  M.  M.  Hasan,  and  M.  Islam, “Modelling  future  land  use  land  cover changes  and  their  impacts  on  land surface  temperatures  in  Rajshahi, Bangladesh,” Remote  Sens.  Appl.  Soc. Environ. , vol. 18, p. 100314, Apr. 2020, doi: 10.1016/j.rsase.2020.100314.
[10]  R.  Khan et  al. ,  “Monitoring  land  use land  cover  changes  and  its  impacts  on land  surface  temperature  over  Mardan and Charsadda Districts, Khyber
Pakhtunkhwa (KP), Pakistan,” Environ. Monit.  Assess. ,  vol.  194,  no.  6,  p.  409,
2022,  doi:  10.1007/s10661-022-10072- 1.
[11]  T. Li, J. Cao, M. Xu, Q. Wu, and L. Yao,
“The  influence  of  urban  spatial  pattern on land surface temperature for different functional  zones,” Landsc.  Ecol.  Eng. , vol.  16,  no.  3,  pp.  249–262,  2020,  doi:
10.1007/s11355-020-00417-8.
[12]  M.  M.  Y.  Albarqouni,  N.  Yagmur,  F.
Bektas  Balcik,  and  A.  Sekertekin, “Assessment of Spatio-Temporal Changes  in  Water  Surface  Extents  and Lake  Surface  Temperatures  Using Google Earth Engine for Lakes Region, Türkiye,” ISPRS Int. J. Geo- Information , vol. 11, no. 7, p. 407, Jul.
2022, doi: 10.3390/ijgi11070407.
[13]  M. F. U. Moazzam, Y. H. Doh, and B. G. Lee, “Impact of urbanization on land surface  temperature  and  surface  urban heat Island using optical remote sensing
data:  A  case  study  of  Jeju  Island, Republic  of  Korea,” Build.  Environ. , vol.  222,  p.  109368,  Aug.  2022,  doi: 10.1016/j.buildenv.2022.109368.
[14]  Y. Abunnasr and M. Mhawej, “Towards a  combined  Landsat-8  and  Sentinel-2 for  10-m  land  surface  temperature products:  The  Google  Earth  Engine monthly Ten-ST-GEE system,” Environ.  Model.  Softw. ,  vol.  155,  p. 105456, Sep. 2022, doi:
10.1016/j.envsoft.2022.105456.
[15]  M.  Wang et  al. ,  “An  Efficient
Framework  for  Producing  Landsat- Based  Land  Surface  Temperature  Data Using  Google  Earth  Engine,” IEEE  J. Sel.  Top.  Appl.  Earth  Obs.  Remote Sens. ,  vol.  13,  pp.  4689–4701,  2020, doi: 10.1109/JSTARS.2020.3014586.
[16]  S.  Kanga et  al. ,  “Understanding  the
Linkage  between  Urban  Growth  and
Land  Surface  Temperature&mdash;A Case  Study  of  Bangalore  City,  India,” Remote Sens. , vol. 14, no. 17, 2022, doi: 10.3390/rs14174241.
[17]  IPCC,  “The  Physical  Science  Basis Chapter 2: Observation Atmosphera and
Surface,” The Intergovernmental Panel on Climate Change , 2013. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads
/2018/03/WG1AR5_SummaryVolume
_FINAL.pdf
[18]  A. Ishtiaque, R. C. Estoque, H. Eakin, J.
Parajuli,  and  Y.  W.  Rabby,  “IPCC’s
current conceptualization of
‘vulnerability’ needs more clarification for climate change vulnerability assessments,” J. Environ. Manage. , vol.
303, p. 114246, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021. 114246.