JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI    [J SIG] https://journal.umgo.ac.id/index.php/GEOUMGo/index
Volume 4 Nomor 1, Mei 2021                                                                                            ISSN 2614-1671

## IDENTIFIKASI SUHU PERMUKAAN DARAT MENGGUNAKAN TEKNOLOGI GEOSPASIAL: STUDI KASUS KOTA BUKITTINGI, PROVINSI SUMATERA BARAT
Identification of Land Surface Temperature Using Geospatial Technology: Case Study in Bukittinggi City, West Sumatra Province
Henzulkifli Rahman 1 , Triyatno 2
1 Program Studi Geografi Universitas Negeri Padang, Indonesia
2 Program Studi Ilmu Lingkungan Pascasarjana Universitas Negeri Padang, Indonesia Email Korespondensi henzrahman12@gmail.com
Diterima: 20/12/2020 | Ditinjau: 7/1/2021 | Disetujui: 25/5/2021

## DOI: 10.31314/j sig.v4i1.711
Abstract - Changes residential land in urban areas affect microclimatic change in urban areas. This study aims to identify changes in land surface temperature that are influenced by changes in land use, vegetation conditions,  and  building  density  in  the  city  of  Bukittinggi.  This  study  uses  data  from  ETM  5  Landsat satellite  imagery  in  2011  and  Landsat  OLI  8  satellite  imagery  in  2017.  The  method  used  in  this  study using the maximum likelihood classification, the normalized difference vegetation index, the normalized difference  accumulation  index  and  the  temperature  of  the  Earth's  surface  exposed  using  geospatial technology. The results of the study found that from 2011 to 2017 there were changes in land use that were not too extensive in the city of Bukittinggi (43,9 ha), but this phenomenon had a great influence on the dynamics of the temperature of the earth's surface where in the last 6 years the temperature of  the earth's surface had increased around 4,567 °C. This temperature is influenced by the level of building density in the city of Bukittinggi and the minimal vegetation conditions in the city center, which makes the environment around the city area very hot every year.
Keywords: Land Surface Temperature, Remote Sensing, GIS, NDBI, NDVI
Abstrak – Perubahan lahan permukiman di area perkotaan mempengaruhi perubahan iklim mikro di area kota. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perubahan suhu permukaan darat yang dipengaruhi oleh perubahan penggunaan lahan, kondisi vegetasi dan kepadatan bangunan di Kota Bukittinggi penelitian ini menggunakan data citra satelit landsat ETM 5 tahun 2011 dan citra satelit landsat OLI 8 tahun 2017. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan klasifikasi maximum likelihood, Normalized Difference  Vegetation  Index,  Normalized  Difference  Build-up  Index,  dan  land  surface  temperatur yang dirposes menggunakan teknologi geospasial. Hasil penelitian menemukan bahwa dari rentang tahun 2011 ke  tahun  2017  telah  terjadi  perubahan  penggunaan  lahan  (43,9  ha)  yang  tidak  terlalu  luas  di  Kota Bukittinggi akan tetapi fenomena ini sangat berpengaruh besar terhadap dinamika suhu permukaan darat dimana  dalam  rentang  6  tahun  terakhir  suhu  permukaan  darat  telah  meninggkat  sekitar  4,567 o C peningkatan suhu ini dipengaruhi oleh tingkat kepadatan bangunan di Kota Bukittinggi dan kondisi vegetasi yang sangat minim pada area pusat kota yang menjadikan lingkungan di sekitar area kota menjadi sangat panas setiap tahunnya.
Kata kunci: Suhu Permukaan Darat, Penginderaan Jauh, SIG, NDBI, NDVI
Jurnal Sains Informasi Geografi [J SIG], 4(1):1-11, ISSN 2614-1671

## PENDAHULUAN
Perubahan penggunaan lahan di daerah perkotaan sering menimbulkan dampak pada aspek fisik, sosial, ekonomi, budaya, dan lingkungan. Perubahan penggunaan lahan selalu disebabkan oleh peningkatan jumlah penduduk pada daerah perkotaan, baik pertumbuhan penduduk secara alami di area kota maupun akibat migrasi penduduk pada daerah yang berada di sekitar daerah perkotaan.  Peningkatan  jumlah  penduduk  ini  menyebabkan  kebutuhan  akan  lahan  sering mengalami  peningkatan  untuk  tempat  tinggal  ataupun  untuk  pemenuhan  kebutuhan  ekonomi. Perubahan penggunaan lahan memiliki peranan yang sangat vital dalam menjaga lingkungan dari paparan langsung radiasi yang masuk ke permukaan bumi, namun jenis penggunaan lahan telah berubah seiring berjalannya waktu dan telah membawa perubahan lingkungan yang sangat cepat (Balew & Korme, 2020).
Pembangunan permukiman selalu merubah penggunaan lahan dan tutupan lahan yang telah ada  sebelumnya.  Pertumbuhan  permukiman  pada  daerah  perkotaan  yang  sangat  cepat menimbulkan  permasalahan  pada  perubahan  iklim  mikro.  Perubahan  penggunaan  lahan  dan tutupan  lahan  menjadi  lahan  terbangun  mengakibatkan  terjadinya  perubahan  suhu  permukaan darat land  surface  temperature  changes .  Daerah  terbangun  di  daerah  perkotaan  seringkali memiliki suhu yang panas dibandingkan dengan daerah yang ada di sekitarnya terutama daerah yang memiliki kerapatan bangunan yang rapat, hal ini sering disebut dengan urban head island (UHI), namun kondisi vegetasi di area perkotaan juga memberikan kontribusi yang penting untuk meminimalkan  panas  area  kota.  Suhu permukaan  darat  tidak  selalu  memberikan  dampak yang negatif pada suatu wilayah karena suhu ini  bisa menjadi sumber energy potensial bagi wilayah jika dimanfaatkan dengan baik, sebagai contoh pemanfaatan solar radiation untuk energy listrik. Suhu  permukaan  darat  merupakan  indikator  yang  baik  untuk  menyeimbangkan  energi  di permukaan bumi dan salah satu parameter kunci dalam proses fisika permukaan tanah pada skala regional maupun global (Khandelwal et all , 2017)
Kondisi  vegetasi  di  area  perkotaan  memiliki  pengaruh  yang  sangat  penting  terhadap menekan  suhu  permukaan  yang  tinggi  untuk  itu  pada  perencanaan  perkotaan  harus  memiliki ruang  terbuka  hijau  yang  cukup.  Menurut  (Safriani,  2015)  vegetasi  di  area  perkotaan  minimal 30% dari total luasan administratif kota. Keberadaan vegetasi di area perkotaan sangat penting untuk  menekan  panas  suhu  permukaan  kota  karena  proses  dari  fotosintesis  vegetasi  yang menyerap gas karbon dioksida (CO 2 ) di udara sehingga suhu udara di perkotaan menjadi rendah, suhu yang terlalu tinggi diarea perkotaan akan mempengaruhi perubahan iklim khususnya di area perkotaan. Urbanisasi dianggap salah satu penyebab terjadinya perubahan iklim (McCarthly et al , 2010; Khandelwal et al 2017).
Kota Bukittinggi merupakan salah satu kota yang berada di wilayah Sumatera Barat yang menjadi  tujuan  wisata  di  wilayah  Sumatera  Barat  karena  memiliki  suhu  yang  sejuk.  Hal  ini menyebabkan Kota Bukittinggi mulai berbenah dalam melengkapi fasilitas wisata yaitu dengan membangun  fasilitas  pendukung  wisata.  Menurut  data  (Badan  Pusat  Statistik,  2019)  laju pertumbuhan  penduduk  di  Kota  Bukittinggi  mencapai  2,04%  serta  kepadatan  penduduk  3.905 jiwa  per  km.  Secara  astronomis  Kota  Bukittinggi  terletak  di  100,21-100,25  UTM  ( Universal Transverse Mercator ) Bujur Timur dan 00,75-00,19 UTM Lintang Selatan. Secara geografis area penelitian  terletak  di  bawah  kaki  Gunung  Marapi  dan  Gunung  Singgalang,  letak  tersebut menjadikan Kota Bukittinggi memiliki jenis tanah dominan vulkanik. Secara administratif kota Bukittinggi ini berada di Kabupaten Agam dengan suhu rata-rata 150 o C – 260 o C kota ini dialiri oleh  aliran  sungai  Ngarai  Sianok  yang  terletak  di  sekitar  lembah  Patahan  Semangko.  Berikut ditampilkan peta lokasi penelitian pada (Gambar 1).
Fenomena  perubahan  iklim  mikro  di  Kota  Bukittinggi  sangat  dipengaruhi  oleh berkembangnya  area  terbangun  di  sekitar  urban  Kota,  hal  ini  akan  memberikan  dampak  yang sangat signifikan terhadap peningkatan suhu permukaan darat di Kota Bukittinggi. Pembangunan fasilitas pendukung wisata menyebabkan terjadinya perubahan penggunaan lahan di sekitar area kota mengakibatkan terjadinya perubahan suhu permukaan yang membuat kondisi lingkungan di Kota Bukittinggi menjadi sangat panas dan tidak nyaman sehingga penelitian ini perlu dilakukan untuk melihat secara keruangan seberapa besar dampak  dari perubahan penggunaan lahan yang sangat memepengaruhi perubahan iklim kota. Dalam penelitian fokus pada memberikan tentang kondisi perubahan penggunaan lahan, kerapatan bangunan, kondisi vegetasi dan suhu permukaan
Jurnal Sains Informasi Geografi [J SIG], 4(1):1-11, ISSN 2614-1671
darat di Kota Bukittinggi yang di pengaruhi oleh faktor perubahan fisik lahan dan vegetasi di area kota.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi geografi  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  yang  paling  efektif  dan  efisien  karena  dapat menghebat biaya  waktu dan hasil yang diberikan cukup akurat. Penelitian yang mengkaji suhu permukaan  ini  sangat  penting  dilakukan  khususnya  di  area  perkotaan  untuk  memberikan gambaran sejauh mana perubahan iklim mikro ini berkembang, yang sangat berpengaruh besar terhadap  lingkungan  dan  perubahan  iklim.  Dalam  kasus  ini,  peranan  penginderaan  jauh  dan penerapan  metode Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Normalized  Difference Build-up Index (NDBI), Land Surface Temperature (LST) dan klasifikasi terbimbing maximum likelihood untuk  membuat  penggunaan  lahan  sangat  berkaitan.  Karena  beberapa  motode  yang digunakan dalam penelitian ini sangat berkaitan atau berhubungan (Balew & Korme, 2020).
Gambar 1 . Peta Lokasi Penelitian Kota Bukittingi Provinsi Sumatera Barat

## METODE DAN DATA

## Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  satelit  multispectral  yaitu  Citra Landsat TM 7 tahun 2010 dan Citra Landsat OLI 8 tahun 2018 yang didapatkan secara gratis dari website United States Geological Survey (USGS). Proyeksi data citra satelit menggunakan WGS 1984  zona  47 South  Transverse  Mercator .  Proses  pengolahan  data  menggunakan  teknologi geospasial ArcGis 10.3 dan ENVI 5.1.

## Klasifikasi Maximum Likelihood
Klasifikasi maximum  likelihood adalah  sebuah  metode  klasifikasi  citra  satelit  untuk membuat  penggunaan  lahan  berbasis  pixel,  klasifikasi  ini  merupakan  termasuk  ke  dalam klasifikasi terbimbing dimana proses membuat penggunaan lahan dengan mengidentifikasi objek permukaan  bumi  untuk  menentukan  kelas  penggunaan  lahan  yang  secara  teknis  dengan mengambil sampel melaui ROI tools pada software ENVI 5.1. Klasifikasi maximum likelihood berguna  untuk  memetakan  semua  kelas  pengunaan  lahan  (Mishra,  2019;  Rahman,  2020). Klasifikasi  terbimbing  ini  berbasis  penilaian  statistik  yang  berguna  untuk  pemetaan  distribusi penggunaan lahan (Alimuddin, 2019).

## Koreksi Radiometrik
Koreksi  radiometrik  digunakan  untuk  menghilangkan  halangan  atmosfer  yang mengganggu  saat  proses  pengolahan  dan  intrepetasi  citra  satelit  data.  Koreksi  radiometrik merupakan proses memperbaiki nilai piksel pada citra satelit akibat kesalahan radiometrik serta
Jurnal Sains Informasi Geografi [J SIG], 4(1):1-11, ISSN 2614-1671
untuk meningkatkan visualisasi citra (Ardiansyah, 2014). Koreksi radiometrik ini berguna untuk memperbaiki kesalahan optik dan kekuatan sinyal satelit, memperbaiki kesalahan atmosfer citra, memperbaiki kesalahan sudut pengaruh elevasi matahari. Dalam proses koreksi ini menggunakan software ENVI 5.1 untuk mempermudah pengolahan data dengan tools Radiometric Calibration .

## Konversi DN (Digital Number) menjadi TOA Radiance
Proses ini merupakan langkah sebelum menganalisis suhu temperatur permukaan (LST), langkah ini berguna memperbaiki nilai pixel citra ke nilai digital number dan ke nilai radiance . Proses koreksi radiance menggunakan algoritma dalam (Danoedoro, 2012).
Lλ = M L *Qcal + A L Keterangan: ML = faktor skala AL = faktor penambah

## Penilaian Akurasi (Accuracy Assessment)
Penilaian  akurasi  berguna  untuk  menilai  kebenaran  hasil  data  klasifikasi  dalam  proses analisis. Dalam proses penilaian akurasi ini menggunakan 2 proses yaitu producer accuracy dan user  accuracy .  Produser  akurasi  adalah  langkah  untuk  mengukur  keakuratan  skema  klasifikasi tertentu  untuk  menunjukan  persentase  kelas  lahan  tertentu  yang  diklasifikasikan  dengan  benar sedangkan user  accuracy adalah  mengukur  seberapa  baik  klasifikasi  dilakukan  hal  ini menunjukan  persentase  probabilitas  bahwa  kelas  setiap  pixel  diklasifikasikan  benar  nyata  di lapangan (Alimuddin, 2019). Berikut algoritma dalam menilai akurasi dalam (Alimuddin, 2019).
Producer Accuracy = 𝐂𝐚 𝐂𝐠.𝐬𝐮𝐦 𝐱 𝟏𝟎𝟎%
Keterangan Ca = nomor klasifikasi setiap kelas pixel Cg.sum = total pixel yang benar
User Accuracy = 𝐂𝐚 𝐂𝐢.𝐬𝐮𝐦 𝐱 𝟏𝟎𝟎%
Keterangan Ca = nomor klasifikasi setiap kelas pixel Ci.sum  = total pixel keseluruhan

## Suhu Permukaan Darat (Land Surface Temperatur)
Teknik  analisis  merupakan  proses  untuk  menganalisis  suhu  permukaan  daratan,  dalam metode ini menggunakan band thermal / band 10 pada citra satelit Landsat OLI 8 pada tahun 2017 dan  band  6  pada  citra  landsat  TM  7  tahun  2011  (Das  et  al,  2020).    Dengan  menggunakan gelombang  thermal  kita  dapat  mengidentifikasi  dan  mengatahui  suhu  permukaan  dari  hasil perekaman  data  citra  satelit  multispectral  (Hanif  et  al,  2019).  Dalam  proses  analisis  LST mengikuti formula sebagai berikut.
T = 𝐊𝟐 𝟏𝒏 ( 𝑲𝟏 𝐋𝛌 )+𝟏 Keterangan
T = Temperatur (Kelvin) 𝐿𝜆 = TOA spektral radiance   (Watts/ (m2 *srad*μm)) K1 dan K2 = Konstanta band 10 dan band 11
Untuk proses akhir mengkonversi suhu kelvin ke suhu celcius menggunakan formula final (K-273.15) dimana K hasil dari formula suhu Kelvin dan nilai 273.15 merupakan nilai konstanta.
Jurnal Sains Informasi Geografi [J SIG], 4(1):1-11, ISSN 2614-1671

## Kerapatan Bangunan (Normalized Differed Build-up Index)
Normalized Differed Build-up Index adalah metode untuk mencari kerapatan bangunan di area perkotaan dimana teknik analisis  ini menggunakan band MIR (Middle Infrared) dan band NIR  (Near  Infrared)  dalam  menilai  kerapatan  bangunan,  penggunaan  metode  NDBI  dalam penelitian ini karena kerapatan bangunan sangat mempengaruhi suhu permukaan di permukaan bumi. Untuk menilai kerapatan bangunan berdasarkan formula di bawah ini dalam (Choudhury, 2019).

## 𝑵𝑫𝑩𝑰 = (𝐌𝐈𝐑 𝐛𝐚𝐧𝐝 − 𝐍𝐈𝐑 𝐛𝐚𝐧𝐝) (𝐌𝐈𝐑 𝐛𝐚𝐧𝐝 + 𝐍𝐈𝐑 𝐛𝐚𝐧𝐝)
MIR band adalah inframerah tengah dan NIR adalah inframerah dekat. Untuk citra landsat TM 7 band 5 MIR band dan band 4 NIR band, sedangkan citra landsat OLI8 band 6 MIR band dan band 5 NIR band. Hasil NDBI menunjukan nilai (+1) adalah kerapatan bangunan yang tinggi dan nilai (-1) adalah kerapatan bangunan rendah.

## Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Normalized  Differed  Vegetation  Index adalah  transformasi  index  vegetasi  untuk  melihat kondisi vegetasi di suatu wilayah dimana metode ini dapat mengidentifikasi kerapatan vegetasi menggunakan spektrum band Inframerah dan Inframerah dekat pada citra satelit landsat. Menurut (Danoedoro, 2012) untuk menghitung NDVI berdasarkan formula dibawah ini.

## NDVI = 𝐍𝐢𝐫−𝐑𝐞𝐝
𝑵𝒊𝒓+𝑹𝒆𝒅
Nir adalah kanal inframerah dekat band 5 pada landsat OLI 8 dan band 4 pada landsat ETM 7 dan kanal inframerah terdapat pada band 4 pada landsat OLI 8 dan band 3 pada landsat ETM 7, pada penelitian ini menggunakan transformasi index vegetasi NDVI tahun 2010 dan 2018.

## Penilaian Hubungan (Korelasi Regresi Liner)
Dalam proses analisis ini berguna untuk menilai secara statistik hubungan antra hasil LST dengan  hasil  NDBI  dan  NDVI.  Dalam  proses  ini  menggunakan  variabel  X  adalah  LST  dan Variabel Y adalah hasil NDBI dan NDVI, dalam proses analisis menggunakan algoritma sebagai berikut.
Y= a+bx
Keterangan:
Y
= regresi linear
a = variabel konstanta
b = nilai hubungan
x = total sampel

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perubahan Pengguan Lahan di Kota Bukittingi tahun 2011 ke 2017
Perubahan  penggunaan  lahan  di  Kota  Bukittinggi  dari  tahun  2011  ke  tahun  2017 mengalami  perubahan  di  sekitar  area  urban  perkotaan,  pada  umumnya  perubahan  penggunaan laan di kota bukittinggi mengkonversi lahan sawah menjadi lahan pemukiman dan lahan semak belukar  berubah  menjadi  lahan  ladang  dan  perkebunan.  Pada  area  lokasi  penelitian  kami mengidentifikasi 7 kelas penggunaan lahan pada skala 1:25.000 atau disebut juga dengan skala meso detail, .di area utara pada lokasi penelitian terdapat lahan hutan, aliran sungai, ladang, dan perkebunan dan tentunya area kota ini didominasi dengan lahan permukiman yang diperuntukan sebagai  pusat  kegiatan  manusia.  Untuk  melihat  perubahan  luas  penggunaan  lahan  di  lokasi penelitian dijelaskan dalam grafik sebagai berikut,
Jurnal Sains Informasi Geografi [J SIG], 4(1):1-11, ISSN 2614-1671
Gambar 2. Perubahan Penggunaan Lahan di Kota Bukittinggi Tahun 2011 ke 2017
Dari  gambar  diatas  dijelaskan  bahwa  terjadi  fenomena  perubahan  penggunaan  lahan  di Kota Bukittinggi dalam kurun 6 tahun terakhir pada tahun 2011 terdapat 5 lahan yang paling luas diantaranya yaitu permukiman seluas 948,9 ha (37,6%), sawah 584,9 ha (23,2%), semak belukar 412,1 ha (16,3%), ladang 285,6 ha (11,3%), dan perkebunan seluas 194,8 ha (7,7%) untuk lahan yang tidak terlalu luas dilokasi penelitian terdapat lahan hutan 82,8 ha (3,3%) dan lahan terbuka 14,0  ha  (0,6%).  Pada  tahun  2017  kondisi  lahan  telah  berubah  di  lokasi  penelitian  diantaranya hutan  73,1  ha  (2,9%),  sawah    582,2  ha  (23,1%),  Perkebunan  188,1  (7,5%),  ladang  292,2  ha (11,6%), permukiman 964,1 ha (38,2%), semak belukar 410,1 (16,3%) dan lahan terbuka 13,3 ha (0,5%). Perubahan penggunaan lahan di Kota Bukittinggi dalam kurun 6 tahun sebesar 43,9 ha perubahan  penggunaan  lahan  ini  selain  dampak  dari  pertambahan  populasi  penduduk  juga  di pengaruhi oleh pendatang dari luar kota bukittinggi yang bermukim ke area kota.
Perubahan  penggunaan  lahan  di  sekitar  Kota  Bukittinggi  pada  setiap  tahunnya  tidaklah terlalu  signifikan  karena  berkaitan  dengan  harga  lahan  yang  terlalu  tinggi  di  area  perkotaan namun,  dinamika  lahan  ini  paling  besar  terjadi  di  luar  administratif  area  kota  karena  masih tersedianya lahan kosong untuk pembangunan permukiman dan infrastruktur. Faktor urbanisasi yang terjadi juga berpengaruh bagi perubahan penggunaan lahan, meski tingkat urbanisasi di Kota Bukittinggi kecil karena faktor ketersediaan lahan namun hal ini juga memberikan pengaruh yang cukup besar terhadap perubahan penggunaan lahan terutama di sekitar area perkotaan. Pada masa yang  akan  datang  seiring  dengan  kebutuhan  lahan  dan  pembangunan  infrastuktur  yang  sangat pesat  akan  terjadi  peristiwa  hilangnya  lahan  produktif  yang  telah  dikonversi  menjadi  lahan terbangun.  Perubahan  penggunaan  lahan  yang  telah  diidentifikasi  menunjutkan  perubahan penggunaan lahan di perkotaan dan pertanian (Marull et al, 2018).
Pada tahun 2011 ke tahun 2017 terjadi perubahan penggunaan lahan di beberapa lahan di sekitar  pinggiran  kota  yang  ditampilkan  pada  (Gambar  3)  pertambahan  lahan terbangun/permukiman paling jelas terlihat berubah di area utara kota bukittinggi dan area barat kota dimana perubahan ini telah mengkonversi lahan yang semulanya adalah perkebunan berubah menjadi  lahan  permukiman.  Penambahan  lahan  terbangun  di  Kota  Bukittinggi  ini  cenderung terjadi  di  area  pinggir  kota  karena  pengaruh ketersediaan  lahan  yang  hanya  tersedia  di  pinggir kota untuk bisa dibangun menjadi area permukiman, karena untuk area sekitar pusat perkotaan tidak tersedianya lahan kosong untuk bisa dibangun menjadi lahan permukiman.
0.0 200.0 400.0 600.0 800.0 1000.0 1200.0 L u as L ah an (H a) Penggunaan Lahan Perubahan Penggunaan Lahan 2011 2017
Gambar 3. Peta Perubahan Penggunaan Lahan Kota Bukittinggi Tahun 2011 dan Tahun 2017

## Kerapatan Bangunan (NDBI) Di Kota Bukittinggi Tahun 2011 Ke 2017
Kerapatan bangunan sangat berhubungan dengan tingkat kepadatan penduduk di area kota pengaplikasian  metode  NDBI  pada  penelitian  ini  memberikan  gambaran  distribusi  kepadatan bangunan  yang  akan  mempengaruhi  suhu  permukaan  darat  di  kota  Bukittinggi  pada  hasil penelitian terlihat pada (Gambar 4) tingkat kerapatan bangunan yang paling tinggi berada pada pusat area kota Bukittinggi.
Gambar 4. Perubahan Kerapatan Bangunan (NDBI) Kota Bukittinggi Tahun 2011 dan Tahun 2017
Jurnal Sains Informasi Geografi [J SIG], 4(1):1-11, ISSN 2614-1671
Kepadatan  bangunan  Kota  Bukittinggi  ini  berkembang  di  sepanjang  infrastruktur  jalan karena tingkat kerapatan bangunan dipengaruhi oleh keberadaan infrastruktur yang menunjang terjadi pertambahan bangunan permukiman di sekitar area kota. Bentuk pola permukiman di Kota Bukittinggi  dominan berbentuk  konsentris  atau  memusat  yang perkembangannya bermula  dari pusat kota dan menyebar ke sekitar tepi kota, hal ini disebabkan karena pengaruh dari topografi wilayah barat kota yang sedikit landai atau datar maka sulit untuk mengembangkan infrastruktur dan pemukiman sebaliknya area utara dan timur wilayah kota mengalami perubahan yang cukup signifikan karena topografi area yang cenderung landai.

## Kerapatan Vegetasi (NDVI) di Kota Bukittinggi Tahun 2011 ke 2017
Kodisi  vegetasi  di  Kota  Bukittnggi  dari  hasil  transformasi  citra  satelit  dengan menggunakan metode NDVI mengkategorikan kelas vegetasi dari kerapatan yang tinggi di lokasi penelitian  bernilai  0,91  pada  tahun  2011  dan  0,80  pada  tahun  2017  yang  menunjukan  objek tersebut adalah penggunaan lahan vegetasi hutan, semak belukar dan area perkebunan sedangkan untuk  vegetasi  tingkat  kerapatan  vegetasi  yang  rendah  dengan  nilai  0,07  tahun  2011  dan  0,06 tahun 2010.
Gambar 5. Perubahan Kerapatan Vegetasi di Kota Bukittinggi Tahun 2011 ke 2017
Dalam  rentang  tahun  2011  ke  tahun  2017  terjadi  fenomena  perubahan  luasan  vegetasi karena  efek  dari  perkembangan  infrastruktur  dan  permukiman  yang  mengkonversi  lahan perkebunan  dan  semak  belukar  menjadi  lahan  permukiman.  Perubahan  kerapatan  vegetasi  ini paling jelas terlihat di sekitar area timur dan utara Kota Bukittinggi, dapat dilihat pada (Gambar 5)  keadaan  vegetasi  yang  minim  seiring  pertambahan  populasi  penduduk  menjadikan  kota bukittinggi  semakin  panas  (UHI)  sekian  tahunnya  karena  ketersediaan  vegetasi  sebagai  ruang terbuka  hijau  kota  sebagai  stok  penghasil  oksigen  tidak  seimbang  dengan  luasan  area permukiman, dampak dari fenomena ini membuat lingkungan di sekitar area kota menjadi panas dan tidak nyaman dalam  hal ini vegetasi menjadi faktor peranan yang sangat penting untuk dijaga dan dilindungi agar seimbangnya stok karbon di area kota. Salah satu faktor penentu agar ruang terbuka hijau ini tidak dialih fungsikan adalah perencanaan kota yang berwawasan lingkungan berkelanjutan  dan  perencanaan  detail  tata  ruang yang  baik  sehingga  tercipnya  kondisi  wilayah kota yang nyaman bagi masyarakat kota.
Jurnal Sains Informasi Geografi [J SIG], 4(1):1-11, ISSN 2614-1671

## Perubahan Suhu Permukaan Darat di Kota Bukittinggi Tahun 2011 ke 2017
Perubahan suhu permukaan darat di Kota Bukittinggi dalam kurun waktu 6 tahun terakhir ini sangat terlihat berubah di sekitar area pusat perkotaan ditampilkan pada (Gambar 6) pada tahun 2011 suhu permukaan daratan di kota bukittinggi sebesar 34 0 C suhu permukaan meningkat pada tahun 2017 sebesar 34 0 C dalam kurun waktu 6 tahun terakhir suhu permukaan telah meningkat sebesar 4 0 C  perubahan suhu permukaan darat di lokasi Kota Bukittinggi ini disebabakan oleh beberapa faktor selain dari faktor pembangunan infrastruktur yang sangat pesat suhu permukaan darat yang meningkat juga disebabkan karena minimnya ketersediaan ruang terbuka hijau di pusat area  Kota  Bukittinggi  ruang  terbuka  hijau  di  lokasi  penelitian  hanya  ada  di  bagian  barat  kota terdapat  lahan  hutan  serta  perkebunan  yang  masih  bervegetasi  sehingga  suhu  di  sekitar  area tersebut cenderung tidak tinggi.
Gambar 6. Peta Perubahan Suhu Permukaan Darat Kota Bukittinggi Tahun 2011 dan Tahun 2017
Pada  gambar  di  atas  terlihat  bahwa  suhu  permukaan  darat  yang  paling  tinggi  berada  di sekitar  area  kerapatan  bangunan  yang  tinggi  di  pusat  perkotaan  dengan  vegetasi  yang  sangat minim, sedangkan di area luar pusat kota suhu semakin menurun karena dipengaruhi oleh vegetasi yang menghalangi sinar matahari sampai ke permukaan tanah sehingga suhu di sekitar area lahan yang bervegetasi cenderung rendah atau sejuk. Suhu permukaan sangat peka terhadap vegetasi dan  kelembaban  tanah  dan  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  perubahan  karekteristik penggunaan lahan (Mallick et al, 2008; Sinha et al, 2015).

## Penilaian Korelasi NDVI, NDBI dengan LST
Hasil dari pengolahan dan analisis korelasi untuk mencari hubungan variable didapatkan hasil  bahwasannya  hubungan  kerapatan  vegetasi  (NDVI)  sangat  berhubungan  kuat  dalam mempengaruhi suhu permukaan darat (LST) hal ini dapat dilihat dari (Gambar b, d) menunjukan bahwa nilai R 2 = 0,99 pada tahun 2011 dan R 2 = 0,98 pada tahun 2017 dalam hal ini setiap sampel mendekati  ke  garis  linear,  sedangkan  hubungan  kerapatan  bangunan  (NDBI)  dengan  suhu permukaan  darat  (LST)  menunjukan  pengaruh  yang  sangat  tinggi  dengan  hasil  nilai koefisien determinasi yaitu R 2 = 0,97 tahun 2011 dan R 2 = 0,99 pada tahun 2017. Ketiga variabel ini sangat berhubungan kuat karena vegetasi dan kerapatan bangunan memiliki pengaruh yang sangat kuat dalam  menentukan keadaan  suhu permukaan darat,  vegetasi  dapat  memtulkan  radiasi  matahari sehingga suhu permukaan darat bisa menjadi rendah sebaliknya, bangunan bersifat menyerap
cahaya radiasi matahari sehingga suhu permukaan darat di sekitar area bangunan bersuhu tinggi.
Gambar 7 . Korelasi/Hubungan variabel NDVI, NDBI dengan LST Tahun 2011 dan 2017

## Uji Akurasi
Dari proses uji akurasi data didapatkan nilai user accuracy 84% tahun 2011 dan 85% pada tahun  2017 dari  hasil  uji  akurasi  data  penggunaan  lahan  tersebut  maka  kualitas  dari  hasil  data dalam proses analisis dikatakan baik, namun dalam uji akurasi data ini masih bersifat probability atau berkemungkinan karna hasil dari uji akurasi data ini hanya merepresentasikan hasil analisis yang tingkat akurasinya tidak akan mencapai 100%. Hasil klasifikasi citra satelit masih bersifat tentatif apabila belum melakukan tahap proses uji akurasi, uji akurasi bertujuan untuk mngetahui seberapa besar tingkat kebenaran dari model klasifikasi yang telah di analisis (Ardiansyah, 2015). Hasil penelitian menjelaskan tentang hasil pengolahan data primer, hasil wawancara dan/ataupun hasil analisa laboratorium.

## KESIMPULAN
Perubahan  penggunaan  lahan  yang  terjadi  di  Kota  Bukittinggi  sangat  mempengaruhi kondisi iklim mikro terutama pada perubahan suhu permukaan darat di area kota, perubahan suhu permukaan  darat  ini  (LST)  dipengaruhi  oleh  faktor  perkembangan  bangunan  dan  kerapatan bangunan (NDBI) di Kota Bukittinggi yang semakin padat kian tahun dan berkurangnya vegetasi (NDVI)  di  sekitar  area  kota  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  bangunan  yang  menjadikan suhu  di  area  kota  menjadi  lebih  panas.  Perubahan  suhu  permukaan  darat  di  Kota  Bukittinggi dalam kurun 6 tahun terakhir telah naik sebesar 4 0 C, suhu permukaan darat yang paling tinggi berada di area pusat kota Bukittinggi. Fenomena urban heat island ini diprediksi akan naik setiap tahunnya karena faktor perkembangan area urban dan urbanisasi yang besar di Kota Bukittinggi. Dari hasil korelasi kondisi vegetasi (NDVI) dan kerapatan bangunan (LST) merupakan faktor
y = 0.0558x - 1.643 R² = 0.9742 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0 20 40 ND B I LST (C 0 ) a NDBI Linear (NDBI) y = 0.0523x - 0.892 R² = 0.9908 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 20 40 ND V I LST (C 0 ) b ndvi Linear (ndvi) y = 0.0685x - 2.4608 R² = 0.9949 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0 20 40 60 ND B I LST (C 0 ) c NDBI Linear (NDBI) y = 0.061x - 1.5713 R² = 0.9848 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 20 40 60 ND V I LST (C 0 ) d NDVI
yang sangat mempengaruhi kondisi dinamika suhu permukaan darat (LST) di Kota Bukittinggi dari nilai koefisien determinasi yaitu R 2 = 0,97 tahun 2011 dan R 2 = 0,99 pada tahun 2017. Dalam hasil uji akurasi data didapatkan nilai user accuracy data 84% tahun 2011 dan 85% pada tahun 2017.

## DAFTAR PUSTAKA
A  Balew  &  T  Korme.  2020.  Monitoring  land  surface  temperature  in  Bahir  Dar  city  and  its surrounding using  Landsat  images, The  Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing  and Space Science . https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2020.02.001 .
Alimuddin I & Irwan. 2019. The application of Sentinel 2B satellite imagery using Supervised Image  Classification  of  Maximum  Likelihood  Algorithm  in  Landcover  Updating of  The Mamminasata Metropolitan Area, South Sulawesi. International Conference of Indonesian Society for Remote Sensing IOP Publishing . doi:10.1088/1755-1315/280/1/012033.
Ardiansyah.  2015. Pengolahan  Citra  Penginderaan  Jauh  Menggunakan  ENVI  5.1  dan  ENVI LiDAR . PT. LABSIG INDERAJA ISLIM. ISBN: 978-602-71527-0-0. Jakarta Selatan. Badan Pusat Statistik Kota Bukittnggi Provinsi Sumatera Barat . Kota Bukittinggi Dalam Angka Tahun 2019 .
Choudhury D, Das K, Das A. 2019. Assessment of land use land cover changes and its impact on variations  of  land  surface  temperature  in  Asansol-Durgapur  Development  Region. The Egyptian of Remote Sensing and Space Science . https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2018.05.004 . Danoedoro  P.  2012.  Pengantar  Penginderaan  Jauh  Digital.  Penerbit  ANDI.  ISBN: 9789792931129. Yogyakarta.
Hanif M, Putra B G, Nizam K, Rahman H, Nofrizal A Y. 2019. Multi Spectral Satellite Data to Investigate  Land  Expansion  and  Related  Micro  Climate  Change  as  Threats  to  the Environment. International  Conference  on  Tropical  Meteorology  And  Atmospheric Sciences IOP Publishing . doi:10.1088/1755-1315/303/1/012030. Khandelwal S, Goyal R, Kaul N, Mathew Aneesh. 2017. Assessment of land surface temperature variation due to change inelevation of area surrounding Jaipur India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science . http://dx.doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.01.005 . Marull  J,  Cunfer  G,  Sylvester  K,  Tello  E.  2018.  A  landscape  ecology  assessment  of  land-use change on the Great Plains-Denver (CO, USA) metropolitan edge. Regional Environmental Change . https://doi.org/10.1007/s10113-018-1284-z . N. Das, P. Mondal, S. Sutradhar et al . 2020. Assessment of variation of land use/land cover and its  impact  on  land  surface  temperature  of  Asansol  subdivision , The  Egyptian  Journal  of Remote Sensing and Space Sciences . https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2020.05.001 . Rahman  H, Triyatno, Hanif  M,  Indrayani P. 2020.  Spatial  Assessment  of  Landscape  Structure Changes  and  Ecological  Connectivity  in  Pariaman. Journal  of  Remote  Sinsing  GIS  & Technology . Volume 6 Issu 2. DOI: 10.13140/RG.2.2.17889.74084.
Safriani, A. 2015. Urgensi Pengaturan Ruang Terbuka Hijau Berdasarkan Undang-Undang No.26 Tahun 2007 Tentang Penataan Ruang. Jurisprudentie . Volume 2 Nomor 2.
Sinha  S,  Sharma  L  K,  Nathawat  M  S.  2015.  Improved  Land-use/Land-cover  classification  of semi-arid deciduous forest landscape using thermal remote sensing. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science . http://dx.doi.org/10.1016/j.ejrs.2015.09.005 .