INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 5710-5725 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Identifikasi Pengaruh Vegetasi dan Kepadatan Bangunan Kabupaten Klaten Terhadap Perubahan Suhu Melalui Citra Landsat-8 LST, NDVI, dan NDBI
Muhammad Adib Aldzahabi 1 ✉ , Faisya Haqqin Abrari 2 , Ardia Fajar Wibowo 3
Universitas Sebelas Maret
Email: Aldzahabiadib@student.uns.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Vegetasi  dan  kepadatan  bangunan  berpengaruh  terhadap  perubahan  suhu  di  Kabupaten  Klaten dilakukan  uji  menggunakan  citra  Landsat-8.  Indeks  utama  yang  digunakan:  Suhu  Permukaan  Tanah (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), dan Normalized Difference Built-up Index (NDBI). Metode  pemrosesan  citra  Landsat-8  digunakan  untuk  memperoleh  data  yang  diperlukan  guna menghitung  ketiga  indeks  tersebut  di  wilayah  studi.  Analisis  dilakukan  untuk  memahami  hubungan antara  vegetasi,  kepadatan  bangunan,  dan  perubahan  suhu  permukaan  tanah.  Hasil  penelitian menunjukkan adanya korelasi yang signifikan antara NDVI dengan tingkat vegetasi dan LST dengan suhu  permukaan  tanah.  Sementara  itu,  NDBI  menggambarkan  kepadatan  bangunan  dan  lahan perkotaan di wilayah tersebut. Penelitian ini memberikan wawasan yang penting tentang bagaimana vegetasi dan kepadatan bangunan mempengaruhi perubahan suhu permukaan tanah di wilayah studi. Temuan  ini  dapat  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  pengelolaan  lingkungan  dan perencanaan perkotaan yang berkelanjutan dengan mempertimbangkan efek dari aspek lingkungan fisik seperti vegetasi dan penggunaan lahan bangunan terhadap suhu.
Kata Kunci: Kenaikan Suhu, Klaten, Landsat-8, Perubahan Lahan
Abstract
The  influence  of  vegetation  and  building  density  on  temperature  changes  in  Klaten  Regency  was examined using Landsat-8 imagery. The primary indices used were the Land Surface Temperature (LST),  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI),  and  Normalized  Difference  Built-up  Index (NDBI). Landsat-8 image processing methods were employed to obtain the necessary data to calculate these  three  indices  within  the  study  area.  Analysis  was  conducted  to  understand  the  relationship between vegetation, building density, and changes in land surface temperature. The research findings revealed a significant correlation between NDVI and vegetation levels, and between LST and land surface temperature. Meanwhile, NDBI depicted building density and urban areas in the region. This study  provides  valuable  insights  into  how  vegetation  and  building  density  affect  changes  in  land surface  temperature  within  the  study  area.  These  findings  could  support  decision-making  in environmental management and sustainable urban planning by considering the effects of physical environmental aspects such as vegetation and building land use on temperature.
Keywords: Temperature Rise, Klaten, Landsat-8,Land Changes

## PENDAHULUAN
Seiring perkembangan modernisasi dan meningkatnya jumlah penduduk mendorong manusia melakukan berbagai usaha untuk memenuhi kebutuhannya. Bertambahnya jumlah penduduk berpengaruh pada kebutuhan tempat tinggal sehingga menyebabkan peralihan lahan  hijau  menjadi  perumahan,  apartemen,  jalan  raya  dan  sebagainya  (Mukmin  dkk, 2016).  Peralihan lahan tersebut menyebabkan penurunan jasa lingkungan terutama suhu atau  udara  mengingat  tanaman  mampu  menyerap  CO2,  CO,  NOx  dan  polutan  lainnya. Berkurangnya vegetasi menurunkan jasa lingkungan sedangkan beban atau demand dari semakin meningkatnya jumlah penduduk menyebabkan ketidakseimbangan di lingkungan.
Kabupaten Klaten terletak pada lokasi yang cukup strategis di Provinsi Jawa Tengah, terletak pada koordinat antara 110 ° 20' sampai 110 ° 50' Bujur Timur dan 7 ° 15' sampai 7 ° 45' lintang Selatan dengan luas 655,56 km2. Klaten berbatasan dengan Kabupaten Boyolali di sebelah  utara,  sebelah  baratnya  Kota  Surakarta  dan  Kabupaten  Sukoharjo,  sedangkan selatan berbatasan dengan Kabupaten Wonogiri dan Sleman dan sebelah timur berbatasan dengan Kabupaten Sukoharjo dan Boyolali. Kabupaten Klaten secara topografi  sebagian besar  dataran  rendah  dan  perbukitan  yang  terletak  pada  bagian  selatan  dan  tenggara. Berdasarkan data BPS Kabupaten Klaten, jumlah penduduk Kota Klaten pada tahun 2013 adalah  1.148.994  jiwa  sedangkan  pada  tahun  2023  Proyeksi  Penduduk  Interim  adalah 1.275.850 jiwa. Terdapat peningkatan jumlah penduduk 126.856 jiwa dalam kurun waktu 10 tahun,  peningkatan  tersebut  mempengaruhi  luasan  lahan  maupun  peralihan  lahan  dari lahan  hijau  untuk  menunjang  kebutuhan  masyarakat  dalam  berbagai  aspek  kehidupan
terutama kebutuhan lahan hunian, industri, pertokoan bahkan jalan raya. Proses urbanisasi selalu  beriringan  dengan  peningkatan  perubahan  fungsi  lahan  dan  mempengaruhi perubahan  iklim  (Sumaryana  dkk,  2022).  Urbanisasi  membawa  perubahan  bagi  rona permukaan bumi, dimana vegetasi digantikan oleh permukaan yang sulit berevaporasi dan bertranspirasi  seperti  logam,  aspal,  dan  beton.  Keadaan  seperti  ini  akan  mempengaruhi redistribusi  radiasi  matahari,  dan  membuat  perbedaan  yang  mencolok  antara  radiasi permukaan dan suhu udara antara daerah rural dan urban (Adiyanti dkk, 2013).
Penginderaan jauh adalah perolehan informasi suatu objek tanpa adanya kontak fisik dengan objek tersebut. Informasi dalam penginderaan jauh diperoleh dengan  mendeteksi dan mengukur  perubahan  dari  objek yang  sesuai  dengan kondisi  optik di sekitarnya (Budiputra,  2021).  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  merupakan  metode perolehan citra dengan menggunakan indeks kehijauan vegetasi atau aktivitas fotosintesis. NDVI merupakan indeks yang menampilkan perbedaan antara reflektansi tutupan vegetasi yang  nampak  (Ariani  dkk,  2019).  NDVI  didasari  dari  penggunaan  pita  near-infrared  dan saluran  merah  (red).  Normal  Difference  Built-up  Index  (NDBI)  adalah  indeks  yang menggunakan  gelombang  inframerah  tengah  (IMTg)  dan  inframerah  dekat  (IMD)  yang dihitung  dengan  membagi   selisih   jumlah  reflectance  kedua  saluran  tersebut menggunakan band 5 dan band 6. NDBI digunakan untuk lebih menonjolkan built-uparea perkotaan (Isnaeni dan Prasetyo, 2022). Land Surface Temperature (LST) berperan peran penting dalam untuk meneliti tentang iklim, udara suhu, dan lingkungan perkotaan skala lokal  dan  global.  metode  ini  digunakan  dengan  menggunakan  interpretasi  data  visual, berbasis spektral aplikasi dan spasial pemodelan. Tanah suhu permukaan merupakan salah satu  indikatornya  fenomena  pulau  panas  perkotaan  (Hidayati  and  Suharyadi,  2019).  LST adalah pengukuran yang diperuntukan seberapa panas (suhu) dari permukaan tanah. Suhu tersebut diukur dari emisi panas permukaan tanah yang berasal dari  radiasi matahari. Emisi panas permukaan tanah ditangkap oleh sensor citra satelit dalam rentang spektrum infra merah thermal. Sensor kemudian mengubah emisi panas menjadi berbagai kecerahan yang berbeda pada sebuah saluran (band) citra. Landsat 8 adalah salah satu citra yang memiliki saluran  (band)  inframerah  termal,  saluran  tersebut  adalah  TIRS  (Thermal  Infrared  Red Sensor) (Sasmito dan Suprayogi, 2017).

## METODE PENELITIAN
Daerah Penelitian
Lokasi penelitian terletak di Kabupaten Klaten, Jawa Tengah. Secara geografis, Kota Klaten terletak antara garis bujur 115.173698 hingga 115.274271 Timur dan lintang 8.591728 hingga 8.752372 Selatan. Wilayah utara Kabupaten Klaten berbatasan dengan Kabupaten Boyolali, sebelah timur berbatasan dengan Kabupaten Sukoharjo,  sementara pada barat dan selatan berbatasan Provinsi Yogyakarta. Terdapat 25 kecamatan di Kabupaten Klaten.

## Bahan dan Data
Data yang digunakan adalah citra Landsat 8  dengan waktu perekaman tanggal 28 September 2013 dan 8 September 2023. Pemilihan waktu perekaman didasarkan pada citra terkini  Kabupaten  Klaten  pada  saat  penelitian  ini  dilakukan  dan  untuk  memastikan keakuratan  data  diatur  dengan  tutupan  awan  maksimal  30%.  Perangkat  lunak  yang digunakan untuk mengunduh data citra landsat adalah website United States Geological Survey  (USGS).  Pengolahan  data  citra  ArcGIS  10.8  untuk  pengolahan  citra  satelit  dan visualisasi data.

## Pengolahan Data
Metode pengolahan citra dilakukan untuk mendapatkan hasil data berupa klasifikasi NDVI serta klasifikasi LST. Sedangkan metode survey dimaksudkan sebagai uji akurasi dari hasil pengolahan citra yang telah dilakukan. Selain terdapat beberapa tahapan pengolahan data pada penelitian ini seperti :
1. Pemotongan Citra
Proses pemotongan citra  diperlukan agar  batas  citra tersebut sesuai  dengan batas administrasi wilayah Kabupaten Klaten.
2. Koreksi Radiometrik
Koreksi radiometrik merupakan koreksi dasar pada sebuah citra yang dilakukan guna menghilangkan  noise  yang  terdapat  pada  sebuah  citra,  cara  ini  dapat  dilakukan dengan  metode  Top  of  Atmosphere  (ToA)  dengan  melakukan  ubahan  nilai  Digital Number (DN).
TOA (L) = ML * QCAL + AL
Keterangan: ML = RADIANCE_MULT_BAND_10 QCAL = Band 10 AL = RADIANCE_ADD_BAND_10
3. Analisis BT
BT = (K2/Ln  ((K1/L) + 1)) - 273.15
Keterangan:
K1   = K1_CONSTANT_BAND_band 10 K2   = K2_CONSTANT_BAND_band 10
L   = Hasil Analisis TOA

## 4. Transformasi NDVI
NDVI (Normalized Different Vegetation Index) merupakan sebuah metode yang dapat digunakan untuk menghitung sebuah kerapatan vegetasi dimana semakin tinggi nilai NDVI maka semakin tinggi pula tingkat kerapatan vegetasinya.
NDVI = Float(Band 5-Band 4) / Float(Band 5+Band 4)
5. Perhitungan Nilai PV (Propotional Vegetation)
PV  (Propotional  Vegetation)  merupakan  salah  satu  proses  penskalaan  NDVI  guna mengurangi gangguan yang muncul dari kelembapan tanah.
PV = Square ((NDVI - NDVImin) / (NDVImax - NDVImin))
6. Error Correction/Emissivity (ε)
ε = 0.004 * PV + 0.986
7. Transformasi LST
LST  (Land  Surface  Temperature)  didefinisikan  sebagai  suhu  permukaan  bumi  yang dimana didapatkan dari pantulan objek yang terekam oleh citra satelit.
LST = (BT / (1+ (λ * BT / 14388) * Ln(ε)))
Kemudian  dilakukan  perhitungan  bangunan  dengan  NDBI.  NDBI  memiliki  tujuan melihat kerapatan bangunan di area perkotaan.
NDBI = Float(Band 6-Band 5) / Float(Band 6+Band 5)
Gambar 1. Diagram Alir Pengambilan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
NDVI, NDBI, dan LST adalah indeks untuk memahami vegetasi, bangunan, dan suhu permukaan bumi. Mereka menggunakan data Landsat untuk analisis besar dan berulang (Dammayatri et al, 2023). Ketiganya membantu memeriksa  perubahan  suhu  baik secara temporal  maupun  spasial.  NDVI  mengukur  vigor  vegetasi  dengan  membandingkan reflectance  di  NIR  dan  merah,  nilai  tinggi  menunjukkan  vegetasi  lebih  tebal.  Menurut Wicaksana  dkk  (2021)  NDBI  mengukur  lahan  terbangun  dengan  membandingkan reflectance di SWIR dan merah, nilai tinggi menunjukkan lahan terbangun lebih luas. LST adalah suhu permukaan yang dipengaruhi oleh faktor seperti tutupan lahan, vegetasi, dan kelembaban.
Klaten  merupakan  kabupaten  yang  termasuk  ke  dalam  provinsi  Jawa  Tengah  dan berbatasan langsung dengan Provinsi Yogyakarta. Klaten memiliki wilayah yang cukup luas meliputi pedesaan dan juga perkotaan. dibandingkan dengan lingkungan pedesaan yang memiliki sedikit bangunan, jalan, dan area penyerap panas, daerah perkotaan cenderung mengalami suhu yang lebih tinggi karena adanya konsentrasi tinggi bangunan, infrastruktur
jalan, dan permukaan yang dapat menyerap panas dengan lebih intens. Urban Heat Island effect, yang merupakan fenomena ini, memiliki potensi untuk meningkatkan suhu secara signifikan  dalam  daerah  perkotaan.  Berdasarkan  citra  yang  digunakan,  yaitu  dengan perbedaan 10 tahun (2013 dan 2023) dapat diketahui sejauh apa perubahan lahan yang terjadi di Kabupaten klaten sehingga dapat berdampak pada kenaikan suhu.
Pada peta LST Kabupaten Klaten tahun 2013, tergambar variasi suhu permukaan lahan (LST) yang mencapai rentang antara 10,80 hingga 38,79 ° C. Wilayah pegunungan di bagian selatan,  khususnya  di  Kecamatan  Tawangsari,  Bayat,  dan  Wedi,  menunjukkan  suhu  LST terendah. Sebaliknya, wilayah dataran rendah di bagian utara, seperti Kecamatan Jatinom, Juwiring, dan Wonosari, menampilkan suhu LST yang paling tinggi. Legenda peta, variasi suhu LST ini direpresentasikan dalam beberapa kisaran. Wilayah dengan suhu LST 10,80 hingga  19,03 ° C  digambarkan  dengan  warna  biru,  sedangkan  kisaran  suhu  19,03  hingga 23,31 ° C  direpresentasikan  dengan  warna  hijau.  Wilayah  dengan  suhu  LST  23,31  hingga 25,83 ° C diwakili dengan warna kuning, sementara yang berada pada kisaran 25,83 hingga 28,03 ° C  memiliki  warna  oren.  Sedangkan  wilayah  dengan  suhu  LST  tertinggi  ditandai dengan  warna  merah  dengan  suhu  yang  berada  di  atas  28,03 ° C.  Peta  ini  memberikan informasi yang jelas mengenai pola distribusi suhu LST di Kabupaten Klaten pada tahun 2013, dengan perbedaan yang signifikan antara daerah pegunungan dan dataran rendah serta variasi suhu yang tergambar melalui penggunaan warna dalam legenda peta.
Gambar 2. Peta LST Kabupaten Klaten 2013 & 2023
Peta  Suhu  Permukaan  Lahan  (LST)  di  Kabupaten  Klaten  pada  tahun  2023 memperlihatkan adanya variasi  suhu yang berkisar antara 05,75 hingga 32,71 ° C. Daerah pegunungan  di  bagian  selatan,  seperti  Kecamatan  Tawangsari,  Bayat,  dan  Wedi, menunjukkan suhu LST terendah, sementara wilayah dataran rendah di bagian utara, seperti Kecamatan Jatinom, Juwiring, dan Wonosari, menampilkan suhu LST yang paling tinggi.
Pada legenda peta, variasi suhu LST  ini direpresentasikan  dalam beberapa  rentang tertentu. Daerah dengan suhu LST antara 05,75 hingga 17,49 ° C diwakili oleh warna biru, sementara  kisaran  suhu  17,49  hingga  19,81 ° C  direpresentasikan  dengan  warna  hijau. Wilayah yang memiliki suhu LST antara 19,81 hingga 21,93 ° C ditandai dengan warna kuning, dan yang berada pada kisaran suhu tertinggi, yaitu 21,93 hingga 32,71 ° C, direpresentasikan dengan warna merah. Perubahan ini mencerminkan pola baru dari distribusi suhu LST di Kabupaten  Klaten  pada  tahun  2023,  dengan  rentang  suhu  yang  sedikit  berbeda  dari sebelumnya.
Tabel 1. Persentase LST Wilayah Klaten tahun 2013.
Keterangan LST 2013 Total Luas Wilayah (Ha) 2013 Persentase (%) 2013 Suhu 10,80 - 19,03 ° C 3163,45 5% 19,03 - 23,31 ° C 8738,38 12% 23,31 - 25,83 ° C 20953,67 30% 25,83 - 28,03 ° C 24566,91 35% 28,03 - 38,79 ° C 12647,92 18% Grand Total 70070,32 100%
Tabel 2. Persentase LST Wilayah Klaten Tahun 2023.
Suhu Keterangan LST 2023  Total Luas Wilayah (Ha) 2023  Persentase (%) 2023 5,75 - 14,53 ° C 5396,25 8% 14,53 - 17,49 ° C 11293,93 16% 17,49 - 19,81 ° C 18769,26 27% 19,81 - 21,93 ° C 21094,14 30% 21,93 - 32,71 ° C 13529,04 19% Grand Total 70082,62 100%
Peta  LST  Kabupaten  Klaten  tahun  2023  menampilkan  beberapa  perbedaan  yang cukup  signifikan  jika  dibandingkan  dengan  peta  tahun  2013.  Salah  satunya  adalah perbedaan dalam luas wilayah yang memiliki suhu LST rendah. Pada tahun 2023, terlihat peningkatan  luas  wilayah  di  bagian  selatan  Kabupaten  Klaten  yang  mencatat  suhu  LST berkisar antara 10,80 hingga 17,49 ° C. Ini menandakan adanya perluasan wilayah dengan suhu  rendah  menunjukkan  perubahan  yang  cukup  mencolok  dari  tahun  sebelumnya. Sebaliknya,  perbedaan  lainnya terletak pada  luas wilayah dengan suhu LST tinggi. Pada tahun  2023,  teramati  bahwa  wilayah  dengan  suhu  tinggi,  khususnya  di  bagian  utara Kabupaten  Klaten  dengan  suhu  yang  melebihi  28,03  hingga  38,79 ° C,  mengalami penyempitan.  Ini  menunjukkan  adanya  pengurangan  luas  wilayah  yang  mencatat  suhu
tinggi  dibandingkan  dengan  tahun  2013,  menandakan  perubahan  signifikan  dalam distribusi suhu. Selain  itu, perbedaan  ketiga tergambar  pada perbedaan suhu LST antar wilayah. Pada tahun 2023, terlihat bahwa perbedaan suhu antar wilayah di Kabupaten Klaten cenderung lebih kecil jika dibandingkan dengan tahun 2013. Rentang suhu antar kelas yang semakin sempit mengindikasikan adanya pengurangan perbedaan suhu yang sebelumnya lebih  luas  di  antara  daerah-daerah  tersebut.  Ini  menandakan  adanya  perubahan  yang sangat terlihat  dalam distribusi suhu LST di Kabupaten Klaten, dengan  pergeseran yang signifikan dalam luas wilayah yang mencatat suhu rendah dan tinggi, serta pengurangan perbedaan suhu yang tercatat di antara berbagai wilayah di Kabupaten tersebut. Tabel di atas  menunjukkan  persentase  luas  wilayah  berdasarkan  suhu  permukaan  di  Kabupaten Klaten pada tahun 2013 dan 2023. Tabel tersebut menunjukkan bahwa suhu permukaan di Kabupaten Klaten mengalami peningkatan dari rata-rata 24,73 ° C pada tahun 2013 menjadi rata-rata 25,47 ° C pada tahun 2023. Perbedaan dan peningkatan suhu LST antar wilayah di Kabupaten  Klaten  dapat  berasal  dari  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  kondisi lingkungan, seperti perubahan dalam tutupan lahan, penggundulan hutan juga konversi lahan pertanian menjadi kawasan non-pertanian dapat mempengaruhi suhu permukaan. Proses  pembangunan  dan  kegiatan  industri  dapat  menciptakan  polusi  udara  yang berkontribusi pada peningkatan suhu udara di suatu wilayah.
Gambar yang disajikan (Gambar 3) merupakan peta yang memvisualisasikan tingkat kerapatan  NDVI  (Normalized  Difference  Vegetation  Index)  di  Kabupaten  Klaten,  Jawa Tengah,  Indonesia  pada  tahun  2013  dan  2023.  Menurut  Singgalen  (2023),  NDVI  dapat digunakan sebagai model untuk menganalisis perubahan tutupan lahan di suatu wilayah guna  memperoleh  informasi  tentang  faktor-faktor   yang   menyebabkan   perubahan- perubahan  rona lingkungan serta dampaknya terhadap ekonomi masyarakat  lokal. NDVI digunakan  sebagai  indikator  produktivitas  vegetasi.  Ketika  nilai  NDVI  tinggi,  itu menandakan  vegetasi  yang  sehat  serta  produktif,  sementara  nilai  NDVI  yang  rendah menunjukkan vegetasi yang lebih lemah atau kurang produktif. Sistem legenda pada peta mengartikan bahwa hijau tua menandakan area dengan vegetasi padat, sementara hijau muda mencerminkan daerah dengan vegetasi yang lebih jarang. Dari gambar peta tersebut, terlihat bahwa titik puncak kerapatan NDVI terletak di sebelah utara dan barat Kabupaten Klaten, yang berada di wilayah pegunungan dan perbukitan. Daerah ini ditandai dengan curah hujan yang tinggi dan tanah yang subur, memberikan kondisi ideal bagi pertumbuhan tanaman  yang  subur,  menandakan  daerah  tersebut  memiliki  vegetasi  hijau  yang  sehat dengan reflektansi klorofil tertinggi (Saputra dkk, 2022). Sebaliknya, kerapatan NDVI yang paling rendah terdapat di wilayah selatan dan timur Kabupaten Klaten, yang merupakan
dataran rendah. Wilayah ini cenderung memiliki curah hujan yang lebih rendah dan tanah yang kurang subur, mengurangi potensi pertumbuhan tanaman yang optimal di daerah tersebut.

## Gambar 3. Peta NDVI Kabupaten Klaten 2013 & 2023
Sedangkan pada peta NDVI Kabupaten Klaten 2023 diatas menampilkan masih adanya kerapatan vegetasi yang cukup tinggi secara umum, terlihat dari dominasi warna hijau walau dalam  beberapa  titik  sudah  terjadi  penurunan  nilai  kerapatan  dalam  representasi  peta. Sebagian besar wilayah utara, tengah, dan selatan Kabupaten Klaten, yang secara khusus meliputi area hutan, perkebunan, serta lahan pertanian, teridentifikasi sebagai zona dengan kerapatan vegetasi yang masih tinggi. Di sisi lain, bagian barat dan timur, yang terutama terdiri dari pemukiman, industri, dan lahan terbuka, menunjukkan kerapatan vegetasi yang lebih rendah. Dari peta, terlihat adanya potensi besar Kabupaten Klaten dalam sumber daya alam berupa vegetasi yang memiliki peran vital dalam menjaga keseimbangan ekosistem, mencegah erosi, serta mengurangi dampak dari perubahan iklim. Selain itu, melalui peta ini, informasi tambahan dapat diekstraksi berupa adanya daerah dengan vegetasi padat memiliki potensi untuk dikembangkan sebagai destinasi wisata alam, konservasi alam, dan juga untuk praktik pertanian berkelanjutan. Di sisi lain, wilayah dengan vegetasi yang lebih jarang menawarkan peluang untuk pengembangan pemukiman, industri, serta infrastruktur.
Peta-peta tersebut memberikan gambaran tentang kerapatan vegetasi di Kabupaten Klaten,  Jawa  Tengah,  Indonesia.  Peta  pertama  menggunakan  data  NDVI  (Normalized Difference Vegetation Index) dari citra satelit Landsat 8 tahun 2013, sementara peta kedua menggunakan  data  serupa  dari  citra  satelit  yang  sama  tahun  2023.  Dari  peta  pertama, terlihat bahwa kepadatan vegetasi di Kabupaten Klaten cenderung tinggi, dengan sebagian besar wilayah berwarna hijau tua. Wilayah dengan kerapatan vegetasi tertinggi terdapat di bagian  barat  dan  tengah  Kabupaten  Klaten,  yang  merupakan  daerah  pegunungan  dan
dataran  tinggi  dengan  curah  hujan  yang  melimpah.  Pada  peta  kedua,  terlihat  adanya penurunan kerapatan vegetasi dibandingkan dengan data tahun 2013. Meskipun wilayah dengan kerapatan vegetasi tertinggi masih terletak di bagian barat dan tengah Kabupaten Klaten, wilayah dengan kerapatan vegetasi rendah telah meluas hingga ke bagian tengah dan timur Kabupaten Klaten.
Terdapat penurunan signifikan dalam kepadatan vegetasi di Kabupaten Klaten dari tahun 2013 hingga 2023, yang mungkin disebabkan oleh deforestasi, degradasi lahan, serta perubahan  iklim.  Wilayah  dataran  rendah  cenderung  mengalami  penurunan  kerapatan vegetasi  yang  lebih  drastis,  hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  adanya  peningkatan  aktivitas pembangunan dan perumahan. Penurunan kerapatan vegetasi ini memiliki implikasi yang serius  bagi  lingkungan  dan  masyarakat  sekitar.  Fungsi-fungsi  ekologis  vegetasi  seperti konservasi air dan tanah, penyerapan karbon, serta fungsi sebagai habitat bagi flora dan fauna  bisa   berubah  menjadi  negatif,  kualitas  udara  dan  air  di  wilayah  tersebut  bisa menurun, risiko terjadinya bencana alam seperti banjir dan longsor bisa meningkat. Untuk mencegah dan mengurangi penurunan kerapatan vegetasi di Kabupaten Klaten. Vegetasi yang  lebat  dapat  membantu  menurunkan  suhu  udara  secara  keseluruhan,  selain  itu menurut  (Karyati  dkk,  2018)  pada  saat  tanaman  melakukan  fotosintesis  dengan pemanfaatan langsung energi, air,  dan pantulan  radiasi dari matahari terjadi  penurunan suhu dalam lingkup mikro yang secara tidak langsung dapat membantu berkontribusi pada penurunan suhu permukaan tanah. Akibatnya, daerah dengan tutupan vegetasi yang kaya cenderung memiliki suhu LST yang lebih rendah daripada daerah dengan vegetasi yang minim.  Selain  itu,  aktivitas  manusia  juga  menjadi  faktor  yang  signifikan  dalam mempengaruhi suhu LST.
Pembangunan di suatu wilayah pasti melibatkan perubahan fungsi lahan yang pada akhirnya akan memengaruhi kondisi area tersebut. Area yang sebelumnya tidak terpakai dan  ditumbuhi  oleh  beragam  tanaman  akan  berubah  menjadi  tempat  perumahan  dan bangunan.  Perubahan  ini  tentu  akan  berdampak  pada  berkurangnya  area  yang  dulu ditumbuhi  vegetasi.  Salah  satu  dampak  konkret  dari  pembangunan  wilayah  adalah peningkatan suhu di permukaan tanah (Sari & Wenang Anurogo, 2018). Kabupaten Klaten memiliki kepadatan lahan terbangun yang tinggi. Hal ini terlihat dari warna peta (Gambar 4) yang cenderung  berwarna terang, terutama di wilayah perkotaan. Wilayah perkotaan dengan kerapatan lahan terbangun tinggi ditandai dengan nilai NDBI yang tinggi, yaitu di atas  0,2.  Berdasarkan  legenda  peta,  wilayah  dengan  nilai  NDBI  0,243864  dikategorikan sebagai wilayah dengan kerapatan lahan terbangun tinggi. Wilayah ini meliputi sebagian besar wilayah perkotaan Klaten, seperti Kota Klaten, Kecamatan Klaten Tengah, Kecamatan
Klaten  Utara,  Kecamatan  Klaten  Selatan,  dan  Kecamatan  Klaten  Timur.  Wilayah  dengan kerapatan lahan terbangun sedang ditandai dengan nilai NDBI 0,153932 hingga 0,2. Wilayah ini meliputi sebagian wilayah perkotaan Klaten, seperti Kecamatan Klaten Barat, Kecamatan Klaten  Selatan,  Kecamatan  Klaten  Timur,  dan  Kecamatan  Klaten  Utara.  Wilayah  dengan kerapatan lahan terbangun rendah ditandai dengan nilai NDBI di bawah 0,153932. Wilayah ini meliputi sebagian besar wilayah pedesaan Klaten, seperti Kecamatan Bayat, Kecamatan Trucuk,  Kecamatan  Prambanan,  Kecamatan  Polanharjo,  Kecamatan  Karangdowo, Kecamatan  Gantiwarno,  Kecamatan  Juwiring,  Kecamatan  Ceper,  Kecamatan  Delanggu, Kecamatan  Tulung,  Kecamatan  Wonosari,  Kecamatan  Wedi,  Kecamatan  Jogonalan, Kecamatan Jatinom, Kecamatan Manisrenggo, dan Kecamatan Kalikotes.
.
Gambar 4. Peta NDBI Kabupaten Klaten 2013 & 2023
Peta NDBI Kabupaten Klaten 2023 menunjukkan adanya kerapatan lahan terbangun lebih rapat, yang tercermin dalam representasi peta yang didominasi oleh nuansa-warna cerah, terutama ketika fokus pada kawasan urban. Bagian urban ini, yang ditandai dengan nilai NDBI (Normalized Difference Built-up Index) yang tinggi, mengacu pada area dengan nilai di atas 0,5. Peta  legenda mengindikasikan bahwa wilayah yang memiliki nilai NDBI sebesar 0,557368 terklasifikasi sebagai wilayah dengan kerapatan lahan terbangun tinggi. Kawasan ini merangkum sebagian besar bagian urban Klaten, termasuk Kota Klaten, Klaten Tengah, Klaten Utara, Klaten Selatan, dan Klaten Timur.
Sementara wilayah dengan kerapatan lahan terbangun sedang ditunjukkan oleh nilai NDBI antara 0,3479 hingga 0,2. Kawasan ini termasuk beberapa bagian dari kawasan urban Klaten,  seperti  Klaten  Barat,  Klaten  Selatan,  Klaten  Timur,  dan  Klaten  Utara.  Di  sisi  lain, wilayah dengan kerapatan lahan terbangun yang lebih rendah, tercermin dari nilai NDBI di bawah 0,3479, umumnya terletak  di sebagian besar wilayah pedesaan Klaten. Kawasan- kawasan  ini  termasuk  Bayat,  Trucuk,  Prambanan,  Polanharjo,  Karangdowo,  Gantiwarno,
Juwiring, Ceper, Delanggu, Tulung, Wonosari, Wedi, Jogonalan, Jatinom, Manisrenggo, dan Kalikotes.
Kerapatan bangunan dan kerapatan tanaman memiliki peran penting dalam kenaikan suhu  permukaan  di  suatu  daerah  (Syahputra  dkk,  2021),  yang  dapat  terlihat  dalam hubungannya  dengan  peta  suhu  permukaan  lahan  (LST).  Pertama,  dalam  peta  yang menampilkan suhu permukaan Kabupaten Klaten, terlihat bahwa daerah dengan kerapatan bangunan yang tinggi cenderung memiliki suhu LST yang lebih tinggi. Bangunan menyerap panas dari matahari dan memancarkan kembali panas tersebut, yang dapat meningkatkan suhu  permukaan  di  sekitarnya.  Area  dengan  pembangunan  yang  padat  atau  urbanisasi yang tinggi seringkali memiliki suhu LST yang lebih tinggi karena perubahan dalam albedo (reflektivitas  permukaan) dan peningkatan dalam aktivitas termal dari  bangunan. Kedua, kerapatan  tanaman  atau  tutupan  vegetasi  yang  tinggi  dapat  memiliki  efek  pendinginan pada suhu permukaan. Tanaman menyerap sebagian sinar matahari untuk fotosintesis dan mengeluarkan  uap  air  melalui  proses  transpirasi.  Ini  menghasilkan  efek  penyejukan  di sekitar tanaman dan mengurangi suhu permukaan. Wilayah dengan tutupan tanaman yang rapat atau vegetasi yang lebat cenderung memiliki suhu LST yang lebih rendah. Jika melihat perbandingan kerapatan bangunan dan tanaman, daerah yang menunjukkan peningkatan suhu LST lebih tinggi cenderung berkorelasi dengan kerapatan bangunan yang lebih besar dan tutupan tanaman yang lebih rendah. Daerah yang memiliki lebih banyak bangunan daripada  tanaman  dapat  menunjukkan  kenaikan  suhu  permukaan  yang  lebih  signifikan, sementara daerah dengan kerapatan tanaman yang tinggi cenderung memiliki suhu LST yang lebih rendah.
NDVI dan NDBI Berbanding terbalik: semakin tinggi NDVI, semakin rendah NDBI. Ini karena  vegetasi  memiliki  reflectance  tinggi  di  NIR  dan  rendah  di  merah,  sementara bangunan punya reflectance tinggi di SWIR dan rendah di merah. Alademomi dkk (2022) menunjukkan  NDVI  berkorelasi  negatif  dengan  LST,  sedangkan  NDBI  berkorelasi  positif dengan  LST.  Vegetasi  mendinginkan  suhu  permukaan,  sedangkan  bangunan memanaskannya. Perubahan suhu di wilayah tertentu dipengaruhi oleh perubahan tutupan lahan,  terutama  vegetasi  dan  bangunan.  Alih  fungsi  lahan  vegetasi  ke  bangunan  akan tingkatkan  suhu  permukaan  karena  bangunan  memiliki  albedo  lebih  rendah  daripada vegetasi.  Albedo  adalah  rasio  pantulan  radiasi  matahari  terhadap  radiasi  yang  diterima, permukaan dengan albedo rendah menyerap lebih banyak radiasi, mengakibatkan suhu lebih tinggi.

## SIMPULAN
Pada  analisis  peta  Suhu  Permukaan  Lahan  (LST),  terlihat  adanya  kecenderungan peningkatan suhu di Kabupaten Klaten dari tahun 2013 ke tahun 2023. Data menunjukkan bahwa  rentang  nilai  suhu  permukaan  lahan  pada  tahun  2023  berkisar  antara  5,75 ° C hingga  32,71 ° C,  mengalami  kenaikan  dibandingkan  dengan  tahun  2013  yang  berkisar antara  10,80 ° C  hingga  38,79 ° C.  Selanjutnya,  pada  peta  NDBI,  teramati  bahwa  nilai Kabupaten Klaten cenderung lebih tinggi pada tahun 2023 dibandingkan dengan tahun 2013. Peningkatan ini terlihat dari rentang nilai NDBI pada tahun 2013 yang berada antara -0,367042  hingga  0,243864,  sedangkan  pada  tahun  2013,  rentangnya  adalah  antara  - 0,3479 hingga 0,557368. Kemudian, pada peta NDVI, terdapat kecenderungan penurunan nilai Indeks Vegetasi Daerah (NDVI) Kabupaten Klaten dari tahun 2013 ke tahun 2023. Nilai NDVI  pada  tahun  2023  menunjukkan  rentang  lebih  rendah,  yaitu  berkisar  antara  - 0,00287796 hingga 0,49253, dibandingkan dengan rentang nilai pada tahun 2013 yang mencapai  -0,0595839  hingga  0,6221791.  Dapat  disimpulkan  bahwa  berkurangnya kerapatan  tanaman  dan  meningkatnya  kepadatan  lahan  terbangun  berdampak  pada kenaikan suhu permukaan. Peralihan lahan menjadi lahan terbangun membuat lahan hijau semakin  berkurang,  hal  ini  berdampak  pada  kenaikan  suhu.  Penelitian  ini  diharapkan mampu meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya menjaga vegetasi dan peralihan  lahan,  menjadi  pedoman  stakeholder  dalam  menentukan  regulasi  sebagai upaya menekan aktivitas yang berdampak buruk pada vegetasi, mendukung pemerintah untuk meningkatkan  jalur hijau  sebagai bentuk implementasi SDG ’ s serta mengadopsi praktik-praktik pengelolaan lahan yang berkelanjutan untuk melestarikan vegetasi secara efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditiyanti, A. H., Sabri, L. M., & Sasmito, B. 2013. “Analisis Pengaruh Perubahan NDVI dan Tutupan  Lahan  Terhadap  Suhu  Permukaan  di  Kota  Semarang”.  Jurnal  Geodesi Undip, 2(3).
Al Mukmin, S. A., Wijaya, A. P., & Sukmono, A. 2016. “Analisis pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap distribusi  suhu permukaan dan keterkaitannya  dengan fenomena Urban Heat Island”. Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 224 -233.
Alademomi, A. S., Okolie, C. J., Daramola, O. E., Akinnusi, S. A., Adediran, E., Olanrewaju, H. O., Alabi , A. O., Salami, T. J., & Odumosu, J. 2022. “The interrelationship between LST, NDVI, NDBI, and land cover change in a section of Lagos metropolis, Nigeria”. Applied Geomatics, 14(2), 299-314.
Ariani, D., Prasetyo, Y., & Sasmito, B. 2019. “Estimasi tingkat produktivitas padi berdasarkan algoritma NDVI, EVI dan SAVI menggunakan citra Sentinel-2 multitemporal (Studi kasus: Kabupaten Pekalongan, Jawa Tengah)”. Jurnal Geodesi Undip, 9(1), 207 -216.
Dammayatri, R., Susantoro, T. M., & Wikantika, K. 2023. “Green O pen Space and Barren Land  Mapping  for  Flood  Mitigation  in  Jakarta,  the  Capital  of  Indonesia”.  The Indonesian Journal of Geography, 55(2), 197-205.
Hidayati, I. N., & Suharyadi, R. 2019. “A comparative study of various indices for extraction urban imperviou s surface of Landsat 8 OLI”. In Forum Geografi, 33(2),162 -172).
Karyati, K., Putri, R. O., & Syafrudin, M. 2018. “Suhu dan kelembaban tanah pada lahan revegetasi pasca tambang di PT Adimitra Baratama Nusantara, Provinsi Kalimantan Timur”. AGRIFOR: Jurnal I lmu Pertanian dan Kehutanan, 17(1), 103-114.
Saputra, M. A. A., Ghozali, A., Pramesti, B. G. P., & Purwanto, M. Q. (2022). Pola distribusi ruang terbuka hijau terhadap temperatur wilayah  Kota Samarinda. Citizen: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia, 2(3), 419-436.
Sari, R., & Wenang Anurogo, M. Z. L. 2018. “Pemetaan Sebaran Suhu Penggunaan Lahan Menggunakan  Citra  Landsat  8  Di  Pulau  Batam”.  Jurnal  Integrasi,  10(1),  32– 39. https://doi.org/ISSN: 2548 9828.
Sasmito, B., & Suprayogi, A. 2017. Model Kekritisan Indeks Lingkungan Dengan Algoritma Urban Heat Island Di Kota Semarang. Majalah Ilmiah GLOBë, 19(1), 45 -52.
Singgalen,  Y.  A.  2023.  “Penerapan  Metode  Spatio -Temporal  Analysis  dalam  Analisis Dinamika Tutupan dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI”. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4(2), 1052-1061.
Sumaryana,  H.,  Buchori,  I.,  &  Sejati,  A.  W.  2022.  “Dampak  perubahan  tutupan  lahan terhadap  suhu  permukaan  di  Perkotaan  Temanggung:  Menuju  realisasi  program infrastruktur hijau”. Maj. Geogr. Indones, 36(1), 68.
Syahputra, A., Jatmiko, R. H., Hizbaron, D. R., & Fariz, T. R. 2021. “Perbandingan Indeks Lahan  Terbangun  NDBI  dan  Land  Surface  Temperature  Dalam  Memetakan Kepadatan Bangunan di Kota Medan”. Journal of Science, Technology, and Visual Culture, 1(1), 16-22.
Wicaksono, C. S. A., Sukmono, A., & Hadi, F. 2021. “Analysis Of The Effect Of Changes In Vegetation Composition And Build Up Area To Surface Temperature (Study Case: Tegal City)Analysis Of The Effect Of Changes In Vegetation Composition And Build Up Area To Surface Temperature (Study Case: Tegal City)”. Jurnal Geodesi UNDIP, 10(3), 11-20.