## Analisis Perubahan Indeks Kekritisan Lingkungan Dengan Algoritma Environmental
Criticality Index Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 OLI/TIRS (Studi Kasus : Kota Bandung)
Analysis Of Environmental Criticality Changes With Environmental Criticality Index Algorithm Using Landsat 8 OLI/TIRS (Case Study : Bandung City)

## Bangun Muljo Sukojo*, Naufal Shidqi Hauzan
Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: bangun_ms@geodesy.its.ac.id
Diterima: 14022023; Diperbaiki: 16022023; Disetujui: 17022023; Dipublikasi: 28022023
Kata  Kunci: Environmental  Criticality  Index  (ECI),  Land  Surface  Temperature  (LST),  Modified  Normalized Difference  Water  Index  (MNDWI),  Normalized  Difference  Built-Up  Index  (NDBI), dan Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI).
Cara  untuk  sitasi:  Sukojo,  Bangun  Muljo.,  Hauzan,  Naufal  Shidqi.  (2023).  Analisis  Perubahan  Indeks  Kekritisan Lingkungan Dengan Algoritma Environmental Criticality Index Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 OLI/TIRS (Studi Kasus : Kota Bandung). Geoid, 18 (2), 311-325.
Abstrak: Kekritisan Lingkungan merupakan rasio suhu permukaan tanah dengan ketersediaan tutupan vegetasi di sebuah area. Jika suhu sebuah area terbilang tinggi dan terdapat sedikit tutupan vegetasi pada area tersebut, maka area tersebut  merupakan  area  dengan  kualitas  lingkungan  yang  rendah  atau  kritis.  Faktor  utama  terjadinya  kekritisan lingkungan adalah telah terjadinya fenomena Urban Heat Island . Kota Bandung merupakan Ibu Kota Provinsi Jawa Barat dan kota dengan kepadatan penduduk tertinggi di Provinsi Jawa Barat.  Fenomena UHI juga sudah terjadi di Kota Bandung. Penelitian ini bertujuan untuk membahas kekritisan lingkungan Kota Bandung terutama pada tahun 2017-2021. Metode penelitian ini adalah menggunakan algoritma Environmental Criticality Index (ECI) dan teknologi penginderaan  jauh  berupa  citra  Landsat  8  OLI/TIRS  untuk  memperoleh  indeks  kekritisan  lingkungan. ECI akan dihitung dengan memanfaatkan 4 (empat) variabel, yaitu Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Built-Up Index (NDBI), dan Modified Normalized Difference Water Index  (MNDWI) .  Hasil  penelitiannya  adalah  terjadinya  kenaikan  luas  pada  kelas  tidak  kritis  sebesar  2,607  km², penurunan  luas  pada  kelas  kritis  tingkat  rendah  sebesar  8,205  km²,  kenaikan  luas  pada  kelas  kritis  tingkat  sedang sebesar 9,63 km², dan penurunan luas pada kelas kritis tingkat tinggi sebesar 4,461 km². Secara keseluruhan, Kota Bandung mengalami kenaikan luas area tidak kritis sebesar 2,608 km² dan penurunan luas area kritis sebesar 3,037 km² dalam periode tahun 2017-2021.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Environmental Criticality is a ratio between an area’s temperature and availability of vegetation cover of that particular area. If an area has high temperature and low vegetation density, then the area is an area with low environment  quality  or  critical.  Urban  Heat  Island  (UHI)  phenomenon  is  the  main  factor  of  the  occurance  of environmental criticality. Bandung City is the capital of West Java Province and a city that has highest population density in West Java Province. UHI phenomenon also has occurred in Bandung. The goal of this research is to discuss Bandung’s environmental criticality in 2017-2021 period. Methode of this research is to use Environmental Criticality Index (ECI) Algorithm and remote sensing technology (Landsat 8 OLI./TIRS) to get environmental criticality index. ECI  will  be  using  four  (4)  variable  :  Land  Surface  Temperature  (LST),  Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Normalized Difference Built-Up Index (NDBI), and Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI). The result of this research is the increase of 2,607 km² for non-critical class, the decline of 8,205 km² for low critical class, the increase of 9,63 km² for medium critical class, and the decline of 4,461 km² for high critical class. Overall, Bandung experienced an increase in non-critical area by 2,608 km² and a decrease in critical area by 3,037 km² in the 2017-2021 period.

## Pendahuluan
Kota memiliki pertumbuhan penduduk yang tinggi karena kota memiliki sarana, prasarana dan fasilitas yang memadai guna memenuhi kebutuhan penduduknya. Sehingga banyak masyarakat yang pindah dan tinggal di kota menyebabkan tingginya pertumbuhan penduduk (Adon, 2017).
Pembangunan infrastruktur akan dibutuhkan untuk mengimbangi pertumbuhan penduduk yang tinggi. Lahan dibutuhkan  untuk  membangun  sebuah  infrastruktur.  Umumnya  lahan  tersebut  berupa  tutupan  vegetasi  yang berarti meningkatnya pembangunan infrastruktur akan menyebabkan berkurangnya tutupan vegetasi. Perubahan tutupan vegetasi menjadi lahan terbangun merupakan salah satu faktor meningkatnya suhu di sebuah kota dan akan berdampak negatif pada kualitas lingkungan sekitar (Syahtriawan, dkk, 2019).
Berkurangnya tutupan vegetasi serta meningkatnya suhu ini juga akan menyebabkan terjadinya fenomena Urban Heat  Island . Urban  Heat  Island atau UHI merupakan  area  pemukiman  yang  memiliki  suhu  lebih  tinggi dibandingkan dengan area di sekitarnya (Environmental Protection Agency, 2021). Salah satu dampak dari UHI adalah meningkatnya polusi udara dan gas rumah kaca (U.S. Climate Change Science Program, 2008). UHI juga merupakan faktor utama yang mempengaruhi kekritisan lingkungan (Senanayake, dkk, 2013).
Kekritisan lingkungan merupakan sebuah rasio suhu permukaan tanah dengan ketersediaan tutupan vegetasi di sebuah area. Jika suhu sebuah area terbilang tinggi dan terdapat sedikit tutupan vegetasi pada area tersebut, maka area tersebut merupakan area dengan kualitas lingkungan yang rendah atau kritis (Senanayake, dkk, 2013; Foley, dkk, 2005; Wong dan Yu, 2005).
Kota Bandung merupakan Ibu Kota Provinsi Jawa Barat dan juga merupakan kota dengan kepadatan penduduk tertinggi di Provinsi Jawa Barat. Kepadatan penduduk di Kota Bandung terus meningkat, terutama pada tahun 2017-2021  (Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil,  2021).  Fenomena UHI juga  sudah  terjadi  di  Kota Bandung berdasarkan penelitian oleh Zakir, dkk tahun 2018. Sebagai Ibu Kota Provinsi Jawa Barat, Kota Bandung akan terus mangalami pertumbuhan penduduk yang pesat, begitu pula dengan pembangunan infrastruktur untuk mendukung kebutuhan penduduknya.
Berdasarkan penjelasan-penjelasan diatas maka akan dilakukan analisis mengenai perubahan indeks kekritisan lingkungan menggunakan algoritma Environmental Criticality Index (ECI) di Kota Bandung Tahun 2017- 2021. Penelitian ini akan menggunakan salah satu produk penginderaan jauh yaitu citra Landsat 8 OLI/TIRS karena teknologi penginderaan jauh dapat mencakup area yang luas, seperti kota.

## Data dan Metode
1. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian berada di Kota Bandung, Jawa Barat dengan letak astronomis 6° 50’ 38” - 6° 58’ 50” Lintang Selatan dan 107° 33’ 34” - 107° 43’ 50” Bujur Timur. Lokasi dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2. Data Dan Peralatan
Berikut ini merupakan data yang digunakan pada penelitian ini :
a) Citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS Collection 2 Level-1 dan Level-2 Path 122 Row 065 Tahun 2017 sampai 2021. Dengan tutupan awan kurang dari 10% dan Geometric RMSE -nya kurang dari 12 meter.
b) Data  batas  administrasi  Kota  Bandung  skala  1:25000  dengan  sumber  data  Badan  Informasi  Geospasial, 2017.
c) Data OpenStreetMap Kota Bandung dengan sumber data.
d) Data suhu, kelembapan dan tekanan udara Kota Bandung tahun 2017-2021 yang bersumber dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, 2022
Kemudian untuk peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a) Laptop, sebagai perangkat keras yang mengoperasikan perangkat lunak pada penelitian ini.
b) Google Earth Engine, sebagai platform pengolahan data citra satelit.
c) ArcGIS Pro 2.8.4 sebagai perangkat lunak pengolahan data citra satelit dan sistem informasi geografis.
d) Microsoft  Office  2019,  sebagai  rangkaian  program  yang  digunakan  untuk  mengolah  berbagai  macam bentuk dokumen, diantaranya adalah pengolahan kata dan pengolahan tabel.

## 3. Tahap Pengolahan Data
Berikut ini penjelasan tahap pengolahan data penelitian ini sesuai dengan Gambar 2.
1. Identifikasi Masalah Melakukan identifikasi masalah terkait tingkat kekritisan lingkungan di wilayah penelitian.
2. Studi Literatur
Mencari dan memahami teori serta konsep yang dibutuhkan untuk mengerjakan penelitian ini dengan maksud untuk mendapatkan kerangka berfikir, teori, metode dan target yang hendak dicapai dalam penelitian ini.
3. Pengumpulan data
Mengumpulkan data-data yang diperlukan untuk penelitian ini.
4. Pengolahan data
Melakukan pengolahan data yang akan dijelaskan lebih lanjut pada bagian selanjutnya.
⎯ Perhitungan MNDWI\
Perhitungan  indeks  konten  air  dengan  algoritma Modified  Normalized  Difference  Water Index. Langkah pertama adalah menghitung Bottom of Atmosphere Reflectance ( 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ) dengan Persamaan 1 (United States Geological Survey, 2020).
𝜌 𝐵𝑂𝐴 = 𝑄 𝑐𝑎𝑙 ∗ 0,0000275 − 0,2 (1)
Dengan 𝑄 𝑐𝑎𝑙 merupakan nilai piksel dalam digital number . Kemudian perhitungan dapat dilanjutkan dengan rumus MNDWI.
𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁 ) − 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑆𝑊𝐼𝑅 ) 𝑀𝑁𝐷𝑊𝐼 = 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁 ) + 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑆𝑊𝐼𝑅 ) (2)
Dengan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁 ) merupakan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 untuk band green dan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑆𝑊𝐼𝑅 ) merupakan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 untuk band short-wave infrared .
⎯ Perhitungan NDBI
Perhitungan indeks lahan terbangun menggunakan algoritma NDBI.
𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑆𝑊𝐼𝑅 ) − 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑁𝐼𝑅 ) 𝑁𝐷𝐵𝐼 = 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑆𝑊𝐼𝑅 ) + 𝜌 𝐵𝑂 ( 𝑁𝐼𝑅 ) (3)
Dengan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑁𝐼𝑅 ) merupakan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 untuk band near-infrared . 𝜌 𝐵𝑂𝐴 didapatkan dari (1).
⎯ Perhitungan NDVI
Perhitungan indeks tutupan vegetasi dengan menggunakan algoritma NDVI.
𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑁𝐼𝑅 ) − 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑅𝐸𝐷 )
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑁𝐼𝑅 ) + 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑅𝐸𝐷 ) (4)
Dengan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝑅𝐸𝐷 ) merupakan 𝜌 𝐵𝑂𝐴 untuk band red . 𝜌 𝐵𝑂𝐴 didapatkan dari (1).
⎯ Perhitungan Suhu Permukaan Tanah
Suhu  permukaan  tanah  dihitung  menggunakan  algoritma Land  Surface  Temperature  Single- Channel. 1 𝐿𝑆𝑇 = [ 𝛾 ∗ [ ∗ ( 𝜓 1 ∗ 𝐿 𝜆 + 𝜓 2 ) + 𝜓 3 ] + 𝛿 ] − 273,15 𝜀 (5)
Dengan 𝐿𝑆𝑇 merupakan suhu permukaan tanah dalam celcius, 𝛾 merupakan parameter gamma,
ε  merupakan  emisivitas  permukaan  tanah,  δ  merupakan  parameter  delta, 𝐿 𝜆 merupakan spectral radiance , 𝜓 1 merupakan fungsi atmosfer 1, 𝜓 2 merupakan fungsi atmosfer 2, dan 𝜓 3 merupakan fungsi atmosfer 3. Sebelum melakukan perhitungan diatas diperlukan nilai spectral radiance ( 𝐿 𝜆 ).
𝐿 𝜆 = 𝑀 𝐿 ∗ 𝑄 𝑐𝑎𝑙 + 𝐴 𝐿 (6)
𝑀 𝐿 merupakan radiance  multiplicative  scaling  factor dari band yang  digunakan, 𝑄 𝑐𝑎𝑙 merupakan  nilai piksel  dalam digital  number, dan 𝐴 𝐿 merupakan Radiance  additive  scaling factor dari band yang digunakan.

## ⎯ Perhitungan ECI
Indeks kekritisan lingkungan dihasilkan dari algoritma Environmental Criticality Index (ECI)
𝐿𝑆𝑇𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 ∗ 𝑁𝐷𝐵𝐼𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 𝐸𝐶𝐼 = 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 ∗ 𝑁𝐷𝑊𝐼𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 (7)
Tetapi pada penelitian ini, penulis akan mencoba untuk menyesuaikan (7) menjadi :
𝐿𝑆𝑇𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 ∗ 𝑁𝐷𝐵𝐼𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 𝐸𝐶𝐼 = 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 ∗ 𝑀𝑁𝐷𝑊𝐼𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 (8)
Digunakan MNDWI pada (8) karena MNDWI merupakan indeks konten air yang lebih baik daripada NDWI ,  terutama  pada  daerah  yang  memiliki  jenis  tutupan  lahan  yang  bermacam- macam,  seperti  area  urban  atau  kota. 𝐿𝑆𝑇 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 merupakan  suhu  permukaan  tanah  yang nilainya telah di-skala ulang, 𝑁𝐷𝐵𝐼 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 merupakan Normalized Difference Built-Up Index yang  nilainya  telah  di-skala  ulang, 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 merupakan Normalized  Difference Vegetation Index yang nilainya telah di-skala ulang, 𝑁𝐷𝑊𝐼 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 merupakan Normalized Difference  Water  Index yang  telah  di-skala  ulang,  dan 𝑀𝑁𝐷𝑊𝐼 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 merupakan Modified Normalized Difference Water Index yang nilainya telah di-skala ulang. Skala ulang atau Rescale dapat dihitung menggunakan Persamaan (9).
Rescaled grid = [(grid - Min value from grid) * (Max scale value - Min scale value) / (Max value from grid - Min value from grid)] + Min scale value (9)
Dengan Rescaled  grid merupakan  data  raster  dengan  nilai  yang  telah  di-skala  ulang, grid merupakan  data  raster  yang  akan  di-skala  ulang, Min  value  from  grid merupakan  nilai minimum grid , Max  value from  grid merupakan  nilai  maksimum grid , Min  scale  value merupakan nilai minimum skala baru, dan Max scale value merupakan nilai maksimum skala baru.
⎯ Hasil
Menghasilkan peta indeks kekritisan lingkungan Kota Bandung tahun 2017, 2018, 2019, 2020 dan 2021.

## ⎯ Analisis Data
Melakukan analisis hasil pengolahan data agar diperoleh informasi mengenai nilai, persebaran, dan perubahan indeks kekritisan lingkungan Kota Bandung tahun 2017-2021.
⎯ Penyusunan Laporan
Tahap akhir berupa penarikan kesimpulan dan penyusunan laporan berdasarkan hasil dan analisis penelitian yang telah dilakukan.

## Hasil dan Pembahasan
1. Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI)
Berikut ini merupakan hasil dari pengolahan dan analisis indeks konten air menggunakan algoritma MNDWI . MNDWI dibagi menjadi dua kelas yaitu, area bukan air dan air. Dengan rata-rata luas area air sebesar 1,081 km². Luas area air mengalami penurunan sebesar 0,366  km² dalam periode tahun 2017-2021.  Hal ini diakibatkan oleh aktivitas pembangunan Kota Bandung yang dari waktu ke waktu terus melakukan perubahan jenis tutupan lahan menjadi  bangunan  atau  infrastruktur  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakatnya  yang  jumlahnya  terus meningkat.
Tabel 1. Luas MNDWI Kota Bandung Tahun 2017-2021 Kode Tanggal Luas (km²) Bukan air Air a 16/05/2017 168,3495 1,2834 b 19/07/2017 149,4603 1,206 c 06/07/2018 167,5215 1,1475 d 22/07/2018 167,6952 2,0286 e 22/05/2019 168,5961 1,0044 f 25/07/2019 168,8985 0,6984 g 24/05/2020 168,8859 0,7353 h 27/07/2020 168,2289 1,0026 i 25/04/2021 167,9877 0,9144 j 11/05/2021 168,3918 0,9171
Gambar 3. Bar Chart Perubahan Area Air Kota Bandung Tahun 2017-2021
(c) 06/07/2018
(d) 22/07/2018
Gambar 4. Perbandingan antara citra (c) dan (d)
Terdapat sebuah lonjakan luas area air pada tanggal (d) 22/07/2018. Hal tersebut diakibatkan karena citra satelit pada waktu (d) ditutupi oleh awan tipis sehingga menyebabkan hasil perhitungan MNDWI yang kurang akurat. Berdasarkan Gambar 4, citra satelit (d) terlihat lebih “buram” dibandingkan dengan citra satelit (c).

## 2. Normalized Difference Built-Up Index
Berikut ini merupakan hasil pengolahan untuk NDBI dan analisisnya. NDBI diklasifikasi menjadi 4 (empat) kelas yaitu  kelas  tidak  terbangun,  kerapatan  rendah,  cukup  rapat  dan  sangat  rapat.  Perubahan  luas  yang  terjadi berdasarkan Tabel 2 adalah penurunan luas pada kelas tidak terbangun sebesar 3,371 km², penurunan luas pada kelas kerapatan rendah sebesar 4,099 km², kenaikan luas pada kelas cukup rapat sebesar 5,859 km², dan kenaikan luas pada kelas sangat rapat sebesar 2,006 km².
Tabel 2. Luas NDBI Kota Bandung Tahun 2017-2021
Luas (km²) Kode Tanggal Tidak Terbangun Kerapatan Rendah Cukup Rapat Sangat Rapat a 16/05/2017 76,599 45,0279 43,083 4,203 b 19/07/2017 74,2635 40,1931 33,0138 3,1905 c 06/07/2018 72,5139 42,6348 47,7594 5,769 d 22/07/2018 79,7652 54,5076 32,6844 2,766 e 22/05/2019 72,0567 41,9967 49,788 5,7735 f 25/07/2019 67,6377 47,3895 49,3551 5,2146 g 24/05/2020 72,5742 39,1059 51,2577 6,6951 h 27/07/2020 70,02 42,1272 50,7015 6,4035 i 25/04/2021 73,4553 39,7728 49,275 6,399 j 11/05/2021 73,2276 40,9284 48,9429 6,2091
Gambar 5. Bar chart luas NDBI Kota Bandung tahun 2017-2021
Berdasarkan penjelasan diatas, terjadi penurunan luas pada kelas tidak terbangun (jenis tutupan lahan pada kelas ini dapat berupa tutupan vegetasi) serta kenaikan pada dua kelas yang termasuk lahan terbangun yaitu, kelas cukup rapat dan sangat rapat. Hal ini memvalidasi analisis MNDWI yang menyatakan bahwa penurunan luas area air dalam periode tahun 2017-2021 disebabkan oleh aktivitas pembangunan Kota Bandung.

## 3. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Berikut ini merupakan hasil pengolahan data untuk NDVI dan analisisnya. NDVI diklasifikasi menjadi 4 (empat) kelas yaitu, air atau awan, tanah kosong, kerapatan sedang dan kerapatan tinggi. Perubahan luas yang terjadi berdasarkan  Tabel  3  adalah  kenaikan  luas  pada  kelas  tanah  kosong sebesar  3,744  km²,  penurunan luas  pada kelas kerapatan sedang sebesar 5,735 km², dan kenaikan luas pada kelas kerapatan tinggi sebesar 1,522 km².
Tabel 3. Luas NDVI Kota Bandung  Tahun 2017-2021
Luas (km²) Kode Tanggal Air Tanah Kosong Kerapatan Sedang Kerapatan Tinggi a 16/05/2017 0,0702 65,9313 50,8734 52,758 b 19/07/2017 0,1305 57,0213 42,075 51,461 c 06/07/2018 0,6723 69,4485 44,613 53,9541 d 22/07/2018 0,0009 78,3252 55,2096 36,1881 e 22/05/2019 0,2754 69,0138 46,7325 53,6049 f 25/07/2019 0,3537 80,9109 43,4277 44,9046 g 24/05/2020 0,531 64,2465 44,9613 59,9058 h 27/07/2020 0,4356 73,917 43,4286 51,4638 i 25/04/2021 0,171 69,0525 45,6606 54,018 j 11/05/2021 0,2376 69,6753 45,1377 54,2808
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  terjadi  kenaikan  luas  pada  tanah  kosong  dan  penurunan  luas  pada  kerapatan vegetasi sedang. Hal ini memvalidasi analisis MNDWI dan juga NDBI. Pada analisis MNDWI , terjadi penurunan luas area air yang berarti terjadi perubahan jenis tutupan lahan air menjadi jenis tutupan lahan lain. Sedangkan pada  analisis NDBI ,  terjadi  kenaikan  pada  dua  kelas  yang  termasuk  lahan  terbangun.  Kemudian  pada NDVI sendiri  terjadi  penurunan  luas  pada  kelas  kerapatan  vegetasi  sedang,  yang  berarti  tutupan  vegetasi  berubah menjadi jenis tutupan lahan lain, seperti lahan terbangun.

## 4. Suhu Permukaan Tanah
Berikut ini merupakan hasil pengolahan data untuk suhu permukaan tanah dan analisisnya. Suhu permukaan tanah diklasifikasi menjadi 5 (lima) kelas yaitu kelas suhu sangat rendah, suhu rendah, suhu sedang, suhu tinggi dan suhu sangat tinggi. Perubahan luas yang terjadi berdasarkan Tabel 4 adalah penurunan luas pada kelas suhu sangat rendah sebesar 1,01 km², penurunan luas pada kelas suhu rendah sebesar 2,1 km², kenaikan luas pada kelas suhu sedang sebesar 2,09 km², kenaikan luas pada kelas suhu tinggi sebesar 1,92 km², dan penurunan luas pada kelas suhu sangat tinggi sebesar 1,2 km².
Selain perubahan diatas, terjadi perubahan juga pada rata-rata suhu permukaan dalam periode tahun 2017- 2021, yaitu naik sebesar 1,9 °C. Penyebab penurunan luas pada kelas suhu sangat rendah, penurunan luas pada kelas suhu rendah, kenaikan luas pada kelas suhu sedang, kenaikan luas pada kelas suhu tinggi, dan kenaikan rata-rata suhu permukaan tanah dapat ditemukan pada analisis NDBI dan NDVI . Hasil analisis NDBI adalah naiknya luas dua kelas lahan terbangun (kelas lahan terbangun cukup rapat dan kelas lahan terbangun sangat rapat) sedangkan hasil analisis NDVI adalah turunnya luas kelas kerapatan vegetasi sedang dan naiknya luas kelas tanah kosong.
Tabel 4. Luas Suhu Permukaan Tanah Kota Bandung Tahun 2017-2021
Rata- Rata Suhu (°C) Luas (km²) Kode Tanggal Suhu Sangat Rendah Suhu Rendah Suhu Sedang Suhu Tinggi Suhu Sangat Tinggi a 16/05/2017 23,59 16,2099 13,2606 113,607 18,8073 7,7481 b 19/07/2017 20,64 13,1364 15,2496 91,776 15,975 8,8965 c 06/07/2018 27,4 14,0265 12,9753 111,5514 19,152 10,9827 d 22/07/2018 23,213 14,1912 12,1707 114,5061 19,278 9,5778 e 22/05/2019 25,1746 14,6772 12,5145 115,6995  19,2249 7,5105 f 25/07/2019 27,3722 14,7474 11,7108 112,3173  25,2783 5,5431 g 24/05/2020 23,1752 15,9084 12,3039 116,6193  18,5607 6,2523 h 27/07/2020 25,7177 14,7366 11,9187 114,4647  21,3201 6,8049 i 25/04/2021 25,9192 15,0849 12,8808 114,786 19,1493 7,0011 j 11/05/2021 25,4974 15,1938 11,16 115,7004  20,7297 6,5475
Maka dapat disimpulkan penyebab perubahan luas setiap kelas suhu permukaan tanah dan perubahan rata- rata suhu permukaan tanah adalah bertambahnya luas lahan terbangun dan berkurangnya tutupan vegetasi.
Gambar 7. Bar chart luas suhu permukaan tanah Kota Bandung tahun 2017-2021
Terjadi penurunan luas yang drastis pada tanggal (b) 19/07/2017 berdasarkan Gambar 7. Hal ini disebabkan  oleh awan yang menutupi area yang cukup besar pada wilayah penelitian. Area yang ditutupi awan ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8.  Citra satelit (b) 19/07/2017 yang sebagian areanya ditutupi awan

## 5. Indeks Kekritisan Lingkungan
Indeks kekritisan lingkungan diklasifikasi menjadi 4 (empat) kelas yaitu kelas tidak kritis, kritis tingkat rendah, kritis  tingkat  sedang  dan  kritis  tingkat  tinggi.  Pembagian  empat  kelas  tersebut  dilakukan  dengan  cara memanfaatkan nilai batas ( threshold ) dan metode klasifikasi quantile.

## Tabel 5. Luas Indeks Kekritisan Lingkungan Kota Bandung Tahun 2017-2021
Luas (km²) Kode Tanggal Tidak Kritis Kritis Tingkat Rendah Kritis Tingkat Sedang Kritis Tingkat Tinggi a 16/05/2017 71,2053 26,7822 36,6948 34,9506 b 19/07/2017 65,3904 25,5933 26,982 27,0684 c 06/07/2018 73,4472 25,839 34,1838 35,1981 d 22/07/2018 71,6247 28,2033 35,441 34,4538 e 22/05/2019 73,3077 22,8573 40,6197 32,8131 f 25/07/2019 75,1338 27,5985 33,831 33,0336 g 24/05/2020 73,6884 28,8423 26,4024 40,6818 h 27/07/2020 74,9718 24,2757 41,9634 28,0125 i 25/04/2021 74,9664 16,6626 41,8671 35,406 j 11/05/2021 73,8126 18,5769 46,3248 30,4892
Gambar 9. Bar chart luas  indeks kekritisan lingkungan Kota Bandung tahun 2017-2021.
Berdasarkan Tabel 5, terdapat perubahan luas untuk masing-masing kelas di Kota Bandung dalam periode tahun
2017-2021, berikut ini perubahan tersebut : terjadi kenaikan luas pada kelas tidak kritis sebesar 2,607 km²; terjadi penurunan luas pada kelas kritis tingkat rendah sebesar 8,205 km²; terjadi kenaikan luas pada kelas kritis tingkat sedang sebesar  9,63  km²;  dan  terjadi  penurunan luas  pada  kelas  kritis tingkat  tinggi sebesar 4,461 km².
Kenaikan  luas  pada  kelas  kritis  tingkat  sedang  disebabkan  oleh  beberapa  alasan,  yaitu:  kenaikan  luas  lahan terbangun pada kelas cukup rapat dan sangat rapat (berdasarkan hasil analisis NDBI ); penurunan luas tutupan vegetasi pada kelas kerapatan sedang (berdasarkan hasil analisis NDVI ); dan penurunan luas pada kelas suhu sangat rendah, penurunan luas pada kelas  suhu rendah, kenaikan luas pada kelas suhu sedang, kenaikan luas pada  kelas  suhu  tinggi  dan  kenaikan  rata-rata  suhu  permukaan  tanah  (berdasarkan  analisis  suhu  permukaan tanah).
Fenomena naiknya luas kelas tidak kritis, turunnya luas kelas kritis tingkat rendah dan turunnya luas kelas kritis tingkat tinggi terjadi karena beberapa faktor. Beberapa faktor yang mempengaruhi fenomena- fenomena diatas adalah : naiknya luas tutupan vegetasi pada kelas kerapatan tinggi dalam periode tahun 2017-2021 (berdasarkan hasil analisis NDVI ); Turunnya luas suhu permukaan tanah pada kelas suhu sangat tinggi dalam periode tahun 2017-2021 (berdasarkan hasil analisis suhu permukaan tanah); dan berdasarkan Peraturan Daerah Kota Bandung Nomor 18 Tahun 2011  Tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Bandung Tahun 2011-2031. Pemerintah Kota  Bandung  menargetkan  penyediaan  ruang  terbuka  hijau  dengan  luas  34  km²  atau  20%  dari  luas  kota. Perwujudan dari kebijakan ini dapat dilihat dari naiknya luas ruang terbuka hijau di Kota Bandung. Dengan luas 20,407 km² (12,2% dari luas kota) pada tahun 2017 dan 20,4897 km² (12,25% dari luas kota) pada tahun 2021.
Setelah dilakukan analisis mengenai perubahan luas indeks kekritisan lingkungan untuk setiap kelasnya, dapat disimpulkan secara keseluruhan berdasarkan tabel 6, bahwa Kota Bandung mengalami kenaikan luas area tidak kritis  sebesar  2,608  km²  dan  penurunan  luas  area  kritis  sebesar  3,037  km²  dalam  periode  tahun  2017-2021. Beberapa  penyebabnya  adalah  naiknya  luas  tutupan  vegetasi  (kelas  kerapatan  tinggi),  turunnya luas  suhu permukaan tanah (kelas suhu sangat tinggi) dan naiknya luas ruang terbuka hijau di Kota Bandung pada  tahun 2017-2021.
Tabel 6. Luas Area Tidak Kritis dan Kritis Kota Bandung Tahun 2017-2021
Luas (km²) Perbedaan Luas (km²) Kode Tanggal Tidak Kritis Tidak Kritis Kritis Kritis a 16/05/2017 71,205 98,428 5,815 18,784 65,390 b 19/07/2017 79,644 c 06/07/2018 73,447 95,221 1,822 2,877 71,625 d 22/07/2018 98,098 e 22/05/2019 73,308 96,290 1,826 1,827 f 25/07/2019 75,134 94,463 g 24/05/2020 73,688 95,927 1,283 1,675 74,972 h 27/07/2020 94,252 i 25/04/2021 74,966 93,936 1,154 1,455 j 11/05/2021 73,813 95,391
Selanjutnya akan  dilakukan analisis  mengenai  perubahan  luas  area  kritis  dan tidak  kritis  untuk  setiap  waktu pengamatan pada  tahun  yang  sama  berdasarkan  Tabel  6. Waktu pengamatan  a  dan  b (tahun  2017)  memiliki perbedaaan luas yang besar baik untuk area tidak kritis ataupun area kritis, hal ini disebabkan oleh awan yang
menutupi  sebuah  area  di  wilayah  penelitian  pada  waktu  pengamatan  b.  Sehingga  setelah  awan  tersebut tereliminasi  (melalu  proses cloud  masking ),  wilayah penelitian mengalami pengurangan luas  area. Area  yang ditutupi awan ditunjukkan pada Gambar 8.
Kemudian untuk waktu penelitian c dan d (tahun 2018) memilki perbedaan luas yang dianggap besar baik area kritisnya maupun area tidak kritisnya karena perbedaaan waktu antara pengamatan c dan d hanya 16 hari. Hal ini  disebabkan  oleh  kualitas  citra  satelit  pada  waktu pengamatan  d  yang  secara  visual  terlihat  lebih “buram” dibandingkan dengan citra satelit pada waktu pengamatan c. Proses pengolahan data dilakukan dengan metode- metode  yang  sama  untuk  semua  citra  dan  citra  lain  menghasilkan  indeks  kekritisan  lingkungan yang baik. Sedangkan citra satelit (d) merupakan salah satu citra yang memilki keanehan karena “keburaman” tersebut tidak dapat dihilangkan walaupun sudah melalui proses pengolahan data dengan metode yang sama dengan citra satelit lain. Hal ini ditunjukkan pada Gambar 4.
Lalu untuk waktu pengamatan e dan f (tahun 2019) memiliki perbedaan waktu sekitar 2 bulan, begitu juga dengan waktu pengamatan g dan h (tahun 2020). Perbedaan luas area kritis dan tidak kritis antara kedua tahun tersebut tidak berbeda jauh karena kedua tahun tersebut memilki perbedaan waktu pengamatan yang sama. Sedangkan untuk waktu  pengamatan i dan j (tahun 2021) memiliki perbedaan luas area kritis dan tidak kritis yang lebih kecil dibandingkan tahun 2019 dan tahun 2020 karena perbedaan waktu pengamatan i dan j hanya 16 hari.
Gambar 10. Bar Chart Luas Area Kritis Dan Tidak Kritis Kota Bandung Tahun 2017-2021

## Kesimpulan
Terjadi kenaikan luas pada kelas kritis tingkat sedang sebesar 9,63 km². Fenomena ini terjadi karena naiknya luas  lahan  terbangun  pada  kelas  cukup  rapat  dan  sangat  rapat,  turunnya  luas  tutupan  vegetasi  pada  kelas kerapatan  sedang,  turunnya  luas  suhu  permukaan  tanah  pada  kelas  suhu  sangat  rendah,  turunnya  luas  suhu permukaan tanah pada kelas suhu rendah, naiknya luas suhu permukaan tanah pada kelas suhu sedang, naiknya luas suhu permukaan tanah pada kelas suhu tinggi, dan naiknya rata-rata suhu permukaan tanah di Kota Bandung dalam periode tahun 2017-2021. Terjadi kenaikan luas pada kelas tidak kritis sebesar 2,607 km², penurunan luas pada kelas kritis tingkat rendah sebesar 8,205 km², dan penurunan luas pada kelas kritis tingkat tinggi sebesar 4,461 km². Fenomena-fenomena tersebut terjadi karena tiga alasan. Alasan pertama adalah naiknya luas tutupan vegetasi pada kelas kerapatan tinggi. Kemudian alasan kedua adalah turunnya luas suhu permukaan tanah pada kelas suhu sangat tinggi. Alasan ketiga adalah naiknya luas ruang terbuka hijau di Kota  Bandung pada tahun 2017- 2021 sebagai perwujudan dari Peraturan Daerah Kota Bandung Nomor 18 Tahun 2011 Tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Bandung Tahun 2011-2031. Secara keseluruhan, Kota Bandung mengalami kenaikan luas area tidak kritis sebesar 2,608 km² dan penurunan luas area kritis sebesar 3,037 km² dalam periode tahun 2017-2021.

## Daftar Pustaka
Adon, N.J. (2017). Sosiologi Perkotaan : Memahami Masyarakat Kota dan Problematikanya . Bandung: CV. Pustaka Setia. ISBN 978- 979-076-518-4.
Badan  Informasi  Geospasial. (2017).  Ina-Geoportal. Diakses  pada tanggal 20 Februari  2022 jam 9.00 dari https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web. Badan  Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (2022). Data Online Pusat Database-BMKG.
Diakses pada tanggal 29 september 2022 dari https://dataonline.bmkg.go.id/home.
Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bandung. (2018). Kota  Bandung  Dalam  Angka .  Bandung:  BPS  Kota  Bandung  ISSN: 0215.2320. Nomor Publikasi : 32730.1803.
Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bandung (2022). Kota  Bandung  Dalam  Angka .  Bandung:  BPS  Kota  Bandung  ISSN: 0215.2320. Nomor Publikasi : 32730.2203.
Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil. (2021). Kepadatan Penduduk Berdasarkan Kabupaten/Kota di Jawa Barat. Diakses pada 9 September 2022 jam 10.00 dari https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/kepadatan-penduduk-berdasarkan-kabupatenkota-di- jawa-barat.
Environmental  Protection  Agency.  (2021).  Heat  Islands. Diakses  pada  tanggal  31  Desember  2021  jam  15.00  dari https://www.epa.gov/heatislands/learn-about-heat- islands.
ESRI.  (2016).  How  To:  Rescale  raster  data.  Diakses   pada  26  Juli  2022,  jam  19.43  dari https://support.esri.com/en/technical- article/000008671.
Feri, F., Nia, K.F.V., dan Astrolabe S.P. (2020). Analisis Indeks Kekritisan Lingkungan Di Kota Makassar Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 OLI/TIRS . Elipsoida Vol 03 No 01, Juni 2020 (55-63) ISSN 2621-9883.
Foley,  J.A.,  DeFries,  R.,  Asner,  G.P.,  Barford,  C.,  Bonan,  G.,  Carpenter,  S.R.,  Chapin,  F.S.,  Coe,  M.T.,  Daily,  G.C., Gibbs,  H.K., Holloway, T., Howard, E.A., Kucharik, C.J., Monfreda, C., Patz, J.a., Prentice, C., Ramankutty, N., Snyder, P.K., 2005. Global consequences of land use. Science 309 (5734), 570–574.
Google. (2019). Google Earth Engine. Diakses pada tanggal 29 September 2022 jam 6.32 dari https://earthengine.google.com/.
Jackson, R.D., dan Huete, A.R., (1991). Interpreting vegetation indexes . Prev Vet Med 11:185–200.
Jimenez-Munoz, J.C., Sobrino, J.A.,  Skokovic D., Mattar C., dan Cristobal J.. (2014). Land Surface Temperature Retrieval Methods From Landsat-8 Thermal Infrared Sensor Data . IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters, Vol. 11, No. 10, Oktober 2014. M. Zakir, T.N., dan Rika H. (2018). Analisis Fenomena UHI (Urban Heat Island) Berdasarkan Hubungan Antara Kerapatan Vegetasi Dengan Suhu Permukaan (Studi Kasus: Kota Bandung, Jawa Barat).
Malik,  M.S.,  Shukla,  J.P.,  dan  Mishra,  S.  (2019).  Relationship  of  LST,  NDBI  and  NDVI  using  Landsat-8  data  in  Kandaihimmat Watershed, Hoshangabad, India. Indian Journal of Geo Marine Sciences Vol. 48 (01), January 2019, pp. 25-31.
OpenStreetMap Contributor. (2022). OpenStreetMap. Diakses tanggal 16 Desember 2022 jam 13.47 dari https://www.openstreetmap.org/.
Pemerintah Kota Bandung, 2011. Peraturan Daerah Kota Bandung Nomor : 18 Tahun 2011 Tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Bandung Tahun 2011-2031.
Senanayake, I.P., Welivitiya, W.D.D.P., dan Nadeeka P.M. (2013). Remote sensing based analysis of urban heat islands with vegetation cover in Colombo city, Sri Lanka using Landsat-7 ETM+ data. Journal : Urban Climate 5 (2013) 19-35.
Syahtriawan, Q.Z., Rushayati, S.B., dan Setiawan, Y. (2019). Fenomena Urban Heat Island dan Peran Vegetasi Terhadap Penurunan Suhu di Kota Depok Jawa Barat. IPB University Scientific Repository.
Szabó, S., Gácsi, Z., dan Balázs B. (2016). Specific Features Of NDVI, NDWI And MNDWI As Reflected In Land Cover Categories. Landscape & Environment 10 (3-4) 2016. 194-202.
U.S. Climate Change Science Program. (2008). Analyses of the effects of global change on human health and welfare and human systems. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, USA
United States Geological Survey. (2020). How do I use a scale factor with Landsat Level-2 science products?. Diakses tanggal 20 Agustus 2022 jam 19.55 dari https://www.usgs.gov/faqs/how-do-i-use-scale-factor-landsat-level-2-science-products.
Vaughn Ihlen. (2019). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook Version 5.0. Department of the Interior, United States Geological Survey, Sioux Falls, South Dakota.
Wong, N.H., dan Yu, C. (2005). Study of green areas and urban heat island in a tropical city. Habitat International 29 (3), 547–558. Xu  Hanqiu.  (2006).  Modification  of  normalised  difference  water  index  (NDWI)  to  enhance  open  water  features  in  remotely  sensed imagery. International Journal of Remote Sensing Vol. 27, No. 14, 20 July 2006, 3025–3033.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Lampiran
(a) 16/05/2017 (b) 19/07/2017 (c) 06/07/2018 (d) 22/07/2018 (e) 22/05/2019
(f) 25/07/2019
(g) 24/05/2020
(h) 27/07/2020
(i) 25/04/2021
(j) 11/05/2021
Peta indeks kekritisan lingkungan Kota Bandung tahun 2017-2021.