## PERANAN RUANG TERBUKA HIJAU DALAM MENGENDALIKAN SUHU UDARA DAN
URBAN HEAT ISLAND WILAYAH  JABOTABEK
S. Effendy. 1 , A. Bey, . 2 , A.F.M. Zain 3 , I. Santosa 2
(The Role of Urban Green Space in Harnessing Air Temperature and Urban Heat Island. Exemplified By Jabotabek Area)
1 Mahasiswa Sekolah Pascasarjana IPB Program Studi Agroklimatologi IPB
2 Staf pengajar  Program Studi Agroklimatologi IPB
3 Staf Pengajar Program Studi Arsitektur Lansekap IPB

## ABSTRAK
Penelitian  bertujuan  mengestimasi  hubungan  suhu  udara  dan  ruang  terbuka  hijau  (RTH) menggunakan  data  Landsat;  mengkaji  kontribusi  RTH,  kepadatan  populasi,  luasan  urban  dan kepadatan kendaraan terhadap urban heat island (UHI) dan mengkuantifikasi dampak UHI terhadap perubahan  indeks  kenyamanan  (THI),  dan  neraca  energi  permukaan  Jakarta,  kota  dan  kabupaten Bogor,  Tangerang  dan  Bekasi  (Jabotabek).  Tahapan  penelitian  meliputi:  (1)  Ekstraksi  nilai  suhu udara dan NDVI dari data Landsat, berdasar NDVI dibangkitkan nilai RTH, lalu estimasi hubungan RTH dan suhu udara (2) Uji regresi berganda, analisis komponen utama (PCA dan rotasi varimax mengungkap kontribusi terbesar peubah prediktor terhadap UHI (3) Kuantifikasi dampak UHI: THI dan  neraca  energi  permukaan.    Estimasi  hubungan  suhu  udara  dan  RTH  dengan  R 2 adj dan simpangan  baku  model  (S)  menghasilkan  persamaan  terpilih non-linier kubik  untuk  Jabotabek. Pengurangan RTH 10-50% menyebabkan suhu udara naik 0,2-1,8 o C.  Sebaliknya RTH bertambah 10-50%, suhu turun 0,1-0,5 o C. Kepadatan kendaraan kontibutor dominan UHI di Jakarta, perluasan urban  pemicu  UHI  Bogor  dan  pengurangan  RTH  penyebab  UHI  di  Tangerang  dan  Bekasi. Peningkatan  UHI  sebesar1,0 o C  menyebabkan  THI  naik  4,9 o C,    fluks  G  80,5  Wm -2 dan  fluks  H sebesar 73,3 Wm -2 .
Kata kunci : Jabotabek, Ruang terbuka hijau, Suhu udara, T emperature humidity index , Urban heat island ,

## ABSTRACT
This study attempts to develop a functional  relationship between air temperature and urban green  space  using  Landsat  data.    It  also  aims  to  estimate  the  contributions  of  various  forcings, namely, urban green space, population density, urban area, and automobile densities on urban heat island.    Subsequently,  the  impact  of  urban  heat  island  on  temperature  humidity  index  will  be assessed  quantitatively,  followed  by  surface  energy  budget  analysis  of  Jabotabek  area.    Air temperature series are derived from Landsat data, including the NDVI which is used as the bases in generating urban green space of the study area.  Principal Component Analysis is utilized in order to establish the relative importance of forcing variables on urban heat island; in order to simplify the structure  of  factor  loadings  a  varimax  rotation  is  carried  out.  It  is  found  that  air  temperature  and urban green space for the study area is best represented by a nonlinear equation when a maximum coefficient determination (R 2 adj)  and a minimum standard deviation (S) are to be fulfilled.  A 10 to 50% reduction in urban green space would bring air temperature to raise between 0,2 to 1,8 o C.  It is
interesting to note that this study reveals the same percentage increase in urban green space would only lower the temperature by 0,1 to 0,5 o C.  Automobile density is found to be the most important forcing for urban heat island in Jakarta; on the other hand, urban green space is the most dominant forcing in Tangerang and Bekasi.  Surface energy budget analysis indicated that the an increase of 1,0 o C  in  urban heat  island  would  result  in  additional  80,3 and  69,0  Wm -2 sensible  heat  fluxes  to submedium (G) and to air, respectively.
Key words :   Jabotabek,  Air temperature, Urban green space, Urban heat island, temperature humidity index,

## PENDAHULUAN
Ruang Terbuka Hijau (RTH) Jabotabek berkurang 23% selama periode 1972-1997.  Dalam periode  yang  sama  terjadi  peningkatan  lahan  terbangun  ( urban )  sebesar  23%  (Zain,  2002). Pengurangan  RTH  diduga  salah  satu  penyebab  peningkatan  suhu  udara.    Diperlukan  penelitian untuk membuktikan dugaan tersebut.
Peningkatan  suhu  udara  perkotaan  merupakan  fenomena Urban  Heat  Island (UHI),  yakni peningkatan suhu udara perkotaan ( urban ) dibanding wilayah suburban dan rural .  Menggunakan istilah  UHI  karena  secara  visual  pada  peta  isoterm, urban dengan  suhu  tertinggi  seperti    pulau (Voogt, 2002).  Kajian UHI dengan pendekatan analisis data stasiun cuaca telah dilakukan Santosa (1998).    Suhu  udara  kota  Jakarta  lebih  tinggi  0,02-1,0 o C  dibandingkan  wilayah suburban/rural . Dalam  studi  ini  analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  data  pengideraan  jauh.    Kelebihan penginderaan   jauh  dalam hal penyediaan data spasial rapat dengan akurasi baik telah dibuktikan oleh  Streutker    (2003).  Beberapa    peneliti  (Quattrochi et  al ,  2000;  Voogt,  2002)  memperkirakan bahwa  pengurangan  RTH  dan  kepadatan  populasi,  luasan  urban  serta  kepadatan  kendaraan  dapat menimbulkan  UHI.  Dampak  UHI  secara  lokal  terhadap  perubahan  kenyamanan  dan neraca  energi diungkap  oleh  Voogt  (2002)  untuk  wilayah  nontropis.  Perlu  kajian  dampak  UHI  terhadap Temperature  Humidity Index (THI)  untuk  mengetahui  perubahan  kenyamanan  dan  kajian  neraca energi permukaan perkotaan wilayah tropis.
Identifikasi permasalahan meliputi: (1) Bagaimanakah bentuk hubungan  fungsional  antara RTH  dan  suhu  udara?  (2)  Bagaimana  kontribusi  RTH,  peningkatan  kepadatan  populasi,  luasan urban  dan  kendaraan  perkotaan  terhadap    UHI?  (3)  Bagaimana  dampak  fenomena  UHI  terhadap perubahan  THI  dan  perubahan  neraca  energi?      Penelitian  bertujuan  untuk  :  (1)  Mengestimasi hubungan  suhu  udara  dan  RTH  menggunakan  data  Landsat,  (2)  Mengkaji  kontribusi  RTH, kepadatan  populasi,  luasan  urban  dan  kepadatan  kendaraan  terhadap  fenomena  UHI,  (3) Mengkuantifikasi dampak UHI terhadap THI dan neraca energi permukaan wilayah  Jabotabek.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Tempat dan Waktu
Kajian pustaka serta pengumpulan, pengolahan, analisis, interpretasi, kalibrasi dan verifikasi data dan penulisan laporan di Laboratorium Meteorologi dan Kualitas Udara, Departemen GFM dan di Laboratorium Arsitektur Lansekap-Fakultas Pertanian IPB. Periode penelitian dimulai  Desember 2005.

## Alat dan Bahan
Alat analisis yang diperlukan adalah seperangkat komputer pengolah angka, kata dan  gambar serta  untuk  mengekstrak  data  NDVI,  RTH,  suhu  permukaan,  neraca  energi,  suhu  udara  dan  THI. Sedangkan    Bahan–bahan  yang  digunakan  antara  lain:  Citra  Landsat    path/raw  :  122/64-65 (JABOTABEK)  akuisisi  1  Juli  1991,  20  Juli  1997  dan  23  Juli  2004.    Peta    administrasi JABOTABEK    skala  1:  25.000.    Data  jumlah  penduduk  dan  kendaraan  Jabotabek  (1970-2004). Data  suhu  udara  (1970-2004)  Jabotabek  sebagai  data  referensi  dan  kalibrasi  hasil  estimasi  suhu udara, dan data suhu udara 2005 untuk verifikasi model.

## Metodologi  Penelitian

## Estimasi Hubungan RTH dan Suhu Udara
Tahapan penelitian untuk mencapai tujuan pertama : (1) Pemulihan citra ( image restoration ) meliputi koreksi radiometrik, geometrik dan penajaman citra ( image enhancement ), (2) Pemotongan citra  menggunakan  peta  administrasi  Jabotabek,  (3)  Pada  kanal  3  dan  4  dilakukan  ekstraksi  nilai NDVI dengan rumus: NDVI=(NIR - R) / (NIR + R), (4) Berdasarkan Persamaan:   RTH(%) = 382,4 NDVI + 20,793;  Zain (2002), data RTH dibangkitkan, (5) Pada kanal 1, 2 dan 3 diekstrak neraca energi sehingga Rs-in, Rs-out dan Rl-in,Rl-out serta Rn diperoleh.  Berdasarkan Rn didapatkan G, H  dan  λE,  (6)  Pada  kanal  6  diekstrak  nilai  suhu  permukaan,  berdasar  suhu  permukaan  dan  fluks energi H nilai suhu udara (Ta) dihitung. Agar sesuai data observasi stasiun iklim dilakukan kalibrasi (7)  Metode  estimasi  hubungan  suhu  udara  dan  RTH  adalah  mencari  persamaan  kedua  peubah, linier,  kuadratik  atau  kubik  berdasar  nilai  koefisien  determinasi  terkoreksi  (R 2 adj)    dan  standar deviasi  model  (S).    Makin  tinggi  R 2 adj  dan  makin  kecil  nilai  S  model  makin  baik  (Drapper  dan Smith, 1992).
Kontribusi  RTH,  Kepadatan  Populasi,  Luasan  Urban,  dan  Kepadatan Kendaraan  terhadap Fenomena UHI
Tahapan  untuk  mencapai  tujuan  dua:  (1)    Penentuan  peubah  respon  UHI;  (2)  Penentuan peubah prediktor RTH (X 1 ); kepadatan populasi (X 2 ); luasan urban (X 3 ); dan kepadatan kendaraan (X 4 ),  (3)  Uji  korelasi antar  Y  dengan masing-masing  Xi  dan antar  peubah  Xi.    Bila  antar  peubah prediktor  berkorelasi  nyata  (multicolinearity)  dilakukan  metode  Principal  Components  Analysis (PCA) (von Storch and Zwiers, 1999,) meliputi: (a) Penghitungan matriks korelasi R peubah asal, akar  ciri  dan    persentase  keragaman  peubah  asal  dan  komponen  utama,  (b)  Penentuan  komponen utama penting, berdasar nilai akar ciri > 1 atau persentase  keragaman kumulatif mencapai % 80  , (c)  Penghitungan koefisien korelasi ( factor loading ), rotasi koefisien korelasi, koefisien pembobot (characteristic  vector)  serta  penentuan  skor komponen  utama,  (d)  Penentuan  persamaan    UHI  dan prediktor baru, serta   mengkaji  kontributor  dominan.

## Kuantifikasi Dampak UHI terhadap THI dan Neraca Energi Permukaan
Penentuan nilai Rn, fluks G, fluks H  dan λE dilakukan saat penghitungan tujuan pertama. Dilanjutkan dengan mencari bentuk hubungan UHI dan THI serta UHI dan necara energi (fluks G dan H).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Bentuk hubungan RTH dan suhu udara terpilih
Hasil  estimasi  bentuk  hubungan  RTH  dan  suhu  udara  didapatkan  bentuk  terbaik  berupa persamaan  non-linier  kubik,  dengan  nilai  R 2 terkoreksi    tertinggi  dan  standar  deviasi  model  (S) terendah, untuk ke-tujuh wilayah otonomi disajikan pada Tabel 1.
Berdasarkan  Tabel  1  interpretasi  bentuk  hubungan  suhu  udara  dan  RTH  menunjukkan pengurangan  RTH  menyebabkan  suhu  udara  naik,  sebaliknya  penambahan  RTH  penyebab  suhu turun dengan laju non-linier kubik.  Secara rinci lihat Tabel 2.
Berdasarkan  Tabel  2  terlihat  bahwa  laju  naik  dan  turunnya  suhu  udara  tertinggi  terjadi  di kota  Tangerang,  disusul  Jakarta,  kab.  Tangerang,  kota    dan  kab.  Bogor  terakhir  kota  dan  kab. Bekasi.    Tangerang  permukaannya  relatif  kering  dibanding  lokasi  lain  sehingga  udaranya  cepat panas  dan  cepat  dingin,  bandingkan  Bogor  (banyak  RTH)  dan  Bekasi  (banyak  badan  air/sawah) relatif udaranya lambat panas juga dingin.
Penjelasan  secara  ilmiah  mengenai  laju  naik  atau  turunnya  suhu  udara  akibat  pengurangan atau  penambahan  RTH  adalah mengikuti hukum  pendinginan  Newton  (Holman  and  White,  1992) secara matematis sebagai:
) ( 1 T T hA q o  
Di mana, q merupakan laju pemanasan atau pendinginan udara, h koefisien transfer panas lewat  konveksi,  A  luasan  RTH  yang  dikaji,  T o suhu  udara  awal,  T 1 suhu  udara  akhir.  Bila  dikaji nilai perubahan suhu udara rumusan tersebut dapat dituliskan kembali sebagai:

## hA q dT 
Pada  kondisi  q  konstan  sedangkan  RTH  berkurang  nilai  perubahan  suhu  udara  menjadi besar, hal ini berarti suhu akhir > suhu awal, sehingga pengurangan RTH menyebabkan peningkatan suhu udara.  Sementara pada saat terjadi penambahan RTH nilai A pada rumus di atas menjadi lebih besar  dan membawa  dampak  terhadap  makin  kecilnya  dT  atau  nilai  suhu  udara  akhir    mendekati nilai T awal, dengan kata lain suhu udara mengalami pendinginan akibat penambahan RTH.
Tabel 1.  Bentuk persamaan terpilih hubungan RTH dan suhu udara
No Wilayah Persamaan R 2 adj S 1 Jakarta Ta=27,45-0,007399RTH+0,00022RTH 2 -0,000004RTH 3 98 0,04 2 Kota Bogor Ta=27,36-0,00822RTH+0,000152RTH 2 -0,000002RTH 3 99 0,01 3 Kab. Bogor Ta=27,16-0,008422RTH+0,000145RTH 2 -0,000002RTH 3 99 0,01 4 Kota Tangerang Ta=27,43-0,0156RTH+0,000269RTH 2 -0,000003RTH 3 99 0,01 5 Kab. Tangerang Ta=27,16-0,012RTH+0,000196RTH 2 -0,000002RTH 3 99 0,01 6 Kota Bekasi Ta=27,33-0,004782RTH+0,000028RTH 2 -0,000001RTH 3 99 0,02 7 Kab. Bekasi Ta=27,23-0,003754RTH+0,000049RTH 2 -0,000001RTH 3 99 0,02

## Tabel 2.  Perubahan suhu udara akibat perubahan RTH
No ∆RTH (%) ∆Ta( o C) JKT ∆Ta( o C)
KoBGR ∆Ta( o C)
KaBGR ∆Ta( o C)
KoTGR ∆Ta( o C) KaTGR ∆Ta ( o C) KoBKS ∆Ta ( o C) KaBKS 1 -50 1,4 1,0 1,0 1,8 1,3 0, 5 0,4 2 -40 0,9 0,7 0,7 1,3 0,9 0,3 0,3 3 -30 0,5 0,4 0,4 0,8 0,6 0,2 0,2 4 -20 0,3 0,2 0,2 0,4 0,3 0,1 0,1 5 -10 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,1 0,0 6 0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7 +10 -0,1 -0,1 -0,1 -0,1 -0,1 -0,1 -0,0 8 +20 -0,1 -0,1 -0,1 -0,2 -0,2 -0,1 -0,1 9 +30 -0,1 -0,2 -0,2 -0,3 -0,2 -0,2 -0,1 10 +40 -0,2 -0,2 -0,2 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 11 +50 -0,3 -0,3 -0,3 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2
Sedangkan  penyebab  laju  naiknya  suhu  akibat  pengurangan  RTH  mempunyai  laju  lebih besar  dibanding  laju  turunnya  akibat  panambahan  RTH,  karena  pada  saat  RTH  bertambah  proses penutupan lahan urban dengan revegetasi tidak serta merta setara dengan penutupan RTH yang ada, vegetasi baru dalam proses pertumbuhan memerlukan waktu tahunan untuk mencapai dewasa atau menaungi  permukaan.    Sehingga laju  pendingan  berjalan  lebih  lambat,  terindikasi  pada nilai  suhu akhir  berkurang  sedikit,  yaitu  penambahan  RTH  50%    suhu  berkurang  0,32 o C(Jakarta).    Namun pada saat pengurangan RTH maka serta merta permukaan lahan urban terbuka dalam waktu singkat berakibat  pada  laju  transfer  panas  ke  udara  lewat  konveksi  menjadi  lebih  cepat.    Akibatnya  nilai perubahan  suhu  (dT)  menjadi  besar    berdampak  pada  suhu  udara  akhir  naik  lebih  tinggi,  setiap pengurangan RTH 50% suhu naik 1,42 o C(Jakarta).

## Simulasi dan Verifikasi Persamaan RTH dan suhu udara
Simulasi  dan  verifikasi  model  hubungan  RTH  dan  suhu  udara  hanya  pada  empat  kota berdasar ketersediaan data dan fokus kajian berikutnya.  Simulasi dilakukan untuk tahun 2005, 2015 dan  2025  dengan  asumsi  laju  perubahan  RTH  berdasarkan  data  1970-2004,  Tabel  3.  Tabel  3 memuat  hasil  verifikasi  persamaan  dengan  membandingkan  nilai  simulasi  dan  observasi  2005. Nilai simulasi ke-empat kota berada pada kisaran ± 98% observasi.
Tabel 3.  Simulasi suhu udara (T a ) di empat kota
KOTA SIM 1 T a ( o C) 2005 OBS 2 T a ( o C) 2005 SIM T a ( o C) 2015 SIM T a ( o C) 2025 Jakarta 27,3 27,2-27,3 27,3 27,4 Bogor 27,0 26,9-27,1 27,1 27,2 Tangerang 27,0 26,9-27,1 27,1 27,2 Bekasi 27,0 26,9-27,1 27,1 27,2
1 nilai didapatkan dari penggunaan model persamaan kota Jakarta, Bogor, Tangerang dan Bekasi
2 nilai suhu udara rata-rata hasil pengukuran selama bulan JULI 2005 di empat kota (Jakarta, Bogor, Tangerang dan Bekasi)

## Kontribusi RTH, peningkatan populasi, urban dan kendaraan terhadap UHI
Hasil  analisis  komponen  utama  yang  dilanjutkan  dengan  rotasi  varimax  berhasil mengidentifikasi  kontribusi  setiap  peubah  terhadap  UHI  Jakarta,  Bogor,  Tangerang  dan  Bekasi  ( Tabel  4).  Berdasarkan  Tabel  4,  terlihat  untuk  Jakarta,  peningkatan  UHI  seiring  dengan meningkatnya  kepadatan  kendaraan,  UHI  di  Bogor    dipicu  makin  luasnya  lahan  urban,  beralih menjadi  pemukiman,  perdagangan  dan  jasa  serta  atribut  perkotaan  lainnya.    Fenomena  UHI Tangerang  kontribusi  terbesar  akibat  pengurangan  RTH  menjadi  kawasan  industri,  pemukiman, perdagangan  dan  jasa.      Sementara  UHI  Bekasi  dipicu  pengurangan  RTH  menjadi  menjadi pemukiman,  jasa  dan  perdagangan.    Hasil  tersebut  konsisten  dengan  yang  didapatkan  dari  kajian alih fungsi lahan Jabotabek oleh Carolita et al. (2002) dan Sitorus et al . (2005).
Tabel 4.  Kontribusi peubah prediktor dalam persen terhadap UHI
No. Peubah Jakarta Bogor Tangerang Bekasi 1 RTH 20 14 19 23 2. Populasi 17 13 16 19 3. Urban 19 15 18 22 4. Kendaraan 22 14 16 17 5 Total korelasi 78 56 69 81
Pongracz  et  al  (2005)  menemukan  besaran  UHI    antara  1,2-2,1 o C  di  10  kota  Hungaria, Budapest.  Disimpulkan  UHI  terjadi  disebabkan  oleh  makin  meningkatnya  jumlah  penduduk  kota. UHI tertinggi 2,1 o C disumbang kota terpadat, sedang UHI terendah 1,2 o C tercatat di kota dengan kepadatan  populasi  terendah.  Hasil  ini  konsisten  dengan  wilayah  JABOTABEK.  Untuk  Jakarta populasi  terpadat  nilai  UHI  1,2 o C,  disusul  Tangerang  terpadat  kedua  sebesar  1,1 o C,  kota  Bekasi sebesar 1,1 o C, sedangkan Bogor dengan populasi terendah UHI adalah 0,8 o C.

## Simulasi dan Verifikasi Model Fenomena UHI
Untuk mendapatkan gambaran tentang kelayakan model persamaan UHI dan  empat peubah prediktor  RTH,  kepadatan  populasi,  luasan  lahan  urban  dan  kepadatan  kendaraan,  dilakukan simulasi.    Hasil  simulasi  UHI  di  JABOTABEK  disajikan  pada  Tabel  5.    Simulasi  untuk  melihat kecenderungan  di  masa  datang  (2015  dan  2025)  serta  verifikasi  model  (simulasi  2005) dibandingkan hasil  observasi  2005.  Dari Tabel  5  didapatkan hasil  verifikasi  model,  UHI  simulasi ke-empat kota berada pada kisaran ± 98% UHI observasi.
Tabel 5.  Hasil simulasi UHI di empat kota
Kota SIM 1 -UHI( o C) 2005 OBS 2 -UHI( o C) 2005 SIM-UHI( o C) 2015 SIM-UHI( o C) 2025 Jakarta 1,2 1,2-1,3 1,5 1,8 Bogor 0,8 0,8-0,9 1,0 1,2 Tangerang 1,1 1,1-1,2 1,4 1,7 Bekasi 1,1 1,1-1,2 1,3 1,7
1 nilai didapatkan dari penggunaan model persamaan kota Jakarta, Bogor, Tangerang dan Bekasi
2 nilai UHI rataan hasil penghitungan data stasiun bulan JULI 2005 di empat kota (Jakarta, Bogor, Tangerang, dan Bekasi).
Hasil  simulasi  2015-2025  didapat  besaran  UHI  tertinggi  di  Jakarta,  disusul  Tangerang, Bekasi dan Bogor, dengan asumsi laju pengurangan  RTH, peningkatan populasi, perluasan urban dan kepadatan kendaraan pertahun tertinggi terjadi di Jakarta.

## Dampak UHI terhadap THI
Secara  kuantitatif  kenyamanan  dinyatakan  sebagai Temperature  Humidity  Index (THI), suatu indeks untuk menetapkan efek kondisi panas pada kenyamanan manusia, yang secara empiris dirumuskan Nieuwolt oleh (1975):
500 ) ( 8 , 0 a a T RH T THI    Dengan THI, indeks kenyamanan ( o C); Ta, suhu udara ( o C) dan RH, kelembaban nisbi udara ( relatif humidity ) dalam %.   Emmanuel (2005), secara empiris menghubungkan nilai THI dan kenyamanan populasi:
 Nilai THI 21-24 : nyaman
 Nilai THI 25-27
: cukup nyaman
 Nilai THI > 27
: tidak nyaman
Untuk  menilai  kecenderungan  di  masa  datang,  sekaligus  verifikasi  terhadap  model persamaan antara THI dan UHI di empat kota dilakukan simulasi (Tabel 6).
Berdasarkan  Tabel  6  hasil  verifikasi  model  didapatkan  nilai  simulasi  2005  berada  pada kisaran ± 98% THI observasi (hasil perhitungan di tahun yang sama).  Semua hasil simulasi, baik tahun  2005  maupun  prediksi  tahun  2015  dan  2025  di  empat  kota  Jakarta,  Bogor,  Tangerang,  dan Bekasi dikaitkan dengan rasa nyaman manusia:  THI 25-27 berada pada tingkat cukup nyaman.
Tabel 6.  Simulasi THI di empat kota
KOTA SIM 1 -THI( o C) 2005 OBS 2 -THI( o C) 2005 SIM-THI( o C) 2015 SIM-THI( o C) 2025 Jakarta 26,0 26,0-26,1 26,3 26,6 Bogor 25,2 25,2-25,3 25,6 25,8 Tangerang 25,3 25,3-25,4 25,8 26,0 Bekasi 25,2 25,2-25,3 25,7 26,0
1 nilai didapatkan dari penggunaan model persamaan kota Jakarta, Bogor, Tangerang dan Bekasi
2 nilai THI hasil penghitungan data stasiun selama bulan JULI 2005 di empat kota( Jakarta, Bogor, Tangerang, dan Bekasi)

## Dampak UHI terhadap Neraca Energi Permukaan
Gambaran penggunaan radiasi netto di JABOTABEK pada tiga tipe lahan: lahan bervegetasi (RTH), lahan urban dan lahan berair disajikan pada Gambar 1.
Dalam  Gambar  1a,  pada  lahan  bervegetasi  (RTH)  radiasi netto  permukaan  siang hari rata- rata  sebesar  290,3  Wm -2 .  Untuk  memanaskan  permukaan  (fluks  G)  sebesar  36,9  Wm -2 (15%), menguapkan  air  (fluks  λE)  sebesar  184,9  Wm -2 (53%),  serta  memanaskan  udara  (fluks  H)  68,5 Wm -2 (32%).  Jadi pada lahan RTH hanya 15% untuk memanaskan permukaan, lebih dari setengah energi  neto  (53%)  dipakai  untuk  menguapkan  air,  ini  merupakan  indikasi  RTH  cenderung  lebih
basah.  Penggunaan energi netto berikutnya untuk memanaskan udara sebesar 32%, sehingga dapat menjelaskan mengapa suhu udara di lahan RTH cenderung lebih sejuk dibandingkan lahan urban.
Dalam  Gambar  1b,  pada  lahan  urban  radiasi  netto  permukaan  pada  siang  hari  rata-rata sebesar  172,3Wm -2 .    Untuk  memanaskan  permukaan  (fluks  G)  sebesar  81,9  Wm -2 (49%),  untuk memanaskan  udara  (fluks  H)  sebesar  69,8  Wm -2 (42%),  dan  untuk  menguapkan  air  (fluks  λE) sebesar  18.0  Wm -2 (9%).      Kebalikan  dari  lahan  RTH,  lahan  urban  yang  kering  permukaannya, prioritas  penggunaan  energi  netto  untuk  memanaskan  permukaan  dan  udara,  sisanya  untuk menguapkan air, hal ini menjawab mengapa suhu udara di urban cenderung lebih hangat.
G 15% H 32% λE 53% G 49% H 42% λE 9% G 38% H 7% λE
55%
a.   Lahan RTH                      b.  Lahan  Urban                       c.   Badan Air
Gambar 1.  Penggunaan neraca energi di tiga tipe lahan
Dalam  Gambar  1c,  pada  lahan  berair  radiasi  netto  permukaan  siang  hari  rata-rata  sebesar 194,3  Wm -2 .    Untuk  memanaskan  permukaan  (fluks  G)  sebesar    73,1  Wm -2 (38%),  untuk memanaskan udara (fluks  H) 13,6 Wm -2 (7%), serta sebagian besar untuk menguapkan air (fluks λE)  107,5  Wm -2 (56%).    Kebalikan  dari  lahan  urban,  pada  lahan  berair  energi  netto  digunakan untuk menguapkan air melimpah lebih dari setengah, sehingga udara di atas air pada siang hari lebih sejuk dibandingkan udara di atas urban.
Berdasar  kajian  neraca  energi  permukaaan  JABOTABEK  didapatkan  bahwa  selain penambahan  RTH,  penambahan  luas lahan  berair  seperti  situ,  danau  buatan,  kolam,  embung akan menurunkan suhu udara dan THI sehingga kota lebih nyaman, saat hujan menampung air berlebih, saat kemarau menyimpan air lebih jauh dapat dikembangkan menjadi taman wisata air.
Secara  ilmiah  interpretasi  Gambar  1a  hingga  1c  dapat  dijelaskan  dengan  hukum  Fourier (Holman  and  White,  1992)  diperkenalkan  oleh  Joseph  Fourier,  seorang  pakar  Matematika  Fisik Perancis, membuat formulasi transfer panas lewat konduksi per-unit luasan lahan sebagai:
dx dT k A q  
di  mana  q/A  fluks  panas  permukaan  lewat  konduksi  persatuan  luas  (Wm -2 ),  dT/dx  gradien  suhu (Km -1 )  dan  k  konduktivitas  panas  (Wm -1 K -1 ),  tanda  minus  menunjukkan  arah  perpindahan  panas dari tempat bersuhu tinggi ke tempat bersuhu rendah.   Nilai k untuk tiga tipe lahan adalah: urban, air dan RTH masing-masing 0,76,  0,56 dan 0,12 (Holman and White, 1992).
Pada  gradien suhu sama untuk ketiga permukaan maka q/A hanya ditentukan oleh besarnya k (konduktivitas panas) sehingga nilai fluks panas persatuan luas untuk ketiga tipe lahan urban, air dan  RTH  sama  dengan nilai  k.  Gambaran  fluks  panas ini merupakan  fluks  G  ( soil  heat flux ) atau
panas untuk permukaan secara konduksi.  Pada hasil kajian nilai G untuk masing-masing tipe lahan urban, badan air dan RTH berturut-turut sebesar 49%, 38% dan 15%.  Hasil ini konsisten dengan uraian  di  atas,  sehingga  radiasi  netto  untuk  fluks  G  dapat  dijelaskan  hukum  Fourier.    Sedangkan fluks H dan λE sangat tergantung kondisi permukaan, pada permukaan kering seperti urban, maka fluks  λE  lebih  sedikit,  sehingga  dominasi  penggunaan  radiasi  netto  untuk  fluks  H,  merupakan indikator suhu udara urban lebih tinggi pada siang hari.   Untuk permukaan RTH dan air, sebagian besar  fluks  energi    digunakan  untuk  penguapan,  sehingga  fluks  H  menjadi  lebih  kecil,  hal  ini penyebab suhu udara di atas permukaan RTH dan badan air pada siang hari menjadi lebih rendah.
Dampak UHI terhadap neraca energi permukaan khususnya di lahan urban (terbangun) untuk fluks  G  digunakan  bagi  pemanasan  permukaan  secara  konduksi  dan  fluks  H  dipakai  untuk memanaskan udara secara konveksi.  Hasil yang diungkap penelitian di wilayah JABOTABEK ini konsisten dengan hasil Khomarudin (2005) yang melakukan kajian Kota Surabaya menemukan ciri neraca energi kota pada besarnya komponen radiasi neto dipakai untuk memanaskan permukaan dan udara.  Adapun hasil  secara lengkap untuk empat kota ditampilkan Tabel 7:
Tabel 7.  Dampak UHI terhadap fluks  G dan H di empat kota
Peubah Prediktor Peubah Respon Jakarta Peubah Respon Bogor Peubah Respon Tangerang Peubah Respon Bekasi ∆UHI ( o C) ∆ G (Wm- 2 ) ∆ H (Wm- 2 ) ∆ G (Wm- 2 ) ∆ H (Wm- 2 ) ∆ G (Wm- 2 ) ∆ H (Wm- 2 ) ∆ G (Wm- 2 ) ∆ H (Wm- 2 ) 1.0 80,1 67,5 80,3 73,3 80,5 67,6 80,3 67,6
Berdasarkan Tabel 7, peningkatan fenomena UHI di Jakarta 1,0 o C meningkatkan energi neto untuk memanaskan permukaan (fluks G) sebesar 80,1 Wm -2 lebih tinggi dibandingkan fluks H 67,5 Wm -2 ,  hal  ini  indikasi  peningkatan  UHI  menyebabkan  peningkatan  penggunaan  energi  bagi pemanasan  permukaan,  selanjutnya  untuk  memanaskan  udara  di  atasnya.    Hal  serupa  terjadi    di Bogor, Tangerang dan Bekasi peningkatan UHI sebesar 1,0 o C menyebakan peningkatan nilai fluks G > fluks H, merupakan indikator bahwa radiasi matahari secara langsung memanaskan permukaan, sehingga  penggunaan radiasi netto  prioritas  untuk  fluks  G.   Setelah  fluks  G  terpenuhi  selanjutnya untuk  fluks  H  dengan  catatan  permukaan  kering  yang  merupakan  ciri  permukaan  perkotaaan, sehingga penggunaan untuk menguapkan air (fluks λE) merupakan radiasi netto yang tersisa.

## Perbandingan Persentase fluks G,  H dan λE
Tidak  tersedianya  data  pengukuran  neraca  energi,  verifikasi  model  dilakukan  dengan membandingkan hasil penelitian dengan penelitian serupa di kota Mexico dan Nagoya (Tabel 8)
Tabel 8.  Penggunaan radiasi neto (Rn) dibandingkan Mexico dan Nagoya
Lokasi Fluks G(%) Fluks H(%) Fluks λE(%) Jakarta 50 44 8 Bogor 47 40 10 Tangerang 49 43 9 Bekasi 50 42 10 Mexico 1 58 38 4 Nagoya 2 52 46 2 Keterangan: 1 Oke et al (1999); 2 Kato dan Yamaguchi (2005)
Berdasarkan  Tabel  8  penggunaan  radiasi  netto  di  urban  wilayah  tropis;  Jakarta,  Bogor, Tangerang dan Bekasi antara nilai fluks G dan H hampir berimbang sementara untuk menguapkan air cukup besar 8% untuk Jakarta, disusul Tangerang 9%,  10% di Bogor (luasan RTH relatif besar) dan Bekasi (luasan lahan berair relatif besar).   Untuk negara non tropis Mexico dan Nagoya, lebih dari 90% radiasi neto untuk fluks G dan H, sedangkan fluks λE untuk menguapkan air kurang dari 5%.

## KESIMPULAN  DAN  SARAN

## KESIMPULAN
Estimasi hubungan  suhu  udara  dan  RTH  menghasilkan  persamaan  terpilih nonlinier  (kubik) untuk Jakarta, kota dan kabupaten Bogor, Tangerang serta Bekasi.  Pola hubungan terbalik di mana setiap laju pengurangan RTH menyebabkan peningkatan suhu udara dan sebaliknya.
Fenomena UHI telah terjadi di empat kota baik Jakarta, Bogor, Tangerang dan Bekasi. Peubah yang  memberikan  kontribusi  terhadap  UHI  didominasi  oleh  pengurangan  RTH  untuk  Tangerang dan Bekasi, padatnya kendaraan untuk Jakarta dan perluasan urban pemicu UHI di Bogor.
Dampak  UHI  terhadap  THI  berupa  persamaan  non-linier  kubik,  dengan  pola  berbanding lurus, setiap kenaikan UHI menyebabkan naiknya THI.   Sedangkan dampak UHI terhadap neraca energi permukaan berupa persamaan linier, dengan pola berbanding lurus.  Setiap peningkatan UHI menyebabkan  peningkatan penggunaan radiasi netto untuk fluks G (soil heat flux) dan H (sensible heat flux).

## SARAN
Untuk  meredam  peningkatan  suhu  udara,  UHI  dan  THI  selain  peningkatan  RTH  juga meningkatkan luas badan air berupa: kolam, danau buatan dan embung/situ.  Multi efek badan air: menurunkan suhu udara, UHI, THI dan sebagai penampung kelebihan air di musim hujan, cadangan air saat kemarau serta potensial sebagai taman wisata air.

## DAFTAR PUSTAKA
Carolita,  I,  Zain,  AM,  Rustiadi, E  dan Trisasonko,  B.H.    2002.   The  Land  use  pattern  changes  of JABOTABEK region.  IRSA Interna. Conf. 4 th .  Bali 20-21 Juli 2002.
Draper,  N.R.  and  Smith,  H.    1992.    Applied  regression  analysis  (2 nd edition ).    Alih  bahasa. Sumantri, B.  PT Gramedia.  Jakarta.
Emmanuel,  R.    2005.    Thermal  confort  implications  of  urbanization  in  a  warm-humid  city:  the Colombo  Metropolitan  Region  (CMR),  Sri  Lanka.    Building  and  Environment  (40):  1591- 1601.  Elsevier, Ltd.
Holman,  J.P and  White,  P.R.S.   1992.   Heat  Trensfer.   (7 th edition in  SI  unit ).   McGraw-Hill  Inc. UK.  713pp.
Sitorus,  J,  Rustiadi,  E  dan  Ardiansyah,  M.    2005.    Analisis  pola  spasial  perubahan  penggunaan lahan dan suburbanisasi di kawasan JABOTABEK periode 1992-2000.  Jurnal LAPAN 2005. 6-20 pp.
Kato, S and Yamaguchi, Y.  2005.  Analysis  of urban heat island effect using ASTER and ETM+ Data:  Separation  of  anthropogenic  heat  discharge  and  natural  heat  radiation  from  sensible heat flux.  Remote Sensing of Environment 99: 44-54.
Khomarudin,  M.R.  2005.  Pendugaan  evapotranspirasi  skala  regional  menggunakan  data  Satelit penginderaan jauh [Thesis]. Sekolah Pasca Sarjana. IPB. Bogor.
Oke,  T.R.  et  al.    1999.      The  energy  balance  of  central  Mexico  Xyti  during  the  dry  season. Atmospheric Environment.  33: 3919-3930.
Pongracz, R et al.  2005.  Remotely sensed thermal information applied to urban climate analysis. Advances in Space Research.  Article in press. Elsivier Ltd.
Quattrochi, et al .  2000.  A Decision support information system for urban landscape management using thermal infrared data.  Photogrametric Engineering and Remote Sensing. 66(10):1195- 1207.
Santosa,  I.    1998.    Pulau  panas  ( heat  island )  Wilayah  JABOTABEK.    Jurusan  Geofisika  dan Meterologi-FMIPA-IPB.  Bogor.
Streutker, D.R.  2003.  Satellite-measured growth of urban heat island of Houston, Texas.  Elsevier Science 18pp.
Voogt,  J.A.    2002.    Urban heat  island:  causes  and  consequences  of  global  environmental  change. John Wiley and Sons, Ltd.  Chichester.  660-666pp.
von  Storch,  H  and  Zwiers,  F.W.    1999.    Statistical  analysis  in  climate  research.    Cambridge University Press.  Cambridge.
Zain, A.F.M.  2002.  Distribution, structure and function of urban green space in Southeast  Asian Mage-cities  with  special  reference  to  Jakarta  Metropolitan  Region  (JABOTABEK). [ Doctoral Degree Progr am].  Departement of Agricultural and Environmental Biology.  The University of Tokyo.