## Suhu Permukaan dan Fluks Bahang: Komparasi Antara Hutan Alam dan
Perkebunan Kelapa Sawit di Provinsi Jambi Menggunakan Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL)
Surface Temperature and Heat Fluxes: Comparison between Natural Forest and Oil Palm Plantation in Jambi Province Using Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL)

## Salis Deris Artikanur, dan Tania June
*
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 24 June 2019 Received in revised from 14 November 2019 Accepted 20 December 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.2.62-70

## Keywords:
Canopy Cover Landsat 8 Leaf area index Micro-climate
Plant biophysical
A B S T R A C T
Man-made ecosystems such as oil palm plantations can affect energy balance and surface temperature (Ts) compared to natural ecosystems such as forests. Oil palm plantations in Jambi are widespread. Study of microclimate in oil palm plantations and forests in Jambi is important to be carried out so that surface temperature and heat fluxes  (energy balance) can be identified at that location. This  study aims  to compare Ts and heat fluxes  of oil palm with different ages, how is the difference between forest and oil palm plantation, and to analyze the effect of oil palm planting on surface temperature and heat fluxes change in Jambi. Using the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), it was found that in Jambi, young oil palm (2 years old) had higher Ts of 2 o C compared with adult oil palm (19 years old). Surface temperature  of  adult  oil  palm  was  slightly  higher  0.5 o C  than  natural  forest.  The highest sensible heat flux (H) was in the 2 years old oil palm plantation that was 282 W/ m 2 . Latent heat flux (LE) in 7 years old oil palm was higher than another oil palm plantation  and  forest  i.e.  710  W/m 2 .  Ground  heat  flux  (G)  in  3  years  old  oil  palm plantation i.e. 98 W/ m 2 , was the highest than other land uses. Oil palm regeneration can  affect  the  micro-climate  characteristics  of  an  area  due  to  changes  in  plant biophysical  characteristics  such  as  height  (h),  Normalized  Difference  Vegetation Index  (NDVI),  Canopy  Cover  (CC),  roughness  length  (z0),  friction  velocity  (u*), aerodynamic resistance (rzh), net radiation (Rn), and albedo.

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2016 poduksi kelapa sawit Indonesia sebesar 31.4 juta ton (BPS, 2016) yang menempatkan Indonesia  sebagai  produsen  kelapa  sawit  terbesar  di dunia.  Saat  ini,  perkebunan  kelapa  sawit  Indonesia banyak  tersebar  di  pulau  Sumatera  dan  pulau Kalimantan,  salah  satu  di  Provinsi  Jambi.  Di  Jambi, perkebunan  kelapa sawit skala besar  ada sejak tahun 1985,  termasuk  di  Kabupaten  Batanghari,  Provinsi Jambi.  Dari  perkebunan  seluas  4000  ha,  dalam  kurun waktu  1985  hingga  2010  mengalami  perkembangan hingga 25.25% per tahun. Pada tahun 2010, total luas perkebunan  kelapa  sawit  di  Provinsi  Jambi  mencapai
* Corresponding author: taniajune@apps.ipb.ac.id
513.9  ribu  ha  dengan  produksi crude  palm  oil (CPO) 1.39 juta ton, dan menyerap tenaga kerja sebanyak 185 ribu orang (BPTP, 2014).
Tutupan  lahan  yang  berbeda  memiliki karakteristik suhu permukaan (Pal and Ziaul, 2017; Tran et  al.,  2017)  dan  neraca  energi  (Conte  et  al.,  2019; Duveiller et al., 2018) yang berbeda pula. Albedo yang berbeda pada setiap tutupan lahan berpengaruh pada jumlah  radiasi  matahari  yang  diserap  ataupun dipantulkan  (Sabajo  et  al.,  2017).  Perubahan  nilai albedo  dapat  mempengaruhi  suhu  permukaan,  dan neraca energi permukaan pada skala lokal (Burakowski et al., 2018; Trlica et al., 2017). Lahan terbuka dengan vegetasi  rendah  memiliki  suhu  permukaan  dan  fluks
bahang  terasa  lebih  tinggi,  namun  memiliki  fluks bahang laten yang lebih rendah dibandingkan dengan tanaman  tinggi  berkayu  (Liu  et  al.,  2017).  Metode Surface  Energy  Balance  Algorithm  for  Land (SEBAL) dapat  mengestimasi  nilai  suhu  permukaan  dan komponen neraca energi, yaitu nilai fluks bahang tanah (G), fluks bahang terasa (H), dan fluks bahang laten (LE) dengan akurasi cukup baik di berbagai tutupan lahan (Bhattarai et al., 2016; Jassas et al., 2015).
Penelitian ini bertujuan untuk: (i) membanding- kan  suhu  permukaan  dan  fluks  bahang  antara perkebunan  kelapa  sawit  muda  dan  dewasa,  (ii) menganalisis  perbedaan  suhu  permukaan  dan  fluks bahang antara perkebunan kelapa sawit dengan hutan alam,  dan  (iii)  menganalisis  pengaruh  penanaman kelapa  sawit  terhadap  suhu  permukaan  dan  fluks bahang di Provinsi Jambi menggunakan Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). Karakteristik suhu permukaan,  fluks  bahang,  dan  parameter  iklim  mikro lain yang ada pada tanaman kelapa sawit muda, kelapa sawit dewasa, dan hutan alam di Jambi dibandingkan berdasar pada karakteristik kekasapan permukaan, dan karakteristik biofisik tanaman. Penelitian ini memberi- kan  informasi  perbandingan  antara  karakteristik  iklim mikro  pada  tutupan  lahan  hutan  dan  kelapa  sawit  di Jambi, sehingga dapat membantu upaya pengelolaan lingkungan  dan  biofisik  tanaman  yang  lebih komprehensif,  baik  di  hutan  maupun  di  perkebunan kelapa sawit.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jambi yang terletak  pada  0 o 45’ -2 o 45’  LS  dan  101 o 10’ -104 o 55’  BT. Pengambilan  data  dilakukan  di  perkebunan  kelapa sawit dengan tujuh variasi umur yang berbeda (2, 3, 7, 7.5, 15, 19, dan 28 tahun), dan dua hutan alam (hutan primer, dan hutan sekunder). Pengambilan data lapang dilaksanakan pada bulan November 2017.

## Data dan Alat
Analisis data menggunakan citra satelit Landsat 8 (path 125, row 61) dengan persentase tutupan awan paling  rendah,  akuisisi  tanggal  27  Juni  2013,  16  Juli 2014,  6  Agustus  2016,  dan  19  April  2017.  Data  yang diambil  di  lapang  meliputi  koordinat  titik  lokasi,  data iklim  stasiun  (suhu  dan  kecepatan  angin),  tinggi tanaman, indeks  luas  daun  ( leaf  area index ,  LAI),  dan tutupan  kanopi  ( canopy  cover ,  CC).  Alat  untuk mengolah data terdiri dari ArcGIS 10.3, dan Gap Light Analyzer .  Sedangkan  untuk  pengukuran  lapang,  alat GPS  untuk  merekam  koordinat  lokasi,  Vertex  untuk mengukur  tinggi  tanaman,  kamera fish-eye untuk mengukur nilai LAI dan CC tanaman.
Sebelum  dilakukan  analisis  data  spasial,  citra Landsat  perlu  dikalibrasi  radiometrik,  kemudian dipotong  sesuai  dengan  batas  wilayah  kajian  dan dihilangkan  pada  bagian  yang  tertutup  awan. Parameter  yang  diturunkan  dari  data  citra  Landsat  8, yaitu: (i) normalized different vegetation index (NDVI), (ii)  emisivitas,  (iii)  suhu  permukaan,  (iv)  albedo,  (v) radiasi masuk bumi, (vi) radiasi keluar bumi, (vii) radiasi netto,  (viii)  fluks  bahang  tanah,  dan  (ix)  fluks  bahang terasa.  Parameter  lain  yang  digunakan  untuk menghitung  fluks  bahang  terasa,  yaitu:  (i)  panjang kasap, (ii) kecepatan angin pada ketinggian 200m, (iii) kecepatan  kasap,  (iv)  tahanan  aerodinamik,  dan  (v) perbedaan suhu pada dua variasi ketinggian. Nilai fluks bahang  laten  berasal  dari  perhitungan  beberapa parameter yang diperoleh. Hasil akhir berupa peta dan tabel kemudian dilakukan analisis lanjutan.

## Prosedur Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode Surface Energy  Balance  Algorithm  for  Land (SEBAL)  untuk mengestimasi variasi spasial dari parameter-parameter iklim  mikro  utama  secara  empiris.  Metode  ini memerlukan  data  citra  satelit,  suhu  permukaan,  dan tinggi  tanaman.  Dalam  perhitungan,  model  tidak melibatkan  model  simulasi  numerik.  Nilai  fluks  dari setiap  tutupan  lahan  dapat  dihitung  menggunakan model  SEBAL.  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk mengolah  citra thermal  infrared pada  resolusi  meter hingga kilometer. Hubungan empiris setiap parameter disesuaikan  berdasar  lokasi  geografis  dan  waktu akuisisi  citra  Landsat  8  yang  digunakan.  Data  input SEBAL yang paling penting yaitu data cuaca dan data citra  satelit.  Radiasi  gelombang  pendek  dan  fluks bahang  tanah  dihitung  dari  data  citra  satelit.  Flux bahang  terasa  dihitung  berdasarkan  hubungan  linier antara dT (perbedaan antara suhu permukaan dan suhu udara) dan suhu permukaan yang diturunkan dari data citra  Landsat  8.  Fluks  bahang  laten  diperoleh  dari perhitungan  keseimbangan  energi  (Hoffmann  et  al., 2016).
1. Mengitung NDVI dan Emissivitas permukaan Nilai NDVI dapat diketahui melalui data reflektansi citra  satelit  yang  terkoreksi  dari  efek  atmosfer dengan  menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS pada  menu  image  analysis.  Rumus  perhitungan NDVI (Jensen and Lulla, 1987) melalui citra disajikan pada Persamaan (1).
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (NIR−Red) (NIR+Red) (1)
dimana NIR nilai  reflektansi  dari  band  cahaya inframerah  dekat,  pada  Landsat  8  adalah  band  5,
dan Red nilai  reflektansi  dari  band  cahaya  merah, pada Landsat 8 yaitu band 4.
2. Menghitung Suhu dan Albedo Permukaan Suhu  permukaan  ditentukan  dengan  menghitung suhu  kecerahan  (Tb).  Suhu  kecerahan  kemudian dikonversi  menjadi  suhu  permukaan  (Artis  and Carnahan, 1982) menggunakan Persamaan (2).
𝑇 𝑆 = 𝑇𝑏 1+( 𝜆𝑇𝑏 𝜕 )lnƐ (2)
dimana Ts suhu permukaan (K), Tb suhu kecerahan (K), 𝜆 panjang  gelombang  dari  radiasi  yang dipancarkan  (11.5  µm), Ɛ emisivitas  objek, ∂ merupakan ℎ.𝑐 𝜎 , yaitu sebesar 1.438 x 10 -2 M K yang berasal dari h konstanta Planck (6.26 x 10-34 J sec), c kecepatan  cahaya  (2.998  x  108  ms -1 ),  dan σ konstanta Boltzman (1.38 x 10-23 J K -1 ).
3. Radiasi Netto (Rn), Fluks Bahang Tanah (G) dan Fluks
Bahang Terasa (H) Radiasi  netto  ( Rn )  merupakan  radiasi  hasil  selisih dari  gelombang  pendek  dan  gelombang  panjang yang  masuk  ke  permukaan  bumi  dengan gelombang pendek dan gelombang panjang yang dipancarkan  keluar  dari  permukaan  bumi. Perhitungan neraca radiasi menggunakan
Persamaan (3). 𝑅𝑛 = 𝑅𝑆𝑖𝑛 −  𝛼 ∗ 𝑅𝑠𝑖𝑛 + 𝑅𝐿𝑖𝑛 − 𝑅𝐿𝑜𝑢𝑡 − (1 − 𝜀) ∗ 𝑅𝐿𝑖𝑛 (3)
dimana Rsin radiasi gelombang pendek yang masuk (W/m 2 ), RLin radiasi  gelombang  panjang  yang masuk  (W/m 2 ), RLout radiasi  gelombang  panjang yang keluar (W/m 2 ), α albedo, dan ε emisivitas. Fluks  bahang  tanah  (G)  dapat  diduga menggunakan  metode  remote  sensing  dengan Persamaan  (4)  (Bastiaanssen,  2000).  Persamaan tersebut merupakan fungsi dari radiasi netto, suhu permukaan, albedo, dan indeks kerapatan tanaman (NDVI).
𝐺 𝑁 = 𝑇𝑠 𝛼 (0.0038 𝛼 + 0.0074 𝛼 2 ) ∗ (1 − 0.98 ∗ 𝑁𝐷𝑉𝐼 4 ) (4)
dimana Ts suhu permukaan ( o C).
Nilai fluks bahang terasa (H) dihitung melalui beberapa tahapan, mulai dari menghitung z 0 , z 200 , u*,
rah,  dan  dT  di  lokasi  studi.  Perhitungan  nilai  H disajikan pada Persamaan (5).
𝐻 = (𝜌 x 𝐶𝑝 ( b+a Ts 𝑟𝑎ℎ )) + 273.15 (5)
dimana rah tahanan aerodinamik transport bahang (s/m), ρ massa  jenis  udara  (1.16  kg/m 3 ), Cp panas spesifik udara (1004 J/Kg/K), a dan b adalah slope dan intersep dari persamaan linier antara dT dengan Ts.  Sesuai  dengan  asumsi  neraca  energi  dalam SEBAL,  fluks  bahang  laten  (LE)  merupakan  radiasi netto (Rn) dikurangi dengan fluks bahang tanah (G) dan fluks bahang terasa (H) (Persamaan 6).
𝐿𝐸 = 𝑅𝑛 − 𝐺 − 𝐻 (6)
dimana LE fluks  bahang  laten  (W/m 2 ), G fluks bahang  tanah  (W/m 2 ),  and H fluks  bahang  terasa (W/m 2 ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma  SEBAL  dapat  mengestimasi  variasi spasial dari tiap parameter iklim mikro di Jambi.  Nilai tiap  parameter  yang  diperoleh  pada  tiap  lokasi pengukuran  disajikan  pada  Tabel  1.  Nilai  tersebut merupakan  nilai  rerata  tahun  2013,  2014,  2016,  dan 2017. Pada tiap tutupan lahan memiliki variasi spasial dan temporal yang cukup baik.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) NDVI  terendah  terdapat  di  lokasi  kebun  KS2. Nilai NDVI yang rendah di lokasi tersebut disebabkan oleh tanaman kelapa sawit muda yang masih berumur 2 tahun, sehingga tutupan vegetasi di lokasi tersebut tidak  rapat  dan  lahan  cenderung  terbuka.  Tanaman kelapa sawit di lokasi lain yang berumur lebih dewasa menunjukkan nilai NDVI yang lebih tinggi dikarenakan tanaman yang lebih tinggi dan kanopi yang lebih rapat. Lokasi  KS19  dengan  tinggi  rata-rata  tanaman  kelapa sawit  14.8  meter  memiliki  NDVI  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  Hutan  Harapan  Sekunder dengan  tinggi  rata-rata  tanaman  yang  sama.  Hutan Harapan Primer terletak cukup jauh di dalam kawasan Hutan  Harapan  jika  dibandingkan  dengan  Hutan Harapan Sekunder yang terletak di bagian luar kawasan. Semakin  ke  dalam  kawasan  hutan,  maka  semakin minimum gangguan yang dialami dan vegetasi tumbuh lebih alami dan Hutan Harapan Primer memiliki NDVI yang lebih tinggi dibandingkan dengan Hutan Harapan Sekunder (Gambar 1a).
Tabel 1 .  Nilai rata-rata tahun 2013, 2014, 2016, dan 2017 dari 12 parameter metode SEBAL pada sembilan lokasi contoh di Jambi.
Parameter Unit Lokasi KS2 KS3 KS7 KS7.5 KS15 KS19 KS28 HS HP NDVI - 0.19 0.28 0.30 0.25 0.27 0.35 0.28 0.30 0.32 Ts C 21.50 20.97 19.80 20.83 20.43 19.40 19.90 19.20 19.90 Rn W/m 2 948.00  1063.00  1071.00  958.40  978.40  1038.00  929.00  1031.00  1021.00 G W/m 2 91.40 97.81 92.50 90.41 90.22 84.70 83.40 85.00 87.10 H W/m 2 282.00 278.70 268.00  270.40  266.30 257.00  259.00 253.00 258.00 LE W/m 2 575.00 686.80 711.00  597.60  621.90 696.00  587.00 693.00 676.00 z 0 m 0.49 0.81 0.89 0.70 0.76 1.04 0.76 0.86 1.00 u* m/s 0.57 0.59 0.59 0.59 0.59 0.64 0.60 0.62 0.63 r ah s/m 13.00 12.51 12.30 12.46 12.28 11.50 12.30 11.80 11.60 Emisivitas - 0.987 0.988 0.988 0.987 0.988 0.989 0.988 0.988 0.988 Albedo - 0.099 0.093 0.098 0.109 0.085 0.084 0.107 0.082 0.080 NDVI/albedo - 1.950 3.397 3.800 2.678 3.067 4.590 3.170 3.930 4.200 Keterangan:
KS2 kelapa sawit umur 2 tahun; KS3 kelapa sawit umur 3 tahun; KS7 kelapa sawit umur 7 tahun; KS7.5 kelapa sawit umur 7.5 tahun; KS15 kelapa sawit umur 15 tahun; KS19 kelapa sawit umur 19 tahun; KS28 kelapa sawit umur 28 tahun; HS hutan sekunder; HP hutan primer.

## Suhu Permukaan
Suhu  permukaan  pada  wilayah  perkebunan kelapa  sawit  cenderung  tinggi  ketika  masih  muda, kemudian semakin turun hingga usia dewasa. Namun ketika mendekati waktu untuk re-planting , maka suhu permukaan akan meningkat lagi karena tanaman yang sudah  meranggas.  Faktor  kesehatan  tanaman  juga dapat mempengaruhi suhu permukaan. Lokasi dengan suhu permukaan dari tinggi ke rendah secara berurutan yaitu KS2, KS3, KS7.5, KS15, KS28, HP, KS7, KS19, dan HS.  Suhu  masing-masing  yaitu  21.5 o C,  21 o C,  20.9 o C, 20.5 o C,  19.9 o C,  19.9 o C,  19.8 o C,  19.4 o C,  dan  19.2 o C (Gambar 1b).
Hasil ini mengindikasikan bahwa pada tanaman kelapa sawit muda memiliki nilai suhu permukaan lebih tinggi dibandingkan dengan kelapa sawit dewasa. Suhu permukaan kelapa sawit akan semakin menurun seiring dengan  umur  tanaman  yang  bertambah.  Tanaman kelapa sawit dewasa memiliki suhu permukaan hampir sama  dengan  suhu  permukaan  pada  hutan.  Tinggi tanaman kelapa sawit dewasa umur 19 tahun (KS19) di PTPN  VI  sama  dengan  tinggi  rata-rata  vegetasi  yang ada di hutan sekunder yaitu 14.8 meter.

## Komponen Neraca Energi (Radiasi Netto dan Fluks Bahang)
1. Radiasi Netto (RN)
Dalam  SEBAL,  radiasi  netto  merupakan komponen  penting  untuk  mengestimasi  nilai  fluks bahang  tanah,  fluks  bahang  terasa,  hingga  fluks bahang laten. Radiasi netto akan lebih besar di lokasi dengan vegetasi yang lebih dewasa dan lebih rapat. Hal
ini terjadi karena tanaman memiliki kemampuan lebih tinggi dalam menyerap radiasi.
Hubungan  yang  baik  antara  Rn-G  dengan H+LE  di  KS19  dapat  dilihat  dari  nilai  R2  yang  tinggi yaitu  0.9524  dan  p value yang  signifikan  (0.000862), sehingga asumsi bahwa Rn merupakan total dari G, H, dan  LE  dalam  SEBAL  dapat  digunakan.  Nilai  dari masing-masing  fluks  bahang  bervariasi  tergantung pada  kondisi  tutupan  lahan  dan  karakteristik  iklim wilayah  tersebut.  Radiasi  netto  secara  rata-rata  yang terbesar  terhitung  di  lokasi  kebun  kelapa  sawit  Desa Pompa Air, sedangkan yang terkecil ada di lokasi kebun kelapa sawit KS2. Hal ini menyebabkan secara rata-rata LE  yang  merupakan  sisa  serta  memiliki  kontribusi terbesar  terhadap  radiasi  netto,  tertinggi  berada  di kebun KS7 dan yang terendah berada di KS2.

## 2. Fluks Bahang Tanah (G)
Sesuai dengan umur dan kondisi fisik yang dapat dibandingkan  melalui  geometri  (tinggi,  LAI,  dan Canopy  Cover )  tanaman,  fluks  bahang  tanah  lebih tinggi pada lokasi sampel tanaman kelapa sawit muda, dimana permukaan lahan lebih terbuka dibandingkan dengan  tanaman  kelapa  sawit  dewasa.  Dalam penelitian  ini  secara  rata-rata  fluks  bahang  tanah tertinggi ada di lokasi KS3, sedangkan yang terendah ada  di  lokasi  KS28.  Semakin  tinggi  dan  rapat  kanopi tanaman,  maka  akan  menghalangi  radiasi  matahari yang masuk sehingga terjadi pemanasan pada tanah di bawah  kanopi.  Sehingga  fluks  bahang  tanah  menjadi lebih rendah.
Gambar 1 .  Hasil pengolahan data citra Landsat 8 untuk parameter (a) NDVI, dan (b) suhu permukaan pada tutupan lahan hutan dan perkebunan kelapa sawit di Jambi tahun 2013, 2014, 2016, dan 2017. BR titik sampel untuk KS2 (kelapa sawit umur 2 tahun), PP1 titik sampel untuk KS3 (kelapa sawit umur 3 tahun), PA titik sampel untuk KS7 (kelapa sawit umur 7 tahun), BU1 titik sampel untuk KS7.5 (kelapa sawit umur 7.5 tahun), BU2 titik sampel untuk KS15 (kelapa sawit umur 15 tahun), PT titik sampel untuk KS19 (kelapa sawit umur 19 tahun), PP2 titik sampel untuk KS28 (kelapa sawit umur 28 tahun), HS titik sampel untuk hutan sekunder, HP titik sampel untuk hutan primer.
3. Fluks Bahang Terasa (H)
Fluks  bahang  terasa  secara  rata-rata  yang terkecil  ada  di  Hutan  Harapan  Sekunder,  sedangkan yang  terbesar  ada  di  KS2.  Nilai  ini  memberikan  arti bahwa  energi  yang  digunakan  untuk  memanaskan udara lebih besar di kelapa sawit KS2 jika dibandingkan dengan  lokasi  lain.  Fluks  bahang  terasa  berbanding lurus dengan suhu permukaan. Suhu permukaan yang tinggi  akan  diikuti  dengan  fluks  bahang  terasa  yang tinggi  pula,  sebagaimana  persamaan  untuk  mencari fluks bahang terasa (H) di dalam SEBAL. Penurunan H terjadi  seiring  dengan  penurunan  suhu  permukaan ketika tinggi, LAI, CC, dan NDVI tanaman kelapa sawit meningkat.  Efek  pendinginan  terjadi  seiring  dengan pertambahan  umur  tanaman  kelapa  sawit.  Nilai  fluks bahang  terasa  antara  tanaman  kelapa  sawit  dewasa (KS19) dengan hutan alam di Jambi memiliki perbedaan yang kecil dikarenakan NDVI, Ts, h, CC, dan LAI antara dua  tutupan  lahan  tersebut  memiliki  nilai  perbedaan yang kecil.
Hubungan  antara  NDVI  dan  Ts  bernilai  negatif dengan  koefisien  korelasi  Pearson  sebesar  0.86  (R 2 0.72) (Gambar 2a). Hasil korelasi antara NDVI dengan Ts ini sesuai dengan  beberapa  penelitian yang sudah ada (e.g. Anbazhagan and Paramasivam, 2016; Deng et al.,  2018;  Rani  et  al.,  2018).  Sebanyak  sembilan  lokasi pengamatan  di  Jambi  yang  meliputi  hutan  alam  dan perkebunan kelapa sawit digunakan untuk mengetahui korelasi  antara  kedua  parameter  tersebut.  Tanaman kelapa sawit yang masih muda hanya memiliki sedikit daun, sehingga tutupan kanopi dan LAI yang rendah. Semakin  dewasa  umur  tanaman  kelapa  sawit,  maka akan  semakin  bertambah  tinggi  tanaman.  Struktur kanopi  dari  daun  akan  semakin  rapat  dan  lebih menutup permukaan di bagian bawah kanopi (Gambar 2b).
Terjadi hubungan positif yang signifikan dengan koefisien  korelasi  pearson  sebesar  0.78  (R 2 =  0.61) antara  CC  dengan  LAI.  Semakin  besar CC ,  maka kemampuan  kanopi  kelapa  sawit  dalam  meredam panas akan semakin besar. Selain karena albedo yang lebih kecil dibandingkan kelapa sawit muda dengan CC yang  lebih  rendah,  juga  karena  tanaman  dengan CC lebih  besar  akan  memiliki  tahanan  aerodinamik  yang lebih  kecil.  Sehingga,  fluks  bahang  terasa  dan  fluks bahang  laten  dari  perhitungan  SEBAL  yang  terjadi  di pertanaman  dapat  menghasilkan  efek  pendinginan lokasi di sekitar kanopi.
Panjang kasap secara rata-rata dari tahun 2013, 2014, 2016, dan 2017 yang terkecil terdapat pada KS2, sedangkan  yang  terbesar  terdapat  di  KS19.  Semakin tinggi  tanaman,  panjang  kasap  akan  cenderung meningkat.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa  wilayah dengan  vegetasi  yang  rapat  dan  tinggi,  memiliki permukaan lebih kasap dibandingkan dengan wilayah yang sedikit vegetasi atau yang bervegetasi rendah.
Pada saat beberapa elemen kekasapan disusun secara  berdekatan,  akan  ada  permukaan  yang  lebih tinggi yang dibentuk oleh mereka, setara dengan jarak dimana ketinggian bergerak naik, dan jarak ini disebut zero  plane-displacement (d)  (Hu  et  al.,  2015).  Nilai  d akan  naik  seiring  umur  dan  tinggi  tanaman  yang bertambah,  sama  dengan  parameter  kekasapan  lain yaitu z0 dan u* (June et al., 2018).  Ketika tinggi dan LAI tanaman mencapai maksimum, sedangkan jarak antar tanaman menjadi minimum akibat kanopi yang rapat, maka  d  juga  akan  maksimum.  Korelasi  antara NDVI/albedo dengan d menghasilkan persamaan yang cukup baik dengan koefisien korelasi Pearson sebesar 0.79 (R2 = 0.63). Selain itu, nilai P-Value yang dihasilkan menunjukkan  hubungan  ini  signifikan  (Wayant  et  al., 2018).  Sehingga  kenaikan  NDVI/albedo  dapat menjelaskan peningkatan nilai d di lokasi tersebut.
Nilai  kecepatan  kasap  (u*)  meningkat  seiring dengan peningkatan kecepatan angin (Pelliccioni et al., 2016).  Pada  tanaman  yang  lebih  tinggi,  kecepatan angin  yang  semakin  besar  sehingga  kecepatan  kasap lebih besar dibandingkan dengan tanaman yang lebih rendah. Didapatkan nilai parameter kekasapan u* yang beragam  di  setiap  lokasi  pengambilan  sampel  yang berbeda  dan  nilai  yang  cenderung  lebih  besar  pada tanaman  kelapa  sawit  dewasa  dibandingkan  dengan kelapa sawit muda. Kebun kelapa sawit umur 19 tahun memiliki  nilai  u*  yang  hampir  sama  dengan  Hutan Harapan.  Berdasarkan  SEBAL  kelapa  sawit  dewasa dengan  tinggi  rata-rata  sama  dengan  hutan  alam memiliki  profil  kekasapan  permukaan  yang  hampir serupa.  Tahanan  aerodinamik  berperan  dalam transport  bahang.  Peningkatan  tahanan  aerodinamik dan  penurunan  panjang  kasap  dapat  menyebabkan peningkatan suhu permukaan (Yang et al., 2017). Suhu permukaan  yang  meningkat  di  suatu  lokasi,  maka dapat  meningkatkan  fluks  bahang  terasa  di  lokasi tersebut.

## 4. Fluks Bahang Laten (LE)
Fluks  bahang  laten  menunjukkan  energi  yang digunakan  untuk  evaporasi  dan  transpirasi.  Evapo-
transpirasi  lebih  banyak  terjadi  di  lokasi  yang bervegetasi, sehingga fluks bahang laten vegetasi akan lebih tinggi.  Suhu udara dan fluks bahang terasa pada tanaman kelapa sawit muda lebih tinggi dan kekasapan permukaan yang lebih rendah dibandingkan tanaman kelapa  sawit  dewasa  yang  menginvestasikan  lebih banyak  energi  untuk  fluks  bahang  laten  sehingga memiliki suhu permukaan yang lebih rendah (June et al., 2018).
Fluks  bahang  laten  secara  rata-rata  yang terendah ada di lokasi yang vegetasi rendah atau masih muda,  dalam  penelitian  ini  yaitu  KS2  (Gambar  3). Sedangkan fluks bahang laten tertinggi ada di kelapa sawit  Desa  Pompa  Air.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa evapotranspirasi  lebih  banyak  terjadi  di  lokasi  kelapa sawit yang berumur dewasa dan lebih rapat dibanding- kan  dengan  lokasi  kelapa  sawit  yang  berumur  masih muda. Peningkatan evapotranspirasi akan meningkat- kan  pendinginan  permukaan  (Abtew  and  Melesse, 2016; Sun et al., 2015; Zhao et al., 2017). Sehingga lokasi yang  memiliki  LE  tinggi,  nilai  suhu  permukaan  akan cenderung  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  lokasi sekitar yang memiliki LE lebih rendah, disebabkan oleh sifat air yang mempunyai kapasitas panas tinggi.
Gambar 3. Grafik suhu permukaan (Ts), fluks bahang (Heat flux) dan komponen neraca energi (Rn radiasi netto, G bahang tanah, H bahang terasa, LE bahang laten) pada tutupan lahan hutan dan perkebunan kelapa sawit di Jambi tahun 2013, 2014, 2016, dan 2017. KS2 kelapa sawit umur 2 tahun; KS3 kelapa sawit umur 3 tahun; KS7 kelapa sawit umur 7 tahun; KS7.5 kelapa sawit umur 7.5 tahun; KS15 kelapa sawit umur 15 tahun; KS19 kelapa sawit umur 19 tahun; KS28 kelapa sawit umur 28 tahun; HS hutan sekunder; HP hutan primer.
19.0 20.0 21.0 22.0 23.0 24.0 25.0 26.0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 KS2 KS3 KS7 KS7.5
KS15 KS19 KS28 HS HP Ts ( o C) H ea t Fl ux (W /m 2 ) Lokasi Kelapa Sawit Berdasarkan Umur Rn
G H LE Ts

## KESIMPULAN
Suhu  permukaan  kelapa  sawit  dewasa  lebih rendah  dibandingkan  dengan  kelapa  sawit  muda karena terjadi hubungan negatif antara NDVI, h, dan CC dengan  suhu  permukaan.  Ketika  NDVI,  h,  dan  CC mengalami  kenaikan,  maka  suhu  permukaan  akan mengalami  penurunan.  Suhu  permukaan  pada tanaman  kelapa  sawit  dewasa  sedikit  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  hutan  di  Jambi  yaitu  sekitar 0.5oC. Nilai fluks bahang tanah dan fluks bahang terasa akan  turun  ketika  tanaman  kelapa  sawit  semakin dewasa, sedangkan nilai fluks bahang laten akan naik. Hal ini terjadi akibat peningkatan h, NDVI, CC, panjang kasap,  dan  kecepatan  kasap.  Penurunan  suhu permukaan,  albedo,  dan  tahanan  aerodinamik  meng- akibatkan efek pendinginan pada tanaman kelapa sawit dewasa. Fluks bahang tanah pada perkebunan kelapa sawit dewasa lebih rendah dibandingkan dengan hutan alam di Jambi, sedangkan fluks bahang terasa dan fluks bahang  laten  yang  sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan hutan  alam.  Hasil-hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa penanaman  kelapa  sawit  mempengaruhi  karakteristik iklim  mikro  suatu  wilayah  dan  dapat  berubah tergantung pada tutupan lahan, parameter cuaca, serta parameter  biofisik  tanaman  seperti  umur,  tinggi, kerapatan vegetasi, dan tutupan kanopi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abtew, W., Melesse, A., 2016. Landscape dynamics and Evapotranspiration.  Presented  at  the  World Environmental and Water Resources Congress 2016, pp. 668 – 678. Anbazhagan,  S.,  Paramasivam,  C.R.,  2016.  Statistical Correlation between Land Surface Temperature  (LST)  and  Vegetation  Index (NDVI) using Multi-Temporal Landsat TM Data. IJAESE 5, 333 – 346. https://doi.org/10.23953/cloud.ijaese.204
Artis, D.A., Carnahan, W.H., 1982. Survey of emissivity variability  in  thermography  of  urban  areas. Remote Sensing of Environment 12, 313 – 329. https://doi.org/10.1016/0034-4257(82)90043- 8
Bastiaanssen, W.G.M., 2000. SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey.  Journal  of  Hydrology  229,  87 – 100. https://doi.org/10.1016/S0022- 1694(99)00202-4
Bhattarai,  N.,  Shaw,  S.B.,  Quackenbush,  L.J.,  Im,  J., Niraula,  R.,  2016.  Evaluating  five  remote sensing  based  single-source  surface  energy balance  models  for  estimating  daily evapotranspiration  in  a  humid  subtropical
climate. International Journal of Applied Earth Observation  and  Geoinformation  49,  75 – 86. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.01.010 BPS, 2016. Statistik Kelapa Sawit Indonesia 2016. Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, Jakarta.
BPTP,  2014.  Laporan  Tahunan  BPTP  Jambi  T.A.  2012. Balai  Pengkajian  Teknologi  Pertanian,  Muaro Jambi.
Burakowski,  E.,  Tawfik,  A.,  Ouimette,  A.,  Lepine,  L., Novick, K., Ollinger, S., Zarzycki, C., Bonan, G., 2018.  The  role  of  surface  roughness,  albedo, and Bowen ratio on ecosystem energy balance in  the  Eastern  United  States.  Agricultural  and Forest Meteorology 249, 367 – 376. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2017.11.03
0
Conte, L., Renner, M., Brando, P., Oliveira dos Santos, C.,
Silvério, D., Kolle, O., Trumbore, S.E., Kleidon, A., 2019.  Effects  of  Tropical  Deforestation  on Surface  Energy  Balance  Partitioning  in Southeastern  Amazonia  Estimated  From Maximum  Convective  Power.  Geophysical Research Letters 46, 4396 – 4403. https://doi.org/10.1029/2018GL081625
Deng, Y., Wang, S., Bai, X., Tian, Y., Wu, L., Xiao, J., Chen,
F.,  Qian,  Q.,  2018.  Relationship  among  land surface temperature and LUCC, NDVI in typical karst  area.  Scientific  Reports  8,  641. https://doi.org/10.1038/s41598-017-19088-x Duveiller, G., Hooker, J., Cescatti, A., 2018. The mark of vegetation  change  on  Earth’s  surface  energy balance.  Nature  Communications  9,  679. https://doi.org/10.1038/s41467-017-02810-8
Hoffmann, H., Nieto, H., Jensen, R., Guzinski, R., Zarco- Tejada,  P.,  Friborg,  T.,  2016.  Estimating evaporation with thermal  UAV data and two- source  energy  balance  models.  Hydrol.  Earth Syst. Sci. 20, 697 – 713. https://doi.org/10.5194/hess-20-697-2016
Hu,  D.,  Wang,  C.,  Qiao,  K.,  Xu,  Y.,  Deng,  L.,  2015.
Parameterizing  the  aerodynamic  roughness length  on  a  regional  scale  based  on  multi- source  remote-sensing  data.  International Journal  of  Remote  Sensing  36,  3483 – 3502. https://doi.org/10.1080/01431161.2015.10599 67
Jassas,  H.,  Kanoua,  W.,  Merkel,  B.,  2015.  Actual Evapotranspiration  in  the  Al-Khazir  Gomal Basin (Northern Iraq) Using the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) and Water Balance. Geosciences 5, 141 – 159.
https://doi.org/10.3390/geosciences5020141
Jensen, J.R., Lulla, K., 1987. Introductory digital image processing:  A  remote  sensing  perspective.
Geocarto International 2, 65 – 65. https://doi.org/10.1080/10106048709354084
June, T., Meijide, A., Stiegler, C., Kusuma, A.P., Knohl, A.,
2018. The influence of surface roughness and turbulence  on  heat  fluxes  from  an  oil  palm plantation in Jambi, Indonesia. IOP Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science  149, 012048. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/149/1/012048
Liu, K., Su, H., Li, X., 2017. Comparative Assessment of
Two  Vegetation  Fractional  Cover  Estimating Methods  and  Their  Impacts  on  Modeling Urban Latent Heat Flux Using Landsat Imagery. Remote Sensing 9. https://doi.org/10.3390/rs9050455 Pal, S., Ziaul, Sk., 2017. Detection of land use and land cover change and land surface temperature in English  Bazar  urban  centre.  The  Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 20, 125 – 145. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.11.003
Pelliccioni, A., Monti, P., Leuzzi, G., 2016. Wind-Speed Profile  and  Roughness  Sublayer  Depth Modelling  in  Urban  Boundary  Layers. Boundary-Layer  Meteorology  160,  225 – 248. https://doi.org/10.1007/s10546-016-0141-1
Rani,  M.,  Kumar,  P.,  Pandey,  P.C.,  Srivastava,  P.K.,
Chaudhary, B.S., Tomar, V., Mandal, V.P., 2018. Multi-temporal NDVI and surface temperature analysis  for  Urban  Heat  Island  inbuilt surrounding of sub-humid region: A case study of two geographical regions. Remote Sensing Applications:  Society  and  Environment  10, 163 – 172. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2018.03.007
Sabajo, C.R., le Maire, G., June, T., Meijide, A., Roupsard,
O., Knohl, A., 2017. Expansion of oil palm and other cash crops causes an increase of the land surface  temperature  in  the  Jambi  province  in Indonesia.  Biogeosciences  14,  4619 – 4635.
https://doi.org/10.5194/bg-14-4619-2017
Sun,  Z.,  Wang,  Q.,  Batkhishig,  O.,  Ouyang,  Z.,  2015. Relationship  between  Evapotranspiration  and
Land Surface Temperature under Energy- and Water-Limited  Conditions  in  Dry  and  Cold Climates.  Advances  in  Meteorology,  1835487 2016, 9. https://doi.org/10.1155/2016/1835487
Tran,  D.X.,  Pla,  F.,  Latorre-Carmona,  P.,  Myint,  S.W.,
Caetano,  M.,  Kieu,  H.V.,  2017.  Characterizing the relationship between land use land  cover change  and  land  surface  temperature.  ISPRS Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing 124, 119 – 132. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.01.001
Trlica, A., Hutyra, L.R., Schaaf, C.L., Erb, A., Wang, J.A.,
2017. Albedo, Land Cover, and Daytime Surface Temperature  Variation  Across  an  Urbanized Landscape.  Earth’s  Future  5,  1084– 1101. https://doi.org/10.1002/2017EF000569
Wayant,  C.,  Scott,  J.,  Vassar,  M.,  2018.  Evaluation  of Lowering the P Value Threshold for Statistical Significance  From  .05  to  .005  in  Previously Published Randomized Clinical Trials in Major Medical  Journals.  JAMA  320,  1813 – 1815. https://doi.org/10.1001/jama.2018.12288
Yang, Y., Qiu, J., Su, H., Bai, Q., Liu, S., Li, L., Yu, Y., Huang, Y.,  2017.  A  One-Source  Approach  for Estimating  Land  Surface  Heat  Fluxes  Using Remotely  Sensed  Land  Surface  Temperature. Remote Sensing 9, 43. https://doi.org/10.3390/rs9010043
Zhao, W., Hu, Z., Li, S., Guo, Q., Liu, Z., Zhang, L., 2017.
Comparison  of  surface  energy  budgets  and feedbacks  to  microclimate  among  different land use types in an agro-pastoral ecotone of northern  China.  Science  of  The  Total Environment 599 – 600, 891 – 898. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.04.20
0