Analisis Pengaruh Suhu Permukaan Lahan Terhadap Elemen Iklim Mikro .....................................................................(Zahrotunisa et al)

## ANALISIS PENGARUH SUHU PERMUKAAN LAHAN TERHADAP ELEMEN IKLIM MIKRO DI SURAKARTA MENGGUNAKAN CITRA PENGINDERAAN JAUH MULTITEMPORAL
( Impact Analysis of Land Surface Temperature on Micro-Climate Elements in Surakarta
Using Multitemporal Remote Sensing Imagery)
Siti Zahrotunisa 1 , Retnadi Heru Jatmiko 2 , dan Wirastuti Widyatmanti 2
1 Badan Informasi Geospasial
2 Fakulas Geografi, Universitas Gadjah Mada Jl. Raya Jakarta- Bogor KM.46 Cibinong, Kab. Bogor, Indonesia, 16911 E-mail: siti.zahrotunisa95@gmail,com
Diterima: 10 September 2019; Direvisi: 26 Maret 2020; Disetujui untuk Dipublikasikan: 22 April 2020

## ABSTRAK
Perubahan  penutup  lahan  seperti  ekspansi  lahan  terbangun  berpotensi  untuk mengalami  peningkatan suhu  permukaan  lahan  dan  perubahan  elemen  iklim  mikro  yang  menyebabkan  penurunan  kenyamanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan data penginderaan jauh untuk memperoleh paramater penutup lahan dan suhu permukaan lahan serta mengkaji pengaruh suhu permukaan lahan terhadap elemen iklim  mikro  (suhu  udara,  kelembapan  udara  relatif,  dan  kecepatan  angin).  Data  penginderaan  jauh  yang digunakan adalah citra Landsat-8 OLI/TIRS, Aqua MODIS perekaman tanggal 19 Juli 2013 dan 23 Juni 2015. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi Maximum Likelihood , Split Windows Algorithm (SWA), Inverse  Distance  Weighted (IDW),  dan  pengukuran  di  lapangan.  Analisis  statistik  yang  digunakan adalah  korelasi Pearson  Product  Moment ,  regresi, Confusion  Matrix , dan RMS Difference .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa,  data  penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  yang  akurat untuk penutup lahan dengan akurasi 92% serta suhu permukaan lahan dengan dengan nilai RMS 5,8°C dan 4,8°C.  Suhu  permukaan  lahan  dengan  suhu  udara  dan  kelembapan  udara  tahun  2015  memiliki  hubungan yang  kuat  dan  siginifkan,  sementara  dengan  kecepatan  angin  memiliki  hubungan  yang  rendah  dan  tidak signifikan. Selain itu, hubungan pada tahun 2013 lebih rendah dibandingkan tahun 2015.
Kata kunci : penutup lahan, suhu permukaan lahan, Split Windows Algorithm , elemen iklim mikro

## ABSTRACT
Land cover changes such as an expansion of built-up area potentially increasing degree of land surface temperature and micro-climate elements changes that impact the decrease in comfort. The objectives of this research are to know the capability of remote sensing in the acquisition of land cover, surface temperature and study the effect of surface temperature on micro-climate elements. The remote sensing data used are Landsat- 8 OLI / TIRS, Aqua MODIS images on July 19, 2013 and June 23, 2015. The method used in this research is the  Maximum  Likelihood  Classification,  Split  Windows  Algorithm  (SWA),  Inverse  Distance  Weighted  (IDW), and  field  measurements.  Statistical  analysis  used  in  this  research  is  Pearson  Product  Moment  correlation, regression, confusion matrix. The results showed that remote sensing  data can  be used to obtain accurate information for land cover with an accuracy of 92% and land surface temperature with RMS values of 5.8°C and 4.8°C. Land surface temperature with air temperature and humidity in 2015 has a strong and significant relationship,  while  the  wind  speed  has  a  low  and  insignificant  relationship.  Furthermore,  the  relationship  in 2013 was lower than in 2015.
Keywords: land cover, land surface temperature, Split Windows Algorithm, micro-climate elements

## PENDAHULUAN
Daerah  perkotaan  merupakan  pusat  kegiatan yang pertumbuhan fisiknya sangat dinamis (Muta’ali,  2011).  Perkembangan  perkotaan  yang sering terjadi adalah perkembangan lahan terbangun akibat proses ekspansi yakni perubahan tutupan  lahan  non  terbangun  menjadi  lahan terbangun  (Suharyadi,  2010).  Proses  ekspansi tersebut  dapat  berdampak  pada  hilangnya  lahan yang  memiliki  fungsi  lindung,  budidaya,  dan ekologis sehingga dapat mengakibatkan
permasalahan  lingkungan.  Perubahan  penutup lahan  mempengaruhi  perubahan  penggunaan lahan  yang  mengakibatkan  perubahan  suhu permukaan  lahan  (Jatmiko,  2016),  semakin berkurangnya  tutupan  vegetasi  mengakibatkan peningkatan  suhu  permukaan  lahan  (Fadhilah, 2012).  Tingginya  suhu  permukaan  di  perkotaan menyebabkan berkembangnya penggunaan pendingin udara yang berdampak pada meningkatnya suhu atmosfer (Azeem et al. 2016).
Suhu permukaan lahan di perkotaan yang lebih tinggi  daripada  daerah  pedesaan  disebut  dengan
Pulau Bahang ( Urban Heat Island /UHI) (Xie & Zhou, 2015).  Faktor  yang  mempengaruhi  UHI adalah perbedaan penggunaan lahan di daerah perkotaan yang  didominasi  dengan  bangunan  sedangkan  di pedesaan  didominasi  dengan  penggunaan  lahan pada penutup lahan vegetasi seperti sawah, kebun, dan tegalan (Barnabe, 2008). UHI dapat mempengaruhi kesehatan dan kenyamanan penduduk  perkotaan,  biaya  energi,  ketersediaan dan  kualitas  air,  serta  kualitas  udara  (Prilandita, 2009). Gambar 1. menunjukkan sketsa profil UHI.
Gambar 1. Sketsa profil Urban Heat Island (UHI) Sumber: (Epa, 2008)
Suhu  permukaan  yang  tinggi  di  kawasan perkotaan  merupakan  salah  satu  contoh  dari penurunan  kenyamanan  (Asiani,  2007).  Dapat dikatakan bahwa perkotaan yang didominasi lahan terbangun  memiliki  kenyamanan  yang  rendah karena  memiliki  suhu  permukaan  yang  tinggi, sedangkan  apabila  suatu  wilayah  didominasi vegetasi  maka  memiliki  kenyamanan  yang  tinggi karena  memiliki  suhu  permukaan  yang  lebih rendah.  Suhu  permukaan  lahan  merupakan  faktor penting dalam klimatologi karena dapat mempengaruhi  suhu  udara  (Serban  &  Maftei, 2011). Suhu permukaan lahan mampu menggambarkan keadaaan permukaan dan  proses terkait  iklim,  hidrologi,  ekologi,  dan  kesehatan manusia (Du et al., 2015).
Peningkatan jumlah penduduk dan perubahan lingkungan  dapat  menyebabkan  perubahan  iklim kota (Jatmiko, 2016). Elemen iklim mikro yaitu suhu udara,  kelembapan,  radiasi  matahari,  dan  curah hujan. Namun, elemen iklim yang paling berpengaruh pada kenyamanan dan mudah dalam pengukuran  pada  skala  kota  adalah  suhu  udara, kelembapan  udara,  dan  kecepatan  angin  (Asiani, 2007).
Kota Surakarta merupakan salah satu kawasan perkotaan di Provinsi Jawa Tengah yang memiliki  daya  tarik  bagi  masyarakat karena fungsi kota  sebagai  kota  wisata, pendidikan,  dan  budaya (DKPS, 2014). Ketersediaan fasilitas dan perkembangan  di  berbagai  sektor  menjadi  faktor penarik  maupun  pendorong  masyarakat  untuk menetap. Sehingga jumlah penduduk dan perkembangan pembangunan semakin meningkat.
Jumlah  penduduk  Kota  Surakarta  dari  tahun 2011 hingga 2014 mengalami peningkatan sebanyak  49.538  jiwa  (BPS,  2014).  Peningkatan jumlah penduduk tersebut seiring dengan meningkatnya luas lahan terbangun. Luasan lahan terbangun  seperti  pada  permukiman,  industri  dan perusahaan  dari  tahun  2010  hingga  2013 mengalami peningkatan (DKPS, 2014). Permukiman mengalami peningkatan seluas 62,59 ha, perusahaan seluas 19,6 ha industri seluas 0,23 ha,  sedangkan vegetasi  seperti sawah mengalami penurunan luas sebesar 39,6 ha dan tegalan seluas 16,74 ha.
Kondisi tutupan lahan di  Kota Surakarta  yang didominasi  dengan  lahan  terbangun  dibandingkan dengan  kabupaten  di  sekitarnya  yang  masih dominan  vegetasi  diduga  menyebabkan  terjadinya fenomena  UHI  seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar 1 .  Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis pengaruh suhu permukaan lahan terhadap elemen iklim  mikro  di  Surakarta.  Citra  Landsat  8  saluran termal  dan  Aqua  MODIS  digunakan  untuk memperoleh  informasi  suhu  permukaan  lahan menggunakan  metode Split  Windows  Algorithm (SWA)  (Rozenstein et  al .,  2014).  SWA  dapat meminimalisir  pengaruh  atmosfer  berupa  uap  air yang  diterima  oleh  citra  Landsat 8  saluran  10  dan 11 menggunakan Aqua MODIS

## METODE
Penelitian  dilakukan  di  Kota  Surakarta  dan sekitarnya  yang  merupakan  bagian  dari  wilayah bekas  Karesidenan  Surakarta.  Batas  wilayah penelitian  yang  digunakan  adalah  morfologi  fisik perkotaan Kota Surakarta dan wilayah peri urban di sekitarnya  meliputi  sebagian  Kabupaten  Boyolali, sebagian  Kabupaten  Karanganyar,  dan  sebagian Kabupaten Sukoharjo dengan luas mencapai 175,5 km 2 . Daerah kajian pada penelitian ini terletak pada posisi  472983mT─  487914mT  dan  9157732mU  ─ 9169453mU.
Data  penginderaan  jauh  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  citra  Landsat-8 OLI/TIRS dan Aqua MODIS perekaman tanggal 19 Juli  2013  dan  23  Juni  2015  yang  telah  terkoreksi geometrik  dan  radiometrik.  Citra  Landsat  8  TIRS dan  Aqua  MODIS  digunakan  untuk  memperoleh informasi  suhu  permukaan  lahan  menggunakan metode Split  Windows  Algorithm (SWA).  Citra Landsat-8  OLI  digunakan  untuk  memperoleh informasi  penutup  lahan  menggunakan  metode klasifikasi Maximum  Likelihood. SWA memerlukan tiga  parameter  berupa  emisivitas dari  hasil klasifikasi penutup lahan, transmisi atmosferik dari Aqua MODIS saluran 2, 5, 17, 18, dan 19 serta suhu kecerahan  dari  Landsat  8  TIRS.  Aqua  MODIS digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  uap  air  yang dikonversi menjadi transmisi atmosferik.
Peta  elemen  iklim  tahun  2015  memanfaatkan pengukuran  data  di  lapangan  yang  diinterpolasi, sedangkan peta elemen iklim tahun 2013 diperoleh berdasarkan  pendugaan  dari  regresi  pengukuran
Analisis Pengaruh Suhu Permukaan Lahan Terhadap Elemen Iklim Mikro .....................................................................(Zahrotunisa et al)
elemen  iklim  dengan  suhu  permukaan  lahan. Teknik  interpolasi  yang  digunakan  adalah  IDW ( Inverse Distance Weighted) , yaitu teknik interpolasi yang mempertimbangkan titik di sekitarnya (Bolstad, 2008). Nilai dari interpolasi yakni elemen iklim akan lebih mirip pada data sampel yang dekat daripada yang jauh. Bobot ( weight ) tidak dipengaruhi  oleh  letak  dari  data  sampel,  seperti topografi tidak akan berpengaruh dan akan berubah secara  linier  sesuai  jarak  pada  data  sampel (Bolstad, 2008).
Kegiatan  lapangan  dilakukan  pada  tahun 2017,  sehingga  pengecekan  lapangan  dilakukan pada  objek  yang  tidak  mengalami  perubahan, sedangkan  objek  yang  mengalami  perubahan dilakukan  pengecekan  melalui  wawancara  pada warga  sekitar.  Kegiatan  lapangan  dilakukan  untuk pengecekan hasil ekstraksi penutup lahan, pengukuran suhu permukaan lahan menggunakan alat  termometer infrared dan  pengukuran  elemen iklim mikro menggunakan weathermeter . Pengukuran  suhu  permukaan  lahan  di  lapangan dilakukan  pada  waktu  sesuai  dengan  jam perekaman  citra.  Pengukuran  elemen  iklim  mikro dilakukan  pada  waktu-waktu  terjadinya  fluktuasi suhu  dan  kelembapan  yaitu  pada  pukul  06.00- 07.00, 13.00-14.00, dan 16.00-17.00.   Pengukuran dilakukan pada ketinggian 1,5-2 m dari permukaan
tanah, karena pada ketinggian tersebut merupakan lapisan udara dasar pada lapisan troposfer.
Kegiatan  lapangan  mengacu  pada  60  titik sampel yang telah ditentukan sebelumnya menggunakan metode stratified purposive sampling .  Penentuan  sampel  berdasarkan  pada klasifikasi  penutup  lahan  karena  untuk  suhu permukaan  lahan  setiap  penutup  lahan  memiliki nilai  emisivitas  yang  berbeda  dan  tiap  kelas penutup  lahan memiliki kondisi  elemen iklim mikro yang berbeda.
Metode  uji  akurasi  yang  digunakan  adalah Confusion  Matrix untuk  penutup  lahan,  di  mana semakin  tinggi  persentase  akurasi  keseluruhan maka  semakin  akurat  informasi  yang  diperoleh. Metode  uji  akurasi  dengan RMS  difference digunakan  untuk  suhu  permukaan  lahan,  di  mana semakin  kecil  nilai RMS maka  informasi  yang diperoleh  semakin  akurat  (Hadi et  al., 2012). Seluruh parameter selanjutnya dianalisis menggunakan  analisis  statistik  ( Pearson  Product Moment dan regresi) untuk mengetahui hubungan, arah  dan  besar  pengaruh  variabel  independen terhadap variabel dependen. Analisis diskriptif juga dilakukan untuk melihat sebaran dan perubahannya. Gambar  2. menunjukkan  diagram alir penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Informasi  penutup  lahan  diperoleh  dari  hasil klasifikasi multispektral Maximum Likelihood menggunakan  citra  Landsat-8  komposit  562 perekaman 19 Juli 2013 dan 23 Juni 2015. Skema klasifikasi yang digunakan mengacu pada (Jensen, 2014)  dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  yakni  klasifikasi penutup  lahan  untuk  emisivitas  karena  digunakan untuk  ekstraksi  suhu  permukaan  lahan,  namun tetap mempertimbangkan klasifikasi berdasar skala peta yaitu 1: 50.000.
Tabel 1. Emisivitas berdasarkan penutup lahan.
Penutup Lahan Emisivitas Vegetasi kanopi rapat 0,98 Vegetasi kanopi tidak rapat 0,96 Atap genteng 0,92 Seng 0,90 Beton 0,90 Tanah basah 0,95 Tanah kering 0,92 Air 0,98 Aspal 0,95 Sumber: (Jensen, 2014)
Klasifikasi Maximum Likelihood memanfaatkan nilai Region  of  Interest (ROI)  pada  objek  yang diklasifikasikan.  Pengambilan  ROI  tipe  titik  pada piksel  murni  dilakukan  secara  visual  dari  citra Landsat-8 komposit 562 tahun 2013 dan 2015 yang sudah  terkoreksi.  Hasil  uji  akurasi  klasifikasi penutup lahan tahun 2013 dan 2015 terhadap hasil pengecekan  di  lapangan  menggunakan Confusion Matrix diperoleh nilai akurasi keseluruhan  sebesar 92%.  Persentase  akurasi  keseluruhan  keduanya menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi  multispektral penutup  lahan  memiliki  akurasi  yang  baik.  Hasil klasifikasi  penutup  lahan  dapat  dilihat  pada Gambar 3 .
Kondisi  penutup  lahan  sebagian  wilayah Surakarta  pada  tahun  2013  dan  2015  cenderung hampir sama terutama pada penutup lahan berupa lahan terbangun di Kota Surakarta. Kondisi penutup lahan yang berbeda pada kedua tahun terjadi pada penutup lahan vegetasi di pinggiran Kota Surakarta yaitu  di  Kabupaten  Sukoharjo  dan  Kabupaten Karanganyar  bagian  timur.  Kabupaten  Sukoharjo didominasi  dengan  penggunaan  lahan  sawah. Berdasarkan hasil klasifikasi, objek sawah dikelompokkan  menjadi  tiga  kelas  penutup  lahan yaitu  vegetasi  kanopi  rapat,  vegetasi  kanopi  tidak rapat,  dan  tanah  basah.  Perbedaan  kondisi  objek sawah tersebut disebabkan karena waktu perekaman citra yang berbeda sehingga kondisi di lapangan  juga  berbeda.  Kabupaten  Karanganyar sebelah  timur  pada  tahun  2013  memiliki  tutupan vegetasi kanopi rapat yang cukup luas, namun pada tahun  2015  luasannya  berkurang  dan  berubah menjadi  lahan  terbangun  berupa  genteng/tanah kering  meningkat  menjadi  4,239  km 2 dan  beton 0,737  Km 2 .  Berdasarkan  kegiatan  lapangan  yang telah  dilakukan,  pada  area  tersebut  terjadi
pembukaan  lahan  vegetasi  untuk  keperluan pembangunan jalan tol dan permukiman.
(a)
(b)
Gambar  3. Penutup  lahan  sebagian  wilayah  Surakarta tahun 2013 (a) dan 2015 (b).
Informasi  penutup  lahan  digunakan  untuk memperoleh  parameter  emisivitas  sebagai  salah satu  parameter  dalam  ekstraksi  suhu  permukaan lahan metode SWA. Parameter lain yang digunakan untuk  ekstraksi  suhu  permukaan  lahan  adalah transmisi atmosferik dan suhu kecerahan. Transmisi  atmosferik  diperoleh  dari  pengolahan citra  Aqua  MODIS  terkoreksi  saluran  2,  5,  17,  18 dan 19. Suhu kecerahan diperoleh dari pengolahan Landsat-8  TIRS  saluran  10  dan  11. Gambar  4. berikut menunjukkan suhu permukaan lahan di Kota Surakarta.
Gambar 4. menunjukkan bahwa suhu permukaan  lahan  pada  tahun  2013  dan  2015  di sebagian  wilayah  Surakarta  memiliki  kondisi  yang hampir sama. Suhu permukaan lahan pada 19 Juli 2013 adalah 21,76°C-37,93°C, dan suhu permukaan  lahan  pada  23  Juni  2015  adalah 21,98°C-39,69°C. Hasil  tersebut  dikarenakan perubahan  penutup  lahan  tidak  terlalu  signifikan. Kota  Surakarta  dan  kabupaten  sekitarnya  pada penutup  lahan  berupa  lahan  terbangun  seperti permukiman, pabrik, sepanjang jalan arteri memiliki suhu permukaan lahannya >30°C. Sedangkan suhu permukaan  lahan  <30°C  dominan  tersebar  di
Analisis Pengaruh Suhu Permukaan Lahan Terhadap Elemen Iklim Mikro .....................................................................(Zahrotunisa et al)
Kabupaten  Sukoharjo  yang  memiliki  tutupan vegetasi  lebih  luas  dibandingkan  dengan  lahan terbangun.
(a) (b)
Gambar  4. Suhu  Permukaan  lahan  sebagian  wilayah Surakarta tahun 2013 (a) dan 2015 (b).
Pada tahun 2015  suhu permukaan lahan tinggi dominan  ada  di  bagian  tengah  hingga  utara. Kabupaten  Karanganyar  bagian  timur  didominasi dengan suhu permukaan lahan >30°C karena pada area  tersebut  terjadi  alih  fungsi  lahan  dari  non terbangun menjadi terbangun untuk pembuatan tol jalan. Berbeda dengan kondisi di tahun 2013, pada area tersebut belum terjadi alih fungsi lahan karena belum adanya pembangunan jalan tol.
Hasil  uji  validasi  ekstraksi  suhu  permukaan lahan  dengan  data  pengukuran  suhu  permukaan lahan  menunjukkan  bahwa  persentase  rerata akurasi  keseluruhan  cukup  tinggi  yaitu  lebih  dari 80%,  sehingga  hasil  ekstraksi  dapat  digunakan untuk  analisis  selanjutnya.  Hasil  ekstrasi  suhu permukaan  lahan  tahun  2015  memiliki  persentase akurasi  lebih  besar  yaitu  89,0891%  dibandingkan tahun  2013  yaitu  sebesar  85,1747%.  Hal  tersebut dikarenakan jarak dengan waktu pengukuran yang tidak  terlalu  jauh  yakni  tahun  2017.  Selain  itu, berdasarkan  pengecekan  penutup  lahan  tahun 2015 di lapangan menunjukkan bahwa tidak terjadi perubahan penutup lahan yang signifikan terutama pada lahan terbangun.
Akurasi hasil ekstraksi suhu permukaan lahan juga  dilakukan  menggunakan  RMS Difference diperoleh nilai sebesar 5,8°C untuk tahun 2013 dan 4,8°C  tahun  2015.  Semakin  kecil  nilai  RMS Difference maka  dapat  dikatakan  semakin  akurat suhu  permukaan  yang  dihasilkan  dari  ekstraksi Landsat-8  TIRS  dan  Aqua  MODIS  menggunakan metode SWA. Nilai RMS Difference tersebut relatif
kecil  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  hasil ekstraksi suhu permukaan lahan akurat.
Pengaruh  suhu  permukaan  lahan  terhadap elemen iklim mikro (suhu udara, kelembapan udara, dan  kecepatan  angin)  dianalisis  berdasar  unit analisis  yang  sama  yaitu  penutup  lahan.  Data elemen  iklim  mikro  merupakan  data  pengukuran tahun 2017 yang digunakan untuk dianalisis dengan data  suhu  permukaan  lahan  tahun  2015.  Kondisi elemen  iklim  mikro  pada  tahun  2017  dianggap mewakili  kondisi  pada  tahun  2015  karena berdasarkan  wawancara  dan  pengecekan  di lapangan yang dilakukan menunjukkan bahwa tidak terjadi perubahan penutup lahan yang signifikan.
Pengukuran  dilakukan  saat  terjadi  fluktuasi suhu  dan  kelembapan  yang  signifikan,  sehingga perbedaan  suhu  dan  kelembapan  udara  dapat diketahui  dengan  pasti,  yaitu  pada  pukul  06.00- 07.00, 13.00-14.00, dan 16.00-17.00. Metode yang digunakan dalam pengukuran ini adalah observasi bergerak,  yaitu  pengukuran  yang  dilakukan  dalam waktu singkat pada tiap titik sampel menggunakan alat  bantu.  Setiap  titik  sampel  dilakukan  dua  kali pengukuran  untuk  memperoleh  data  pengukuran yang  konsisten.  Kondisi  suhu  udara  di  sebagian wilayah  Surakarta  tahun  2017  memiliki  rentang 26,21°C -35,52°C dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar  5. Distribusi  suhu  udara  sebagian  wilayah Surakarta tahun 2017.
Berdasarkan Gambar 5. diketahui bahwa pada tahun  2017  suhu  udara  tinggi  memusat  di  Kota Surakarta  dan  menyebar  mengikuti  jaringan  jalan serta  lahan  terbangun,  sedangkan  semakin menjauh  dari  kota  Surakarta  suhu  udara  semakin rendah.  Kota  Surakarta  didominasi  dengan  lahan terbangun  seperti  permukiman,  jalan,  dan  pabrik sehingga  memiliki  tutupan  vegetasi  seperti  ruang terbuka  hijau  yang  lebih  sedikit  dibanding  dengan lahan terbangun. Selain  itu, terdapat jalan arteri di lokasi  penelitian  di  bagian  timur  hingga  selatan. Jalan  tersebut  dilalui  oleh  berbagai  kendaraan
termasuk kendaraan berat dan bis yang menghasilkan  gas  CO 2 .  Gas  CO 2 apabila bercampur  dengan  udara  dapat  menyebabkan menurunnya kadar uap air sehingga mengakibatkan kelembapan udara juga menurun.
Gambar  6. Distribusi  kelembapan  udara  sebagian wilayah Surakarta tahun 2017.
Gambar  6. menunjukkan  bahwa  pada  tahun 2017  sebagian  wilayah  Surakarta  memiliki  kondisi kelembapan udara yang beragam mulai dari rendah hingga  tinggi.  Kondisi  kelembapan  udara  di  lokasi penelitian  berkebalikan  dengan  suhu  udara.  Area yang memiliki suhu udara tinggi maka kelembapan udaranya  rendah.  Sebagian  wilayah  Surakarta memiliki  kelembapan  udara  yang  rendah  di  Kota Surakarta yang menyebar hingga jaringan jalan dan lahan terbangun.
Kelembapan  sangat  rendah  tersebar  di beberapa  area  pada  penutup  lahan  lahan terbangun  mencakup  penggunaan  lahan  berupa permukiman  maupun  industri.  Penggunaan  lahan industri  dengan  penutup  lahan  seng  memberikan pengaruh  signifikan  terhadap  kondisi  kelembapan udara karena area pabrik yang luas dan sifat seng yang  menyerap  panas.  Daerah  pinggiran  kota didominasi  dengan  tutupan  vegetasi  sehingga memiliki  kondisi  kelembapan  udara  yang  tinggi. Terdapat  beberapa  area  pinggiran  kota  yang memiliki kelembapan udara sedang hingga rendah. Hal  tersebut  karena  adanya  pengaruh  dari perkembangan di  Kota  Surakarta  sehingga ekspansi  lahan  terbangun  berkembang  hingga daerah pedesaan.
Kondisi  kecepatan  angin  di  sebagian  wilayah Surakarta tahun 2017 dapat dilihat pada Gambar 7 . Angin  bertiup  dari  area  yang  mempunyai  tekanan tinggi  ke  area  yang  bertekanan  rendah,  atau  dari suhu  rendah  ke  suhu  tinggi  (Lakitan,  2002). Berdasarkan Gambar  7. tersebut diketahui  bahwa angin  bergerak memusat ke  pusat kota  yaitu  Kota Surakarta.  Hal  ini  dikarenakan  area yang
mempunyai  suhu  lebih  rendah  seperti  di  area pinggiran  Kota  Surakarta  memiliki  banyak  tutupan vegetasi yang mengalirkan udara menuju area yang bersuhu tinggi. Angin bergerak dari pinggiran Kota Surakarta  menuju  Kota  Surakarta  dan  kemudian bergerak  ke  arah  timur.  Di  sebelah  selatan  dapat dilihat  bahwa  arah  angin  terlihat  memutar  dan mengarah  ke  segala  arah.  Angin  yang  mengalir menuju area tersebut akan terpecah dan terhalangi karena  adanya  pepohonan  di  sekitar  Sungai Bengawan Solo dan Sungai Samin, akibatnya angin yang  keluar  akan  mengarah  ke  segala  arah  dan menuju  area  yang  mempunyai  tekanan  yang  lebih rendah di sekitarnya.
Gambar 7. Distribusi kecepatan angin sebagian wilayah Surakarta tahun 2017.
Data  elemen  iklim  tahun  2013  diperoleh melalui pendugaan menggunakan persamaan linier yang  diperoleh  dari  regresi  antara  elemen  iklim (kriteum) dengan suhu permukaan lahan (prediktor) tahun  2015.  Variabel  kriteum  dapat  diramalkan menggunakan  variabel  prediktor  dengan  syarat kedua  variabel  memiliki  hubungan  dan  signifikan, semakin  kuat  hubungan  maka  hasil  pendugaan kriteum  akan  semakin  baik  (Hadi,  2004).  Hasil korelasi Pearson Produt Moment untuk tahun 2015 dapat dilihat di Tabel 2 .
Tabel  2. Hasil  uji  korelasi Pearson  Product  Moment antara  suhu  permukaan  lahan  dengan  elemen iklim mikro tahun 2015.
Suhu Udara 2015 Kelembapan Udara 2015 Kecepatan Angin 2015 Suhu Permu kaan Lahan 2015 Pearson Correlation 0,736 ** -0,750 ** -0,286* Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,027 N 60 60 60 Tabel 2.
menunjukkan bahwa suhu permukaan lahan memiliki hubungan yang kuat dan signifikan  dengan  suhu  udara  dan  kelembapan
Analisis Pengaruh Suhu Permukaan Lahan Terhadap Elemen Iklim Mikro .....................................................................(Zahrotunisa et al)
udara tahun 2015. Hal tersebut ditunjukkan dari nilai Pearson Correlation untuk variabel dependen suhu udara sebesar 0,736** dan dependen kelembapan udara  -0,750**  serta  nilai  signifikansi  0,000 (<0,005).  Nilai  positif  pada Pearson  Correlation untuk  suhu  udara  menunjukkan  bahwa  semakin tinggi suhu permukaan lahan maka semakin tinggi pula  suhu  udara.  Nilai  negatif  pada Pearson Correlation untuk kelembapan udara menunjukkan bahwa semakin tinggi suhu permukaan lahan maka semakin rendah kelembapan udara. Besar pengaruh  (R 2 )  suhu  permukaan  lahan  terhadap suhu  udara  sebesar  54,22%  dan  kelembapan sebesar 56,28% dapat dilihat pada Gambar 8 . Nilai tersebut  merupakan  kuadrat  dari  nilai Pearson Correlation .  Suhu  permukaan  lahan  memiliki hubungan  yang  kuat  dan  signifikan  dengan  suhu udara dan kelembapan udara sehingga persamaan linier hasil regresi pada Gambar 8 dapat digunakan untuk  pendugaan  suhu  udara  dan  kelembapan udara  tahun  2013.  Distribusi  suhu  udara  Kota Surakarta tahun 2013 dapat dilihat pada Gambar 9. dan kelembapan udara pada Gambar 10 .
(a) (b)
Gambar  8. Hasil  uji  regresi  suhu  permukaan  lahan dengan  suhu  udara  (a),  dan  kelembapan udara (b) tahun 2015.
Gambar  5. dan Gambar  9. menunjukkan bahwa  terjadi  perubahan  suhu  udara  berupa peningkatan  dari  tahun  2013-2015.  Kabupaten Sukoharjo  yang  didominasi  dengan  objek  sawah cenderung  memiliki kondisi  suhu  udara  yang  tidak berubah  yaitu  antara  26°C-32,02°C.  Kabupaten Karanganyar  bagian  timur  cenderung  mengalami peningkatan  suhu  udara  yang  divisualisasikan dengan  peningkatan  kelas  warna. Kota  Surakarta dan  sekitarnya  juga  mengalami  peningkatan  suhu udara  yang  sebelumnya  suhu  udara  sebesar 30,02°C-32,02°C berubah menjadi 32,03°C- 34,03°C.
Gambar 9. Distribusi  suhu  udara  sebagian  wilayah Surakarta tahun 2013.
Gambar  10. Distribusi  kelembapan  udara  sebagian wilayah Surakarta tahun 2013.
Distribusi kelembapan udara pada Gambar 6. dan Gambar  10. Menunjukkan  bahwa  terjadi perubahan  kelembapan  udara  berupa  penurunan dari  tahun  2013-2015.  Penurunan  kelembapan udara  pada  tahun  2013  didominasi  dengan  nilai 68,7%-71,5% yang menurun menjadi 65,8%-68,6% dan  kelembapan  65,8%-68,6%  menurun  menjadi 62,9%-65,7%.  Penurunan  kelembapan  udara terjadi  di  sekitar  Kota  Surakarta.  Semakin  banyak vegetasi  dan air maka kelembapan semakin tinggi (Malik,  2006).  Oleh  karena  itu,  daerah  perkotaan memiliki kelembapan yang semakin rendah karena vegetasi semakin berkurang akibat ekspansi lahan terbangun.  Terdapat  area  yang  tidak  mengalami perubahan  seperti  di  tengah  Kota  Surakarta,  hal tersebut sejalan dengan kondisi suhu udara di area
tersebut  yang  juga  tidak  mengalami  perubahan. Perubahan suhu udara dan kelembapan udara dari tahun  2013  hingga  2015  tersebut  diduga  terjadi karena pengaruh dari peningkatan suhu permukaan.  Untuk  membuktikan  asumsi  tersebut maka  dilakukan  uji  korelasi Pearson  Product Moment antara  suhu  permukaan  lahan  dengan suhu udara tahun 2013.
Tabel  3. Hasil  uji  korelasi Pearson  Product  Moment antara  suhu  permukaan  lahan  dengan  suhu udara dan kelembapan udara tahun 2013.
Suhu Udara 2013 Kelembapan Udara 2013 Suhu Permukaan Lahan 2013 Pearson Correlation 0,552 ** -0,552 ** Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 N 60 60 Tabel 3.
menunjukkan bahwa suhu permukaan  lahan  dengan  suhu  udara  dan kelembapan  udara  tahun  2013  memiliki  kekuatan hubungan  sedang  dan  signifikan  yang  ditunjukkan dari nilai Pearson Correlation 0,552** dan -0,552**. Berdasarkan  nilai  tersebut  dapat  diketahui  nilai pengaruh  (R 2 )  suhu  permukaan  lahan  terhadap suhu  udara  dan  kelembapan  udara  tahun  2013 sebesar  30,47%.  Kekuatan  hubungan  tahun  2013 lebih  rendah  dibandingkan  dengan  tahun  2015. Salah  satu  syarat  yang  harus  dipenuhi  agar diperoleh  tingkat  hubungan  yang  sama  adalah terdapat hubungan yang sangat kuat dan signifikan pada  variabel  dependen  dan  independen  yang datanya sudah diketahui. Sehingga dapat diperoleh persamaan  linier  yang  mampu  menghasilkan  data pendugaan  yang  lebih  sesuai. Akurasi  hasil pengukuran  suhu  permukaan  lahan  dan  elemen iklim  mikro  tahun  2015  dapat  ditingkatkan  dengan cara  memperbanyak  titik  sampel  dan  melakukan banyak perulangan pengukuran sehingga diperoleh nilai yang konstan. Dapat disimpulkan bahwa pada tahun  2013  dan  2015  suhu  permukaan  lahan berpengaruh  pada  suhu  udara  dan  kelembapan udara, semakin tinggi suhu permukaan lahan maka semakin rendah kelembapan udara.
Arah  hubungan  suhu  udara  dan  kelembapan udara  tehadap  suhu  permukaan  lahan  yang berbeda  disebabkan  karena  arah  hubungan  suhu udara dengan kelembapan udara yang berbanding terbalik.  Hasil  analisis  statistik Pearson  Product Moment antara  suhu  udara  dengan  kelembapan udara  tahun  2013  dan  2015  dapat  dilihat  pada Tabel  4 .  Berdasarkan Tabel  4. diketahui  bahwa suhu  udara  dengan  kelembapan  udara  dan sebaliknya  memiliki  hubungan  yang  sangat  kuat dan  signifikan  dengan  arah  hubungan  berbanding terbalik.  Semakin  tinggi  suhu  udara  maka kelembapan  udara  semakin  rendah  begitu  pula sebaliknya. Tabel  2. menunjukkan  bahwa  suhu permukaan  lahan  dengan  kecepatan  angin  tahun 2015 memiliki kekuatan hubungan yang rendah dan tidak  signifikan.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dari  nilai
Pearson  Correlation sebesar  -0,286*  dan  nilai signifikansi 0,027 (>0,005). Suhu permukaan lahan memiliki  hubungan  yang  rendah  dan  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kecepatan angin  sehingga  tidak  dapat  dilakukan  pendugaan untuk data kecepatan angin tahun 2013.
Tabel  4. Hasil  uji  korelasi Pearson  Product  Moment antara suhu udara dengan kelembapan udara tahun tahun 2013 dan 2015
Kelembapan Udara 2013 Suhu Udara 2013 Pearson Correlation -1,000 ** Sig. (2-tailed) 0,000 N 60 Kelembapan Udara 2015 Suhu Udara 2015 Pearson Correlation -0,994** Sig. (2-tailed) 0,000 N 60

## KESIMPULAN
Akurasi  hasil  klasifikasi  penutup  lahan  tahun 2013  dan  2015  berdasarkan  metode Confusion Matrix diperoleh  nilai  akurasi  keseluruh  sebesar 92%. Hasil ekstraksi suhu permukaan lahan dengan SWA memiliki  nilai  RMS Difference relatif  rendah yaitu 5,8°C untuk tahun 2013, dan pada tahun 2015 sebesar  4,8°C  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa hasil  ekstraksi  suhu  permukaan  lahan  memiliki akurasi yang baik. Kota Surakarta didominasi lahan terbangun  sehingga  memiliki  suhu  permukaan lahan  yang  tinggi  dibandingkan  pinggiran  Kota Surakarta yang dominan tutupan vegetasi memiliki suhu permukaan lebih rendah.
Landsat 8 dan Aqua MODIS dapat digunakan untuk  menghasilkan  informasi  suhu  permukaan lahan dan memiliki hubungan terhadap elemen iklim mikro,  yaitu  suhu  udara  dan  kelembapan  udara relatif. Suhu permukaan lahan dengan suhu udara tahun  2013  memiliki  nilai  pearson  correlation 0,552**, R 2 30,47% serta tahun 2015 memiliki nilai pearson  correlation  0,736**,  R 2 54,22%.  Suhu permukaan lahan dengan kelembapan udara relatif tahun  2013  memiliki  nilai  Pearson  Correlation  - 0,994**, R 2 30,47% serta tahun 2015 memiliki nilai pearson  correlation  -0,750**,  R 2 56,28%.  Semakin tinggi suhu permukaan lahan maka semakin tinggi suhu  udara  dan  semakin  rendah  suhu  permukaan lahan maka semakin tinggi kelembapan udara.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Bapak  Retnadi  Heru Jatmiko  dan  Ibu  Wirastuti  Widyatmanti  selaku pembimbing  skripsi  yang  telah  memberikan  kritik, saran  dan  motivasi.  Terimakasih  untuk  PPIT  BIG yang memberikan dukungan penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Asiani,  Y.  (2007). Pengaruh  kondisi  ruang  terbuka  hijau (RTH) pada iklim mikro di Kota Bogor . Universitas Indonesia .
Analisis Pengaruh Suhu Permukaan Lahan Terhadap Elemen Iklim Mikro .....................................................................(Zahrotunisa et al)
Azeem,  A.,  Butt,  M.  A.,  Nisar,  K.,  &  Anwar,  H.  (2016).
Assessment  of  Urban  Heat  Island  (UHI)  using Remote  Sensing  and  GIS. Global  Journal  of Human-Social  Science  &  Disaster  Management , 16 (2), 0 –8. Barnabe,  R.  (2008). Analysis  of  Urban  Heat  Island  by Using Remote Sensing Technology in Yogyakarta . Universitas Gadjah Mada.
Bolstad,  P.  (2008). GIS  Fundamentals .  Amerika:  Eider Press.
BPS. (2014). Kota Surakarta Dalam Angka Tahun 2014 . Surkarta: Badan Pusat Statistik Kota Surakarta. DKPS. (2014). Profil Perkembangan Kependudukan Kota Surakarta  2014 .  (D.  Surakarta,  Ed.).  Kota Surakarta:  Dinas  Kependudukan  Dan  Pencatatan
Sipil Kota Surakarta.
Retrieved from http://dispendukcapil.surakarta.go.id/20XIV/images /pdf/GabunganProfil.pdf
Du, C., Ren, H., Qin, Q., Meng, J., & Zhao, S. (2015). A practical split-window algorithm for estimating land surface  temperature  from  landsat  8  data. Remote
Sensing , 7 (1), 647 –665.
https://doi.org/10.3390/rs70100647
Epa,  U.  S.  (2008). Reducing  Urban  Heat  Islands : Compendium  of  Strategies  Urban  Heat  Island Basics . Reducing Urban Heat Islands Compendium
of Strategies . Retrieved from
http://www.epa.gov/hiri/resources/pdf/BasicsComp endium.pdf
Fadhilah,  D.  (2012). Analisis  Pengaruh  Perubahan Tutupan Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan Kota Samarinda Berdasarkan Pengolahan Citra ASTER Tahun 2003 dan 2009 . Universitas Gadjah Mada. Hadi,  A.,  Danoedoro,  P.,  &  Sudaryanto.  (2012).
Penentuan  Tingkat  Kekeringan  Lahan  Berbasis Analisa Citra Aster dan Sistem Informasi Geografis. Majalah Geografi Indonesia , 26 (1), 1 –26. https://doi.org/10.22146/mgi.13400 Hadi,  S.  (2004). Analisis  Regresi .  Yogyakarta:  Andi Offset.
Jatmiko, R. (2016). Penggunaan Citra Saluran Inframerah Termal untuk Studi Perubahan Liputan Lahan dan Suhu sebagai Indikator Perubahan Iklim Perkotaan  di  Yogyakarta .  Fakultas  Geografi, Universitas Gadjah Mada.
Jensen, J. R. (2014). Remote sensing of the environment: an  earth  resource  perspective  second  edition . Pearson  Education  Limited,Harlow,  England (Vol. 1).
Lakitan,  B.  (2002). Dasar-Dasar  Klimatologi . PT Rajagrafindo persada,-Tjasyono . Malik,  L.  O.  A.  (2006). Evaluasi  Kebutuhan  Hutan  Kota terhadap  Perbaikan  Iklim  Mikro  di  Kawasan  Kota Namlea Kabupaten Buru Provinsi Maluku .
Universitas Gadjah Mada. Muta’ali,  L.  (2011). Kapita  Selekta  Pengembangan Wilayah . Yogyakarta: Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada.
Prilandita,  N.  (2009).  Perceptions  and  Responses  to Warming in an Urban Environment: A Case Study of  Bandung  City,  Indonesia. J  o  u  r  n  a  l Infrastructure and Built Environment , V (1), 51 –58. Rozenstein,  O.,  Qin,  Z.,  Derimian,  Y.,  &  Karnieli,  A. (2014).  Derivation  of  land  surface  temperature  for landsat-8  TIRS  using  a  split  window  algorithm. Sensors (Switzerland) , 14 (4), 5768 –5780. https://doi.org/10.3390/s140405768
Serban,  C.,  &  Maftei,  C.  (2011).  Thermal  Analysis  of Climate  Regions  Using  Remote  Sensing and  Grid Computing. International  Journal  of  Computer Networks & Communications , 3 (1), 35 –50. https://doi.org/10.5121/ijcnc.2011.3103 Suharyadi.  (2010). Interpetasi  Hibrida  Citra  Satelit Resolusi Spasial Menengah Untuk Kajian Densifikasi Bangunan Daerah Perkotaan Di Daerah Perkotaan Yogyakarta . Universitas Gadjah Mada. Xie,  Q.,  &  Zhou,  Z.  (2015).  Impact  of  urbanization  on urban  heat  island  effect  based  on  tm  imagery  in Wuhan,  China. Environmental  Engineering  and Management Journal , 14 (3), 647 –655.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan