Deteksi Urban Heat Island terhadap Perkembangan Perkotaan Menggunakan Penginderaan Jauh di Kota Baubau…..(Aldiansyah & Risna)

## DETEKSI URBAN HEAT ISLAND TERHADAP PERKEMBANGAN PERKOTAAN MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DI KOTA BAUBAU
( Urban Heat Island Detection on Urban Development Using Remote Sensing in Baubau City)
Septianto Aldiansyah 1 & Risna 2
1 Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia 2 Departemen Microbiologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor Jl. Margonda Raya, Pondok Cina, Kecamatan Beji, Kota Depok, Jawa Barat 16424 E-mail: septianto.aldiansyah@ui.ac.id
Diterima: 06 Maret 2024; Direvisi: 24 Februari 2024; Disetujui untuk Dipublikasikan: 15 Maret 2024

## ABSTRAK
Fenoma Urban Heat Island (UHI) sering dikaitkan dengan perkembangan perkotaan yang berawal dari peningkatan suhu permukaan ( Land Suface Temperature ). Deteksi UHI terhadap perkembangan perkotaan dilakukan  dari  tahun  2018  hingga  2023  yang  berfokus  di  Kota  Baubau,  Sulawesi  Tenggara,  Indonesia. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  fenomena  UHI  yang  terjadi  akibat  perkembangan  perkotaan seperti perubahan penggunaan lahan dan kerapatan bangunan. Selain itu, sebaran dan intensitas UHI juga di  analisis  dalam  lima  tahun  terakhir.  Metode  yang  digunakan  adalah  teknik  penginderaan  jauh  temporal dengan memanfaatkan algoritma LST dari citra Landsat 8 OLI/TIRS dan Landsat 9 OLI-2/TIRS-2. Maximum Likelihood  juga  digunakan  untuk  mengklasifikasi  penggunaan  lahan.  Perubahan  tutupan  lahan  area terbangun  dan  kerapatan  bangunan  berdampak  terhadap  fenomena  UHI.  Tutupan  lahan  terbangun meningkat  hingga  0,53  km 2 dengan  suhu  rata-rata  UHI  mencapai  2,6 o C  ditahun  2023,  sedangkan  setiap peningkatan kepadatan bangunan 1% akan meningkatkan suhu udara rata-rata hingga 0,0847 o C. Fenomena distribusi dan intensitas UHI terjadi di daerah pusat perkotaan, dan kenaikan intensitas UHI mencapai 2 o C. Kata kunci : Distribusi UHI, intensitas UHI, kerapatan bangunan, suhu permukaan, urban heat island

## ABSTRACT
The Urban Heat Island (UHI) phenomenon is often associated with urban development that originates from an increase in surface temperature (Land Surface Temperature). UHI detection of urban development was  carried  out  from  2018  to  2023  focusing  on  Baubau  City.  This  study  aims  to  analyze  the  UHI phenomenon  that  occurs  as  a  result  of  urban  developments  such  as  changes  in  land  use  and  building density. In addition, the distribution and intensity of UHI were also analyzed in the last 5 years. The method used is a temporal remote sensing technique by utilizing the LST algorithm from Landsat 8 OLI/TIRS and Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 imagery. Maximum Likelihood is also used to classify land use. Changes in built-up area land cover and building density have an impact on the UHI phenomenon. Built-up land cover increased by up to 0.53 km2 with an average UHI temperature of 2.6 o C in 2023, while every 1% increase in building density will increase the average air temperature up to 0.0847 o C. The phenomenon of UHI distribution and intensity occurs in urban center areas and the increase in UHI intensity reaches 2 o C.
Keywords : UHI Distribution, UHI intensity, building density, land surface temperature, urban heat island

## PENDAHULUAN
Sejak  periode  praindustri,  suhu  rata-rata global  telah  meningkat  hingga  0,87 o C  (Mbow  et al., 2017), dan diperkirakan akan terus meningkat hingga  2,0-4,9 o C  di  tahun  2.100  (Raftery  et  al., 2017).  Peningkatan  suhu  ini  menimbulkan peristiwa  panas  ekstrim  yang  lebih  sering  dan intens,  sehingga  dapat  menyebabkan  kematian manusia  dan  kerusakan  ekonomi.  Salah  satu dampak  langsung  dan  negatif  dari  perubahan iklim  adalah  peningkatan  stres  panas  yang  akan menyebabkan peningkatan morbiditas, mortalitas,
dan  penurunan  produktivitas  kerja  di  seluruh dunia  (Kjellstrom  et  al.,  2009;  García-Herrera  et al., 2010; Singh et al., 2015). Dalam studi Sun et al.,  (2019),  peningkatan  suhu  rata-rata  global sebesar  0,5 o C  akan  meningkatkan  tingkat keterpaparan  suhu  panas  hingga  38%.  Kjllstrom et  al.,  (2019)  juga  melaporkan  bahwa peningkatan  suhu  di  bawah  1,5 o C  dan  ditambah adanya tekanan panas tambahan akan menyebabkan  kerugian  hingga  US$  2.400  miliar, dan  penurunan  total  jam  kerja  ditahun  2030 diseluruh  dunia,  dengan  sektor  pertanian  dan
konstruksi sebagai sektor
yang paling terpengaruh.
Dalam  perspektif  kesehatan  manusia, wilayah  perkotaan  lebih  beresiko  tinggi  terpapar suhu  panas  karena  adanya  efek Urban  Heat Island (UHI).  Fenomena  UHI  mengacu  pada daerah  perkotaan  yang  cenderung  memiliki  suhu yang lebih tinggi daripada lingkungan pedesaannya  (Loughnan  et  al.,  2012).  Beberapa studi  memperkirakan  bahwa  urbanisasi  dan peningkatan  kepadatan  kelompok  populasi (lansia,  orang  miskin,  dan  pekerja  luar  ruangan) menderita sengatan panas, sehingga memungkinkan  daerah  perkotaan  lebih  rentan terhadap  gelombang  panas  (Lou  &  Lau,  2018; Wang  et  al.,  2019).  UHI  juga  memiliki  efek terhadap perilaku dan pola hidup manusia (Zheng et  al.,  2019)  yang  akan  berdampak  terhadap timbulnya  penyakit  serius  seperti  depresi, penyakit  jantung,  dan  demensia  (Rifkin  et  al., 2018).
Indonesia  adalah  salah  satu  contoh  negara berkembang  yang  mengalami  efek  sengatan panas  yang  disebabkan  oleh  fenomena  UHI. Diproyeksikan bahwa 67% penduduknya diperkirakan  akan  tinggal  di  kota  pada  tahun 2035  (Jones,  2010).  Pengamatan  yang  dilakukan Alexander  et  al.,  (2006)  menunjukkan  bahwa adanya peningkatan jumlah siang yang panas dan malam yang hangat antara tahun 1960 dan 2003. Survei  yang  dilaporkan  oleh  Arifwidodo  et  al., (2019)  menemukan  bahwa  50%  responden  Kota Bandung  mengalami  kesulitan  selama  perjalanan menuju  lokasi  tempat  kerja  karena  cuaca  panas. Russo  et  al.,  (2014)  memproyeksikan  kenaikan suhu  rata-rata  global  terbesar  terjadi  di  akhir abad  ke-21  akibat  peningkatan  tiga  gelombang panas dari tahun 2020-2052 dengan pengulangan dua tahun sekali selama periode 2.068-2.100. Hal ini  berakibat  pada  peningkatan  jumlah  kematian pada  lansia  di  wilayah  metropolitan  Jakarta hingga 12-15 kali lipat pada tahun 2050 (Varquez et  al.,  2020).  Perubahan  iklim  ini  kemungkinan besar  akan  memaksa  penduduk  perkotaan  untuk bermukim  kembali  di  pedesaan  (Zander  et  al., 2019).
Saat  ini  lahan  untuk  kawasan  bervegetasi semakin  terbatas  dan  akan  mempengaruhi  pola ruang  kawasan  perkotaan,  dan  meningkatkan suhu  permukaan.  Fahmi  et  al.,  (2016)  telah menunjukkan bahwa adanya konsentrasi peningkatan kawasan terbangun di Kota Baubau, Sulawesi  Tenggara,  Indonesia.  Sementara  itu, lahan  yang  ditumbuhi  vegetasi,  dominan  di  luar wilayah  perkotaan.  Kondisi  ini  menyebabkan perbedaan  tingkat  petumbuhan  perkotaan  dan pedesaan.  Pertumbuhan  ini  menyebabkan  urban sprawl , intensitas pembangunan, dan de-vegatasi yang  terkait  pertumbuhan  populasi  dan  dapat menghasilkan  lebih  banyak  UHI  (Lemonsu  et  al.,
2015).  Semakin  berkembang  Kota  Baubau, bangunan dan penduduk juga semakin bertambah.  Hal  ini  berakibat  pada  penurunan ketersediaan  ruang  terbuka  yang  seharusnya dapat  diubah  menjadi  kawasan  hijau.  Marwasta (2016)  menyatakan  bahwa  semakin  intensif pembangunan  fisik,  khususnya  yang  terjadi  di pinggiran  kota,  semakin  menurun  tingkat kenyamanan  hunian  (suhu  dan  kelembaban harian).
Pendekatan dalam identifikasi fenomena UHI di Kota Baubau melalui citra Landsat pada tahun 2018  dan  2022  untuk  menganalisis  peningkatan kenaikan  suhu  permukaan  dan  hubungannya pada  perkembangan  perkotaan  dalam  kurun waktu tersebut. Penginderaan jauh memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  suatu wilayah  tanpa  perlu  melakukan  kontak  langsung dengan  suatu  wilayah  (Islam  et  al.,  2020). Ekstraksi informasi suhu permukaan menggunakan metode Land Surface Temperature (LST)  untuk  berbagai  jenis  citra  penginderaan jauh  dan  masih  belum  terlalu  banyak  melihat kondisi  secara  temporal  terhadap  fenomena  UHI dan kaitannya terhadap perkembangan perkotaan (Rozenstein  et  al.,  2014;  Aldiansyah  &  Wardani, 2023).  Pendekatan  ini  dapat  menjadi  media dalam  mengidentifikasi  UHI  dan  sebagai  dasar perencanaan wilayah ataupun peningkatan Ruang Terbuka Hijau (RTH).
Perkembangan  Kota  Baubau,  khususnya daerah  yang  sedang  berkembang,  seperti  daerah Batupaoro, Betoambari, Kokalukuna, Murhum, dan Wolio  karena  faktor  pendidikan,  pemerintahan, dan  perekonomian  sebagai  daya  tarik  masyarakat untuk  datang  dan  menetap  sementara,  dan  juga sebagai pekerja maupun berdagang. Kondisi yang terus  meningkat  tersebut  membuat  Kota  Baubau memiliki  perkembangan  yang  lebih  pesat dibandingkan wilayah lain di Pulau Buton. Struktur topografi  yang  kompleks  dimana  jarak  antara pantai  dan  pegunungan  sangat  dekat,  membuat Kota  Baubau  menjadi  pemicu  awal  terjadinya fenomena  UHI  sebelum  menyebar  ke  wilayah sekitarnya  yang  dikuti  banyaknya  perubahan penggunaan lahan.
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis fenomena UHI  yang  terjadi  akibat  perkembangan  perkotaan seperti  perubahan  penggunaan  lahan  dan kerapatan  bangunan  pada  tahun  2018  dan  2023 mengunakan  teknik  penginderaan  jauh  di  Kota Baubau.

## METODE

## Wilayah Studi
Penelitian ini dilakukan di Kota Baubau yang terdiri  dari  Kecamatan  Batupaoro,  Betoambari,
Deteksi Urban Heat Island terhadap Perkembangan Perkotaan Menggunakan Penginderaan Jauh di Kota Baubau…..(Aldiansyah & Risna)
Kokalukuna,  Murhum,  dan  Wolio.  Wilayah  ini dipilih  karena  memiliki  tingkat  perubahan penggunaan  lahan  yang  signifikan  dibanding wilayah lain di  Kota Baubau. Pada penelitian ini, Kota  Baubau  memiliki  luas  wilayah  28,32  km 2 yang  diproyeksikan  dengan  UTM  Zone  50S. Wilayah ini berada di dekat pesisir. Terdapat dua musim  di  wilayah  ini  yaitu  musim  hujan  dan musim  kemarau,  dengan  suhu  udara  berkisar 21°C – 33°C. Musim barat hujan berlangsung pada bulan November hingga Mei dan musim kemarau berlangsung  dari  bulan  Juni  hingga  Oktober. Suhu  udara  di  Kota  Baubau  cukup  panas khususnya  di  siang  hari  pada  musim  kemarau, sehingga  identifikasi  fenomena  UHI  dilakukan pada  bulan-bulan  tersebut.  Gambaran  wilayah studi dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Data
Penelitian ini menggunakan data citra Landsat 8  OLI/TIRS  dan  Landsat  9  OLI-2/TIRS-2  dengan path/row  112/64.  Kriteria  akuisisi  citra area  of interest (AOI) adalah tutupan awan <5%. Landsat 8  OLI  digunakan  untuk  identifikasi  fenomena  UHI tahun  2018,  sedangkan  Landsat  9  OLI-2/TIRS-2 digunakan  untuk  identifikasi  fenomena  UHI  tahun 2023.  Kedua  jenis  citra  memanfaatkan  jenis  Band yang  sama  untuk  mengidentifikasi  fenomena  UHI yaitu Band 5 Near-Infrared, Band 4 Red, dan Band 10 TIRS-1.

## Ektraksi Land Surface Temperature
Terdapat beberapa tahap
dalam
mengekstraksi nilai LST pada data Landsat seperti menentukan  nilai  pancaran Top  of  Atmospere (TOA), Radiance , Normalized Difference Vegetation
Index (NDVI),  Proporsi  Vegetasi  (Pv),  dan Emisivitas permukaan tanah ( ). Ekstraksi nilai LST pada  Landsat  8  OLI/TIRS  dan  Landsat  9  OLI- 2/TIRS-2  menggunakan  Band  10  TIRS-1. Konstanta  Kalibrasi  radian  spektral  1  dan  2  untuk Landsat  8  OLI/TIRS  adalah =  774,8853  dan =1321,0789,  sedangkan  Landsat  9  OLI-2/TIRS-2 adalah =  799,0284  dan =  1329,2405.  Nilai
TOA  ditentukan  menggunakan Persamaan  1 , sedangkan nilai Radiance ditentukan menggunakan
Persamaan  2 (Sultana  & Satyanarayana, 2018).
………………………..(1) di mana:
=  Radian spektral dari sensor (Watts/(m 2 .sr.
=  Nilai  piksel  yang  terkalibrasi  kuantitasi  dalam DN s.
…………………………….(2)
di mana:
= =
= =
Kecerahan Suhu
Nilai Radiance (Watts/(m2.sr.
.
Konstanta Kalibrasi radian spektral 1.
Konstanta Kalibrasi radian spektral 2.
Sebelum  mengubah  BT  menjadi  LST,  penting untuk  menghitung  nilai  emisivitas  permukaan  tanah ( ).  Sabrino  &  Raissouni,  (2000)  mengusulkan metodologi dengan menggunakan algoritma estimasi NDVI  (Estoque  et  al.,  2017).  Setelah  nilai  NDVI didapatkan,  selanjutnya  menghitung  nilai  Proporsi Vegetasi (Pv) menggunakan Persamaan 3 dan nilai emisivitas  permukaan  tanah  ( )  menggunakan Persamaan 4 berikut.
……………………………….(3) di mana:
=  Proporsi Vegetasi
=  Nilai indeks kerapatan vegetasi =  Nilai minimun NDVI =  Nilai maksimum NDVI
…………………………………………(4) di mana:
=  Emisivitas permukaan tanah =  0.004 =  Proporsi vegetasi
=  0,986 Estimasi LST
dihitung menggunakan Persamaan  5 dan  suhu  yang  diperoleh  dalam satuan Kelvin, diubah menjadi skala satuan Celcius menggunakan Persamaan  5 (Artis  &  Carnahan, 1982).
……………………….………..(5)
=  Suhu permukaan tanah
=  Kecerahan suhu TOA ( o K)
=  Panjang gelombang
pancaran radiance
(0.00115)
=  Konstanta  yang  diperoleh  dari  h*c/   (1,4388 K)
=  Emisivitas permukaan tanah
Nilai   diperoleh dari kombinasi dari h, c, dan  . h adalah konstanta Plank’s = 6.626*10 -34 Js; c adalah kecepatan  cahaya  =  2.998*10 8 ms -1 ;  dan    adalah konstanta Boltzmann = 1,38*10 -23 J K -1 .

## Identifikasi Urban Heat Island
Fenomena  UHI  yang  dikaji  pada  penelitian  ini berfokus  pada  fenomena  UHI  yang  ada  di perkotaan  dengan  mengacu  pada  hasil  LST. Fenomena UHI dihitung menggunakan persamaan yang  dikembangkan  oleh  Rajasekar  &  Weng (2009)  dengan  mengadopsi  metode  yang diterapkan  oleh  Ma  et  al.  (2010).  Selain mengidentifikasi  sebaran  UHI,  intensitas  UHI  juga diekplorasi  pada  penelitian  ini.  Intensitas  UHI dianalisis menggunakan metode yang dikembangkan  oleh  Xu  et  al.  (2013).  Intensitas UHI  digunakan  untuk  mengetahui  akibat  yang dihasilkan  oleh  fenomena  UHI  melalui  perbedaan suhu  relatif.  Nilai  LST  <0  diidentifikasi  wilayah yang tidak terdampak UHI, sedangkan nilai LST  0 diidentifikasi wilayah yang terdampak UHI (Tsou et al.,  2017).  Sebaran  UHI  dihitung  menggunakan Persamaan 6 , sedangkan intensitas UHI dihitung menggunakan Persamaan 7 berikut.
…………………………..( 6) di mana: = Urban Heat Island =  Suhu permukaan (K) =  Nilai rata-rata suhu permukaan (K) =  Standar deviasi suhu permukaan (K)
…………………………………….(7) di mana:
=  Suhu permukaan relatif (C)
=  Suhu permukaan (C)
=  Nilai rata-rata suhu permukaan (C)

## Perubahan Penggunaan Lahan
Ekstraksi  informasi  perubahan  penggunaan lahan  pada  Landsat  8  OLI/TIRS  dan  Landsat  9 OLI-2/TIRS-2  mengadopsi  metode  Klasifikasi Multispektral
terbimbing
yaitu
Maximum
Likelihood  yang  kelas  penggunaan  lahannya ditentukan  oleh  peneliti.  Pada  penelitian  ini, penggunaan  lahan  yang  digunakan  adalah  lahan terbangun  (permukiman,  area  industri,  dan perkantoran)  dan  non-terbangun  (lahan  yang tidak memiliki bangunan).
Pengujian  kelas  penggunaan  lahan  dilakukan dengan tabel confusion matrix yang dikembangkan oleh  Congalton  (1991).  Jumlah  sampel  ditentukan menggunakan  pertimbangan  tingkat  akurasi dengan  formula  yang  dikembangkan  oleh  Jensen JR (2005) sehingga jumlah sampel yang digunakan sebanyak  50  sampel.  Selain  itu,  Maximum Likelihood  memiliki  presentasi  hasil  yang  lebih tinggi  >80%  dibandingkan  metode  klasifikasi multispektral  yang  lain,  khususnya  pada  daerah heterogen  (Ahmad  &  Quegan,  2013).  Perubahan penggunaan lahan berfokus pada lahan permukiman sebagai identifikasi untuk kenampakan UHI di wilayah Kota Baubau.

## Transformasi Spektral Citra Satelit
Ekstraksi  Built-up  Area  dilakukan  dengan mengkombinasikan Normalized Difference Built-Up Index (NDBI),  NDVI,  dan Modified  Normalized Difference Water Index (MNDWI). Persamaan yang digunakan  untuk  menilai Built-up  Area (BUA) disajikan pada Tabel 1 .
Deteksi Urban Heat Island terhadap Perkembangan Perkotaan Menggunakan Penginderaan Jauh di Kota Baubau…..(Aldiansyah & Risna)
Tabel 1. Transformasi algoritma NDBI, NDVI, MNDWI, dan BUA. Deskripsi Persamaan Sumber Deteksi area terbangun Xu, 2005 Mengukur indeks tingkat kehijauan tumbuhan (vegetasi) Estoque et al., 2017 Pengurangan lengas tanah Zha et al., 2003 Kerapatan Bangunan Bhatti & Tripathi, 2014

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Land Surface Temperature
Suhu  permukaan  yang  dihasilkan  dari Landsat 8 OLI/TIRS dan Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 memanfaatkan  dua band Thermal  Infrared  yang sama. Selama 5 tahun terakhir, suhu permukaan di  Kota  Baubau  berada  pada  interval  18,75 o C – 21,87 o C  ( Tabel  2 ).  Peningkatan  suhu  rata-rata mencapai  3,12 o C,  temuan  ini  lebih  tinggi  dari yang ditemukan oleh Maishella et al., (2020) yang mengukur  peningkatan  suhu  sebesar  2,73 o C dalam  waktu  lima  tahun.  Perbedaan  ini  dapat dipengaruhi  oleh  faktor  lain,  seperti:  perubahan tutupan lahan dan kerapatan bangunan.
Tabel  2 .  Nilai  Suhu  Permukaan  Citra  Satelit  Landsat  8 OLI/TIRS dan Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 Tahun Suhu ( o C) Std Dev. Min Max Mean 29-05-2018 14,58 22,90 18,75 1,76 20-06-2023 17,65 27,80 21,87 2,29
Secara  keseluruhan,  seluruh  kelurahan mengalami tren meningkat dari tahun 2018-2023. Peningkatan  LST  paling  signifikan  terjadi  pada Kelurahan  Bonebone,  Tarafu,  Wameo,  Kaobula, Lanto,  dan  Nganganaumala.  Wilayah  lain  seperti Kelurahan  Baadia,  Bukit  Wolio  Indah,  dan Kodolomoko  juga  mengalami  perubahan  dengan LST > 22 o C, dimana wilayah tersebut merupakan kawasan  padat  bangunan  yang  masih  dalam proses pembangunan. Sesuai dengan pernyataan Fawzi (2017), serta Aldiansyah & Wardani (2023), bahwa  kawasan  terbangun  memiliki  emisivitas yang  lebih  tinggi  yang  berpotensi  meningkatkan temperatur  permukaan,  semakin  luas  dan  padat
kawasan terbangun, maka temperatur permukaan juga akan semakin meningkat.
Distribusi
spasial LST dan Kawasan
Terbangun menunjukkan bahwa kawasan terbangun  yang  diindikasi  sebagai  perkembangan kawasan  perkotaan  di  Kota  Baubau  berpusat  di utara  dan  mengarah  ke  arah  selatan.  Areal terbangun  terdeteksi  berwarna  coklat  tua  dengan sebaran  mengelompok  di  bagian  utara  Kota Baubau ( Gambar 2 ). Deteksi kawasan terbangun didasarkan  pada  Bhatti  &  Tripathi  (2014)  yang menyatakan bahwa kawasan terbangun terdeteksi pada  nilai  DN  >  -0,2,  sedangkan  sisanya merupakan tutupan lahan lain.
Pemanfaatan indeks NDVI, MNDWI, dan NDBI berdasarkan  kepekaan  masing-masing  indeks terhadap  objek  di  permukaan  bumi.  Deteksi kawasan  terbangun  telah  menggunakan  indeks MNDWI  untuk  mengurangi  pengaruh  kelembaban permukaan,  sehingga  kawasan  terbangun  yang terdeteksi  lebih  jelas.  Tidak  terdapat  nilai  korelasi negatif  (minus),  sehingga  kontras  area  terbangun dibandingkan  objek  lain  cukup  baik  dan  jelas ( Tabel  3 ).  Indeks  NDVI  digunakan  untuk memberikan kontras yang lebih pada kelas tutupan vegetasi  dan  tutupan  lahan  terbuka,  sehingga diharapkan  kombinasi  NDVI  dan  NDBI  dapat memberikan  hasil  deteksi  area  terbangun  yang lebih baik .
Tabel 3. Korelasi antara LST, NDVI, MNDWI, dan NDBI LST NDVI MNDWI NDBI LST 1 NDVI 0.5191 1 MNDWI 0.3434 0.4727 1 NDBI 0.5339 0.899 0.7262 1

## Gambar 2. Sebaran LST dan BUA di Kota Baubau.
Hasil  statistik  menunjukkan  adanya  korelasi yang  kuat  antara  kepadatan  bangunan  dan  LST dengan  koefisien  determinasi  0,5357.  Hal  ini menunjukkan  ada  hubungan  yang  kuat  antara peningkatan kepadatan bangunan dengan peningkatan  LST  di  Kota  Baubau.  Nilai  koefisien determinasi juga dapat digunakan untuk menghitung  kontribusi  kepadatan  bangunan terhadap  LST.  LST  dipengaruhi  oleh  kepadatan bangunan  dengan  perkiraan  sebesar  53,57%, sedangkan  sisanya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain.
Hasil  regresi  liniear  kedua  parameter  ditunjukkan pada Gambar  3 .  Persamaan  regresi  antara kerapatan  bangunan  dengan  LST  diperoleh y=0.0847x  -2.3429  dengan  LST  dalam  derajat Celsius sebagai variabel y dan kerapatan bangunan dalam  persen  sebagai  variabel  x.  Berdasarkan persamaan  regresi,  peningkatan  kepadatan bangunan  sebesar  1%  di  wilayah  studi,  dapat meningkatkan  LST  sebesar  0,0847 o C,  namun  di daerah lain pengaruhnya dapat berbeda-beda.
Deteksi Urban Heat Island terhadap Perkembangan Perkotaan Menggunakan Penginderaan Jauh di Kota Baubau…..(Aldiansyah & Risna)

## Analisis Urban Heat Island
Klasifikasi  distribusi  UHI  bertujuan  agar fenomena  UHI  yang  diperoleh  dapat  diidentifikasi dan  dikelompokkan  berdasarkan  tinggi  rendahnya nilai  LST  yang  dihasilkan  (Fawzi,  2017).  Distribusi UHI  dikelompokkan  menjadi  tiga  kelas  yaitu  Non- UHI, UHI 1, dan UHI 2. Non-UHI merepresentasikan  wilayah  yang  tidak  terdampak fenomena  UHI,  UHI  1  dikategorikan  sebagai wilayah  yang  memiliki  potensi  peningkatan fenomena  UHI,  sedangkan  UHI  2  adalah  wilayah yang  paling  signifikan  mengalami  UHI.  Analisis fenomena  UHI  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai ambang  batas  suhu  untuk  wilayah  Kota  Baubau. Berdasarkan  nilai  ambang  batas  UHI  bahwa  pada tahun  2018,  fenomena  UHI  terjadi  jika  suhu permukaan tanahnya melebihi 20,33 o C, sedangkan jika  suhu  permukaan  tanah  dibawah  20,33 o C menandakan  wilayah  tersebut  tidak  mengalami fenomena UHI ( Tabel 4 ).
Tabel  4 .  Luasan  Distribusi  (Km 2 )  dan  Ambang  Batas
UHI ( o C) Tahun Kelas (Km 2 ) Nilai Ambang Batas ( o C) Non- UHI UHI 1 UHI 2 29-05-2018 19,12 7,73 1,47 20,33 20-06-2023 18,95 6,34 3,02 23,9
Berbeda  dengan  tahun  2023  yang  nilai ambang  batasnya  lebih  tinggi,  yaitu  23,9 o C. Ambang  batas  ini  bersifat  relatif,  karena  akan berbeda  pada  wilayah  lain.  Penelitian  ini  juga menunjukkan  bahwa  ambang  batas  UHI  lebih rendah  untuk  wilayah  perkotaan  yang  berada  di daerah  pesisir.  Wilayah  pesisir  umumnya  lebih
panas karena adanya pengaruh topografi. Semakin rendah  suatu  topografi,  maka  semakin  panas wilayah tersebut.
Distribusi UHI 1 menunjukkan tren penurunan hingga  1,39  km 2 .  Pada  UHI  2  menunjukkan  tren yang  meningkat  sebesar  1,55  km 2 .  Wilayah  yang tidak mengalami UHI masih memiliki cakupan yang cukup  luas,  meskipun  menurun  sebesar  0,17  km 2 ( Gambar 4 ). Hal ini dipengaruhi oleh penggunaan indeks  vegetasi  dalam  mengekstraksi  suhu permukaan  dan  kurang  mampu  dalam  menilai suhu permukaan terhadap kondisi existing (Tsou et al., 2017).
Pola  yang  dihasilkan  oleh  Distribusi  UHI cenderung  berbeda  dari  Intensitas  UHI.  Distribusi UHI  fokus  pada  fenomena  UHI  yang  terjadi, sedangkan  intensitas  UHI  lebih  menunjukkan kondisi fenomena UHI akibat perubahan penggunaan  lahan,  terutama  wilayah  terbangun dan lahan terbuka. Nilai kappa yang dihasilkan dari penggunaan  lahan  tahun  2018  dan  2023  masing- masing  sebesar  79,31%  dan  83,49%.  Akurasi tersebut  dinilai  cukup  baik  untuk  mengidentifikasi perubahan  penggunaan  lahan.  I ntensitas  UHI  ≥0 menunjukkan  potensi  kemungkinan  terjadinya UHI,  sedangkan  nilai  <0  tidak  memiliki  potensi untuk  terjadinya  fenomena  UHI.  Pola  intensitas UHI  akibat  perubahan  tutupan  lahan  meningkat sebesar 1,03 km 2 yang sejalan dengan penurunan luasan  wilayah  Non-UHI  ( Gambar  5 ).  Namun, proporsi perbandingan wilayah berpotensi mengalami  UHI  masih  lebih  rendah,  daripada wilayah  yang  tidak  berpotensi  mengalami  UHI. Intensitas  UHI  pada  tahun  2018  sebesar  1 o C, namun pada tahun 2023 meningkat hingga 2 o C.
Gambar 5 . Sebaran Penggunaan Lahan Terbangun dan Intensitas UHI Kota Baubau
Peningkatan tersebut seiring dengan peningkatan  area  terbangun  hingga  0,53  km 2 . Temuan  ini  juga  dilaporkan  oleh  Bonafoni  et  al., (2017)  bahwa peningkatan intensitas UHI sebesar 2 o C  pada  wilayah  perkotaan.  Suhu  daerah terbangun juga dianalisis pada penelitian ini. Suhu daerah  terbangun  pada  tahun  2018  dan  2023 masing-masing  berada  pada  20,61 o C – 22,90 o C dan  25,39 o C – 27,80 o C.  Kota  Baubau  pernah tercatat  cukup  panas  meskipun  belum  masuk dalam  kategori  ekstrem  (Arianto,  2019).  Namun fenomena  peningkatan  suhu  udara  dapat mempengaruhi  flora  perkotaan,  iklim,  konsentrasi polutan,  kualitas  udara,  kesehatan  manusia, dampak  limpungan  dan  ekonomi,  kenyaman termal,  dan  pemanasan  global  (Firozjaei  et  al., 2020).

## KESIMPULAN
Fenomena  UHI  di  Kota  Baubau  mengalami tren  meningkat  dan  berpusat  di  utara  wilayah. Distribusi  UHI  menunjukkan  adanya  korelasi terhadap  persebaran  area  terbangun.  Sedangkan intensitas  UHI  menunjukkan  peningkatan  hingga 2,6 o C  di  tahun  2023.  Perubahan  tersebut menunjukkan adanya beberapa wilayah yang telah terdampak  UHI  di  tahun  2023,  yang  diikuti  oleh pola  perubahan  area  terbangun.  Uji  korelasi menunjukkan  adanya  korelasi  yang  kuat  antara suhu  permukaan  dengan  kerapatan  bangunan.
Setiap  peningkatan  area  terbangun  sebesar  1%, maka  akan  meningkatkan  suhu  udara  rata-rata hingga 0,0847 o C.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Universitas Indonesia  yang  telah  membantu  menfasilitasi penelitian  dan  semua  pihak  yang  ikut  terlibat langsung dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, A., & Quegan, S. 2013. Comparative analysis of supervised  and  unsupervised  classification  on multispectral  data. Applied Mathematical Sciences, 7(74), 3681 – 3694. http://dx.doi.org/10.12988/ams.2013.34214
Aldiansyah,  S.,  &  Wardani,  F.  (2023).  Analisis  Spasio- Temporal  Fenomena  Urban  Heat  Island  dan Hubungannya  Terhadap  Aspek  Fisik  di  Kota Makassar  (1993-2021). Jurnal  Sains  &  Teknologi Modifikasi  Cuaca,  24(1),  1 – 11.  Retrieved  from https://ejournal.brin.go.id/JSTMC/article/view/907 Alexander, L. V., Zhang, X., Peterson, T. C., Caesar, J., Gleason,  B.,  Klein  Tank,  A.  M.  G.,  ...  & Vazquez‐Aguirre,  J.  L.  2006.  Global  observed changes  in  daily  climate  extremes  of  temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres,
111(D5). https://doi.org/10.1029/2005JD006290
Arianto,  S.  2019.  Suhu  Panas  di  Baubau  Belum Terkategori  Ekstrem.  Retrivied  Juli  1,  2023,  from https://rubriksultra.com/2019/09/23/suhu-panas-
Deteksi Urban Heat Island terhadap Perkembangan Perkotaan Menggunakan Penginderaan Jauh di Kota Baubau…..(Aldiansyah & Risna)
di-baubau-belum-terkategori-ekstrem/.
Arifwidodo, S., Chandrasiri, O., Abdulharis, R., & Kubota,
T. 2019. Exploring the effects of urban heat island: A  case  study  of  two  cities  in  Thailand  and Indonesia. APN Science Bulletin, 9(1). doi:10.30852/sb.2019.539 Artis,  D.  A.,  &  Carnahan,  W.  H.  1982.  Survey  of emissivity  variability  in  thermography  of  urban areas. Remote Sensing of Environment, 12(4), 313- 329  https://doi.org/10.1016/0034-4257(82)90043- 8
Bhatti,  S.  S.,  &  Tripathi,  N.  K.  2014.  Built-up  area extraction using Landsat 8 OLI imagery. GIScience & remote sensing,
51(4), 445-467. https://doi.org/10.1080/15481603.2014.939539 Bonafoni,  S.,  Baldinelli,  G.,  &  Verducci,  P.  2017.
Sustainable  strategies  for  smart  cities:  Analysis  of the town development effect on surface urban heat island  through  remote  sensing  methodologies. Sustainable  Cities  and  Society,  29,  211-218. doi.org/10.1016/j.scs.2016.11.005.
Congalton,  R.  G.  1991.  A  review  of  assessing  the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote  Sensing  of  Environment,  37(1),  35 – 46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B Estoque,  R.  C.,  Murayama,  Y.,  &  Myint,  S.  W.  2017. Effects  of  landscape  composition  and  pattern  on land  surface  temperature:  An  urban  heat  island study in the megacities of Southeast Asia. Science of  the  Total  Environment,  577,  349-359. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.10.195 Fahmi,  F.,  Sitorus,  S.  R.,  &  Fauzi,  A.  2016.  Evaluasi pemanfaatan  penggunaan  lahan  berbasis  rencana pola  ruang  Kota  Baubau,  Provinsi  Sulawesi Tenggara. Tataloka, 18(1), 27-39.
Fawzi,  N.  I.  2017.  Mengukur  urban  heat  island menggunakan  penginderaan  jauh,  kasus  di  Kota Yogyakarta. Majalah Ilmiah Globe, 19(2), 195-206. Firozjaei, M. K., Fathololoumi, S., Kiavarz, M., Arsanjani, J.  J.,  &  Alavipanah,  S.  K.  2020.  Modelling  surface heat  island  intensity  according  to  differences  of biophysical  characteristics:  A  case  study  of  Amol city,  Iran. Ecological  Indicators,  109,  105816. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105816 García-Herrera, R., Díaz, J., Trigo, R. M., Luterbacher, J., &  Fischer,  E.  M.  2010.  A  review  of  the  European summer  heat  wave  of  2003. Critical  Reviews  in Environmental  Science  and  Technology,  40(4), 267-306.
https://doi.org/10.1080/10643380802238137
Islam,  S.  M.  M.,  Borić -Lubecke,  O.,  Zheng,  Y.,  & Lubecke,  V.  M.  2020.  Radar-based  non-contact continuous identity authentication. Remote Sensing, 12(14), 2279. https://doi.org/10.3390/rs12142279 Jensen JR. 2005. Introductory Digital Image Processing (Third  Edit).  South  California:  Pearson  Prentice Hall.
Jones,G.W.  2010.  The  2010 – 2035  Indonesian Population  Projection:  Understanding  the  Causes, Consequences  and  Policy  Options  for  Population and  Development.  Retrivied  January  29,  2023, from https://indonesia.unfpa.org/sites/default/files/pub- pdf/Policy_brief_on_The_2010_%E2%80%93_203 5_Indonesian_Population_Projection.pdf Kjellstrom, T., Holmer, I., & Lemke, B. 2009. Workplace
heat  stress,  health  and  productivity – an  increasing challenge  for  low  and  middle-income  countries during  climate  change. Global  health  action,  2(1), 2047. https://doi.org/10.3402/gha.v2i0.2047 Lemonsu, A., Viguie, V., Daniel, M., & Masson, V. 2015.
Vulnerability  to  heat  waves:  Impact  of  urban expansion scenarios on urban heat island and heat stress  in  Paris  (France). Urban  Climate,  14,  586- 605. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2015.10.007
Loughnan,  M.,  Nicholls,  N.,  &  Tapper,  N.  J.  2012.
Mapping  heat  health  risks  in  urban  areas. International Journal of Population Research, 2012. doi:10.1155/2012/518687
Luo,  M.,  &  Lau,  N.  C.  2018.  Increasing  heat  stress  in urban  areas  of  eastern  China:  Acceleration  by urbanization. Geophysical Research Letters, 45(23), 13-060. https://doi.org/10.1029/2018GL080306 Ma,  Y.,  Kuang,  Y.,  &  Huang,  N.  2010.  Coupling urbanization  analyses  for  studying  urban  thermal environment  and  its  interplay  with  biophysical parameters  based  on  TM/ETM+  imagery. International  Journal  of  Applied  Earth  Observation and Geoinformation, 12(2), 110-118. https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.12.002 Maishella, A., Dewantoro, B. E. B., & Aji, M. A. P. 2020. Correlation analysis of urban development and land surface  temperature  using  google  earth  engine  in Sleman  Regency,  Indonesia.  In  IOP  Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 540, No. 1, p. 012018). IOP Publishing.
Marwasta, D. 2018. The Influence of Yogyakarta Urban
Physical  Development  to  Residential  Comfort. In KnE Social Sciences, 3(5), 175-188. https://doi.org/10.18502/kss.v3i5.2332
Mbow, H. O. P., Reisinger, A., Canadell, J., & O’Brien, P. 2017.  Special  Report  on  climate  change, desertification,  land  degradation,  sustainable  land management,  food  security,  and  greenhouse  gas fluxes  in  terrestrial  ecosystems  (SR2).  Ginevra, IPCC, 650.
Raftery, A. E., Zimmer, A., Frierson, D. M., Startz, R., &
Liu,  P.  2017.  Less  than  2  C  warming  by  2100 unlikely. Nature  climate  change,  7(9),  637-641. https://doi.org/10.1038/nclimate3352
Rajasekar,  U.,  &  Weng,  Q.  2009.  Spatio‐temporal modelling  and  analysis  of  urban  heat  islands  by using Landsat TM and ETM+ imagery. International
Journal  of  Remote  Sensing,  30(13),  3531-3548 https://doi.org/10.1080/01431160802562289
Rifkin, D. I., Long, M. W., & Perry, M. J. 2018. Climate change  and  sleep:  A  systematic  review  of  the literature  and  conceptual  framework. Sleep medicine reviews, 42, 3-9. https://doi.org/10.1016/j.smrv.2018.07.007 Rozenstein,  O.,  Qin,  Z.,  Derimian,  Y.,  &  Karnieli,  A. 2014.  Derivation  of  land  surface  temperature  for Landsat-8  TIRS  using  a  split  window  algorithm. Sensors, 14(4), 5768-5780. https://doi.org/10.3390/s140405768 Russo,  S.,  Dosio,  A.,  Graversen,  R.  G.,  Sillmann,  J., Carrao,  H.,  Dunbar,  M.  B.,  ...  &  Vogt,  J.  V.  2014. Magnitude  of  extreme  heat  waves  in  present climate  and  their  projection  in  a  warming  world. Journal  of  Geophysical  Research:  Atmospheres, 119(22), 12-500. https://doi.org/10.1002/2014JD022098 Singh, S., Hanna, E. G., & Kjellstrom, T. 2015. Working
in  Australia's  heat:  Health  promotion  concerns  for health  and  productivity. Health  promotion international, 30(2), 239-250. https://doi.org/10.1093/heapro/dat027 Sobrino,  J.  A.,  &  Raissouni,  N.  2000.  Toward  remote sensing  methods  for  land  cover  dynamic monitoring:  Application  to  Morocco. International journal  of  remote  sensing,  21(2),  353-366. https://doi.org/10.1080/014311600210876 Sultana, S., & Satyanarayana, A. N. V. 2018. Urban heat island  intensity  during  winter  over  metropolitan cities  of  India  using  remote-sensing  techniques: Impact  of  urbanization. International  journal  of remote sensing, 39(20), 6692-6730. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1466072 Sun, Q., Miao, C., Hanel, M., Borthwick, A. G., Duan, Q., Ji, D., & Li, H. 2019. Global heat stress on health, wildfires,  and  agricultural  crops  under  different levels of climate warming. Environment international, 128, 125-136. https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.04.025 Tsou,  J.,  Zhuang,  J.,  Li,  Y.,  &  Zhang,  Y.  2017.  Urban heat island assessment using the Landsat 8 data: a case  study  in  Shenzhen  and  Hong  Kong. Urban Science, 1(1), 10. https://doi.org/10.3390/urbansci1010010 Varquez, A. C. G., Darmanto, N. S., Honda, Y., Ihara, T., & Kanda, M. 2020. Future increase in elderly heat- related  mortality  of  a  rapidly  growing  Asian megacity. Scientific reports, 10(1), 1-9.
https://doi.org/10.1038/s41598-020-66288-z
Wang, Y., Chen, L., Song, Z., Huang, Z., Ge, E., Lin, L.,
&  Luo,  M.  2019.  Human-perceived  temperature changes  over  South  China:  Long-term  trends  and urbanization  effects. Atmospheric  Research,  215,
116-127. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.09.006 Xu, H. 2005. A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index  (MNDWI). Journal  of  Remote  Sensing- Beijing, 9(5), 595.
Xu, L. Y., Xie, X. D., & Li, S. 2013. Correlation analysis of the  urban  heat  island  effect  and  the  spatial  and temporal  distribution  of  atmospheric  particulates using  TM  images  in  Beijing. Environmental Pollution, 178, 102-114. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2013.03.006 Zander, K. K., Richerzhagen, C., & Garnett, S. T. 2019. Human  mobility  intentions  in  response  to  heat  in urban  South  East  Asia. Global  Environmental Change, 56, 18-28. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2019.03.004 Zha,  Y.,  Gao,  J.,  &  Ni,  S.  2003.  Use  of  normalized difference  built-up  index  in  automatically  mapping urban areas from TM imagery. International journal of remote sensing, 24(3), 583-594. https://doi.org/10.1080/01431160304987 Zheng, G., Li, K., & Wang, Y. 2019. The effects of high- temperature  weather  on  human  sleep  quality  and appetite. International  journal  of  environmental research  and  public  health,  16(2),  270. https://doi.org/10.3390/ijerph16020270.