## Analisis Perubahan Land Surface Temperature
Menggunakan Citra Multi - Temporal (Studi kasus:
Kota Banjarmasin)
Devi Muhamad Ramdhan 1 , Isfan Fajar Satryo 2 , Kevin Palemei Cerlandita 3 1,2,3 Program Studi Sains Informasi Geografi ,Universitas Pendidikan Indonesia, ( 1,2,3 Universitas Pendidikan Indonesia)
Email : : 1 depi633@upi.edu, 2 isfanfajar@upi.edu, 3 kevinmz@upi.edu,
Dikirim : 4 Januari 2021 Diterima: 26 Maret 2021
Abstrak: Kota  Banjarmasin  merupakan  salah  satu  Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  yang mempunyai dinamika pambangunan social ekonomi yang bersifat dinamis, hal ini mempunyai dampak buruk  terhadap  pemanfaatan  tatanan  ruang  wilayah  kota.  kondisi  ini  akan  mengurangi  ketersediaan ruang terbuka hijau . Pengurangan RTH diduga menjadi salah satu penyebab peningkatan suhu udara, karena salah satu fungsi dari RTH adalah sebagai pengatur dan penyeimbang iklim mikro. Metode yang digunakan yaitu analisi overlay untuk menghasilkan peta overlay penutup lahan dan suhu permukaan lahan. Observasi lapangan dilakukan dengan menggunakan metode purposive random sampling. Hasil penelitian ini menunjukkan data overlay penutup lahan dengan suhu permukaan lahan pada tahun 2020. Penutup lahan yang mendominasi yaitu penutup lahan daerah pertanian 407 km² dan suhu permukaan yang mendominasi adalah suhu tinggi 29-32 °C. hasil observasi menunjukkan suhu sangat tinggi berada pada penutup lahan pemukiman 34,1 °C dan suhu sangat rendah berada pada penutup lahan daerah non pertanian 20,8 °C
Kata kunci : Tutupan Lahan, Suhu , Penginderaan jauh, Pemrosesan Citra
Abstract: Banjarmasin city is one of the cities in South Kalimantan Province that has a dynamic social economic development dynamics, this has an adverse impact on the utilization of urban space order. this condition will reduce the availability of green open space. RTH reduction is thought to be one of the causes of the increase in air temperature, because one of the functions of RTH is as a regulator and balancer of microclimate. The method used is overlay analyst to produce land cover overlay map and land  surface  temperature.  Field  observation  is  done  using  purposive  random  sampling  method.  The results  of  this  study  showed  data  overlay  land  cover  with  land  surface  temperature  in  2020.  The dominating  cover  of  land  is  the  cover  of  agricultural  land  407  km²  and  the  dominating  surface temperature  is  high  temperatures  of  29-32  °C.  observations  show  very  high  temperatures  are  on  the cover of residential land 34.1 °C and very low temperatures are on the cover of non-agricultural land 20.8 °C
Keywords: Land cover, Temperature, Remote Sensing, Image Processing

## Pendahuluan

## 1. Latar Belakang
Pemanasan  global  adalah  peristiwa  meningkatnya  suhu  rata-rata  pada  lapisan  atmosfer  dan permukaan  bumi  akibat  panas  yang  terperangkap  oleh  emisi  lapisan  karbondioksida  di  atmosfer. Pemanasan  global  sudah  terjadi  diberbagai  belahan  bumi  dan  efek  pemanasan  global  sudah  sangat dirasakan sampai detik ini. Perubahan penggunaan lahan / land use atau penutup lahan / land cover dan aktivitas manusia berpengaruh pada perubahan iklim terutama di wilayah perkotaan. Ada lima faktor iklim yang mempengaruhi kondisi suatu wilayah, yaitu cahaya, suhu, presipitasi, daya penguapan, dan angin. Salah satu unsur iklim yang sangat dipengaruhi oleh iklim yaitu suhu udara.Faktor ini memiliki arti vital karena suhu menentukan kecepatan reaksi dan kegiatan kimiawi yang ada di lingkungan sekitar kita. Suhu merupakan elemen dasar iklim yang paling mudah dirasakan perubahannya, dan merupakan resultan dari elemen-elemen iklim yang lain, sehingga perubahan yang terjadi pada suhu udara berarti perubahan  juga  terjadi  pada  elemen  iklim  yang  lain.  `  Suhu  juga  dipengaruhi  dan  mempengaruhi aktivitas mahluk hidup serta kondisi lingkungan. Perubahan lingkungan yang didominasi oleh aktivitas
manusia terutama perubahan penggunaan lahan atau penutup lahan menyebabkan terjadinya perubahan suhu yang\ cukup mencolok dan cenderung meningkat nilainya (Spencer, 1993).
Suhu  permukaan  lahan  atau  Land  Surface  Temperature  (LST)  dapat  memberikan  informasi penting tentang sifat fisik permukaan yang memegang peran penting dalam proses yang berhubungan dengan  perubahan  suhu  permukaan  pada  lingkungan  sekitar  (Dousset  dan  Gourmelon,  2003  dalam Weng, 2004). Saluran inframerah thermal pada sistem penginderaan jauh dapat digunakan untuk men entukan  sebaran  temperatur.  Selain  itu,  saluran  inframerah  thermal  juga  dapat  digunakan  untuk memantau  perubahan  temperatur  lokal  maupun  global,  digunakan  pula  dalam  pemodelah  perubahan iklim, pemantauan temperatur permukaan lahan. Data penginderaan jauh diekstraksi ke Land Surface Temperature (LST) yang mewakili informasi variasi temperatur permukaan secara spasial dan berguna untuk studi perubahan iklim, studi perkotaan, kehutanan, pertanian, maupun hidrologi (Orhan & Yakar, 2016 ; Anbazhagan & Paramasivam, 2016).
Penelitian-penelitian terdahulu menyatakan bahwa Land Surface Temperature meningkat pada area  yang  meimiliki  lebih  banyak  aktifitas  antropogenik  dan  juga  di  area  terbangun.  Sedangkan temperatur yang cenderung lebih rendah terdapat pada area-area bervegetasi. Analisis suhu permukaan lahan diharapkan dapat memberikan masukan yang berharga bagi upaya restorasi ekologi (Kayet, et.al., 2016). Penentuan suhu permukaan daratan ini dengan melihat adanya perubahan tutupan vegetasi yang dilihat  dari  kerapatan  vegetasi  menggunakan  nilai  indeks  vegetasi.  Vegetasi  dapat  menjadi indikator dari  dinamika  suhu  permukaan  yang  ada  di  area  perkotaan.  Semakin  banyak  tutupan  vegetasi  atau dengan tutupan vegetasi penuh maka LST akan semakin dingin ke arah daerah pinggiran kota karena daerah pinggiran kota memiliki tutupan vegetasi yang lebih banyak, sedangkan semakin jarang tutupan vegetasi maka LST semakin panas menuju ke arah perkotaan (urban). (Weng, 2004)

## Tujuan
Tujuan  dari  pengambilan  tema  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  sebaran  rona  kota Banjarmasin,  mengetahui  sebaran  suhu  kota  Banjarmasin  dan  terpentingnya  yaitu  mengetahui  factor yang mempengaruhi perubahan suhu di permukaan kota Banjarmasin

## Manfaat
Analisis Secara teoretis tugas akhir ini berguna sebagai metode konsep pengolahan data citra multi themporal. Secara praktis tugas akhir ini diharapkan bermanfaat bagi:
a. Teoritis, sebagai wadah menambah wawasan dan konsep keilmuan khususnya tentang analisis suhu permukaan dengan menggunakan sistem penginderaan jauh.
b. Praktis,  sebagai  memberikan  informasi  mengenai  persebaran  suhu  permukaan  dan  estimasi perubahan  suhu  permukaan  selama  kurun  waktu  beberapa  tahun  terakhir  guna  pengambilan kebijakan dalam perencanaan dan pembangunan wilayah di kota banjarmasin

## Metode Penelitian
1. Alat dan Bahan
• Peralatan Pengolahan Data
1. Perangkat  Keras  (Hardware)  Laptop  HP  Spesifikasi  Intel  Core  i5  RAM  4GB,  OS Windows 10 64-bit
2. Perangkat Lunak (Software)
a) Sistem Operasi Windows 10
b) Microsoft Office 2016
c) QGIS
2. Bahan Data Penelitian
1. Citra Landsat 5 Path 122 Row 65 Akuisisi data Tahun 2010
2. Citra Landsat 8 Path 122 Row 65 Akuisisi data Tahun 2020
3. Data vektor batas administatif kota Banjarmasin
4. Data rentang kelas Suhu Permukaan Lahan.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengintegrasikan  data  Penginderaan  Jauh  dan  SIG.  dengan memanfaatkan toolbars RS & GIS pada aplikasi QGIS. Adapun metode yang digunakan adalah analisis
data sekunder dengan metode penilaian dan tumpang susun yang mencakup beberapa parameter, yaitu Jarak dari Garis Pantai, Jarak dari Sungai, Kemiringan (Slope), Ketinggian, dan Penggunaan Lahan.
Metode  Pengambilan  Sampel  pada  penelitian  ini  menggunkan  metode  stratified  random sampling.  Sampel  acak  berstrata  adalah  cara  pengambilan  sampel  degan  terlebih  dahulu  membuat penggolongan populasi menurut ciri geografis tertentu dan setelah digolongkan lalu ditentukan jumlah sampel  dengan  sistem  pemilihan  acak  (Tika,  2005).  Pengambilan  sampel  akan  dilakuan  setelah pengolahan data. Citra penginderaan jauh dilakukan klasifikasi dan ekstraksi sehingga menghasilkan data suhu permukaan.
Data suhu permukaan mempunyai sifat sangat dinamis karena suhu permukaan akan mengikuti kondisi dari lingkungan sekitarnya baik itu karena kondisi dari cuaca maupun keadaan meteorologisnya, sehingga tidak relevan apabila dilakukan pengambilan sampel pada data suhu permukaan ini di lapangan secara  real  time  Kerentanan  merupakan  keadaan  atau  kondisi  yan  dapat  mengurangi  kemampuan masyarakat untuk mempersiapkan diri untuk menghadapi bahaya atau ancaman bencana (Al qossam, dkk. 2020). Peta kerentanan terbagi dari

## Analisis data
Metode  Analisis  Data  Metode  analisis  data  berisi  tahapan  dalam  melakukan  analisa  hasil penelitian  yang  terdiri  dari  analisa  deskriptif  spasial  .  Analisa  deskriptif  spasial  digunakan  untuk mejelaskan  dan  menjabarkan  persebaran  spasial  penutup  lahan  dan  hasil  ekstrasi  suhu  permukaan Normalized Different Vegetation Index (NDVI), Top Of Atmosphere (TOA), Temperature Brightness, dan Land Surface Temperature).
Untuk  mengetahui  hubungan  antara  kedua  tersebut  maka  dilakukan  overlay  untuk menggabungkan data penutup lahan dan data suhu permukaan sehingga kedua data tersebut menjadi satu dan saling bertampalan, sehingga nantinya dapat diketahui besarnya suhu permukaan pada setiap penutup  lahan.  Kemudian  dilakukan  asumsi  bahwa  semakin  banyak  vegetasi  maka  suhu  permukaan lahan akan semakin rendah, dan jika vegetasi sedikit maka suhu permukaan lahan akan tinggi

## Pembahasan
1. Land Surface Temperature tahun 2010
Pengklasifikasian  dengan  menggunakan  rentan  penilaian    klasifikasi  memudahkan  didalam melihat variasi suhu permukaan lahan yang ada di Kota Banjarmasin. Jumlah band yang dimiliki citra ini terdapat 11 band dan band yang digunakan adalah band 2,3,4 untuk mengasilkan tampilan true color dan  band  10,  11  untuk  menghasilkan  LST.  (lihat  Gambar  4.1).  terdapat  nilai  LST  yang  di  urutkan terbagi menjadi 8 kelas

## 4.1.1 Tabel statistik LST Kota Banjarmasin
sumber : Statistik LST Kota Banjarmasin tahun 2010
Statistik LST Kota Banjarmasin tahun 2010(lihat Tabel 4.1.1) menujukan nilai minimum, nilai maksimum  dan  nilai  rata-rata  LST  Kota  Banjarmasin  Tahun  2010.  Nilai  LST  Maksimum  Kota Banjarmasin adalah >29°C, nilai LST minimum Kota Banjarmasin  adalah <11°C, namun pada tahun ini  kota  Banjarmasin  memiliki  kerendahan  suhu  berkisar  18°C    dan  nilai  LST  rata-rata  Kota Banjarmasin  27-29  °C.  Nilai  LST  tinggi  umumnya  terjadi  pada  daerah  lahan-lahan  terbangun mengingat  pertumbuhan  lahan  terbangun  dan  kepadatan  penduduk  yang  selalu  meningkat  di  Kota Banjarmasin.  Pembangunan  secara  fisik  merambat  dari  kota kedaerah  disekitarnya  daerah  pinggiran kota  (daerah  pinggiran  kota)  Klasifikasi  sangat  tinggi  dengan  nilai  suhu    >29°C  tersebar  hampir  di seluruh wilayah kajian. Persebarannya sangat mendominasi di tengah wilayah kajian, dan yang lainnya tersebar hampir ke seluruh wilayah Kecamatan Kota Banjarmasin.
2. Land Surface Temperature tahun 2020
Pada  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  rentan  penilaian    klasifikasi  memudahkan didalam  melihat  variasi  suhu  permukaan  lahan  yang  ada  di  Kota  Banjarmasin.  Jumlah  band  yang dimiliki  citra  ini  terdapat  11  band  dan  band  yang  digunakan  adalah  band  2,3,4  untuk  mengasilkan tampilan true color dan band 10, 11 untuk menghasilkan LST. (lihat Gambar 4.2). terdapat nilai LST yang di urutkan terbagi menjadi 5 kelas

## 4.1.2 Tabel statistik LST Kota Banjarmasin
Nilai LST Kelas <20 1 21-23 2 24-26 3 27-29 4 30-32 5
Klasifikasi sangat tinggi dengan nilai suhu 32-35 °C tersebar hampir di seluruh wilayah kajian. Persebarannya  sangat  mendominasi  di  tengah  wilayah  kajian,  dan  yang  lainnya  tersebar  hampir  ke seluruh wilayah Kota Banjarmasin. Statistik LST Kota Banjarmasin  Tahun 2020 (lihat Tabel 4.2.1) menujukan  nilai  minimum,  nilai  maksimum  dan  nilai  rata-rata  LST.  Nilai  LST  Maksimum  Kota Banjarmasin  adalah 32 °C, nilai LST minimum Kabupaten Klaten adalah 20,1 °C, dan nilai LST rata-
Nilai LST Kelas <11 1 12-14 2 15-17 3 18-20 4 21-23 5 24-26 6 27-29 7 >29 8
rata  Kota  Banjarmasin  adalah  27,7  °C.  Nilai  LST  tinggi  umumnya  terjadi  pada  daerah  lahan-lahan terbangun mengingat pertumbuhan lahan terbangun dan kepadatan penduduk yang selalu meningkat di Kabupaten  Klaten.  Pembangunan  secara  fisik  merambat  dari  kota  kedaerah  disekitarnya  daerah pinggiran kota (daerah pinggiran kota)

## 4.2 Overlay Penggunaan Lahan
Peta overlay penutup lahan dengan LST Kota Banjarmasin menggambarkan persebaran spasial penutup  lahan  dan  suhu  permukaan  lahan  di  Kota  Banjarmasin,  penutup  lahan  mempunyai  5  jenis klasifikasi  yaitu  daerah  non  pertanian  (DNP),  daerah  pertanian,  lahan  terbuka,  pemukiman,  dan perairan sedangkan LST juga mempunyai 5 jenis klasifikasi yaitu suhu sangat rendah, suhu rendah, suhu sedang, suhu tinggi dan suhu sangat tinggi.
Klasifikasi  penutup  lahan  Pemukiman  dengan  LST  tinggi  dengan  suhu  29-32  °C  yang disimbolkan dengan warna Mars Red, dan secara spasial tersebar hampir seluruh kecamatan di wilayah klaten. persebarannya sangat tidak merata dan hanya terbagi menjadi luasan yang kecil, Di wilayah Banjarmasin  bagian  tengah  hanya  terdapat  sedikit  sekali  luasan  untuk  klasifikasi  ini.  19  Klasifikasi penutup lahan Perairan dengan LST sedang dengan suhu 26-29°C yang disimbolkan dengan warna Big Sky  Blue,  dan  secara  spasial  persebarannya  mempunyai  luasan  yang  kecil  di  wilayah  Kota Banjarmasin. Klasifikasi ini terdapat di bagian selatan Banjarmasin yaitu di Kecamatan Banjar selatan.

## Kesimpulan
Setelah dilakukan pegeolahan menggunakan fungsi LST pada toolbars RS & GIS pada aplikasi QGIS. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa telah terjadi peningkatan suhu dari tahun 2010 – 2020 di kota Banjarmasin.  Terlihat Pada hasil pengolahan di  tahun 2010 suhu terendah mencapai 18 – 20 derajat celcius dan suhu tertinggi mencapai 29 derajat celcius.  Sedangkan pada hasil pengolahan tahun 2020 menghasilkan suhu terendah mencapai 21 – 23 derajat celcius dan suhu tertinggi mencapai 30 – 32 derajat celcius.
1. Penutup  lahan  dan  Suhu  permukaan  lahan  di  kota  Banjarmasin  tahun  2020  yang  mendominasi adalah penutup lahan daerah pemukiman dan suhu permukaan lahan tinggi.
2. Suhu permukaan lahan sangat di pengaruhi oleh vegetasi dan kerapan dari vegetasi tersebut. Suhu permukaan akan berbanding lurus dengan jumlah atau kerapatan vegetasi, dimana suhu permukaan lahan akan semakin rendah jika jumlah atau kerapan vegetasinya semakin rapat atau banyak pula, begitupun sebaliknya suhu permukaan lahan akan semakin tinggi jika semakin sedikitnya jumlah atau kerapan vegetasinya
3. Terdapat hubungan antara penutup lahan dan suhu permukaan lahan

## Ucapan Terimakasih
Kami berterimakasih kepada Universitas Pendidikan Indonesia, Bapak dan Ibu dosen, Rekan Rekan seperjuangan, serta anggota kelompok atas kontribusinya dalam proses pembuatan paper ini.
Al  Qossam,  I.  (2020).  Pemetaan  Spasial  Tingkat  Risiko  Bencana  Tsunami  di  Wilayah  Kabupaten Serang Menggunakan Citra SPOT- 6. Jurnal Geodesi Undip, 132 - 143.
Anderson, J.R. et al (1976) A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor  Data,  Geological  Survey  Professional  Paper  964,  US  Government  Printing  Office: Washingto,DC
Jatmiko, R. H. (2015). (Disertasi) Penggunaan Citra Saluran Inframerah Termal untuk Studi Perubahan Liputan  Lahan  dan  Suhu  sebagai  Indikator  Perubahan  Iklim  Perkotaan  di  Yogyakarta. Yogyakarta: Program Pasca Sarjana, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada.
Kota Banjarmasin, P. D. Peraturan Daerah Kota Banjarmasin Nomor 9 Tahun 2014, Pub. L. No. 9 (2014). Kota Banjarmasin
Malingreau, J.P. dan Chrisiani, R. 2004. Land Cover/ Land Use Classification and Its Use With Remote Sensing Data In Indonesia. Presented at the TCDC Course 2004 of Application of Remote Sensing and GIS Technologies for Intergreted Water and Land Resources Management, PUSPICS, Yogyakarta: Fak. Geografi, UGM.
Rajeshwari,  A.,  &  Mani,  N.  D.  2014.  Estimation  of  Land  Surface  Temperature  of  Dindigul District Using Landsat 8 Data. International Journal of Research in Engineering and Technology (IJRET), Vol. 3, Issue 5, 122-126
Sutanto. (1986). Penginderaan Juah Dasar Jilid 1. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Tiara  Azhura ,  - (2019) PENGARUH  PERUBAHAN  PENUTUP  LAHAN  TERHADAP  DAMPAK DISTRIBUSI  SUHU  PERMUKAAN  LAHAN  \  MENGGUNAKAN  CITRA  LANDSAT MULTITEMPORAL KOTA CIREBON PROVINSI JAWA BARAT. D3 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.
Voogt,  &  Oke.  (1998).  Effects  of  Urban  Surface  Geometry  on  Remotely-sensed  Surface Temperature. International Journal of Remote Sensing, 19, 5 .