## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603

## Penerapan Algoritma Random Forest dalam Menganalisa Perubahan Suhu Permukaan Wilayah Kota Salatiga
Triloka Mahesti, Kristoko Dwi Hartomo * , Sri Yulianto Joko Prasetyo
Fakultas Teknologi Informasi, Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 trilokamahesti@gmail.com, 2,* kristoko@uksw.edu, 3 sri.yulianto@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: kristoko@uksw.edu
Abstrak− Penambahan jumlah penduduk dari tahun 2010 hingga tahun 2020 pada Kota Salatiga bertambah dengan pesat. Hal ini mempengaruhi  tutupan  vegetasi,  penambahan  kepadatan  bangunan  dan  peningkatan  suhu  permukaan.  Peningkatan  suhu permukaan dapat mempengaruhi iklim, kualitas udara, kesehatan manusia dan penggunaan energi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan lahan terbangun dan perubahan tutupan vegetasi terhadap perubahan suhu permukaan dengan melakukan  eksplorasi  nilai  NDVI,  NDBI,  LST  dan  Albedo.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  NDVI  mengalami  penurunan sedangkan nilai NDBI, LST dan Albedo mengalami kenaikan dari tahun 2014 ke tahun 2021. Nilai NDVI, NDBI dan  Albedo merupakan indeks yang  digunakan  sebagai validasi dari  nilai kenaikan  suhu  permukaan  (LST) pada daerah  penelitian. Hasil korelasi antar indeks menunjukkan korelasi tertinggi terjadi antara NDVI dan NDBI dengan nilai -0.979 yang memiliki korelasi negatif karena kerapatan vegetasi selalu berbanding terbalik dengan kerapatan lahan terbangun. Hasil klasifikasi menghasilkan ada  7  kelurahan  di  Kota  Salatiga  dengan  kenaikan  suhu  tinggi  yaitu  Cebongan,  Mangunsari,  Ledok,  Kutowinangun  Kidul, Gendongan, Salatiga dan Kalicacing. Hasil nilai akurasi dan nilai kappa pada algoritma Random Forest yang dihasilkan cukup akurat  dengan  nilai  akurasi  sebesar  90%  dan  nilai  kappa  sebesar  73%.  Uji  usability  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan membagikan kuesioner kepada pemangku kepentingan  yaitu pegawai DPUPR Kota Salatiga yang memiliki hasil rekapitulasi 3,62 dengan kriteria “cukup berguna”. Dari hasil tersebut, penelitian ini sesuai dengan tujuannya yaitu dapat dijadikan sebagai salah satu rekomendasi pemerintah kota untuk pengambilan kebijakan khususnya pada bidang tata kota Salatiga.
Kata Kunci: NDVI; NDBI; LST; Albedo; Korelasi Pearson; Random Forest.
Abstract− The population increase in Salatiga city is growing rapidly from 2010 to 2020. This change affects the area with vegetation cover, increasing building density and increasing land surface temperatures. The rising of land surface temperature can affect climate change, air quality, human health quality and energy usage. The purpose of this research is to find out th e effect of the area with built-up land and area with vegetation cover to land surface temperature by exploring the values of NDVI, NDBI, LST and Albedo. This research shows that the NDVI value has decreased while the NDBI, LST and Albedo values have increased from 2014 to 2021. The values of NDVI, NDBI and Albedo are the components used as validation of the value of the land surface temperature (LST) change in the study area. The results of the correlation between indices show that the highest correlation occurs between NDVI and NDBI with a value of -0.979 which has a negative correlation because vegetation density is always inversely proportional to the density of built up land. The classification results show that there are 7 villages in Salatiga City with high temperature increases, the villages name are Cebongan, Mangunsari, Ledok, Kutowinangun Kidul, Gendongan, Salatiga and Kalicacing. The results of the accuracy and kappa values in the Random Forest algorithm are quite accurate with an accuracy value of 90% and a kappa value of 73%. The usability test in this study was carried out by distributing questionnaires to city planning department in Salatiga City who had a recapitulation result of 3.62 with the criteria "quite useful". From these results, this research is in accordance with its objectives, the result can be used as one of the city government's recommendations for policy making, especially in Salatiga city planning department.
Keywords : NDVI; NDBI; LST; Albedo; Pearson Correlation; Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN
Kota Salatiga merupakan salah satu kota di Jawa Tengah yang berada pada kaki Gunung Merbabu. Hawa sejuk dan dingin menjadi salah satu khas Kota Salatiga dan sudah digunakan sebagai daerah peristirahatan sejak jaman Belanda. Data Statistik Sektoral Kota Salatiga tahun 2020 menyebutkan Kota Salatiga memiliki luas wilayah ± 54,98 km² yang terdiri dari 4 kecamatan, 23 kelurahan dengan jumlah penduduk 196.082 jiwa. Salatiga merupakan kota yang menghubungkan antara kota Semarang dan Surakarta dengan ketinggian 450-800meter dari permukaan laut. Kota Salatiga merupakan kota yang dikelilingi  oleh beberapa gunung seperti gunung Merbabu, Telomoyo dan Gajah Mungkur [1]. Kota Salatiga juga mendapat predikat kota paling toleran pada tahun 2020 oleh Setara Institute. Banyaknya keuntungan yang dimiliki Kota Salatiga tersebut, membuat banyak pendatang memutuskan untuk berdomisili di Kota Salatiga.
Berdasarkan  data  yang  dipublikasikan  oleh  Data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Salatiga,  jumlah penduduk kota Salatiga dari tahun 2010 hingga tahun 2020 terjadi peningkatan jumlah penduduk yang cukup pesat. Pada tahun 2010 jumlah penduduk kota Salatiga berjumlah 170.800 jiwa dan pada tahun 2020 jumlah penduduk kota Salatiga berjumlah 196.600 jiwa [2]. Berbanding terbalik dengan laju pertumbuhan penduduk kota Salatiga, menurut data BPS Kota Salatiga luas lahan sawah, luas lahan kering dan jumlah pohon di Kota Salatiga jumlahnya semakin menurun dari tahun ke tahun [2]. Peningkatan jumlah penduduk yang pesat, laju penambahan kepadatan bangunan pun juga bertambah sehingga area hijau di Kota Salatiga juga berkurang jumlahnya karena area hijau sudah berubah fungsi seiring  dengan laju pertumbuhan penduduk. Permukaan yang dulunya merupakan tempat tumbuh pepohonan, lahan kering, area persawahan dan area hijau lainya sudah berubah fungsi menjadi bangunan perumahan, pertokoan, jalan dan infrastruktur. Perubahan fungsi permukaan tersebut, yang awalnya merupakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
tempat  resapan  air  dan  lembab  menjadi  tempat  yang  kering  sehingga  sangat  berpotensi  meningkatkan  suhu permukaan Kota Salatiga. Peningkatan suhu permukaan yang disebabkan oleh tutupan lahan sangat mempengaruhi iklim,  kualitas  udara,  kesehatan  manusia  dan  penggunaan  energi  sehingga  studi  mengenai  perubahan  suhu permukaan  sangat  penting  [3].  Kepentingan  lain  yang  menyebabkan  perlunya  studi  mengenai  perubahan  suhu permukaan  karena  cuaca  dunia  dan  pola  iklim  dapat  dipengaruhi  oleh  peningkatan  suhu  permukaan  tanah  [3]. Selain itu, peningkatan suhu permukaan juga dapat menyebabkan banjir dan kenaikan muka air laut.
Studi mengenai  perubahan suhu  permukaan telah dilakukan sebelumnya menggunakan citra satelit yang dieksplorasi menggunakan metode-metode indeks vegetasi. Beberapa penelitian sebelumnya melakukan analisis perubahan  suhu  permukaan  menggunakan Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  untuk  mengetahui tingkat  kehijauan  suatu  wilayah  sebagai  kaitan  dengan  perubahan  suhu  permukaan  karena  vegetasi  merupakan indikator  dari  dinamika  suhu  permukaan  [3].  Penelitian  menggunakan  metode  NDVI  untuk  menganalisis perubahan  suhu  permukaan  telah  dilakukan  oleh  Ningrum  [3],  Nugroho  [4]  dan  Kosasih  [5].  Penelitian  oleh Ningrum [3] menunjukkan bahwa variasi indeks vegetasi yang cenderung turun akan menaikkan suhu permukaan tanah  selaras  dengan  hasil  penelitian  oleh  Nugroho  [4]  dan  Kosasih  [5].  Metode  lain  yang  berkaitan  dengan perubahan suhu permukaan adalah Normalized Difference Built-up Index (NDBI)  karena  dapat mengeksplorasi perubahan  lahan  terbangun.  Belum  banyak  penelitian  yang  menggunakan  metode  NDBI  untuk  menganalisis perubahan suhu permukaan. Penelitian sebelumnya yang menggunakan metode NDBI dilakukan oleh Handayani [6] yang menunjukkan bahwa terjadinya peningkatan tutupan lahan terbangun akan meningkatkan suhu permukaan tanah.  Parameter  lain  terkait  dengan  perubahan  suhu  permukaan  adalah Albedo yang mengeksplorasi  kekuatan pantulan  permukaan  benda  berupa  perbandingan  radiasi  surya  yang  dipantulkan  dan  radiasi  yang  datang  [7]. Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Ningrum [3] menunjukkan bahwa radiasi pantul di daerah urban memiliki nilai Albedo yang lebih tinggi  daripada daerah vegetasi.  Metode selanjutnya adalah Land Surface  Temperature (LST) untuk mengeksplorasi nilai suhu permukaan tanah menggunakan citra satelit. Metode LST telah digunakan oleh  Ningrum  [3],  Handayani  [6],  Nugroho  [4]  dan  Kosasih  [5]  untuk  melakukan  pemetaan  distribusi  suhu permukaan tanah di wilayah penelitian. Penelitian menggunakan metode LST dilakukan dengan algoritma mono- window Brightness Temperature. Penelitian sebelumnya yang melakukan uji korelasi antara metode LST dengan metode NDVI, NDBI dan Albedo menunjukkan adanya hubungan korelasi yang tinggi. Pada penelitian ini juga akan dilakukan pemetaan suhu permukaan tanah menggunakan metode LST yang selanjutnya akan dilakukan uji korelasi menggunakan korelasi pearson dengan metode NDVI, NDBI dan Albedo.
Mempertimbangkan  latar  belakang  di  atas  dan  berdasarkan  studi  pustaka  yang  telah  dilakukan  pada penelitian terdahulu, penelitian ini akan melakukan eksplorasi nilai tutupan vegetasi (NDVI), tutupan non vegetasi seperti bangunan dan infrastruktur (NDBI), kekuatan pantulan permukaan benda (Albedo) dan suhu permukaan tanah  (LST).  Hasil  eksplorasi  selanjutnya  akan  dilakukan  uji  korelasi  menggunakan  korelasi Pearson untuk melihat hubungan keeratan antar metode. Penelitian ini menggunakan citra satelit  Landsat  8 Operational  Land Imager (OLI) tahun 2014 dan tahun 2021 pada bulan Mei. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah akan dilakukan klasifikasi  lahan dengan kenaikan suhu permukaan tinggi. Metode Random Forest akan digunakan  untuk  proses  klasifikasi  menggunakan  Rstudio.  Hasil  dari  klasifikasi  menggunakan Random  Forest selanjutnya dilakukan uji performa metode dengan mencari  nilai akurasi  dan nilai kappa. Uji  performa metode dilakukan  antara  hasil  klasifikasi  metode Random  Forest dengan  hasil  klasifikasi  manual  yang  telah  dicari korelasinya. Selanjutnya dilakukan uji usability untuk mengetahui kegunaan dari penelitian akan dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada stakeholder terkait dalam penyusunan tata guna lahan Kota Salatiga yaitu Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang (DPUPR) Kota Salatiga. Penelitian ini diharapkan dapat berguna sebagai sumber informasi kepadatan bangunan dan tutupan vegetasi yang berpengaruh pada perubahan suhu permukaan kota Salatiga. Selanjutnya penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan dalam mengambil tindakan yang sesuai dengan perencanaan tata kota guna mengurangi panas permukaan kota Salatiga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data citra satelit Kota Salatiga yang terdiri dari 23 kelurahan pada tahun 2014 dan tahun 2021 pada bulan Mei. Bulan Mei dipilih karena tutupan awan pada bulan Mei sangat sedikit sehingga data dapat diolah secara maksimal. Data yang dipakai adalah citra satelit Landsat 8 OLI ( Operational Land Imager) , path/row 120/065, resolusi 30x30m data tersebut diperoleh dari United States Geological Survey (USGS) dengan alamat web https://earthexplorer.usgs.gov/ .

## 2.1. Tahapan Penelitian
Kerangka kerja penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2 dengan tahapan pelaksanaan sebagai berikut: 1. Pengambilan  Data,  tahap  Pertama  adalah  pengambilan  data  citra  satelit  yang  diperoleh  dari United  States Geological Survey (USGS) dengan alamat web https://earthexplorer.usgs.gov/. Data yang dipakai adalah citra satelit Landsat 8 OLI ( Operational Land Imager) , path/row 120/065, resolusi 30x30m pada tahun 2014 dan tahun 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
2. Pemrosesan Data, tahap kedua adalah pemrosesan data citra satelit Landsat 8 OLI yang terdiri dari 11 band yang memiliki nama dan panjang gelombang berbeda. Panjang gelombang tiap band berada pada 0.43-12.51. Pemrosesan  data  dilakukan  dengan  melakukan  kombinasi  band  menggunakan software  Qgis  2.8.1 untuk mendapatkan nilai NDVI, NDBI, LST dan Albedo sesuai dengan rumus yang ada.
3. Uji korelasi, tahap ketiga dilakukan pengujian korelasi menggunakan korelasi Pearson pada hasil pengolahan citra satelit. Hasil pengolahan citra yang dilakukan uji korelasi adalah NDVI, NDBI, Albedo dan LST. Tujuan proses korelasi  ini untuk  mengetahui hubungan indeks vegetasi, indeks lahan terbangun, kekuatan pantulan benda dan suhu permukaan lahan di kota Salatiga.
4. Klasifikasi Data, tahap ini dilakukan klasifikasi secara manual pada hasil NDVI, NDBI, Albedo dan LST tahun 2014 dan tahun 2019 yang berupa angka. Data pengolahan citra satelit diklasifikasikan menjadi 2 kelas tingkat kenaikan  suhu,  yaitu  kenaikan  suhu  rendah  dan  kenaikan  suhu  tinggi.  Klasifikasi  dan  prediksi  dilakukan menggunakan bahasa pemrograman R dan dilakukan pada tiap kelurahan dengan total sebanyak 23 kelurahan di Kota Salatiga. Klasifikasi juga dilakukan menggunakan Random Forest dengan data training sebanyak 60% dan data testing sebanyak 40% dari total 23 kelurahan.
5. Uji Performa Metode, tahap ini dilakukan untuk mengevaluasi performa hasil klasifikasi dan hasil pengolahan citra satelit yang telah dilakukan. Hasil uji performa akan menghasilkan nilai akurasi (overall accuracy) dan analisis  kappa  menggunakan  metode  pengukuran  tertentu  seperti  matriks  kesalahan (confusion  matrix) [8]. Nilai akurasi dan kappa yang dihasilkan dapat menunjukkan seberapa maksimal metode pengolahan citra satelit yang digunakan.
6. Uji Usability, tahap ini dilakukan untuk mengevaluasi kebergunaan hasil penelitian pada stakeholder terkait dalam  hal  ini  adalah  DPUPR  Kota  Salatiga.  Tahap  uji usability ini  dilakukan  dengan  cara  membagikan kuesioner  kepada  pegawai  DPUPR  Kota  Salatiga.  Hasil  dari  tahap  ini  akan  menunjukkan  keefektifan  hasil penelitian untuk stakeholder terkait.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
input : data = (value_of_vi), train_data = data training, test_data = data testing, pred = prediction value, F = features, B = number of tree, f = very small subset of F Correlation Pearson (data) Classification Random_Forest (train_data, test_data) function Random_Forest (train_data, F ) for i = 1 to B do bootsrap_sampling in train_data end for end function

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
function Randomized_Tree_Learn (train_data , F ) return The learned tree end function function majority_vote (train_data , test_data) for i = 1 to f do majority_vote in Randomized_Tree_Learn end function calculation of accuracy (pred, test_data) calculation of kappa (pred, test_data) calculation of usability (data) end for
Gambar 1. Pseudocode dari proses korelasi, klasifikasi dan prediksi

## 2.2. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Normalized  Difference  Vegetation  Index atau  NDVI  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui kondisi  tingkat  kehijauan  tanaman/tutupan  vegetasi  di  suatu  wilayah.  NDVI  sangat  sensitif  terhadap  adanya klorofil  tanaman,  semakin  tinggi  nilai  NDVI  maka  semakin  banyak  pula  tutupan  vegetasi  di  suatu  wilayah sebaliknya  semakin  kecil  nilai  NDVI  berarti  di  wilayah  tersebut  tutupan  vegetasinya  sedikit[4][9][10] . NDVI menunjukkan parameter berupa biomass daun hijau untuk melakukan pembagian vegetasi[11]. Pada penelitian ini nilai  NDVI  didapatkan  dari  perbedaan  penyerapan  radiasi  maksimum  di  kanal Red ( band 4)  serta  reflektansi maksimal di kanal Near Infrared ( band 5) [12]. Nilai didapatkan dengan persamaan berikut:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷) (𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷) = 𝑏𝑎𝑛𝑑5−𝑏𝑎𝑛𝑑4 𝑏𝑎𝑛𝑑5+𝑏𝑎𝑛𝑑 4
(1)
Di mana: NDVI= Normalized Diffrerence Vegetation Index (Nilai: -1 < NDVI < 1) NIR= Near Infrared (Band 5 Landsat 8 OLI/TIRS) RED = Red (Band 4 Landsat 8 OLI/TIRS)
Tabel 1. Klasifikasi Nilai NDVI
Kelas NDVI Keterangan 1 -1 - -0,03 Non vegetasi 2 -0,03 - 0,15 Vegetasi sangat rendah 3 0,15 - 0,25 Vegetasi rendah 4 0,26 - 0,35 Vegetasi sedang 5 0,36 - 1,00 Vegetasi tinggi
2.3. Normalized Difference Built-up Index (NDBI)
NDBI ( Normalized Difference Built-up Index) merupakan indeks untuk menunjukkan kerapatan lahan terbangun seperti perkotaan atau lahan yang sudah tertutup bangunan [13]. NDBI dipilih karena algoritma ini sangat sensitif terhadap  lahan  yang  tertutupi  bangunan  karena  tingginya  pantulan Shortwave  Infrared (SWIR)  dibandingkan dengan lahan Near-Infrared (NIR ) [6]. NDBI akan menampakkan nilai yang tinggi pada lahan terbangun dibanding dengan objek lainnya sehingga dapat memudahkan pemetaan daerah terbangun. NDBI memanfaatkan band SWIR dan NIR dengan algoritma sebagai berikut [14]:
𝑁𝐷𝐵𝐼 = (𝑆𝑊𝐼𝑅−𝑁𝐼𝑅) (𝑆𝑊𝐼𝑅+𝑁𝐼𝑅) (2)
Di mana: NDBI= Normalized Difference Built-up Index SWIR= Shortwave Infrared (Band 6 Landsat 8 OLI/TIRS) NIR= Near Infrared (Band 5 Landsat 8 OLI/TIRS)
Tabel 2. Klasifikasi Nilai NDBI Kelas NDBI Keterangan 1 -1 - 0 Non pemukiman 2 0 - 0,1 Pemukiman jarang 3 0,1 - 0,2 Pemukiman rapat 4 0,2 - 0,3 Pemukiman sangat rapat 2.4. Albedo
Nilai albedo merepresentasikan kekuatan pantulan permukaan benda yang merupakan perbandingan antara radiasi surya yang dipantulkan dengan radiasi yang datang [7]. Nilai tertinggi albedo dimiliki oleh lahan terbangun berupa bangunan jika dibandingkan dengan lahan yang memiliki tutupan vegetasi berdaun lebar. Nilai albedo memiliki

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
rentang antara 0 sampai 1 bervariasi berdasarkan tutupan lahan [3]. Nilai albedo akan berbeda-beda seperti aspal 5-15%, batu bata 20-50% dan beton  10-50% yang artinya aspal  akan memantulkan kembali 5-15% dari radiasi matahari ke atmosfer dan selisihnya akan diserap, begitupun dengan beton dan batu bata. Hal ini dapat disimpulkan tutupan  permukaan  beton  dan  batu  bata  akan  lebih  dingin  daripada  aspal.  Tutupan  warna  cat  juga  sangat berpengaruh dengan nilai albedo seperti cat hitam akan bernilai 2-15% sedangkan cat putih bernilai 50-90%.  Nilai Albedo diperoleh menggunakan eksplorasi citra Landsat 8 dengan persamaan berikut [15]:
𝐴𝑙𝑏𝑒𝑑𝑜 = ((0.356 ∗ 𝐵1) + (0.13 ∗ 𝐵3) + (0.373 ∗ 𝐵4) + (0.085 ∗ 𝐵5) + (0.072 ∗ 𝐵7) − 0.0018) 1.016 (3) Di mana: B1= Visible (Band 1 Landsat 8 OLI/TIRS) B3= Visible (Band 3 Landsat 8 OLI/TIRS) B4= Red (Band 4 Landsat 8 OLI/TIRS) B5= Near Infrared (Band 5 Landsat 8 OLI/TIRS) B7= Shortwave Infrared ( Band 7 Landsat 8 OLI/TIRS)
2.5. Land Surface Temperature (LST)
Land Surface Temperatur (LST) merupakan parameter yang memiliki pengaruh pada penelitian perubahan iklim. LST  dapat  mengetahui fluks  energi  gelombang  panjang  yang  kembali  ke  atmosfer  dan  sangat  tergantung  pada keadaan  parameter  permukaan  lainnya  seperti  albedo,  kelembapan  permukaan,  kondisi  dan  tingkat  penutupan vegetasi [4] . Eksplorasi LST dilakukan dengan memproses citra satelit Landsat 8 yang dikoreksi secara geometris dan selanjutnya dilakukan bebErapa langkah berikut [16]:
1. Menentukan Top of Atmospheric Spectral Radiance (TOA)
Produk Landsat 8 standarnya berupa Digital Numbers (DN) dalam skala yang terukur dan terkalibrasi. Nilai DN merepresentasikan  nilai  piksel  dari  tiap  band. Digital  numbers citra  Landsat  diubah  menjadi  radiasi  spektral. Penentuan radiasi spektral band termal ( band 10) pada Landsat 8 didasarkan persamaan (USGS 2018)[5]. Langkah pertama untuk mencari LST adalah mengkonversikan nilai DN ke TOA dari band 10 ke at-sensor radiasi spektral menggunakan persamaan (4) [17], [18].
𝐿 𝜆 = 𝑀 𝐿 ∗ 𝑄 𝑐𝑎𝑙 +   𝐴 𝐿 (4)
Di mana: 𝐿 𝜆 = TOA spectral radiance (Watts/( m2 * srad * μm)) 𝑀 𝐿 = Band-specific multiplicative rescaling factor dari metadata citra satelit (RADIANCE_MULT_BAND_10) 𝐴 𝐿 = Band-specific additive rescaling factor from dari metadata citra satelit RADIANCE_ADD_BAND_10) 𝑄 𝑐𝑎𝑙 = Quantized and calibrated standard product pixel values (DN)
2. Menentukan Brightness Temperature (BT)
Setelah  mengkonversi  nilai  DN  menjadi  nilai  radiansi  spectral  (TOA),  selanjutnya  mengkonversi  nilai  TOA menjadi suhu kecerahan (BT) menggunakan persamaan (5) [18].
𝐵𝑇 = 𝐾 2 (𝑙𝑛( 𝐾1 𝐿𝜆 )+1) − 273.15 (5)
Di mana, BT = Top of atmosphere brightness temperature (°C) 𝐿 𝜆 = TOA spectral radiance (Watts/( m2 * srad * μm)) 𝐾 1 = 𝐾 1 Constant Band 10 𝐾 2 = 𝐾 2 Constant Band 10
Tabel 3. Metadata Citra Satelit Landsat 8 Variabel Nilai Keterangan 𝐾 1 774.8853 Thermal constants, Band 10 𝐾 2 1321.0789
3. Menentukan Suhu Permukaan Tanah / Land Surface Temperature (LST)
Tahap selanjutnya untuk menghitung nilai LST adalah melakukang perhitungan NDVI yang selanjutnya digunakan untuk menghitung proportional vegetation ( Pv ) dan emisivitas (ԑ). Persamaan (6) digunakan untuk menentukan proporsional vegetasi dan persamaan (7) digunakan untuk menentukan emisivitas.
𝑃𝑣 = [ (𝑁𝐷𝑉𝐼−𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑖𝑛 ) (𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑎𝑥 −𝑁𝐷𝑉𝐼) ] 2 (6)
E = 0.004 ∗ 𝑃𝑣 + 0.986 (7)
Di mana, Pv = Proportion of Vegetation

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
NDVI = Nilai DN dari citra NDVI NDVI min = Nilai DN minimum dari citra NDVI NDVI max = Nilai DN maksimum dari citra NDVI E = LSE
LSE  merupakan  emisivitas  rata-rata  permukaan  bumi  yang  dihitung  dari  nilai  NDVI.  Perhitungan  LSE diperlukan dalam menghitung LST karena merupakan faktor  proporsionalitas dengan skala radiasi benda hitam ( Plank’s law ) untuk mengukur radiasi  yang memiliki  kemampuan mentrasmisikan energi  panas yang melintasi permukaan ke atmosfer [19].
Setelah  emisivitas  rata-rata  permukaan  bumi  diperoleh,  nilai  suhu  permukaan  tanah  dapat  dihitung berdasarkan persamaan (8).
𝐿𝑆𝑇 = 𝐵𝑇
{1+ [ 𝜆 𝐵𝑇 𝑐2 ] ln 𝐸}
(8)
Di mana, BT = brightness temperature (°C) 𝜆 = Central Wavelength of emitted radiance 𝑐2 = h*c/s = 1.4388* 10 −2 mK = 14388 𝜇𝑚 K E = LSE
2.6. Random Forest
Random  Forest  adalah salah satu  algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan data.  Algoritma random  forest ini  menggunakan decision  tree atau  pohon  keputusan  untuk  melakukan  proses seleksi dalam mengklasifikasikan data [20]. Algoritma ini sangat efektif untuk melakukan klasifikasi dengan data yang sangat banyak dan dapat digunakan dalam berbagai bidang salah satu contohnya digunakan untuk pengolahan klasifikasi  citra  satelit  Landsat  [21].  Metode Random  Forest terdiri  dari  tiga  langkah  yang  pertama  adalah bootstrap sampling untuk membangun pohon keputusan, selanjutnya pohon keputusan akan melakukan prediksi secara  acak,  selanjutnya  metode random  forest akan  memprediksi  dengan  mengkombinasikan  masing-masing pohon keputusan dengan cara majority vote untuk klasifikasi [22]. Hasil klasifikasi dan prediksi yang didapatkan menggunakan metode Random Forest selanjutnya dilakukan uji performa klasifikasi dengan mencari nilai akurasi menggunakan Cohen’s Kappa [19]. Tahap awal klasifikasi dan  prediksi  dilakukan  secara  manual  pada  hasil  pengolahan  citra  satelit  dan  selanjutnya  diolah  menggunakan metode Random  Forest. Random  Forest merupakan  metode  ensemble  untuk  klasifikasi  dan  regresi  penentuan wilayah  gambar  dan  pembuatan  variable  dari  berbagai  model  untuk  menghitung  respon  berdasarkan  hasil  dari pohon keputusan [21][23]. Setelah dilakukan klasifikasi dan prediksi menggunakan algoritma random forest maka dilakukan uji performa klasifikasi  dengan menggunakan Cohen’s Kappa yang akan menghasilkan  nilai  akurasi [24].
𝑍 𝑗 = ∑ =1 𝑧𝑖 (ℎ𝑖𝑗+8)𝛽 𝑛 𝑖 ∑ =1 𝑧𝑖 (ℎ𝑖𝑗+8)𝛽 𝑛 𝑖 (9)
Pengujian usability atau  pengujian  kebergunaan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  berguna  untuk mengetahui  keefektifan  hasil  penelitian  yang  akan  digunakan stakeholder terkait.  Pengujian  dilakukan  dengan menyebarkan kuesioner kepada responden, dalam penelitian ini adalah pegawai DPUPR Kota Salatiga. Kuesioner yang  dibagikan  berisi  kegunaan  hasil  perhitungan  NDVI,  NDBI,  Albedo,  LST  dan  daftar  kelurahan  dengan kenaikan suhu tinggi. Penghitungan hasil kuesioner dilakukan menggunakan rumus berikut [25]:
ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑘𝑢𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑟 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 𝑥 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 (10) Bobot penilaian berada pada skala 1-5 dengan keterangan sebagai berikut : SS = Sangat Setuju = 5
S = Setuju
= 4 CS = Cukup Setuju = 3
TS = Tidak Setuju = 2 STS = Sangat Tidak Setuju = 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis perubahan suhu permukaan Kota Salatiga dengan menghitung nilai indeks  vegetasi  NDVI,  NDBI,  LST  dan  Albedo  pada  tahun  2014  dan  tahun  2021.  Tahap  pertama  penelitian dilakukan  dengan  melakukan  pemotongan  citra  satelit  menggunakan  peta  format  shp  yang  akan  menghasilkan citra dengan format tif [26]. Citra dipotong sesuai dengan area penelitian yaitu Kota Salatiga yang terdiri dari 23

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
kelurahan  dan  merupakan  hasil  kombinasi band pada  tahun  2014  dan  tahun  2021  yang  selanjutnya  dilakukan eksplorasi. Hasil eksplorasi citra ditampilkan pada Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5 dan Gambar 6 yang selanjutnya dilakukan analisis korelasi untuk mengetahui hubungan keeratan antar indeks.
a) b)
Gambar 3. a) NDVI Kota Salatiga tahun 2014, b) NDVI Kota Salatiga tahun 2021
Gambar  3  merupakan  hasil  penghitungan  NDVI  Kota  Salatiga  tahun  2014  dan  tahun  2021  diolah menggunakan raster  calculator pada software  Q-gis menggunakan band 4  dan band 5  citra  Landsat  8.  Hasil penghitungan  NDVI  dibagi  menjadi  5  kategori  yaitu  non  vegetasi,  vegetasi  sangat  rendah,  vegetasi  rendah, vegetasi sedang dan vegetasi tinggi. Hasil eksplorasi nilai NDVI memperlihatkan nilai rata-rata NDVI pada tahun 2014 adalah 0.3048 dan pada tahun 2021 adalah 0.2985 yang berarti bahwa jumlah tutupan vegetasi pada tahun 2014 lebih banyak daripada tahun 2021. Hal ini menunjukkan luasan wilayah bervegetasi tinggi pada Kota Salatiga semakin berkurang dari tahun 2014 ke tahun 2021.
a) b)
Gambar 4. a) NDBI Kota Salatiga tahun 2014,  b) NDBI Kota Salatiga tahun 2021
Eksplorasi NDBI diolah menggunakan raster calculator pada software Q-gis dengan menggunakan band 5 dan band 6 Landsat 8. Hasil nilai NDBI dibagi menjadi 4 kategori yaitu non pemukiman, pemukiman jarang, pemukiman rapat dan pemukiman sangat rapat. Hasil eksplorasi metode NDBI menghasilkan nilai rata-rata tahun 2014 sebesar  -0.1185 sedangkan tahun 2021 sebesar  -0.0974 yang berarti nilai NDBI semakin tinggi. Semakin tingginya nilai  NDBI memperlihatkan bahwa jumlah tutupan bangunan di  kota Salatiga pada tahun 2021 lebih banyak  daripada  tahun  2014.  Hal  tersebut  sejalan  dengan  hasil  eksplorasi  NDVI  Kota  Salatiga  yang memperlihatkan tutupan vegetasi semakin berkurang, beralih fungsi menjadi lahan terbangun seperti terlihat pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
hasil  eksplorasi  NDBI.  Perubahan  fungsi  lahan  juga  dipengaruhi  oleh  peningkattan  jumlah  penduduk  yang dikemukakan  olehh  BPS  Kota  Salatiga    [2].  Peningkatan  jumlah  penduduk  tentunya  sangat  berpengaruh  pada perubahan tutupan lahan kota Salatiga karena semakin banyak lahan yang dibutuhkan untuk untuk tempat tinggal sehingga kebun atau area pekarangan akan berubah fungsi menjadi perumahan penduduk.
a) b)
Gambar 5. a) LST Kota Salatiga tahun 2014, b) LST Kota Salatiga tahun 2021
Gambar 5 merupakan hasil eksplorasi menggunakan metode Land Surface Temperatur (LST) untuk melihat perubahan  suhu  permukaan  Kota  Salatiga  dari  tahun  2014  ke  tahun  2021.  Penghitungan  LST  dilakukan menggunakan plugin yang terdapat pada software Q-gis. Tahap pertama dilakukan penghitungan TOA, selanjutnya dilakukan penghitungan BT dan terakhir dilakukan penghitungan LST. Terlihat bahwa eksplorasi citra satelit tahun 2014 memiliki lebih sedikit kawasan dengan suhu permukaan tinggi dibandingkan dengan eksplorasi citra satelit tahun 2021. Rata-rata suhu permukaan Kota Salatiga tahun 2014 adalah 29.15℃ sedangkan tahun 2021 sebesar 31.4℃.  Nilai  LST  ini  sejalan  dengan  hasil  eksplorasi  NDVI  dan  NDBI  yang  menunjukkan  peningkatan  suhu permukaan karena menurunnya lahan vegetasi dan meningkatnya lahan terbangun suatu wilayah.
a)
b)
Gambar 6. a) Nilai Albedo Kota Salatiga tahun 2014, b) Nilai Albedo Kota Salatiga tahun 2021
Eksplorasi nilai albedo dilakukan menggunakan band 1, band 3, band 4, band 5 dan band 7 Landsat 8 yang selanjutnya diolah menggunakan software Q-gis. Berdasarkan hasil eksplorasi Albedo yang didapatkan, pancaran radiasi  tahun  2021  lebih  besar  daripada  tahun  2014.  Perubahan  nilai  Albedo  tersebut  dipengaruhi  adanya perubahan tutupan lahan yang semula merupakan lahan bervegetasi tinggi menjadi lahan terbangun.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
Pada  penelitian  ini  nilai  NDVI,  NDBI  dan  Albedo  akan  digunakan  sebagai  validasi  dari  nilai  suhu permukaan  daerah  penelitian.  Analisis  korelasi  pearson  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  keeratan  antar indeks vegetasi, index lahan terbangun dan suhu permukaan tanah. Gambar 6 merupakan hasil analisis korelasi Pearson dari nilai NDVI, NDVI, Albedo dan LST.
NDVI NDBI Albedo LST Cor: -0.979 Cor: -0.609 Cor: -0.923 NDVI Cor: 0.599 Cor: 0.957
NDBI
Cor: 0.391 Albedo LST
Gambar 7. Korelasi Pearson NDVI, NDBI, Albedo dan LST
Berdasarkan hasil analisis yang ditunjukkan pada Gambar 7, hubungan keeratan NDVI, NDBI, Albedo dan LST memiliki hubungan korelasi positif maupun hubungan korelasi negatif. Hasil korelasi terbesar ditunjukkan antara NDVI dan NDBI dengan korelasi negatif karena memiliki nilai yang saling berbanding terbalik. Semakin tinggi nilai NDVI atau lahan bervegetasi tinggi maka semakin rendah nilai NDBI atau lahan terbangun. Korelasi antara  LST  dengan  NDVI  dan  NDBI  juga  memiliki  nilai  yang  tingi  karena  semakin  luas  lahan  terbangun  dan semakin berkurangnya lahan bervegetasi  maka suhu permukaan akan semakin naik. Hubungan korelasi  dengan komponen Albedo tidak terlalu signifikan karena Albedo sangat  terpengaruh juga dengan faktor-faktor lainnya seperti jenis tutupan lahan dan warna tutupan lahan.
Prediksi  dan  klasifikasi  manual  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  kenaikan  suhu  permukaan  menjadi dua  kelas  yaitu  wilayah  dengan  kenaikan  suhu  rendah  dan  kenaikan  suhu  tinggi.  Klasifikasi  dan  prediksi  juga dilakukan dengan menggunakan metode Random Forest dengan menggunakan bahasa pemrograman R. Semakin banyak  data  yang  digunakan  pada  tahap  klasifikasi  dan  prediksi  menggunakan  metode Random  Forest ,  maka semakin  tinggi  nilai  akurasinya.  Nilai  rata-rata  NDVI,  NDBI,  Albedo  dan  LST  tahun  2014  dan  tahun  2021 dilakukan  prediksi  sehingga  mendapatkan  hasil  beberapa  kelurahan  yang  memiliki  kenaikan  suhu  permukaan tinggi yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Prediksi Wilayah dengan Kenaikan Suhu Permukaan Tinggi
Kelurahan Kecamatan  Kenaikan Suhu Permukaan Cebongan Argomulyo 2.79 ℃ Mangunsari Sidomukti 2.49 ℃ Ledok Argomulyo 3.60 ℃ Kutowinangun Kidul Tingkir 2.80 ℃ Gendongan Tingkir 2.11 ℃ Salatiga Sidorejo 2.08 ℃ Kalicacing Sidomukti 1.80 ℃
Selanjutnya  dilakukan  uji  performa  metode Random Forest  menggunakan confusion  matrix. Hasil  nilai akurasi  dan  nilai  Kappa  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  90%  dan  73%.  Pengujian usability atau  pengujian kebergunaan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  berguna  untuk  mengetahui  keefektifan  hasil  penelitian  pada stakeholder terkait  dalam  pengambilan  kebijakan  tata  ruang  Kota  Salatiga.  Pengujian  dilakukan  dengan menyebarkan kuesioner kepada pegawai DPUPR Kota Salatiga dengan responden sebanyak 7 orang yang terdiri dari  Kepala  Bidang,  Kepala  Subbagian  Umum  dan  Kepegawaian,  Staf  Analis  Perencanaan,  Pengadministrasi Umum, dan 3 staff. Kuesioner yang dibagikan terdiri dari 6 pertanyaan dengan penilaian skala dan 1 pertanyaan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
essay mengenai  kebijakan tata ruang Kota Salatiga. Hasil perhitungan rekapitulasi kuesioner dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Rekapitulasi Kuesioner No Komponen Penelitian Pilihan Bobot SS S CS TS  STS 1 Dari hasil penelitian, kerapatan vegetasi Kota salatiga mengalami penurunan dari tahun 2014 ke tahun 2021. Apakah hal ini mempengaruhi dalam pengambilan kebijakan tata guna lahan? 2 1 3 1 0 3.57 2 Dari hasil penelitian, lahan terbangun/perkotaan pada Kota Salatiga mengalami kenaikan. Apakah hal ini mempengaruhi dalam pengambilan kebijakan tata guna lahan? 2 3 2 0 0 4.00 3 Nilai pantulan permukaan benda berupa bangunan mengalami kenaikan dari tahun 2014 ke tahun 2021. Apakah hal ini mempengaruhi dalam pengambilan kebijakan tata guna lahan? 1 3 2 1 0 3.57 4 Dari hasil penelitian, suhu permukaan Kota Salatiga mengalami kenaikan dari tahun 2014 ke tahun 2021. Apakah hal ini mempengaruhi dalam pengambilan kebijakan tata guna lahan? 1 2 2 2 0 3.29 5 Klasifikasi wilayah dengan kenaikan suhu
permukaan mendapatkan 7 kelurahan dengan
kenaikan suhu tinggi yaitu Cebongan, Mangunsari, Ledok, Kutowinangun Kidul, Gendongan, Salatiga dan Kalicacing. Apakah hal ini akan mempengaruhi kebijakan tata guna lahan kelurahan tersebut? 1 3 1 2 0 3.43 6 Apakah penelitian ini membantu dalam pengambilan kebijakan tata guna lahan? 1 4 2 0 0 3.86 Jumlah 3.62
Berdasarkan perhitungan pada tabel 5 nilai kebergunaan penelitian ini untuk pengambilan kebijakan tata guna lahan adalah 3.62 yang berarti penelitian ini masuk dalam kriteria “cukup berguna”. Pada kuesioner yang disebarkan juga disertakan pertanyaan tambahan yaitu “Dalam menyusun kebijakan tata guna lahan, hal apa saja yang  menjadi  pertimbangan  pengambilan  kebijakan?”.  Hasil  dari  pertanyaan  yang  diajukan  menghasilkan beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan  kebijakan  tata  kota  meliputi  ketentuan  pola  ruang,  kondisi eksisting  kawasan,  regulasi,  suhu  permukaan  lahan,  kondisi/  sinergitas  antar stakeholder ,  perubahan  lahan, peraturan perundangan, perekonomian, pemerataan fungsi lahan yang baik untuk menjaga sumber daya alam agar tidak rusak dan tercemar. Grafik tingkat kebergunaan penelitian ini untuk pengambilan kebijakan tata guna lahan pada DPUPR Kota Salatiga dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Tingkat Kebergunaan
Menurut panduan internasional tentang perencanaan kota dan wilayah, dalam membuat kebijakan tata kota dan wilayah harus mempertimbangkan tiga aspek utama yaitu pembangunan sosial, pertumbuhan ekonomi yang berlanjut  dan  lingkungan  hidup  [27].  Hasil  dari  penelitian  ini  mencakup  perubahan  lahan  vegetasi,  lahan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
terbangun, pantulan permukaan benda dan perubahan suhu permukaan yang berkaitan dengan lingkungan hidup. Pada pengambilan kebijakan tata kota dan wilayah, penurunan lahan vegetasi (NDVI) menjadi pertimbangan untuk mengidentifikasi,  merevitalisasi,  melindungi  dan  menghasilkan  ruang  hijau  publik  berkualitas  tinggi  yang diharapkan dapat menghindari terbentuknya kawasan panas ( heat islands) pada kota, melindungi keanekaragaman hayati,  lahan  basah  untuk  resapan  dan  penampungan  air  hujan.  Peningkatan  lahan  terbangun  (NDBI)  menjadi pertimbangan  untuk  mendorong  pembangunan  dan  penambahan  bangunan  hijau,  mengidentifikasi  dan  menilai lingkungan terbangun yang mengalami kerusakan guna dilakukan revitalisasi, mengambil manfaat dari asset yang ada  dan  memperkuat  identitas  sosial.  Peningkatan  pantulan  permukaan  benda (Albedo) menjadi  pertimbangan dalam  merancang  jalan  raya,  bangunan  hijau  yang  selanjutnya  diharapkan  dapat  mempergiat  berjalan  kaki  dan penanaman pohon untuk keteduhan dan penyerapan karbon dioksida. Peningkatan suhu permukaan (LST) menjadi pertimbangan dalam kerangka mitigasi dan adaptasi dalam menanggapi perubahan iklim.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksplorasi  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  pada penelitian ini. Hasil eksplorasi tahun 2014 ke tahun 2021 menunjukkan bahwa nilai NDVI mengalami penurunan luas  wilayah  tutupan  vegetasi,  nilai  NDBI  menunjukkan  peningkatan  luas  wilayah  terbangun,  nilai  LST menunjukkan terjadinya peningkatan suhu permukaan dan nilai Albedo menunjukaan adanya peningkatan sebaran pancaran radiasi pada Kota Salatiga. Hasil klasifikasi dan prediksi yang dilakukan menggunakan metode Random Forest memiliki hasil cukup akurat dengan nilai akurasi sebesar 90% dan nilai Kappa sebesar 73%. Klasifikasi wilayah dengan kenaikan suhu permukaan tinggi terdapat pada 7 kelurahan yaitu Cebongan, Mangunsari, Ledok, Kutowinangun Kidul, Gendongan, Salatiga dan Kalicacing. Uji usability pada penelitian ini melibatkan 7 pegawai DPUPR Kota Salatiga yang berisi 7 pertanyaan yang menghasilkan nilai kebergunaan sebesar 3,62 dengan kriteria “cukup  berguna”.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa penelitian  ini  telah  sesuai  dengan  tujuannya  yaitu  agar  dapat digunakan sebagai  salah  satu  acuan dalam pengambilan kebijakan tata Kota Salatiga. Penelitian ini  merupakan salah satu acuan karena terdapat banyak pertimbangan dalam mengambil kebijakan tata kota antara lain ketentuan pola  ruang,  kondisi  eksisting  kawasan,  regulasi,  kondisi/  sinergitas  antar  stakeholder,  peraturan  perundangan, perekonomian, pemerataan fungsi lahan.

## REFERENCES
[1]  P. K. Salatiga, “Selayang Pandang Kota Salatiga,” 2019.
[2]  BPS Salatiga, “Tabel Dinamis,” https://salatigakota.bps.go.id/site/pilihdata.html , 2022.
[3]  W. Ningrum and I. Narulita, “Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Menggunakan Data Satelit Landsat Multi-Waktu Studi Kasus Cekungan Bandung,” Jurnal Teknologi Lingkungan , vol. 19, no. 2, p. 145, 2018, doi: 10.29122/jtl.v19i2.2250.
[4]  S. Nugroho, A. Wijaya, and A. Sukmono, “Analisis Pengaruh Perubahan Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan Di Wilayah Kabupaten Semarang Menggunakan Metode Penginderaan Jauh,” Jurnal Geodesi Undip , vol. 5, no. 1, pp. 253–263, 2016.
[5]  D. Kosasih, I. Nasihin, and E. R. Zulkarnain, “Deteksi Kerapatan Vegetasi dan Suhu Permukaan Tanah Menggunakan Citra  Landsat  8  (Studi  Kasus :  Stasiun  Penelitian  Pasir  Batang  Taman  Nasional  Gunung  Ciremai,” Konservasi  untuk Kesejahteraan Masyarakat , vol. 1, pp. 162–173, 2019.
[6]  M.  N.  Handayani,  B.  Sasmito,  and  A.  Putra,  “ANALISIS  HUBUNGAN  ANTARA  PERUBAHAN  SUHU  DENGAN INDEKS  KAWASAN  TERBANGUN  MENGGUNAKAN  CITRA  LANDSAT  (STUDI  KASUS :  KOTA SURAKARTA) Mutiah,” Jurnal Geodesi Undip , vol. 2, no. Sistem Informasi Geografis, pp. 240–252, 2017.
[7]  H.  A.  Effat  and  O.  A.  K.  Hassan,  “Change  detection  of  urban  heat  islands  and  some  related  parameters  using  multi- temporal Landsat images; a case study for Cairo city, Egypt,” Urban Climate , vol. 10, no. P1, pp. 171–188, 2014, doi: 10.1016/j.uclim.2014.10.011.
[8]  G. M. Foody, “Status of land cover classification accuracy assessment,” Remote Sensing of Environment , vol. 80, no. 1, pp. 185–201, 2002, doi: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00295-4.
[9]  D.  R.  Amliana,  Y.  Prasetyo,  and  A.  Sukmono,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  NILAI  NDVI  LANDSAT  7  DAN LANDSAT 8 PADA KELAS TUTUPAN LAHAN (Studi Kasus : Kota Semarang, Jawa tengah),” 2016.
[10] F.  S.  Wirandha,  Marwan,  and  Nizamuddin,  “Klasifikasi  Penggunaan  Lahan  Menggunakan  Citra  Satelit  Spot-6  di Kabupaten Aceh Barat Daya Dan Aceh Besar,” Seminar Nasional dan Expo Teknik Elektro 2015 , 2015, Accessed: Jun. 08, 2022. [Online]. Available: http://snete.unsyiah.ac.id/2015/prosiding/Naskah%2018.pdf
[11] R. Yudistira, A. Meha, and S. Prasetyo, “Perubahan Konversi Lahan Menggunakan NDVI, EVI,  SAVI dan PCA pada Citra Landsat 8 (Studi Kasus : Kota Salatiga),” Indonesian Journal of Computing and Modeling , vol. 2, no. 1, Jun. 2019, [Online]. Available: https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/2537
[12] R. M. S. P. A. Balqis Nailufar1*, “ANALISIS PERUBAHAN INDEKS KERAPATAN VEGETASI DENGAN METODE ANALISIS  NORMALIZED  DIFFERENCE  VEGETATION  INDEX  (NDVI)  DI KOTA  BATU  BERBASIS  SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (GIS) DAN PENGINDRAAN JAUH.,” MINTAKAT Jurnal Arsitektur , vol. 19, pp. 59–67, Sep. 2018.
[13] Y. Zha, J. Gao, and S. Ni, “Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery,” , vol. 24, pp. 583–594, 2003, doi: 10.1080/01431160210144570.
[14] J.  R.  H.  D.  F.  T.  Syahputra  A,  “Perbandingan  Indeks Lahan  Terbangun  NDBI  dan  Land  Surface Temperature  Dalam Memetakan Kepadatan Bangunan di Kota Medan,” Journal of Science, Technology, and Virtual Science , vol. 1, pp. 16– 22, Jul. 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4603
[15] R. B. Smith, “The heat budget of the earth’s surface deduced from space,” 2010.
[16] I.  L.  M.  Zahir,  “Application  of  Geo-informatics  Technology  to  Access  the  Surface  Temperature  Using  LANDSAT 8 OLI/TIRS Satellite Data: A Case Study in Ampara District in Sri Lanka,” 2020, doi: 10.20944/preprints202009.0289.v1.
[17] F. Wang, Z. Qin, C. Song, L. Tu, A. Karnieli, and S. Zhao, “An Improved Mono-Window Algorithm for Land Surface Temperature Retrieval from Landsat 8 Thermal Infrared  Sensor Data,” Remote Sensing , vol. 7, no. 4, pp. 4268–4289, 2015, doi: 10.3390/rs70404268.
[18] R. Zhibin, Z. Haifeng, H. Xingyuan, Z. Dan, and Y. Xingyang, “Estimation of the Relationship Between Urban Vegetation Configuration and Land Surface Temperature with Remote Sensing,” Journal of the Indian Society of Remote Sensing , vol. 43, no. 1, pp. 89–100, 2015, doi: 10.1007/s12524-014-0373-9.
[19] U. Avdan and G. Jovanovska, “Algorithm for Automated Mapping of Land Surface Temperature Using LANDSAT 8 Satellite Data,” Journal of Sensors , vol. 2016, p. 1480307, 2016, doi: 10.1155/2016/1480307.
[20] T.  K.  Ho,  “Random  decision  forests,”  in Proceedings  of  3rd  International  Conference  on  Document  Analysis  and Recognition , 1995, vol. 1, pp. 278–282 vol.1. doi: 10.1109/ICDAR.1995.598994.
[21] N. Horning, “Random Forests : An algorithm for image classification and generation of continuous fields data sets,” 2010.
[22] A. Primajaya and B. N. Sari, “Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation,” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM) , vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2018.
[23] Y. Christianto, S. Prasetyo, and K. Hartomo, “Analisis Data Citra Landsat 8 OLI Sebagai Indeks Prediksi Kekeringan Menggunakan Machine Learning di Wilayah Kabupaten Boyolali dan Purworejo,” Indonesian Journal of Computing and Modeling , vol. 2, no. 2, Dec. 2019, [Online]. Available: https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/2954
[24] S.  Y.  J.  Prasetyo,  K.  D.  Hartomo,  M.  C.  Paseleng,  D.  W.  Chandra,  and  E.  Winarko,  “Satellite  imagery  and  machine learning for aridity disaster classification using vegetation indices,” Bulletin of Electrical Engineering and Informatics , vol. 9, no. 3, pp. 1149–1158, Jun. 2020, doi: 10.11591/eei.v9i3.1916.
[25] M.  Sholikhan,  S.  Prasetyo,  and  K.  Hartomo,  “Pemetaan  Lokasi  UMKM  Kaligrafi  Kabupaten  Kudus  dengan  Metode Location Based Service sebagai Media Promosi Berbasis WebGIS,” Indonesian Journal of Computing and Modeling , vol. 2, no. 1, Jun. 2019, [Online]. Available: https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/2535
[26] M.  P.  Prayoga,  “Analisis  Spasial  Tingkat  Kekeringan  Wilayah  Berbasis  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis”,  Accessed:  Jun.  04,  2022.  [Online].  Available:  https://repository.its.ac.id/44527/1/3513100067- Undergraduate_Theses.pdf
[27] United  Nations  Human  Settlements  Programme  (UNHabitat),  “Panduan  lnternasional  tentang  Perencanaan  Kota  dan Wilayah,” 2015. [Online]. Available: www.unhabitat.org