JGISE  Vol. 3 No. 1 (2020), pp. 7 - 19     |     https://doi.org/10.22146/jgise. 54217

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Analisis Pengaruh Perubahan Kerapatan Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan Karena Kegiatan Pertambangan Menggunakan Citra Satelit Multiwaktu (Studi Kasus: PT. AMMAN MINERAL NUSA TENGGARA)
Analysis the Effect of Vegetation Density Changes on Surface Temperature due to Mining Activities Using Multitemporal Satellite Imagery (Case Study: PT. Amman Mineral Nusa Tenggara)
Bayu Wisnu Putra 1 , Djurdjani 2
1 Alumni Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
2 Staf Pengajar Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
Penulis Korespondensi: Djurdjani | Email: djurdjani@ugm.ac.id
Diterima (Received): 13/Feb/2020     Direvisi (Revised): 31/May/2020    Diterima untuk Publikasi (Accepted): 1/Jun/2020

## ABSTRAK
PT. Amman Mineral Nusa Tenggara (PT. AMNT) merupakan perusahaan pertambangan di Indonesia yang mengoperasikan tambang Batu Hijau. Kegiatan pertambangan dapat menyebabkan perubahan tutupan vegetasi  dan dapat berpengaruh pada suhu permukaan. Studi  ini  bertujuan  untuk  menentukan  seberapa  jauh  pengaruh  kegiatan  pertambangan  terhadap  kerapatan  vegetasi  dan  suhu permukaan. Perubahan kerapatan vegetasi dan suhu permukaan di daerah pertambangan dapat dideteksi menggunakan pemrosesan citra satelit dengan waktu perekaman yang berbeda. Data yang digunakan adalah 5 citra satelit yang direkam pada tahun 1998, 2004, 2008, 2014 dan 2018. Penyadapan indeks vegetasi dilakukan dengan menggunakan rumus NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Sementara itu perhitungan suhu permukaan menggunakan metoda Mono-window Brightness Temperature. Hasil pemrosesan digunakan  untuk  analisis  perubahan  kerapatan  vegetasi  terhadap  suhu  permukaan.  Hasil  dari  studi  ini  menunjukkan  bahwa kerapatan  vegetasi  di  daerah  pertambanngan  telah  berkurang  dan  rata  rata  suhu  telah  meningkat.  Berdasarkan  analisis  korelasi diperoleh bahwa pengurangan kerapatan vegetasi menyebabkan peningkatan suhu permukaan di daerah pertambangan PT. AMNT.
Kata Kunci: Remote Sensing, Tambang, Citra Satelit Landsat, Suhu permukaan, Indeks vegetasi

## ABSTRACT
PT. Amman Mineral Nusa Tenggara (PT. AMNT) is an Indonesian mining company that operates the Batu Hijau mine. Mining activities can cause changes in vegetation cover and can have an impact on surface temperature. This study aims to determine how the impact of mining activities on vegetation density and surface temperature. The change in vegetation density and surface temperature in the mining area can be detected by processing of remote sensing satellite imagery with different data recording times. The data used are five Landsat satellite  imagery  in  1998,  2004,  2008, 2014  and  2018.  Vegetation  index  extraction  process  is  carried  out  using  the  NDVI  (Normalized Difference  Vegetation  Index)  formula.  While  surface  temperature  extraction  process  is  carried  out  using  the  Mono-window Brightness Temperature method. The results of the extraction process are then used to analyze the effect of vegetation density changes on surface temperature.  The  results  of  this  study  indicate  that  the  vegetation  density  in  the  mining  area  has  decreased  and  the  average  surface temperature has increased. The results of the correlation analysis showed that the decrease in the level of vegetation density caused the increase in surface temperature in the mining area of PT. AMNT.
Keywords: Remote Sensing, Mining, Landsat Satellite Imagery, Surface Temperature, Vegetation Index
© Author(s) 2020.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Kegiatan pertambangan di Indonesia berupa eksplorasi dan  eksploitasi  bahan  galian  mineral  dan  batubara  telah berlangsung  sejak  lama.  Hal  tersebut  disebabkan  karena Indonesia merupakan negara dengan potensi sumber daya
alam  yang  sangat  melimpah,  salah  satunya  berupa  logam emas. Berdasarkan  data Kementerian Energi dan Sumber Daya  Mineral  (ESDM),  jumlah  cadangan  logam  emas  di Indonesia  pada  tahun  2017  adalah  sebesar  2357,28  ton. Seiring dengan kemajuan teknologi, kegiatan pertambangan  sumber  daya  mineral  dan  batubara
menjadi  semakin  intensif  dan  menimbulkan  dampak negatif  terhadap  lingkungan  seperti  menurunnya produktivitas  tanah,  terjadinya  erosi,  dan  menurunnya biodiversitas flora dan fauna (Kementerian ESDM, 2017).
Salah satu perusahaan pertambangan yang masih aktif beroperasi  di  Indonesia  yaitu  PT.Amman  Mineral  Nusa Tenggara  (PT.AMNT).  PT.AMNT  adalah  perusahaan tambang  Indonesia  yang  mengoperasikan  tambang  Batu Hijau.  Tambang  Batu  Hijau  terletak  di  Kabupaten Sumbawa  Barat,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat.  Tambang Batu  Hijau  merupakan  tambang  tembaga  dan  emas terbesar kedua di Indonesia dan merupakan tambang yang beroperasi  dengan  metode  tambang  terbuka.  Kegiatan operasi  pertambangan  di  tambang  Batu  Hijau  telah dilakukan  sejak  tahun  2000  dan  telah  memproduksi sekitar  3,6  juta  ton  tembaga  serta  8  juta  ons  emas  (PT. Amman Mineral Nusa Tenggara, 2018).
Tambang  terbuka  secara  umum  didefinisikan  sebagai kegiatan  penambangan  bahan  galian  yang  berhubungan langsung  dengan  udara  luar.  Terdapat  beberapa  tahapan umum  dalam  kegiatan  penambangan  terbuka  salah satunya yaitu pembersihan lahan (land clearing) (Indmira, 2015).  Pembersihan  lahan  (land  clearing)  merupakan kegiatan  yang  dilakukan  untuk  membersihkan  daerah yang  akan  ditambang  dari  semak  belukar  hingga pepohonan. Apabila area kegiatan penambangan semakin meluas,  maka  semakin  bertambah  pula  lahan  yang  harus dibersihkan  dan  kemudian  berdampak  pada  semakin berkurangnya vegetasi di lokasi pertambangan. Berkurangnya  vegetasi  dan  pembersihan  lahan  akan menimbulkan  perubahan  ekosistem,  perubahan  habitat dan  keanekaragaman  hayati  yang  merupakan  isu lingkungan  utama  akibat  pertambangan  (Balkau  dan Parsons,  1999).  Disamping  itu  berkurangnya  lahan bervegetasi  akan  berpengaruh terhadap suhu  permukaan (Rhee dkk ,2014) . Hal tersebut disebabkan karena vegetasi mampu  menyerap  panas  dari  sinar  matahari  sehingga menurunkan suhu dan iklim mikro (Susanto, 2013).
Banyak penelitian yang menganalisis pengaruh tutupan lahan  dengan  suhu  permukaan  tanah.  Sebagian  besar penelitian menggunakan lokasi studi daerah urban/perkotaan. Beberapa peneliti menggunakan sensor pengukur  suhu  yang  diletakkan  di  mobil  bergerak menyusuri  jalan  jalan  (Yamashita  1996  dalam  Mallick dkk,2008).  Namun  teknik  ini  memerlukan  waktu  yang lama  dan  ada  problem  ketika  dilakukan  interpolasi. Perkembangan  teknologi  satelit  sumberdaya  alam membuka  alternatif  analisis  perubahan  suhu  permukaan akibat  perubahan  tutupan  lahan  dengan  menggunakan citra  satelit  (Jianga  dan  Tiana,  2010;  Lilly  dkk,  2009). Penggunaan  citra  satelit  resolusi  menengah  seperti Landsat  Enhanced  Thematic  Mapper  Plus  (ETM+)  untuk menganalisis hubungan suhu  permukaan  dengan  tutupan lahan  dilakukan oleh  Qihao dkk (2004)  ;  Jianga  danTiana (2010); Lilly dkk (2009); Mallick dkk (2008); Tarrick dkk (2020); Bobrinskaya (2012)  dan  Sun  dkk  (2012).  Secara umum hasil yang diperoleh adalah kejarangan pepohonan di
perkotaan akan berpengaruh terhadap suhu permukaan (Jianga dan  Tiana,  2010),  berkurangnya  daerah  terbuka,  tutupan vegetasi dan bertambahnya lahan terbangun akan meningkatkan  fenomena  suhu  permukaan  (Lilly  dkk.,  2009), tutupan vegetasi yang tidak bercampur akan memiliki korelasi negatip  terhadap  suhu  permukaan  ( Qihao  dkk.,  2004),  ada korelasi  antara  indeks  vegetasi  dengan  suhu  permukaan (Mallick  dkk,  2008  dan  Tarrick  dkk,  2020),  daerah perkotaan  yang  padat  cenderung  memiliki  suhu  lebih tinggi dibanding daerah pertanian ( Bobrinskaya , 2012) dan daerah  perkotaan  yang  padat  serta  daerah  terbuka memiliki  suhu  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan daerah yang tertutup vegetasi (Sun dk, 2012). Penggunaan citra  satelit  dengan  resolusi  yang  lebih  tinggi  untuk analisis  suhu  permukaan  dilakukan  oleh  Connors  dkk (2013).  Ia  menggunakan  citra  ASTER  yang  beresolusi  2,5 m  untuk  menganalisa  hubungan  antara  suhu  permukaan dengan  3  macam  pola  spatial  penggunaan  lahan  untuk pemukiman.  Rhee  dkk  (2014)  disamping  menggunakan data  Landsat  juga  menambahkan  data  LIDAR  untuk menganalisis hubungan antara pola tutupan lahan dengan suhu permukaan. Hasil yang diperoleh adalah bahwa pola spatial  tutupan  lahan  akan  mempengaruhi  suhu permukaan (Connors dkk., 2013 dan Rhee dkk., 2014).
Penelitian  ini  akan  mengevaluasi  seberapa  besar perubahan suhu permukaan akibat kegiatan pertambangan  PT.AMNT.  Kegiatan  pembersihan  lahan akibat perluasan kegiatan pertambangan akan mengakibatkan  berkurangnya  tutupan  lahan  berupa vegetasi.  Untuk  itu  pendekatan  yang  dilakukan  adalah menganalisis  kerapatan  vegetasi  terhadap  perubahan suhu  permukaan.  Analisis  menggunakan  citra  Landsat  5 TM, Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI/TIRS pada waktu perekaman  yang  berbeda  yaitu  tahun  1998,  2004,  2008, 2014 dan 2018.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data dan Lokasi
Penelitian  ini  dilakukan  pada  area  proyek  tambang Batu  Hijau  PT.AMNT  yang  ditandai  dengan  batas  bukaan lahan  berdasarkan  data  pada  bulan  Juli  2019.  Daerah tersebut  berlokasi  di  Kecamatan  Jereweh  dan  Kecamatan Sekongkang,  Kabupaten  Sumbawa  Barat,  Provinsi  Nusa Tenggara  Barat.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian yaitu  lima  data  citra  satelit  Landsat  path  115  row  66. Adapun data citra Landsat yang digunakan tersebut antara lain  citra  Landsat  5  TM  tanggal  perekaman  27  Mei  1998, citra Landsat 7 ETM+ tanggal perekaman 20 Juni 2004 dan tanggal 12 April 2008 dan citra Landsat OLI TIRS tanggal perekaman 7 Mei 2014 dan tanggal 2 Mei 2018. Kemudian digunakan  pula  data  batas  bukaan  lahan  tambang  Batu Hijau  PT.  AMNT pada  bulan Juli  2019  untuk pemotongan citra  satelit  dan  data  laporan  iklim  harian  Stasiun Meteorologi Sultan Muhammad Kaharudin Sumbawa pada bulan  April,  Mei  dan  Juni  tahun  1998,  2004,  2008,  2014 dan  2018  untuk  validasi  perbedaan  waktu  perekaman
data  citra  terhadap  suhu  udara.  Adapun  gambaran  posisi stasiun  meteorologi  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar 2.1.
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  pengolahan data antara lain perangkat lunak ENVI 5.1 untuk ekstraksi indeks vegetasi dan suhu permukaan dari data citra satelit dan  ArcGIS  10.3  untuk  penghitungan  luasan  area  hasil ekstraksi dan penyajian peta.
Gambar 2.1. Gambaran lokasi tambang PT. AMNT dan Stasiun Meteorologi Sultan Muhammad Kaharudin 2.2. Metodologi
Tahap  pelaksanaan  penelitian  ditunjukkan  pada diagram alir sebagai berikut:
Mulai Citra Landsat 7 tahun 2004 dan 2008
Data Laporan
Iklim Harian Pengecekan koreksi Radiometrik citra melalui hitungan statistik citra
Pemotongan citra Ekstraksi Indeks Vegetasi Analisis pengaruh perubahan tingkat kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaan Selesai
Konversi Nilai DN ke Radian Spektral dan Reflektan Nilai Reflektan
Citra Nilai Radian Spektral Citra Pembuatan citra Emisivitas Citra Emisivitas Citra Indeks Vegetasi Analisis perubahan kerapatan vegetasi daerah pertambangan PT.AMNT
Analisis perubahan suhu permukaan daerah pertambangan PT.AMNT
Ekstraksi Suhu Permukaan Citra Suhu Permukaan
Batas Bukaan Lahan PT.AMNT
Validasi pengaruh perbedaan waktu perekaman citra terhadap suhu udara menggunakan data laporan iklim harian Koreksi Geometrik metode Image to Image Rectification
Gambar 2.2. Diagram alir penelitian

## 2.2.1. Persiapan
Adapun kegiatan yang dilakukan pada tahap persiapan antara  lain  meliputi  penentuan  lokasi  penelitian,  studi literature,  persiapan  bahan  dan  persiapan  alat  yang digunakan dalam penelitian.

## 2.2.2. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  lima scene  data  citra  satelit  Landsat  path  115  row  66  yang antara  lain  terdiri  atas  satu  data  citra  satelit  Landsat  5 dengan  tanggal  perekaman  27  Mei  1998,  dua  data  citra satelit Landsat 7 ETM+ dengan tanggal perekaman 20 Juni 2004  dan  12  April  2008  dan  data  citra  satelit  Landsat  8 OLI/TIRS 7 Mei 2014 dan 2 Mei 2018. Citra satelit Landsat tersebut diperoleh dari U.S. Geological Survey dengan cara mengunduhnya melalui website earthexplorer.usgs.gov.
2.2.3.  Validasi  Pengaruh  Perbedaan  Waktu  Perekaman Citra Terhadap Suhu Udara
Dari  lima  scene  data  citra  satelit  yang  digunakan, diketahui  bahwa  terdapat  perbedaan  pada  bulan perekaman  data  citra  yaitu  bulan  April,  Mei  dan  Juni. Untuk  memastikan  bahwa  perbedaan  bulan  perekaman data tersebut  tidak berpengaruh signifikan terhadap data hasil  ekstraksi  suhu  permukaan,  maka  dilakukan  validasi menggunakan  data  pengamatan  suhu  udara  dari  stasiun pengamatan  suhu  yang  paling  dekat  dengan  daerah penelitian. Data yang digunakan untuk validasi adalah data laporan  iklim  harian  pada  Stasiun  Meteorologi  Sultan Muhammad Kaharudin yang berlokasi di Pulau Sumbawa. Data laporan iklim harian tersebut dapat diunduh melalui website
Data Online–Pusat Database–BMKG (http://dataonline.bmkg.go.id/). Berdasarkan data laporan  iklim  harian  tersebut,  dapat  dilakukan perhitungan  nilai  suhu  rata-rata  tiap  bulan  yang ditampilkan pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Daftar nilai suhu rata-rata tiap bulan perekaman data citra satelit berdasarkan hasil pengolahan data laporan iklim harian Bulan Nilai Suhu Rata tiap Tahun (°C) 1998 2004 2008 2014 2018 April 27,61 27,56 26,70 27,14 27,90 Mei 27,36 27,18 26,75 27,51 27,70 Juni 26,84 25,38 26,26 27,05 26,98
Berdasarkan  Table  2.1  dapat  diketahui  bahwa  selisih nilai  rata-rata  suhu  udara  terbesar  terdapat  pada  tahun 2004 antara  bulan April dan  Juni yang mencapai 2,19  °C. Namun dilihat pada  data lainnya, selisih  nilai suhu udara antar  bulan perekaman data masih  berada  di bawah  1°C. Maka dari itu, dapat diasumsikan bahwa perbedaan bulan perekaman data pada citra satelit yang digunakan tersebut
tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  hasil  ekstraksi suhu permukaan.
2.2.4. Pengecekan Radiometrik Citra
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengecekan  pada  nilai radiometrik  citra.  Pengecekan  dapat  dilakukan  dengan memperhatikan  hasil  hitungan  nilai  statistik  citra.  Proses hitungan  nilai  statistik  citra  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  ENVI  5.1.  Dari  hasil  hitungan  statistik tersebut dapat dilihat bahwa nilai minimum hasil hitungan statistik seluruh band citra yang digunakan adalah 0 (nol). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  citra  yang  digunakan  telah memiliki nilai radiometrik yang baik.

## 2.2.5. Koreksi Geometrik Citra
Citra  Landsat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini memiliki  tipe  data  L1TP  yang  berarti  pada  data  citra tersebut  telah  dilakukan  koreksi  geometrik.  Hal  tersebut dapat  dibuktikan  dari  pengecekan  metadata  citra  bahwa tiap data citra telah memiliki sistem proyeksi peta. Namun tetap diperlukan tahapan untuk memastikan bahwa objek- objek  pada  citra  berada  pada  posisi  yang  sama. Penyamaan  posisi  antara  citra  yang  satu  dengan  citra lainnya  dapat  dilakukan  melalui  proses  image  to  image rectification  atau  dikenal  juga  dengan  proses  registrasi. Pada proses registrasi, data citra yang digunakan sebagai acuan untuk mengoreksi 4  data citra lainnya adalah  citra dengan tanggal perekaman 2 Mei 2018.
Proses  registrasi  dilakukan  menggunakan  fungsi Registration pada perangkat lunak ENVI 5.1 mode Classic. Pada  proses  registrasi,  digunakan  titik  kontrol  atau  GCP sebanyak  5  titik.  Jumlah  titik  kontrol  tersebut  telah memenuhi  minimal  titik  kontrol  untuk  menyelesaikan persamaan transformasi yang digunakan yaitu transformasi Affine dengan minimal titik kontrol sebanyak 3  titik.  Hasil  dari  proses  penentuan  titik  kontrol  untuk transformasi  harus  memenuhi  syarat  nilai  RMSE  (Root Mean  Square  Error)  ≤  1  piksel  (Purwadhi,  2001  dalam Parmadi dan Sukojo, 2016).
2.2.6. Pemotongan Citra Daerah Penelitian
Pemotongan  citra  dimaksudkan  agar  penelitian  lebih terfokus  pada  daerah  tertentu  sesuai  dengan  tujuan penelitian. Daerah yang dimaksud pada penelitian ini yaitu area proyek tambang Batu Hijau PT. AMNT yang ditandai dengan  batas bukaan lahan berdasarkan data pada  bulan Juli 2019. Area tersebut  merupakan daerah  yang  dibatasi oleh  garis  merah  seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar 2.3.
Proses  pemotongan  citra  menggunakan  data  vektor batas  bukaan  lahan  tambang  Batu  Hijau  PT.  AMNT  yang meliputi  area  lubang  tambang,  area  disposal,  area pengelolaan air asam tambang dan area concentrator atau area pengolahan bijih. Proses pemotongan citra dilakukan
menggunakan  perangat  lunak  ENVI  5.1  menggunakan fungsi masking.
Gambar 2.3. Batas area tambang Batu Hijau PT. AMNT 2.2.7.  Konversi  Nilai  Digital  Number  (DN)  ke  Radian Spektral dan Reflektan
Pada tahap ini dilakukan pengolahan untuk mengubah nilai  digital number (DN)  pada  citra  menjadi  nilai  radian spektral  dan  nilai  reflektan.  Proses  ini  hanya  dilakukan pada  band  citra  yang  dibutuhkan  untuk  proses  ekstraksi indeks vegetasi dan suhu permukaan.
Untuk  ekstraksi  indeks  vegetasi,  dibutuhan  proses konversi  dari  nilai  DN  ke  nilai  reflektan  terhadap  band merah dan band near infrared. Band yang digunakan untuk proses ekstraksi indeks vegetasi yaitu band 3 dan band 4 untuk  citra  Landsat  5  dan  Landsat  7.  Sementara  untuk citra  Landsat  8  dilakukan  terhadap  band  4  dan  band  5. Untuk  ekstraksi  suhu  permukaan,  dibutuhkan  konversi nilai  DN  ke  nilai  radian  spektral  terhadap  band  termal citra.  Band  termal  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  band  6  untuk  citra  Landsat  5,  band  6.1  untuk  citra Landsat 7 dan band 10 untuk citra Landsat 8.
2.2.7.1. Konversi Nilai DN ke Radian Spektral
Pada proses konversi nilai DN ke nilai radian spektral, terdapat  perbedaan  dalam  hal  formula  yang  digunakan untuk tiap produk citra Landsat. Untuk citra Landsat 5 dan Landsat 7, konversi DN ke nilai radian spektral dilakukan dengan  menggunakan  formula  sebagai  berikut  (U.S. Geological Survey, 2018a):
(1) Keterangan : = Nilai radian spektral (W/( )) = Nilai piksel (DN) = Nilai minimum radian spektral  (W/( )) (RADIANCE_MINIMUM_BAND_X,  dimana X adalah band yang digunakan) = Nilai maksimum radian spektral (W/( ))
(RADIANCE_MAXIMUM_BAND_  X,  dimana  X adalah band yang digunakan) = Nilai minimum piksel (DN)
(QUANTIZE_CAL_MIN_BAND_ X, dimana X adalah band yang digunakan)
= Nilai maksimum piksel (DN) (QUANTIZE_CAL_MAX_BAND_ X, dimana X adalah band yang digunakan)
Untuk citra Landsat 8, konversi DN ke nilai radian spektral dilakukan  dengan  menggunakan  formula  sebagai  berikut (U.S. Geological Survey, 2019):
(2) Keterangan : = Radian spektral pada sensor (W/( )) QCAL  = Nilai piksel (DN) ML = Konstanta rescalling (RADIANCE_MULT_BAND_X, dimana X adalah band yang digunakan) AL = Konstanta penambah (RADIANCE_ADD_BAND_X, dimana X adalah band yang digunakan)
2.2.7.2. Konversi Nilai DN ke Reflektan
Dalam proses konversi nilai DN ke nilai reflektan juga terdapat  perbedaan  dalam  hal  formula  yang  digunakan untuk tiap produk citra Landsat. Untuk citra Landsat 5 dan Landsat  7,  nilai  reflektan  didapatkan  dari  hasil  konversi nilai  DN  ke  nilai  radian  spektral  dan  dikonversi  lagi menjadi  nilai  reflektan  dengan  menggunakan  formula sebagai berikut (U.S. Geological Survey, 2018a):
(3) Keterangan : = Nilai reflektan (tanpa unit) = Konstanta matematika (~3,14159)
= Nilai radian spektral (W/(
)) d     = Jarak bumi-matahari dalam unit astronomi (EARTH_SUN_DISTANCE)
= Nilai rata-rata solar exo-atmospehric  irradiance (W/( )).
= Sudut zenith matahari;
= Sudut elevasi matahari ketika perekaman, diperoleh dari metadata
Untuk  citra  Landsat  8,  konversi  DN  ke  nilai  reflektan dilakukan langsung dengan menggunakan formula sebagai berikut (U.S. Geological Survey, 2019):
(4)
Keterangan:
= Nilai reflektan citra, tanpa koreksi untuk sudut Matahari
= Nilai piksel (DN)
= konstanta rescalling (REFLECTANCE_MULT_
BAND_X, dimana X adalah band yang digunakan) = konstanta penambah (REFLECTANCE _ADD_
BAND_X, dimana X adalah band yang digunakan) Kemudian  dilakukan  koreksi  sudut  matahari  terhadap nilai  reflektan  citra  Landsat  8  dengan  menggunakan formula sebagai berikut (U.S. Geological Survey, 2019):
(5)
Keterangan : = TOA planetary reflectance (tanpa unit) = Nilai reflektan citra, tanpa koreksi untuk sudut Matahari = Sudut elevasi matahari ketika perekaman, diperoleh dari metadata
= Sudut zenith matahari;
2.2.8. Ekstraksi Nilai Indeks Vegetasi
Pada  proses  ini  dilakukan  ekstraksi  nilai  indeks vegetasi  menggunakan  nilai  reflektan  band  merah  dan band  near  infrared.  Ekstraksi  nilai  indeks  vegetasi menggunakan  formula  NDVI  yang  secara  matematis dituliskan sebagai berikut:
(6)
dimana  NIR  merupakan  radiasi  pantulan  sinar  near infrared  dan  R  merupakan  radiasi  pantulan  sinar  tampak band merah.
2.2.9. Pengolahan Citra Emisivitas
Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  nilai  emisivitas permukaan  adalah  melalui  pengolahan  nilai  indeks vegetasi.  Adapun  formula  yang  digunakan  untuk  mencari nilai  emisivitas  permukaan  dari  nilai  indeks  vegetasi adalah sebagai berikut (Valor dan Caselles, 1996) :
(7)
Keterangan:
= Emisivitas permukaan (tanpa unit)
= Fraksi Vegetasi
Fraksi vegetasi (
) memiliki nilai yang bervariasi dari 0 sampai dengan 1. Nilai dapat diperoleh dengan cara menskalakan  nilai  NDVI  untuk  meminimalkan  gangguan dari  kondisi  yang  lembab  dan  fluks  energi  permukaan. Nilai  tersebut  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan persamaan sebagai berikut (Fawzi, 2014) :
(8)
Keterangan:
= Fraksi Vegetasi
= Nilai indeks vegetasi (NDVI)
= Nilai NDVI tanah kosong atau NDVI minimum = Nilai NDVI vegetasi atau NDVI maksimum

## 2.2.9. Ekstraksi Suhu Permukaan
Salah  satu  metode  untuk  melakukan  estimasi  suhu permukaan  yaitu  metode  mono-window  brightness temperature. Mono-window  brightness  temperature merupakan  metode  estimasi  suhu  permukaan  dengan melibatkan satu saluran termal pada tiap data citra satelit. Adapun  tahapan  dalam  melakukan  estimasi  suhu permukaan menggunakan data citra satelit Landsat adalah sebagai berikut:
2.2.9.1. Konversi Nilai Radian Spektral ke Suhu Kecerahan Nilai  radian  spektral  yang  telah  terkoreksi  atmosfer ( ) dapat dikonversi menjadi nilai suhu kecerahan pada sensor  dengan  menggunakan  persamaan  Planck  sebagai berikut (U.S. Geological Survey, 2019):
(9) Keterangan: = Suhu kecerahan (K)
= Radian spektral (W/( ))
= Konstanta kalibrasi 1 (K) (K1_CONSTANT_ BAND_x, dimana x merupakan nomor band termal) = Konstanta kalibrasi 2 (K) (K2_CONSTANT_ BAND_x, dimana x merupakan nomor band termal)
2.2.9.2. Konversi Suhu Kecerahan ke Suhu Permukaan
Suhu  permukaan  yang  kemudian  dilakukan  koreksi nilai emisivitas dapat diestimasi menggunakan persamaan sebagai berikut (Rongali dkk, 2018):
(10) Keterangan: = Suhu permukaan (K) = Suhu kecerahan (K) = Panjang gelombang band termal ( ) = = (mK) = 14380 = Konstanta Planck = (JS) = Kecepatan cahaya = m/s = Konstanta Stephan Boltzmann = J/K
= Emisivitas permukaan (tanpa unit)
2.2.10.  Klasifikasi  Hasil  Ekstraksi  Indeks  Vegetasi  dan Suhu Permukaan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  klasifikasi  rentang  nilai indeks vegetasi dan suhu permukaan. Proses klasifikasi ini dilakukan menggunakan fungsi symbology pada perangkat lunak  ArcGIS  10.3.  Dengan  melakukan  proses  klasifikasi, perbedaan  tingkat  kerapatan  vegetasi  dan  suhu permukaan  dapat  diamati  dengan  jelas  secara  visual  dan memudahkan  proses  interpretasi.  Hasil  dari  proses tersebut  kemudian  digunakan  untuk  melakukan penghitungan  luasan  area  tiap  kelas  tingkat  kerapatan vegetasi  dan  interval  suhu  permukaan  untuk  keperluan analisis korelasi.

## 2.2.11. Analisis Korelasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  korelasi  untuk mengetahui  bagaimana  hubungan  antara  perubahan tingkat  kerapatan  vegetasi  terhadap  suhu  permukaan pada  area  penelitian.  Korelasi  merupakan  angka  yang menunjukkan  arah  dan  kuatnya  hubungan  antar  dua variabel  atau  lebih.  Arah  dinyatakan  dalam  bentuk hubungan  positif  (berbanding  lurus)  atau  negatif (berlawanan),  sedangkan  kuatnya  hubungan  dinyatakan dalam  besarnya  koefisien  korelasi  (Sugiyono,  2007). Adapun  persamaan  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  nilai  korelasi  adalah  sebagai  berikut (Sugiyono, 2007):
(11)
Keterangan:
= Korelasi antara variabel x dengan y
= Nilai x untuk data ke-i
= Rata-rata nilai x
= Nilai y untuk data ke-i
= Rata-rata nilai y

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Perubahan Tutupan Vegetasi
Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  ekstraksi  indeks vegetasi  menggunakan  formula  NDVI.  Proses  tersebut menggunakan  data  nilai  reflektan  band  merah  dan  band near  infrared  citra  Landsat.  Hasil  dari  operasi  formula NDVI  akan  menghasilkan  nilai  piksel  yang  berbeda-beda tergantung  kenampakan  vegetasi  yang  ada.  Nilai  piksel sekitar  0,1  atau  kurang  menggambarkan  daerah  batuan dan  pasir,  nilai  piksel  0,2  sampai  0,5  menggambarkan daerah dengan vegetasi jarang seperti semak belukar atau padang  rumput,  dan  nilai  piksel  0,6  sampai  0,9 menggambarkan  daerah  dengan  vegetasi  lebat  seperti hutan  beriklim  tropis  (U.S.  Geological  Survey,  2018b).
Berdasarkan  nilai-nilai  piksel  tersebut,  hasil  ekstraksi indeks vegetasi kemudian diklasifikasikan menjadi 4 kelas tingkat kerapatan vegetasi dengan rentang tertentu. Kelas- kelas tingkat kerapatan vegetasi tersebut beserta rentang nilai  indeks  vegetasinya  antara  lain  yaitu  kelas  non vegetasi  (NDVI  ≤  0,15),  kelas  kerapatan  vegetasi  rendah (0,15  <  NDVI  ≤  0,35),  kelas  kerapatan  vegetasi  sedang (0,35  <  NDVI  ≤  0,55)  dan  kelas  kerapatan  vegetasi  tinggi (NDVI  >  0,55).  Hasil  klasifikasi  tersebut  ditampilkan melalui Gambar 3.1.
(a) (b) (c)
(d) (e)
Gambar 3.1. Hasil klasifikasi tingkat kerapatan vegetasi area pertambangan PT. AMNT. (a) Tanggal 27 Mei 1998; (b) Tanggal 20 Juni 2004; (c) Tanggal 12 April 2008; (d) Tanggal 7 Mei 2014; (e) Tanggal 2 Mei 2018
Pada  Gambar  3.1  dapat  dilihat  bahwa  tingkat kerapatan  vegetasi  pada  area  pertambangan  PT.  AMNT mengalami perubahan tiap tahunnya. Adapun kenampakan  tingkat  kerapatan  vegetasi  yang  dominan pada  gambar  tersebut  yaitu  kelas  non  vegetasi  dan  kelas kerapatan vegetasi tinggi. Kelas non vegetasi dari tahun ke tahun  terlihat  semakin  meluas  menunjukkan  adanya proses  pembebasan  lahan  dari  vegetasi  penutup  yang merupakan tahapan awal kegiatan operasi pertambangan. Kelas  non  vegetasi  tersebut  secara  umum  mewakili kenampakan  daerah  lubang  tambang  dan  daerah timbunan  material  batuan.  Sebaliknya  untuk  kelas
kerapatan  vegetasi  tinggi  dari  tahun  ke  tahun  semakin berkurang akibat adanya kegiatan operasi pertambangan. Untuk  kelas  kerapatan  vegetasi  rendah  dan  kerapatan vegetasi  sedang  kenampakan  luasnya  tidak  terlalu dominan dari tahun ke tahun. Kedua kelas tersebut secara umum terdistribusi di antara batas kelas non vegetasi dan kelas  kerapatan  vegetasi  tinggi.  Dari  kondisi  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  kelas  tersebut menggambarkan  area  transisi  dari  daerah  tanpa  tutupan vegetasi  ke  daerah  dengan  kerapatan  vegetasi  tinggi. Adapun  hasil  hitungan  luasan  tiap  kelas  kerapatan vegetasi dari tahun ke tahun ditampilkan melalui Gambar 3.2.
Gambar 3.2. Grafik perubahan luas tingkat kerapatan vegetasi
Dari  tampilan  grafik  pada  Gambar  3.2  dapat  dilihat bahwa  luasan  untuk  tiap  kelas  kerapatan  vegetasi  selalu mengalami perubahan  dari  tahun ke tahun. Untuk luasan kelas  non  vegetasi  dari  tahun  1998  sampai  2014  selalu mengalami  peningkatan.  Peningkatan  yang  paling signifikan  terjadi  pada  tahun  2004.  Hal  tersebut  dapat disebabkan  pada  rentang  tahun  1998  sampai  2004 merupakan  awal  kegiatan  operasi  pertambangan  yang menyebabkan  kegiatan  pembebasan  lahan  dari  vegetasi penutup  sangat  banyak  dilakukan.  Namun  kelas  non vegetasi  mengalami  sedikit  penurunan  pada  tahun  2018. Penurunan  ini  dapat  disebabkan  karena  adanya  sebagian daerah  tanpa  tutupan  vegetasi  pada  wilayah  timbunan batuan  yang  diubah  menjadi  daerah  yang  memiliki tutupan  vegetasi  melalui  kegiatan  reklamasi  lahan. Kemudian,  untuk  luasan  kelas  kerapatan  vegetasi  rendah dan kerapatan vegetasi sedang dilihat dari tampilan grafik cenderung  fluktuatif  dari  tahun  ke  tahun.  Dapat  dilihat pula  bahwa  kedua  kelas  kerapatan  vegetasi  tersebut memiliki  porsi  luasan  yang  sangat  sedikit  jika dibandingkan  dengan  kelas  non  vegetasi  dan  kelas kerapatan  vegetasi  tinggi.  Kemudian,  untuk  luasan  kelas kerapatan  vegetasi  tinggi  selalu  mengalami  penurunan dari  tahun  1998  ke  tahun  2018.  Penurunan  yang  paling signifikan  terjadi  pada  tahun  2004.  Hal  tersebut  sebagai
mana  kelas  non  vegetasi,  disebabkan  karena  kegiatan pembebasan  lahan  dari  vegetasi  penutup.  Namun  untuk tahun 2008 ke tahun 2018, penurunan yang terjadi untuk kelas  kerapatan  vegetasi  tinggi  tidak  terlalu  signifikan. Dari  data  grafik  pada  kelas  non  vegetasi  yang  secara umum  semakin  meningkat  dan  data  grafik  pada  kelas kerapatan  vegetasi  tinggi  yang  semakin  menurun,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  area  dengan  tutupan  vegetasi pada  kawasan  pertambangan  PT.  AMNT  mengalami pengurangan dari tahun ke tahun.
3.2. Analisis Perubahan Suhu Permukaan
Proses ekstraksi suhu permukaan dilakukan menggunakan  metode  Mono Window Algorithm.  Ekstraksi suhu  permukaan  dengan  metode  tersebut  menggunakan satu  band  termal  pada  tiap  citra  Landsat.  Band  termal yang digunakan yaitu band 6 untuk citra Landsat 5, band 6.1 untuk citra Landsat 7, dan band 10 untuk citra Landsat 8. Dalam proses ekstraksi suhu permukaan juga dilakukan pembuatan  citra  emisivitas.  Citra  emisivitas  diperlukan sebagai  salah  satu  parameter  untuk  mengoperasikan persamaan  ekstraksi  suhu  permukaan.  Dalam  penelitian ini,  nilai  emisivitas  didapatkan  dari  pengolahan  nilai indeks  vegetasi.  Setelah  beberapa  proses  tersebut dilakukan,  nilai  radian  spektral  citra  kemudian  dapat dikonversi  menjadi  suhu  kecerahan.  Suhu  kecerahan kemudian  dikonversi  menjadi  suhu  permukaan  dalam satuan  Kelvin  yang  kemudian  dikonversi  ke  satuan derajad Celcius.
Citra  suhu  permukaan  dalam  satuan  derajat  Celcius kemudian  dianalisis  untuk  mengetahui  bagaimana perubahan suhu permukaan pada daerah penelitian.
Analisis  ini  diawali  dengan  mengamati  nilai  statistik tiap  citra  suhu  permukaan.  Nilai  statistik  yang  diamati dalam  tahap  ini  antara  lain  nilai  suhu  tertinggi,  suhu terendah  dan  suhu  rata-rata  pada  tiap  data  citra  suhu permukaan.  Nilai-nilai  tersebut  kemudian  ditampilkan dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3. Grafik nilai suhu permukaan tertinggi, rata- rata dan terendah
Berdasarkan tampilan grafik pada Gambar 3.3 tersebut dapat  diketahui  bahwa  terdapat  perbedaan  untuk  nilai suhu tertinggi, suhu terendah dan suhu rata-rata pada tiap tahun perekaman citra. Pada tampilan grafik dapat dilihat pula  bahwa  nilai  suhu  tertinggi  dan  suhu  terendah mengalami  peningkatan  dan  penurunan  dari  tahun  ke tahun.  Namun  untuk  nilai  suhu  rata-rata  terlihat  selalu mengalami peningkatan. Hal ini dapat menjadi salah  satu acuan  untuk  menyimpulkan  bahwa  telah  terjadi peningkatan suhu permukaan pada daerah penelitian.
Kemudian tahap analisis dilanjutkan dengan melakukan  proses  klasifikasi  terhadap  citra  suhu permukaan.  Proses  klasifikasi  ini  bertujuan  untuk menampilkan  citra  suhu  permukaan  ke  dalam  beberapa interval suhu tertentu. Dalam penelitian ini, tiap citra suhu permukaan  dalam  satuan  derajad  Celcius  diklasifikasikan menjadi  8  kelas  menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS 10.3.  Adapun  tampilan  hasil  klasifikasi  citra  suhu permukaan ditampilkan melalui Gambar 3.4.
(a) (b) (c) (d)
(e)
Gambar 3.4. Hasil klasifikasi suhu permukaan pada area pertambangan PT. AMNT. (a) Tanggal 27 Mei 1998; (b) Tanggal 20 Juni 2004; (c) Tanggal 12 April 2008; (d) Tanggal 7 Mei 2014; (e) Tanggal 2 Mei 2018
Dari  tampilan  Gambar  3.4  dapat  dilihat  bahwa kenampakan suhu permukaan mengalami perubahan dari tahun  ke  tahun.  Apabila  dilihat  dari  kenampakan  hasil klasifikasi,  tampilan  citra  suhu  permukaan  yang didominasi  oleh  interval  suhu  tertinggi  berada  di  tahun 2018,  sedangkan  tampilan  suhu  permukaan  yang didominasi  oleh  interval  suhu  terendah  berada  di  tahun 1998. Kemudian dapat dilihat pula bahwa sepanjang tahun pengamatan,  distribusi  suhu  permukaan  dengan  interval suhu yang lebih rendah semakin berkurang dari tahun ke tahun.  Sebaliknya  distribusi  suhu  permukaan  dengan interval yang lebih tinggi semakin meningkat dari tahun ke tahun.  Untuk  memperjelas  bagaimana  perubahan distribusi  tiap  interval  suhu  permukaan,  maka  dilakukan perhitungan  luasan  area  dari  tampilan  hasil  klasifikasi suhu  permukaan  menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS 10.3.  Hasil  perhitungan  tersebut  kemudian  ditampilkan dalam bentuk  grafik pada Gambar  3.5 yang  memuat data tentang perubahan luasan tiap interval suhu permukaan.
Gambar 3.5. Grafik perubahan luasan tiap interval suhu permukaan
Berdasarkan  Gambar  3.5,  dapat  disimpulkan  bahwa terjadi penurunan luasan untuk area dengan interval suhu yang  lebih  rendah  seperti  interval  20,1°C  -  22°C  dan 22,1°C - 24°C. Sebaliknya, untuk area dengan interval suhu yang  lebih  tinggi  seperti  interval  26,1°C  -  28°C;  28,1°C  - 30°C  dan  30,1°C  -  32°C  terus  mengalami  peningkatan luasan. Kondisi tersebut menandakan adanya peningkatan suhu  permukaan  pada  daerah  penelitian.  Peningkatan suhu  ditandai dengan semakin  berkurangnya luasan area untuk  suhu  yang  lebih  rendah  dan  meningkatnya  luasan area untuk suhu  yang lebih tinggi.  Oleh karena itu, dapat
disimpulkan  bahwa  terjadi  peningkatan  suhu  permukaan pada  area  penelitian  akibat  kegiatan  pertambangan  PT. AMNT.
3.3.  Analisis  Pengaruh  Perubahan  Kerapatan  Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  dan  pengolahan  nilai indeks  vegetasi  dan  suhu  permukaan,  dapat  diketahui bahwa dari tahun ke tahun terjadi perubahan luasan area pada  kelas-kelas  tingkat  kerapatan  vegetasi  dan  suhu permukaan  di  daerah  penelitian.  Sesuai  dengan  tujuan penelitian  ini  yaitu  untuk  menganalisis  pengaruh perubahan  kerapatan  vegetasi  terhadap  suhu  permukaan akibat  aktivitas  pertambangan,  maka  dilakukan  analisis secara  visual  dan  analisis  korelasi  untuk  mengetahui hubungan antara dua variabel tersebut.
Analisis  secara  visual  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana hubungan antara perubahan tingkat kerapatan vegetasi dan suhu permukaan secara visual dari tampilan citra  hasil  pengolahan.  Analisis  ini  dilakukan  dengan membandingkan  tampilan  dari  citra  tingkat  kerapatan vegetasi  dan  suhu  permukaan  hasil  klasifikasi  pada  tiap tahun  pengamatan.  Adapun  tampilan  hasil  perbandingan antara  citra  tingkat  kerapatan  vegetasi  dan  suhu permukaan ditampilkan melalu Gambar 3.6.
(a)
(b)
Gambar 3.6. Perbandingan tampilan citra indeks vegetasi dan suhu permukaan pada area pertambangan PT. AMNT.
(a) Tanggal 27 Mei 1998; (b) Tanggal 20 Juni 2004
Dari tampilan Gambar 3.6 dapat dilihat bahwa terdapat kesamaan  pola  antara  citra  hasil  klasifikasi  tingkat kerapatan  vegetasi  dan  suhu  permukaan  pada  daerah penelitian.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  terutama  pada  area yang  berwarna  merah  pada  citra  tingkat  kerapatan vegetasi.  Area  yang  menandakan  daerah  tanpa  tutupan vegetasi  tersebut  memiliki  kesamaan  pola  dengan  area berwarna  lebih  gelap  pada  citra  suhu  permukaan  yaitu daerah  dengan  interval  suhu  yang  lebih  tinggi.  Pada
tampilan data tahun 1998, sebaran daerah  tanpa tutupan vegetasi terlihat memiliki pola yang hampir sama dengan sebaran interval suhu yang lebih tinggi. Hal tersebut  juga terjadi  pada  tampilan  data  tahun  2004,  dimana  sebaran daerah  tanpa  tutupan  vegetasi  yang  semakin  meluas diikuti  dengan  sebaran  interval  suhu  lebih  tinggi  yang semakin  meluas  pula.  Dari  perbandingan  tampilan  hasil klasifikasi indeks vegetasi dan suhu permukaan pada dua tahun  pengamatan  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  perubahan  tingkat  kerapatan  vegetasi  berdampak pula  pada  sebaran  suhu  permukaan  pada  daerah penelitian.  Ini  sesaui  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh Jianga  dan  Tiana  (2010)  bahwa  kerapatan vegetasi  akan  berbanding  terbalik  dengan  suhu  permukaan. Disamping  itu  dari  Gambar  3.6  dapat  dilihat  bahwa  pola indeks  vegetasi  dapat  menggambarkan  pola  suhu  permukaan. Ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Mallick (2008) dan Tarrick dkk (2020) bahwa ada korelasi antara indeks vegetasi dengan suhu permukaan.
Untuk  memperjelas  bagaimana  pengaruh  kegiatan pertambangan PT. AMNT terhadap kerapatan vegetasi dan suhu  permukaan,  maka  dilakukan  analisis  melalui penghitungan  nilai  korelasi.  Variabel  yang  digunakan untuk  perhitungan  korelasi  adalah  nilai  luasan  area tingkat  kerapatan  vegetasi  dan  interval  suhu  permukaan. Dalam  proses  penghitungan  korelasi,  nilai  yang  dipilih untuk  menggambarkan  aspek  perubahan  tingkat kerapatan vegetasi adalah nilai luasan kelas non vegetasi. Kelas  tersebut  dipilih  karena  dapat  menggambarkan perubahan  kondisi  vegetasi  pada  daerah  penelitian  di sepanjang tahun pengamatan. Kemudian untuk menggambarkan  aspek  perubahan  suhu  permukaan, variabel yang dipilih adalah nilai luasan suhu  permukaan dengan  interval  20,1°C  -  22°C,  interval  22,1°C  -  24°C, interval 24,1°C - 26°C dan interval 26,1°C - 28°C. Keempat interval  suhu  tersebut  dipilih  karena  memiliki  total  nilai luasan  tertinggi  di  sepanjang  tahun  pengamatan.  Dalam penelitian  ini,  proses  penghitungan  dan  penggambaran hasil  analisis  nilai  korelasi  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  Microsoft  Excel.  Penghitungan  koefisien korelasi dilakukan melalui pengoperasian formula Pearson. Sementara  untuk  proses  penggambaran  grafik  hasil analisis korelasi dilakukan menggunakan fungsi Scatter (X, Y)  chart.  Adapun  tampilan  hasil  analisis  korelasi  antara kelas  non  vegetasi  dan  beberapa  kelas  interval  suhu ditampilkan pada Gambar 3.7.
Pada  Gambar  3.7  ditampilkan  grafik  hasil  uji  korelasi antara  variabel  luasan  kelas  non  vegetasi  dan  empat variabel luasan interval suhu permukaan dari tahun 1998 sampai  tahun  2018.  Dari  gambar  tersebut  juga  dapat diketahui nilai hasil hitungan koefisien korelasi (r) untuk tiap grafik yang terbentuk.
(a) (b) (c)
(d)
Gambar 3.7. Grafik analisis korelasi perubahan tingkat kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaan.
Pada  Gambar  3.7.a,  nilai  korelasi  yang  dihasilkan adalah  -0,9872.  Hasil  tersebut  menunjukkan  adanya
korelasi  negatif  dengan  tingkat  hubungan  yang  sangat kuat  antara  perubahan  luasan  kelas  non  vegetasi  dan perubahan luasan suhu permukaan pada interval 20,1°C - 22°C.  Pada  Gambar  3.7.b,  nilai  korelasi  yang  dihasilkan adalah  -0,1879.  Hasil  tersebut  juga  menunjukkan  adanya korelasi  negatif  dengan  tingkat  hubungan  yang  sangat rendah  antara  perubahan  luasan  kelas  non  vegetasi  dan perubahan luasan suhu permukaan pada interval 22,1°C - 24°C.  Kemudian  pada  Gambar  3.7.c,  nilai  korelasi  yang dihasilkan  adalah  0,6091.  Hasil  tersebut  menunjukkan adanya  korelasi  positif  dengan  tingkat  hubungan  yang kuat  antara  perubahan  luasan  kelas  non  vegetasi  dan perubahan luasan suhu permukaan pada interval 24,1°C - 26°C.  Kemudian  pada  Gambar  3.7.d,  nilai  korelasi  yang dihasilkan yaitu 0,9462. Hasil tersebut juga menunjukkan adanya  korelasi  positif  dengan  tingkat  hubungan  yang sangat  kuat  antara  perubahan  luasan  kelas  non  vegetasi dan  perubahan  luasan  suhu  permukaan  pada  interval 26,1°C - 28°C.
Dari  hasil  analisis  korelasi  dapat  diketahui  bahwa perubahan  luasan  kelas  non  vegetasi  memiliki  pengaruh yang berbeda-beda terhadap keempat luasan interval suhu permukaan  tersebut.  Kemudian  dapat  diketahui  pula bahwa  terdapat  nilai  korelasi  yang  memiliki  tingkat hubungan yang sangat kuat yaitu antara kelas non vegetasi dan  suhu  permukaan  pada  interval  20,1°C  -  22°C  dan 26,1°C  -  28°C  dan  nilai  korelasi  yang  memiliki  tingkat hubungan  yang  kuat  yaitu  antara  kelas  non  vegetasi  dan suhu  permukaan  pada  interval  24,1°C  -  26°C.  Untuk interval  suhu  permukaan  20,1°C  -  22°C,  peningkatan luasan  kelas  non  vegetasi  menyebabkan  luasan  interval suhu  permukaan  tersebut  berkurang.  Hal  tersebut  dapat diketahui  dari  hasil  hitungan  korelasi  yang  menunjukkan adanya korelasi negatif atau berlawanan. Kemudian untuk interval suhu permukaan 24,1°C - 26°C dan 26,1°C - 28°C, peningkatan  luasan  kelas  non  vegetasi  berdampak  pada peningkatan luasan interval suhu permukaan tersebut. Hal tersebut  diketahui  dari  hasil  hitungan  korelasi  yang menunjukkan  adanya  korelasi  positif  atau  berbanding lurus.
Dari  pembahasan  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa peningkatan  luasan  daerah  tanpa  tutupan  vegetasi menyebabkan  penurunan  luasan  pada  suhu  permukaan dengan  dengan  interval  suhu  yang  lebih  rendah  dan menyebabkan  peningkatan  luasan  pada  suhu  permukaan dengan interval suhu yang lebih tinggi. Kemudian apabila dikaitkan  dengan  kondisi  kerapatan  vegetasi  pada kawasan  pertambangan  yang  semakin  menurun  dari tahun  ke  tahun,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa menurunnya kerapatan vegetasi menyebabkan peningkatan suhu permukaan pada area pertambangan PT. AMNT.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah diperoleh, maka kesimpulan dari penelitian ini antara lain sebagai berikut:
1. Distribusi  tingkat  kerapatan  vegetasi  pada  area pertambangan PT. AMNT selalu mengalami perubahan dari tahun 1998 hingga tahun 2018. Luasan area tanpa vegetasi  yang  secara  umum  selalu  mengalami peningkatan dan luasan area dengan tutupan vegetasi rapat mengalami pengurangan.
2. Suhu  permukaan  pada  kawasan  pertambangan  PT. AMNT secara umum mengalami peningkatan dari 1998 hingga  tahun  2018.  Hal  tersebut  dapat  terlihat  dari semakin  berkurang  luasan  area  dengan  interval  suhu permukan  yang  lebih  rendah  dan  semakin bertambahnya  luasan  area  dengan  interval  suhu  yang lebih  tinggi.  Peningkatan  suhu  permukaan  juga  dapat diketahui  dari  nilai  rata-rata  suhu  permukaan  yang semakin  meningkat  dari  22,39°C  pada  tahun  1998 hingga mencapai 29,53°C pada tahun 2018.
3. Perubahan  tingkat  kerapatan  vegetasi  memiliki pengaruh  terhadap  perubahan  suhu  pada  kawasan pertambangan PT. AMNT. Hal itu ditunjukkan oleh nilai korelasi  negatip  antara  kerapatan  vegetasi  dengan suhu permukaan.

## 5. Referensi
Balkau, F. dan Parsons, A. (1999). Emerging Environmental Issues  For  Mining  In  The  PECC  Region.  Lima.  "doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
Bobrinskaya M.  (2012).  Remote  Sensing  for  Analysis  of Relationships  between  Land  Cover  and  Land  Surface Temperature in Ten Megacities. Thesis in Geoinformatics .  School  of  Architecture  and  the  Built Environment  Royal  Institute  of  Technology  (KTH) Stockholm, Sweden.
Connors  J.P.,  Christopher  S.  Galletti,  Winston  T.  L.,  Chow. (2013). Landscape configuration and urban heat island effects:  Assessing  the  relationship  between  landscape characteristics and land surface temperature in Phoenix, Arizona. Landscape Ecology,  2013,  vol.  28,  pp. 271– 283.
Fawzi,  N.  I.  (2014).  Pemetaan  Emisivitas  Menggunakan Indeks Vegetasi (Surface Emissivity Mapping Using Vegetation Indices). Majalah Ilmiah Globë, 16(2), hal. 133–140.
Indmira.  (2015).  Tahapan-Tahapan  Kegiatan  Usaha Pertambangan. Tersedia pada: http:/
/indmira.com/id/tahapan-tahapan-reklamasi- usaha-pertambangan/  (Diakses:  27  November 2018).
Jianga J dan Tiana G. (2010). Analysis of the impact of Land use/Land  cover  change  on  Land  Surface Temperature  with  Remote  Sensing. Procedia Environmental Sciences 2 (2010) 571–575.
Kementerian  ESDM.  (2017).  Laporan Kinerja Kementerian
ESDM 2017. Jakarta.
Lilly R. A, Monsingh D. Devadas. (2009). Analysis Of Land Surface  Temperature  And  Land  Use  /  Land  Cover Types  Using  Remote  Sensing  Imagery  -  A  Case  In Chennai  City,  India. The  seventh  International Conference on Urban Climate,  29 June  - 3 July 2009, Yokohama, Japan.
Mallick J., Yogesh Kant, B.D.Bharath. (2008). Estimation of land surface temperature over Delhi using Landsat- 7  ETM+. J. Ind. Geophys. Union ( July 2008 )  Vol.12, No.3, hal.131-140.
Parmadi, W. T. dan Sukojo, B. M. (2016). Analisa Ketelitian Geometric  Citra  Pleiades  Sebagai  Penunjang  Peta Dasar  RDTR  (Studi  Kasus:  Wilayah  Kabupaten Bangkalan, Jawa Timur). 5(2).
PT.  Amman  Mineral  Nusa  Tenggara.  (2018).  TENTANG KAMI.  Tersedia  pada:  http://www.amnt.co.id/ id/tentang-kami (Diakses: 26 November 2018).
Qihao  W.,  Dengsheng  L.,  Jacquelyn  S.  (2004).  Estimation  of land surface temperature–vegetation abundance relationship  for  urban  heat  island  studies. Remote Sensing of Environment, 89 (2004), hal. 467–483.
Rhee  J.,  Seonyoung  P.,  Zhenyu  L.  (2014).    Relationship between Land Cover Patterns and SurfaceTemperature  in  Urban  Areas.  GIScience and
Remote Sensing 51(5), hal. 521-536.
Rongali,  G.,  Keshari,  A.  K.,  Gosain,  A.  K.,  dan  Kosha,  R. (2018). A mono-window algorithm for land surface temperature  estimation  from  landsat  8  thermal infrared sensor data: A case study of the beas river basin,  India.  Pertanika  Journal  of  Science  and Technology, 26(2), hal. 829–840.
Sugiyono. (2007). Statistika Untuk Penelitian. Diedit oleh E. Mulyatiningsih. Bandung: ALFABETA.
Sun Q., Zhifeng Wu.,  Jianjun Tan. (2012).  The relationship between  land  surface  temperature  and  land use/land  cover  in  Guangzhou,  China. Environ Earth Sci (2012) 65:1687–1694
Susanto,  A.  (2013).  Pengaruh  Modifikasi  Iklim  Mikro dengan Vegetasi Ruang Terbuka Hijau (RTH) dalam Pengendalian  Penyakit  Malaria.  Jurnal  Sains  dan Teknologi  Lingkungan,  5(1),  hal.  01-11.  doi: 10.20885/jstl.vol5.iss1.art1.
Tariq  A.,  Iqra  R.  Zulfiqar  A.,  Bisheng  Y.,    Muhammad  A., Rukhsana  K., Shaista  A.,  Muhammad  A.F., Muhammad  R. (2020).  Land  surface  temperature relation  with  normalized  satellite  indices  for  the estimation of spatio‑temporal trends in temperature  among  various  land  use  land  cover classes of an arid Potohar region using Landsat data.

## Environmental Earth Sciences (2020) 79:40
U.S.  Geological  Survey.  (2018a).  LANDSAT  7  (L7)  DATA
USERS  HANDBOOK.  1.0.  South  Dakota:  Department of the Interior U.S. Geological Survey. Tersedia pada: https://landsat.usgs.gov/sites/default/files/documen ts/LSDS-1927_L7_Data_Users_Handbook.pdf.
U.S.  Geological  Survey.  (2018b). NDVI, the Foundation for
Remote  Sensing  Phenology.  Tersedia  pada: https://www.usgs.gov/land-resources/eros/ phenology/science/ndvi-foundation-remote-sensing- phenology (Diakses: 6 Januari 2020).
U.S.  Geological  Survey.  (2019).  LANDSAT  8  (L8)  DATA USERS  HANDBOOK  Version  4.0.  South  Dakota: Department  of  the  Interior  U.S.  Geological  Survey.
Tersedia
pada: https://www.usgs.gov/ media/files/landsat-8-data-users-handbook.
Valor,  E.  dan  Caselles,  V.  (1996).  Mapping  land  surface emissivity  from  NDVI:  Application  to  European, African,  and  South  American  areas. Remote Sensing of Environment, 57(3), hal. 167–184.