## Analisis Transformasi NDVI dan kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud: Google Earth Engine
Nur Wachid 1 , Wido Prananing Tyas 1
1 Magister Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro, Indonesia, Coresponding Author, e-mail : nur.wachid.smg@gmail.com

## ABSTRACT
This paper aims to convey the results of the study in the form of detecting the vegetation index and its relation to land surface temperature. Landsat data was taken between 2016 and 2021 in Semarang City, while the method used was spatio-temporal remote sensing with LST and NDVI algorithms, processed using the  Google  Earth  Engine  cloud-based  platform  with  open  source  code.  The  results  of  the  analysis  in  2016 and  2021  in  Semarang  City,  the  largest  NDVI  transformation  occurred  in  the  low  vegetation  class,  which increased  by  26.80%  and  the  decrease  occurred  in  the  high  vegetation  class  by  19.65%.  Meanwhile,  the largest LST transformation was a decrease of 110.42% in temperature classes  > 30ºC from 6196.68 Ha to 2944.98 Ha, and an increase in temperature class from 24 - 26ºC from 445.59 Ha to 2057.76 Ha. The results of the linear correlation test between NDVI and LST in 2016 obtained the equation y=-6.7124x+33.042 with R2 = 0.4758, while in 2021 it was y=-6.5081x+32.203 with R2 = 0.5316. This phenomenon requires great attention,  because  NDVI  is  strongly  correlated  with  LST  decline,  so  it  is  absolutely  necessary  to  control  it through spatial planning policies.
Keywords: LST, NDVI, Google Earth Engine, Remote Sensing

## ABSTRAK
Tulisan  ini  bertujuan  untuk  menyampaikan  hasil  kajian  berupa  pendeteksian  indeks  vegetasi  dan kaitannya  dengan  suhu  permukaan  tanah.  Data  Landsat  diambil  antara  tahun  2016  dan  2021  di  Kota Semarang,  sedangkan  metode  yang  digunakan  adalah  penginderaan  jauh  spatio-temporal  dengan  algoritma LST dan NDVI, diolah  menggunakan  platform  berbasis  cloud Google  Earth  Engine dengan  kode  sumber terbuka. Hasil analisis pada tahun 2016 dan 2021 di Kota Semarang, transformasi NDVI paling besar terjadi pada kelas vegetasi rendah yaitu meningkat 26.80% dan penurunan terjadi pada kelas vegetasi tinggi sebesar 19.65%. Sedangkan transformasi LST terbesar terjadi penurunan 110.42% pada kelas kelas suhu > 30ºC dari 6196.68  Ha  menyusut  menjadi  2944.98  Ha,  dan  terjadi  peningkatan  kelas  suhu  24  -  26ºC  dari  445.59  Ha menjadi  2057.76  Ha.  Hasil  uji  korelasi  linear  antara NDVI dan LST tahun  2016  diperoleh  persamaan  y=- 6.7124x+33.042 dengan R2 = 0.4758, sedangkan tahun 2021 yaitu y=-6.5081x+32.203 dengan R2 = 0.5316. Fenomena  ini  memerlukan  perhatian  yang  besar,  karena NDVI berkorelasi  kuat  terhadap  penurunan  LST, sehingga mutlak diperlukan pengendaliannya melalui kebijakan penataan ruang.
Kata kunci: LST, NDVI, Google Earth Engine , Penginderaan Jauh
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 61 Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  populasi  perkotaan  menjadi  masalah  serius  bagi  seluruh  kota  di dunia,  karena  memiliki  dampak  signifikan  pada  peningkatan Land  Surface  Temperature (LST) dan  memiliki  pengaruh  linear  terhadap  pertumbuhan  perkotaan  (Mathew, Khandelwal, & Kaul, 2018). Pertumbuhan perkotaan ini menyebabkan berkurangnya lahan bervegetasi  dan  meningkatnya  lahan  terbangun  yang  berdampak  pada  meningkatnya LST (Dede,  Pramulatsih,  Widiawaty,  Ramadhan,  &  Ati,  2019).    Peningkatan  suhu  permukaan tanah  (LST)  ini  membuat  daerah  perkotaan  mengalami  suhu  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  daerah  perdesaan  di  sekitarnya,  atau  yang  dikenal  sebagai  efek Urban Heat Island (UHI)(Mathew et al., 2018; Sejati, Buchori, & Rudiarto, 2019; Voogt & Oke, 2003).
Vegetasi adalah mosaik komunitas tumbuhan dalam suatu lanskap (kuchler, 1967). Data  vegetasi  sangat  penting  serta  merupakan  dasar  guna  pemanfaatan  dan  konservasi keanekaragaman  hayati  dan  sumber  daya  alam  lainnya.  Data  vegetasi  dihimpun  tidak hanya  semata-mata  untuk  keperluan  ilmiah,  tetapi  juga  berbagai  tujuan  praktis,  seperti pengumpulan hasil hutan, analisis kebencanaaan, tata guna lahan, perlindungan tanah, tata air,  penambangan,  dan  sebagainya.  Menurunnya  vegetasi  dalam  suatu  wilayah  dapat menimbulkan berbagai efek kebencanaan seperti kekeringan, banjir dan longsor, penurunan kesuburan tanah, kekeringan, erosi, bahkan menyumbang terhadap perubahan iklim global (Julianto, Putri, & Safi’i, 2021).
Deteksi NDVI dan LST dapat diekstrasi dari data citra Landsat 8. NDVI dianalisis menggunakan  reflektansi  dari band  Red dan NIR dari  citra Landsat 8,  sedangkan  suhu permukaan  tanah  dianalisis  berdasarkan  nilai  radiasi  pada  band  termal.  Dengan penginderaan  jauh,  LST  dapat  dihitung  dengan  mudah  untuk  skala  perkotaan  yang  lebih besar  (Portela,  Massi,  Rodrigues,  &  Alcântara,  2021;  Zhou,  Qian,  Li,  Li,  &  Han,  2014). Namun,  pada  saat  yang  sama,  tidak  mudah  untuk  menangani  dan  memproses  data Earth Observation  (EO) yang  ada  dalam  jumlah  besar,  karena  data  citra  satelit  ini  terus meningkat.  Menurut  Ravanelli  et  al.,  (2018)  banyak  sekali  citra EO yang  diarsipkan  dan kurang  dimanfaatkan  meskipun  dengan  infrastruktur  komputasi  dan  analisis  modern, terutama  karena  keterbatasan  pemrosesan  ketika  dihadapkan  dengan  sejumlah  besar  data pada komputer dan perlunya keahlian teknis tinggi untuk mengolahnya.
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 62
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Kemampuan  komputasi  telah  meningkat  pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir, instrumen komputasi yang canggih untuk mendukung investigasi dan analisis penginderaan jauh  sangat  diperlukan. Google  Earth  Engine  (GEE) adalah  instrument  komputer  dengan jutaan  servernya  di  seluruh  dunia,  dan  kemampuan  komputasi  awan  terkini,  yang  dapat digunakan untuk melakukan analisis penginderaan jauh. GEE telah mengarsipkan katalog besar  data  observasi  bumi (EO) ,  dan  memungkinkan  ilmuwan  dan  peneliti  untuk memanfaatkan triliunan citra satelit yang ada di Cloud Computing (Dong et al., 2016).
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  tentang  NDVI  dan  LST  ini  penting  untuk dilakukan, karena Kota Semarang merupakan salah satu kota dengan fenomena UHI (Sejati et al., 2019). Dengan bantuan software Sistem Informasi Geografis (SIG) berbagai teknik dan metode dilakukan untuk analisis data geospasial. Dalam penelitian ini untuk investigasi dan  analisis NDVI dan  LST  menggunakan Cloud  Computing  GEE .  Adapun  keunggulan GEE ini yaitu dapat mengolah data citra satelit dalam jumlah besar (petabyte) tanpa perlu mendowloadnya.  Hanya  dengan  menuliskan  baris  program  Java  Script  dan  Python  pada web browser apapun, kita dapat melakukan proses data spasial sesuai kebutuhan. Selain itu tidak  diperlukan  komputer  dengan  spek  tinggi  untuk  menganalisis  data  spasial  seperti Software  SIG  lainnya,  karena  pemrosesan  data  berjalan  di  awan  dan  secara  paralel  di server Google (Gorelick et al., 2017).

## 2. METODOLOGI

## a. Area Studi
Kota  Semarang  merupakan  salah  satu  kota  yang  paling  berkembang  di  Pulau  Jawa dan sangat strategis karena berada pada posisi tengah – tengah pantai utara Jawa dan juga sebagai  Ibukota  Provinsi  Jawa  Tengah.  Secara  Astronomi  kota  Semarang  berada  antara garis  6°50'  dan  7°10'  Lintang  Selatan  dan  antara  109°35'  dan  110°50'  Bujur  Timur.  Kota Semarang memiliki luas sebesar 373,70 Km² yang berbatasan dengan Kabupaten Demak di sebelah timur, Kabupaten Semarang di sebelah selatan Kabupaten Kendal di sebelah barat, dan sebelah utara dibatasi oleh Laut Jawa dengan panjang garis pantai 13,6 km.
Kota Semarang terdiri atas 16 Kecamatan dan 177 Kelurahan (Gambar 2.1). Kota ini menurut  data  BPS  berpenduduk  1.653.524  jiwa  pada  tahun  2021,  dengan  tingkat pertumbuhan  penduduk  sebesar  1,57  persen  dan  rata-rata  kepadatan  penduduk  di  Kota
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 63
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Semarang  sebesar  4.425  penduduk/Km2.  Dalam  penelitian  ini,  pembahasan  difokuskan seluruh Kota Semarang.

## b.      Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan yaitu data batas wilayah administrasi Kota Semarang yang didapat dari OneMap Semarang dari Dinas Penataan Ruang Kota Semarang dan citra Landsat 8 OLI tahun 2014-2022. Citra satelit yang dipakai merupakan hasil pengambilan tahun 2016 dan 2021. Citra satelit didapatkan dari usgs.gov (Arsip GEE).

## c.       Metodologi
Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode penginderaan jauh ( remote sensing) sedangkan  analisis  yang  digunakan  yaitu  analisis NDVI dan  analisis LST .  Untuk analisis spasial NDVI dan LST secara temporal tahun 2016 dan 2021 menggunakan bantuan GEE. Setelah  nilai NDVI dan LST diketahui  maka  dilakukan  analisis  korelasi  spasial  dan uji  regresi  linear  sederhana  antara NDVI terhadap LST Kota  Semarang  menggunakan Software SIG QGIS 3.16.8-Hannover dan Excel 2016.

## 1) Penginderaan Jauh dan Google Earth Engine
Teknologi  penginderaan  jauh  telah  dipelopori  oleh NASA Amerika  Serikat  dengan diluncurkannya  satelit  sumber  daya  alam  yang  pertama,  yang  disebut  ERTS-1 (Earth Resources  Technology  Satellite) pada  tanggal  23  Juli  1972.  Menyusul  kemudian  satelit
Gambar 1. Peta Administrasi Kota Semarang Sumber: One Map Kota Semarang, 2021
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 64
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
ERTS-2  (berganti  nama  menjadi  Landsat  1,  Landsat  2)  dan  diteruskan  dengan  seri-seri berikutnya,  yaitu  Landsat  3,  4,  5,  6,  7,  8(Al  Mukmin,  Wijaya,  &  Sukmono,  2016)  dan Landsat  9  yang  berhasil  diluncurkan  pada  tanggal  27  September  2021.  Seri  Landsat  ini digunakan untuk analisis spatio-temporal NDVI dan LST di Kota Semarang.
Google  Earth  Engine  (GEE) adalah  platform  berbasis cloud (awan)  yang memudahkan untuk mengakses sumber daya komputasi berkinerja tinggi untuk memproses kumpulan  data  geospasial  yang  sangat  besar,  tanpa  harus  menggunakan  software  dan perangkat hardware yang rumit dan mahal(Gorelick et al., 2017; Hao et al., 2019). Menurut situs  resmi  GEE,  GEE  merupakan  gabungan  katalog  multi-petabyte  dari  citra  satelit  dan kumpulan  data  geospasial  dengan  kemampuan  analisis  spasial  dan  dapat  digunakan  oleh ilmuwan, peneliti, dan pengembang untuk mendeteksi perubahan, tren peta, dan mengukur perbedaan yang ada di permukaan bumi. Pengguna dapat menganalisis kondisi hutan dan badan air, perubahan LULC , perubahan NDVI ataupun meneliti kondisi lahan pertanian.

## 2) Analisis NDVI
Data  vegetasi  sangat  penting  dan  menjadi  dasar  penggunaan  dan  perlindungan keanekaragaman  hayati  dan  sumber  daya  alam  lainnya.  Pengumpulan  data  vegetasi  tidak hanya  untuk  tujuan  ilmiah,  tetapi  juga  untuk  berbagai  keperluan  praktis,  seperti pengumpulan  hasil  hutan,  tata  guna  lahan,  tata  air,  perlindungan  tanah,  analisis kebencanaan,  pertambangan  dan  sebagainya  (Julianto  et  al.,  2021).  Menurut  KÜchler, (1967)  vegetasi  merupakan  mozaik  komunitas  tumbuhan  dalam  lanskap.  Dinamika kenaikan suhu permukaan yang sejalan dengan penurunan kerapatan vegetasi menunjukkan adanya interaksi antara kondisi lingkungan dan fenomena iklim(Dede et al., 2019).
NDVI adalah  salah  satu  parameter  yang  digunakan  untuk  menganalisis  kondisi vegetasi  dari  suatu  wilayah.  Perhitungan NDVI menganut  prinsip  bahwa  tanaman  hijau tumbuh secara sangat efektif dengan menyerap radiasi di daerah spektrum cahaya tampak ( PAR atau Photosynthetically  Actif  Radiation ),  lalu  tanaman  hijau  memantulkan  radiasi dari daerah inframerah dekat. Perhitungan NDVI adalah sebagai berikut (Darlina, Sasmito, &  Yuwono,  2018;  Muzaky  &  Jaelani,  2019;  Putra,  Sukmono,  &  Sasmito,  2018;  Zhang, Estoque, & Murayama, 2017):
NDVI = .............................................................................................. (1)
Dalam persamaan (1) ini, NIR adalah Radiasi inframerah dekat dari piksel dan Red adalah
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 65
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
radiasi  cahaya  merah  dari  piksel.  Nilai NDVI sendiri  berkisar  dari  -1  (yang  biasanya  air) sampai +1 (vegetasi lebat).
Menurut Sobrino,  Jiménez-Muñoz,  &  Paolini, (2004)  klasifikasi NDVI terbagi menjadi 3 yaitu (a) NDVI < 0.2 dalam hal ini, piksel dianggap sebagai lahan gundul. Yang kedua  (b) NDVI >  0.5,  yaitu  piksel  dengan  nilai NDVI lebih  tinggi  dari  0,5  dianggap bervegetasi  penuh.  Kemudian  (c)  0.2  ≤ NDVI ≤  0.5,  dalam  hal  ini,  piksel  terdiri  dari campuran  lahan  gundul  dan  vegetasi.  Untuk  penelitian  ini  kami  mengklasifikasi NDVI seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Klasifikasi NDVI Nilai NDVI Klasifikasi Keterangan Min Max -1 0 Tanpa Vegetasi Air 0 0.2 Vegetasi Rendah Lahan gundul, bangunan 0.2 0.5 Vegetasi Sedang Campuran lahan gundul dan lahan bervegetasi 0.5 1 Vegetasi Tinggi Lahan bervegetasi penuh Sumber:Hasil analisis,2021

## 3) Analisis Land Surface Temperature
Penelitian  ini  menghitung  nilai LST yang  didapat  dari  mengekstrak Thermal  Band pada Citra Landsat 8, yang digunakan untuk mengetahui distribusi dan transformasi suhu permukaan Tahun 2016 dan Tahun 2021. Adapun langkahnya menurut Sejati et al.,  (2019) sebagai berikut:
1. Konversi digital number ke dalam radian spektral
Konversi  Digital  Number  (DN)  menjadi  nilai  spektral  radian  menggunakan  informasi yang disediakan oleh band thermal Landsat 8 OLI Band 10 dengan persamaan rumus (2) Lλ = MLQcal + AL .......................................................................................... (2)
Dimana:  Lλ  adalah  TOA Spectral  Radiance ,  ML  adalah Band-specific  multiplicative yang didapat dari metadata nilai ( RADIANCE_MULT_BAND_10 Landsat 8 ), AL adalah Band-specific additive yang didapat dari metadata nilai (RADIANCE_ADD_BAND_10
Landsat 8),  Qcal adalah Digital Number .

## 2. LST
Selanjutnya,  nilai-nilai  radiance  yang  didapatkan  dikonversi  ke  nilai LST ,  nilai  suhu tersebut  mempunyai  satuan  Kelvin. LST didapatkan  dengan  menerapkan  algoritma
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 66
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Planck seperti yang ditunjukkan pada persamaan (3) (Sejati et al., 2019):
T =
...............................................................................................  (3)
Dimana T adalah brightness temperature (K), Lλ adalah radian spectral, K1 adalah nilai konstanta  dari  metadata  Landsat  8  (K1_CONSTANT_BAND_10),  K2  adalah  nilai konstanta dari metadata Landsat 8 (K2_CONSTANT_BAND_10).
3. Konversi LST ke dalam Celcius
Konversi  suhu  permukaan  dalam  satuan Kelvin menjadi  derajat Celcius menggunakan persamaan rumus (4)
T(C) = T(K) – 273.15 ...................................................................................... (4)
Dimana T(C) adalah Suhu LST dalam derajat Celcius, dan T(K) adalah Suhu LST dalam derajat  Kelvin,  dan  nilai  273.15  adalah  konstanta  konversi  Kelvin  ke  Celcius. Pemrosesan analisis NDVI dan LST sesuai persamaan 1-4 diatas sepenuhnya dikodekan dalam  JavaScript  menggunakan  Platform  Editor  Kode  yang  ada  di GEE .  Kode opensource  ini  tersedia  di  repositori Google  Earth  Engine yaitu  pada  alamat: https://earthengine.googlesource.com/users/nurwa/LSTandNDVI.

## 4) Analisis Korelasi NDVI Terhadap LST
Tahapan  selanjutnya  yaitu  dilakukan  analisis  korelasi  spasial  dan  uji  regresi  linear sederhana  untuk  mengetahui  hubungan  antara NDVI dan LST Kota  Semarang  pada  tahun 2016 dan tahun 2021 (Al Mukmin et al., 2016). Persamaan yang digunakan yaitu: y = a + bx ...................................................................................................... (5)
Di  persamaan  (4)  ini  variable x adalah  variable  bebas NDVI dan  variable y adalah variable  terikat LST .  Analisis  regresi  linear  sederhana  ini  akan  menunjukkan  koefisien determinasi  (R 2 )  yang  menunjukkan  kekuatan  korelasi  antara  variable  independen  dan variabel dependen. Selain itu juga menunjukkan koefisien korelasi dengan nilai negative (-) yaitu korelasi antara variable berlawanan dan positive (+) yaitu berbanding lurus.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## a. NDVI Kota Semarang
NDVI Kota  Semarang  dianalisis  menggunakan Cloud  Computing  GEE dan kemudian  diolah  lebih  lanjut  dengan  bantuan  software SIG  QGIS dan  Excel  2016.
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 67
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Klasifikikasi NDVI terbagi kedalam 4 kelas (Tabel 1). Adapun hasil analisis NDVI tersebut adalah sebagai berikut.

## 1) Distribusi NDVI Kota Semarang Tahun 2016 dan 2021
Berdasarkan analisis spasial dari persamaan (1), NDVI Kota Semarang pada tahun 2016  distribusi  vegetasi  merata  di  seluruh  Kota  Semarang  (Gambar  2).  Nilai NDVI tertinggi  yaitu  0.85  dan  yang  terendah  –  0.59.  Luasan  area  vegetasi  tertinggi  Kota Semarang  pada  tahun  2016  didominasi  oleh  kelas  vegetasi  tinggi,  seluas  19806.03  Ha. Sedangkan  area  kelas  vegetasi  terendah  yaitu  kelas  tanpa  vegetasi  seluas  2089.08  Ha. Adapun  karakteristiknya  yaitu  dari  daerah  pesisir  yang  diselimuti  oleh  tutupan  tanpa vegetasi (air), kemudian di bagian kecil tengah kota didominasi oleh kelas vegetasi rendah, dan sebagian besar tengah kota di selimuti oleh vegetasi sedang. Sedangkan area vegetasi tinggi mendominasi daerah pinggiran perkotaan dan daerah perbukitan.
Kondisi NDVI Kota  Semarang  tahun  2021  tidak  jauh  berbeda  dengan  tahun  2016, distribusi  vegetasi  masih  merata  di  seluruh  Kota  Semarang  (Gambar  2).  Nilai NDVI berkisar  antara  -0.47  sampai  0.81.  Luasan  area  vegetasi  tertinggi  Kota  Semarang  pada tahun  2021  masih  didominasi  oleh  kelas  vegetasi  tinggi,  seluas  16553.79  Ha.  Sedangkan area  kelas  vegetasi  terendah  yaitu  kelas  tanpa  vegetasi  seluas  1960.65  Ha.  Adapun karakteristiknya yaitu dari daerah pesisir yang masih diselimuti oleh tutupan tanpa vegetasi
Gambar 2. Peta Distribusi NDVI Kota Semarang Tahun 2016 dan 2021
Sumber: Hasil analisis, 2021
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 68
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
(air), kemudian di bagian tengah kota didominasi oleh kelas vegetasi rendah, dan vegetasi sedang.  Sedangkan  area  vegetasi  tinggi  mendominasi  daerah  pinggir  dan  daerah perbukitan.

## 2) Transformasi NDVI Kota semarang Tahun 2016 dan 2021
Tren  perubahan NDVI dari  tahun  2016  ke  tahun  2021  Kota  Semarang,  diperoleh dari  perbandingan  interpretasi  citra  hasil  olahan  analisis NDVI pada  Citra  Satelit Landsat multitemporal  (Gambar  2).  Pemantauan  perubahan  vegetasi  dengan  cepat  dan  akurat  dari tahun ke tahun, dapat dengan mudah dilakukan melalui platform berbasis cloud GEE .
Tabel 2. Perubahan Luas NDVI Kota Semarang Tahun 2016 dan 2021 Klasifikasi NDVI Tahun 2016 Tahun 2021 Perubahan Luas (Ha) % Luas (Ha) % Luas (Ha) % Tanpa Vegetasi 2089.08 5.33% 1960.65 5.00% -128.43 -6.55% Vegetasi Rendah 4495.77 11.47% 5700.69  14.54% 1204.92  26.80% Vegetasi Sedang 12809.25 32.68% 14985  38.23% 2175.75  16.99% Vegetasi Tinggi 19806.03 50.53% 16553.79  42.23% -3252.24 - 19.65%
Sumber:Hasil analisis,2021
Berdasarkan Tabel 2, perubahan NDVI Kota Semarang secara persentase paling besar terjadi  pada  kelas  vegetasi  rendah  yaitu  meningkat  26.80%,  dari  4495.77  Ha  pada  tahun 2016  menjadi  seluas  5700.69  Ha  pada  tahun  2021.  Kemudian  terjadi  penurunan  19.65% pada kelas vegetasi tinggi yaitu seluas 3252.24 Ha. Peningkatan kelas vegetasi sedang dan rendah dan penurunan vegetasi tinggi, mengindikasikan terjadi perubahan lahan, yaitu dari lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun.

## b. Land Surface Temperature
1. Distribusi Suhu LST Kota Semarang Tahun 2016 dan 2021
Berdasarkan  hasil  analisis Citra  Landsat  8  OLI tahun  2016, LST terendah  sebesar 22.05ºC  dan  tertinggi  sebesar  36.14ºC,  dan  dengan  rata-rata LST sebesar  29.49ºC.  Untuk distribusi LST pada  tahun  2016  (Gambar  3),  suhu  tertinggi  digambarkan  dengan  warna merah,  suhu  sedang  dengan  warna  hijau  muda  dan  orange  muda,  serta  suhu  terendah digambarkan dengan warna biru. Berdasarkan klasifikasi kelas LST (Gambar 3), kelas suhu yang mendominasi pada tahun 2016 yaitu kelas 27 - 29ºC dengan luasan sebesar 17514.18
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 69
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Ha dan kelas 30 – 32ºC seluas 15022.98 Ha, kelas ini mendominasi 44.71% dan 38.35% dari total luas Kota Semarang dan dengan area terkecil yaitu suhu <20ºC dengan luas 0.81 Ha dan kelas 21 – 23 ºC seluas 5.13 Ha.
Kelas  suhu  tertinggi  >  31ºC  pada  tahun  2016  mendominasi  daerah  perkotaan dengan  vegetasi  rendah,  yaitu  Kecamatan  Semarang  Utara,  Semarang  Tengah,  Semarang Selatan,  Semarang  Timur  dan  Candisari.  Adapun  kecamatan  Gayamsari,  Pedurungan, Gajahmungkur dan Semarang Barat terdeteksi memiliki kelas suhu sebagian kelas > 31ºC dan  sebagian  kelas  30  -  32  ºC.  Sedangkan  untuk  Kecamatan  Genuk,  Tembalang  dan Banyumanik didominasi kelas suhu 30 - 32 ºC. Untuk Kecamatan Tugu, Mijen, Ngaliyan dan Gunungpati didominasi kelas suhu 27 - 29 ºC.
Hasil  analisis  Citra Landsat 8  Tahun  2021, LST terendah  sebesar  19.24ºC  dan tertinggi  sebesar  36.25ºC,  dan  dengan  rata-rata  LST  sebesar  29.04ºC.  Pada  tahun  2021 kelas suhu yang mendominasi yaitu kelas 27 – 29 ºC dengan luas area sebesar 17870.85 Ha dan  kelas  30  –  32  ºC  seluas  16284.51  Ha,  kelas  ini  menguasai  45.62%  dan  38.35%  dari total  luas  Kota  Semarang  dan  kelas  suhu  dengan  luasan  terendah  yaitu  <  20ºC  (1.71  Ha) dan 21 – 23 ºC (9 Ha).
Berdasarkan  interpretasi  citra  hasil  analisis LST Kota  Semarang  Tahun  2021 (Gambar  3)  menunjukkan  bahwa  pada  tahun  ini  kelas  suhu  yang  mendominasi  yaitu kombinasi antara kelas > 31ºC dan kelas 30 - 32 ºC. Kelas ini ada di Kecamatan Semarang
Gambar 3. Peta Perubahan LST Kota Semarang Tahun 2016 dan 2021 Sumber:Hasil analisis, 2021
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 70
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Utara,  Semarang  Tengah,  Semarang  Selatan,  Semarang  Timur,  Candisari,  Gayamsari, Pedurungan,  Gajahmungkur  dan  Semarang  Barat.  Sedangkan  untuk  Kecamatan  Genuk, Tembalang, Ngaliyan dan Banyumanik didominasi kelas suhu 30 - 32 ºC dan suhu 27 - 29 ºC. Untuk Kecamatan Mijen dan Gunungpati didominasi kelas suhu 27 - 29 ºC sedangkan Kecamatan Tugu di dominasi oleh kombinasi kelas suhu 30 - 32 ºC, 27 - 29 ºC dan 24 – 26 ºC.

## 2. Transformasi LST Kota Semarang Tahun 2016-2021
Perubahan LST Kota  Semarang  Tahun  2016  dan  2021,  diperoleh  dari  perbandingan interpretasi  citra  hasil  olahan  analisis  LST  pada  Citra  Satelit Landsat multitemporal (Gambar 3). Perubahan tertinggi berdasarkan luas area yaitu pada kelas suhu > 33 ºC, yaitu menurun seluas 3251.7 Ha dan kelas 24 – 26 ºC meningkat sebesar 1612.17 Ha. Sedangkan berdasarkan  prosentase  perubahan  tertinggi  terjadi  pada  kelas  suhu  24  -26  ºC,  meningkat 361.81% dan kelas suhu < 20 ºC (211.11%), untuk perubahan lengkap bisa dilihat di Tabel 2.
Tabel 3. Perubahan Area Kelas LST Kota Semarang  Tahun 2016 dan Tahun 2021 No Kelas Suhu LST (ºC) Tahun 2016 Tahun 2021 Perubahan Luas (Ha) % Luas (Ha) % Luas (Ha) % 1 < 20 0.81 0.00% 2.52 0.01% 1.71 211.11% 2 21 - 23 5.13 0.01% 9 0.02% 3.87 75.44% 3 24 - 26 445.59 1.14% 2057.76 5.25% 1612.17 361.81% 4 27 - 29 17514.18  44.70%  17870.85  45.62% 356.67 2.04% 5 30 - 32 15022.98  38.34%  16284.51  41.57% 1261.53 8.40% 6 > 33 6196.68  15.82% 2944.98 7.52% -3251.7 -110.42%

## Sumber: Hasil analisis, 2021
Berdasarkan  Tabel  3,  secara  keseluruhan  kelas LST Kota  Semarang  yang mendominasi pada ke dua tahun pengamatan yaitu kelas 27 – 29 ºC dan 30 – 32 ºC . Kedua kelas  ini  menguasai  lebih  dari  80%  luas  Kota  Semarang.  Kedua  kelas  ini  juga  tidak mengalami  perubahan  signifikan,  hanya  terjadi  peningkatan 2.04% dan 8.4% dalam  5 tahun.

## 3. Korelasi Antara NDVI Terhadap LST Kota Semarang
Dari  hasil  peta NDVI dan LST ini,  tahapan  selanjutnya  dilakukan  analisis  korelasi spasial  dengan  uji  regresi linear sederhana  (Persamaan  4).  Adapun  prosesnya  seperti
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 71
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
gambar  4,  yaitu  meng- overlay peta NDVI,  LST dan  dibuat  titik  sampel  dari  grid 2x2  Km dengan  bantuan QGIS .  Setelah  nilai LST dan NDVI titik  sampel  di  ketahui,  selanjutnya dibuat tabel korelasi NDVI terhadap LST dengan Excel 2016, dan hasilnya berupa diagram scatter plot.
Berdasarkan  scatter  plot  hasil  analisis  korelasi  NDVI  terhadap  LST  tahun  2016 diperoleh y=-6.7124x+33.042 dengan R2  =  0.4758 ,  sedangkan  tahun  2021  (Gambar  4) hasilnya  diperoleh  persamaan y=-6.5081x+32.203 dengan R2  =  0.5316 .  Koefisien determinasi (R2) pada tahun 2016 menunjukkan korelasi yang cukup kuat, sedangkan pada tahun 2021 menunjukkan korelasi yang kuat.
Pada persamaan tahun 2016 dan 2021 ini memiliki nilai negatif, yaitu menunjukkan bahwa  terdapat  korelasi  negatif  (berlawanan)  antara  indeks  vegetasi  dengan  suhu permukaan.    Hal  ini  senada  dengan  temuan-temuan  sebelumnya  bahwa  distribusi  spasial suhu  permukaan  tanah  di  area  studi  dipengaruhi  oleh  kerapatan  vegetasi,  semakin  tinggi nilai NDVI maka LST semakin  rendah  (Al  Mukmin  et  al.,  2016;  Huang  &  Ye,  2015; Kosasih,  Nasihin,  &  Zulkarnain,  2019;  Rushayati,  Alikodra,  Dahlan,  &  Purnomo,  2011; Senanayake, Welivitiya, & Nadeeka, 2013; Zhang et al., 2017), begitupun sebaliknya.

## 4. KESIMPULAN  DAN SARAN
Gambar 4. Proses dan Hasil Analisis Korelasi NDVI Terhadap LST Kota Semarang Tahun 2021 Sumber: Hasil analisis, 2021
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 72
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Pengolahan citra untuk memperoleh data NDVI dan LST pada tahun 2016 dan 2021, menggunakan  citra  Landsat  8  dapat  dilakukan  dengan  baik  dan  cepat  oleh GEE. Kekurangan GEE ini  yaitu  hanya  terbatas  pada  analisis  raster  dan  harus  dibantu  oleh software SIG berbasis desktop untuk proses selanjutnya. Adapun hasilnya yaitu nilai NDVI Tahun 2016 antara -0.59 - 0.85, sedangkan tahun 2021 berkisar antara -0.47 - 0.81. Untuk LST di Kota Semarang tahun 2016 berkisar 22.05ºC - 36.14 ºC, dan dengan rata-rata LST sebesar 29.49 ºC. Sedangkan tahun 2021 berkisar 19.24ºC - 36.25ºC, dan dengan rata-rata LST sebesar  29.04ºC.  Korelasi  antara NDVI terhadap LST pada  dua  tahun  pengamatan menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  memiliki  korelasi  lebih  dari  cukup  kuat. Dan  hasil  persamaannya  memiliki  nilai  negative,  yang  berarti  semakin  tinggi  indeks vegetasi maka suhu permukaan tanah semakin rendah dan sebaliknya. Karena pentingnya vegetasi  terhadap  penurunan  suhu  permukaan  tanah,  kami  merekomendasikan  agar mempertimbangkan  peningkatan  penyediaan  ruang  hijau  perkotaan  seperti  taman  hijau dalam lanskap perkotaan. Sedangkan untuk mempertahankan daerah dengan vegetasi tinggi agar tetap lestari, mutlak diperlukan pengendaliannya melalui kebijakan penataan ruang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Pemerintah  Kota  Semarang  melalui BKPP  Kota  Semarang  yang  telah  memberikan  beasiswa  Tugas  Belajar.  Ucapan terimakasih juga kepada DPU Kota Semarang atas ijin Tugas Belajar dan pengalaman yang tak ternilai.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Al Mukmin, S. A., Wijaya, A. P., & Sukmono, A. (2016). Analisis Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Distribusi Suhu Permukaan Dan Keterkaitannya Dengan Fenomena Urban Heat Island. Jurnal Geodesi Undip , 5 (1), 224–233.
Darlina, S. P., Sasmito, B., & Yuwono, B. D. (2018). Analisis Fenomena Urban Heat Island Serta Mitigasinya (Studi Kasus : Kota Semarang). Jurnal Geodesi Undip , 7 (3), 77–87.
Dede, M., Pramulatsih, G. P., Widiawaty, M. A., Ramadhan, Y. R. R., & Ati, A. (2019). Dinamika Suhu Permukaan Dan Kerapatan Vegetasi Di Kota Cirebon. Jurnal Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika , 6 (1), 23–31. https://doi.org/10.36754/jmkg.v6i1.111
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 73
Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Dong, J., Xiao, X., Menarguez, M. A., Zhang, G., Qin, Y., Thau, D., … Moore, B. (2016).
Mapping paddy rice planting area in northeastern Asia with Landsat 8 images, phenology-based algorithm and Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment , 185 , 142–154. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.02.016
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment , 202 , 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
Hao, B., Ma, M., Li, S., Li, Q., Hao, D., Huang, J., … Han, X. (2019). Land Use Change and Climate Variation in the Three Gorges Reservoir Catchment from 2000 to 2015 Based on the Google Earth Engine. Sensors , 19 (9). https://doi.org/10.3390/s19092118 Huang, C., & Ye, X. (2015). Spatial modeling of urban vegetation and land surface temperature: A case study of beijing. Sustainability , 7 (7), 9479–9504. https://doi.org/10.3390/su7079478
Julianto, F. D., Putri, D. P. D., & Safi’i, H. H. (2020). Analisis Perubahan Vegetasi dengan Data Sentinel-2 Menggunakan Google Earth Engine. Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia , 02 (02), 13–18. Retrieved from http://jurnal.mapin.or.id/index.php/jpji/article/view/29
Kosasih, D., Nasihin, I., & Zulkarnain, E. R. (2019). 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 , 1 , 162–173.
KÜchler, A. W. (1967). Vegetation Mapping . New York: Ronald Press Co.
Mathew, A., Khandelwal, S., & Kaul, N. (2018). Investigating spatio-temporal surface urban heat island growth over Jaipur city using geospatial techniques. Sustainable Cities and Society , 40 (April), 484–500. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.04.018 Muzaky, H., & Jaelani, L. M. (2019). Analisis Pengaruh Tutupan Lahan Terhadap Distribusi Suhu Permukaan : Kajian Urban Heat Island ( Uhi ) Di Lima. Penginderaan Jauh Indonesia , 01 (02), 45–51.
Portela, C. I., Massi, K. G., Rodrigues, T., & Alcântara, E. (2020). Impact of urban and industrial features on land surface temperature: Evidences from satellite thermal indices. Sustainable Cities and Society , 56 (February), 102100. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102100
Putra, A. K., Sukmono, A., & Sasmito, B. (2018). Analisis Hubungan Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Suhu Permukaan Terkait Fenomena Urban Heat Island Menggunakan Citra Landsat (Studi Kasus: Kota Surakarta). Jurnal Geodesi Undip , 7 (3), 22–31.
Ravanelli, R., Nascetti, A., Cirigliano, R. V., Di Rico, C., Leuzzi, G., Monti, P., & Crespi, M. (2018). Monitoring the impact of land cover change on surface urban heat island through Google Earth Engine: Proposal of a global methodology, first applications and problems. Remote Sensing , 10 (9), 1–21. https://doi.org/10.3390/rs10091488
Rushayati, S. B., Alikodra, H. S., Dahlan, E. N., & Purnomo, H. (2011). Pengembangan Ruang Terbuka Hijau berdasarkan Distribusi Suhu Permukaan di Kabupaten
Nur Wachid, Wido Prananing Tyas | 74 Analisis Transformasi NDVI dan Kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine
Bandung. Forum Geografi , 25 (1), 17. https://doi.org/10.23917/forgeo.v25i1.5027
Sasmito, B., & Suprayogi, A. (2017). Model Kekritisan Indeks Lingkungan Dengan Algoritma Urban Heat Island di Kota Semarang. Majalah Ilmiah Globe , 19 (1), 45. https://doi.org/10.24895/mig.2017.19-1.509
Sejati, A. W., Buchori, I., & Rudiarto, I. (2019). The spatio-temporal trends of urban growth and surface urban heat islands over two decades in the Semarang Metropolitan Region. Sustainable Cities and Society , 46 (January), 101432. https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101432
Senanayake, I. P., Welivitiya, W. D. D. P., & Nadeeka, P. M. (2013). Remote sensing based analysis of urban heat islands with vegetation cover in Colombo city, Sri Lanka using Landsat-7 ETM+ data. Urban Climate , 5 , 19–35. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2013.07.004
Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., & Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of Environment , 90 (4), 434–440. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.02.003
Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment , 86 (3), 370–384. https://doi.org/10.1016/S0034- 4257(03)00079-8
Zhang, X., Estoque, R. C., & Murayama, Y. (2017). An urban heat island study in Nanchang City , China based on land surface temperature and social-ecological variables. Sustainable Cities and Society , 32 (January), 557–568. https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.05.005
Zhou, W., Qian, Y., Li, X., Li, W., & Han, L. (2014). Relationships between land cover and the surface urban heat island: Seasonal variability and effects of spatial and thematic resolution of land cover data on predicting land surface temperatures. Landscape Ecology , 29 (1), 153–167. https://doi.org/10.1007/s10980-013-9950-5