Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0

## Sebaran Land Surface Temperature Dan Indeks Vegetasi Di Wilayah Kota Semarang Pada Bulan Oktober 2019

## Almy Faturahim Nur Insan
Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 faturalmy11@gmail.com
F. V. Astrolabe Sian Prasetya* Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 astrolabesp@politanisamarinda.ac.id *Corresponding author Abstrak — Land Surface Temperature
(LST) didefinisikan  sebagai  kondisi  suhu  bagian  terluar  dari suatu objek yang ada di permukaan tanah. Pada umumnya nilai Land Surface Temperature tertinggi akan terdapat di pusat  kota  dan  menurun  secara  bertahap  ke  arah  pinggir kota  sampai  ke  desa.  Dimana  diketahui  bahwa  daerah pinggir  kota  sampai  ke  desa,  memiliki  kondisi  tutupan lahan  yang  dominan  dengan  vegetasi.  Secara  sederhana dapat  dijelaskan  bahwa,  LST  akan  berbanding  terbalik dengan  indeks  kerapatan  vegetasi  (NDVI).  Dalam  17 tahun  terakhir,  BMKG  menyatakan  bahwa  Nilai Land Surface  Temperature Kota  Semarang  mencapai  angka 39,4  °C,  dimana  sebelumnya Land  Surface  Temperature Kota  Semarang  mencapai  angka  38,5  °C  pada  Tahun 2002.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  sebaran LST  Kota  Semarang  pada  waktu  kajian,  dan  mencari hubungan dengan NDVI pada wilayah tersebut.
Kata Kunci — Land Surface Temeperature (LST), Indeks Vegetasi (NDVI), Landsat 8 OLI/TIRS.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  umumnya  suhu  udara  tertinggi  akan  terdapat  di pusat  kota  dan  menurun  secara  bertahap  ke  arah  pinggir kota  sampai  ke  desa,  suatu  suhu  udara  di  kota  lebih banyak  bangunan  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan dengan  suhu  udara  daerah  di  sekelilingnya  yang  lebih terbuka  seperti  pinggiran  kota  atau  pedesaan  (Khusaini, 2008).  Perkembangan  suatu  kota  dapat  mengakibatkan terjadinya perubahan penggunaan lahan daerah perkotaan terutama  daerah  non  lahan  terbangun  menjadi  lahan terbangun.  Pembangunan  infrastruktur  dan  bangunan yang  tidak  terkendali  menyebabkan  kurangnya  vegetasi didaerah perkotaan.
Pesatnya  perkembangan  lahan  terbangun  dapat menyebabkan  terjadinya  peningkatan  suhu  permukaan perkotaan.  Perubahan  penutupan  lahan  dapat  reflektansi radiasi  surya  permukaan  bumi  yang  dapat  menyebabkan pendinginan  ataupun  pemanasan  lokal  (Handayani, 2007). Perubahan penggunaan lahan yang terjadi tersebut dapat berdampak pada perubahan pada unsur-unsur iklim. Perubahan  unsur  iklim  yang  terjadi  adalah  suhu,  radiasi matahari, kecepatan angin, dan awan (BSNI, 2010).
Kota  Semarang  adalah  salah  satu  kota  metropolitan terbesar di Indonesia dan sekaligus Ibukota Provinsi Jawa Tengah dengan luas wilayah sebesar 373,70 km2. Hal ini mengakibatkan  Kota  Semarang  memiliki  aktivitas  yang cukup  padat  dan  menjadi  sasaran  urbanisasi.    Menurut BPS  Kota  Semarang  tahun  2020  kepadatan  penduduk  di kota  Semarang  cenderung  naik,  seiring  dengan  kenaikan jumlah penduduk ini akan menuntut adanya pembangunan  dengan  pengalihan  fungsi  lahan  terutama vegetasi  menjadi  lahan  terbangun.  Sebagai  kota metropolitan Kota Semarang juga mengalami permasalahan  yang  kompleks  seperti  meningkatnya polusi akibat kendaraan bermotor, meningkatnya kepadatan  bangunan,  serta  adanya  bangunan-bangunan tinggi terutama didaerah pusat kota.
Seperti  halnya  yang  terjadi  di  kota  semarang  pada tanggal 22 Oktober 2019 suhu udara Kota Semarang pada siang  hari  mencapai  suhu  tertinggi  menembus  angka 39,4°C  yang  dimana  suhu  tersebut  memecahkan  rekor suhu  udara  terpanas  di  kota  Semarang  pada  18  Oktober 2002  yaitu  38,5°C.  Grafis  perubahan  suhu  tertinggi dikota  semarang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dibawah ini:
Gambar 1. Grafik Rekaman Suhu Permukaan Tanah di Kota Semarang (Sumber: BMKG Data Online)
Suhu  udara  ekstrem  yang  melanda  Kota  Semarang disebabkan  karena  posisi  matahari  berada  tepat  di  garis khatulistiwa.  Secara  otomatis,  hal  ini  membuat  sinar matahari  langsung  mengenai  sebagian  wilayah  di Indonesia  dibagian  barat  khususnya  Kota  Semarang. Penyebab lainnya, tingginya temperature udara kota juga disebabkan  karena  pada  bulan  Oktober  wilayah  Kota
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Semarang  memasuki  musim  kemarau  panjang.  Tidak hanya  itu  cuaca  ekstrem  di  Kota  Semarang  juga  dipicu oleh faktor kepadatan penduduk (BMKG Kota Semarang 2019).
Kajian  ini  dibuat  untuk  mengetahui  bagaimana tingkat  sebaran Land  Surface  Temperature (LST)  dan indeks vegetasi di Kota Semarang di bulan Oktober 2019. Dalam kajian ini digunakan data penginderaan jauh  yang berupa  citra  satelit  sumberdaya,  khususnya  citra  dari Satelit  Landsat  8.  Data  tersebut  digunakan  untuk memperoleh  sebaran Land  Surface  Temperature (LST) dan  indeks  vegetasi  di  Kota  Semarang.  Landsat  8 menggunakan  perhitungan  dan  kalibrasi  skala Digital Number (DN) yang merepresentasikan gambar multispectral ,  dimana  menggunakan  dua  parameter sensor  yaitu Operational  Land  Imager (OLI)  dan Thermal Infrared Sensor (TIRS) (Ikhwan, 2013).

## II. S TUDI P USTAKA
Berikut  adalah  studi  pustaka  yang  berkaitan  pada kajian  Sebaran  Land  Surface  Temperature  dan  Indeks Vegetasi di Kota Semarang Bulan Oktober 2019: 1. Land Surface Temperature ( LST )
Suhu  permukaan  tanah  ialah  keadaan  yang dikendalikan  oleh  keseimbangan  energi  permukaan, atmosfer,  sifat  termal  dari  permukaan,  dan  media  bawah permukaan  tanah  (Becker  dan  Li,  1990  dalam  Utomo, dkk,  2017).  LST  merupakan  fenomena  penting  dalam perubahan iklim global. Seiring meningkatnya kandungan gas  rumah  kaca  di  atmosfer,  maka  LST  juga  akan meningkat.  (Rajeshwari  dan  Mani,  2014  dalam  Guntara, 2016). LST dapat diartikan sebagai suhu permukaan rata- rata  dari  suatu  permukaan  yang  digambarkan  dalam cakupan  suatu  piksel  dengan  berbagai  tipe  permukaan yang  berbeda  (Faridah  dan  Krisbiantoro,  2014  dalam Guntara, 2016).
2. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Cambel (2011) dalam
Maharani (2017) menjelaskan, Indeks Vegetasi atau VI ( Vegetation Index ), dianalisa berdasarkan nilai-nilai kecerahan digital. Selain itu  juga  dilakukan  untuk  percobaan  mengukur  biomassa atau  vegetatif.  Sebuah  VI  terbentuk  dari  kombinasi  dari bebrapa nilai spektral dengan menambahkan, dibagi, atau dikalikan dengan cara yang dirancang untuk menghasilkan  nilai  tunggal  yang  menunjukkan  jumlah atau kekuatan dalam pixel.
Tingginya  nilai  dari  VI  mengidentifikasi  piksel ditutupi  oleh  besarnya  proporsi  vegetasi  sehat.  Untuk vegetasi hidup, strategi ini bisa sangat efektif karena ada hubungan  terbalik  antara  kecerahan  vegetasi  pada  sinar merah  dan  inframerah,  hal  ini  menunjukan  bahwa  ada, penyerapan  sinar  merah  (R)  oleh  klorofil  dan  refleksi yang  kuat  dari  inframerah  (IR)  radiasi  oleh  jaringan mesofil  memastikan  nilai-nilai  merah  dan  inframerah sangat  berbeda  dan  rasio  IR  /  R  pada  tanaman  tumbuh aktif  akan  tinggi.  Tanpa  ada  vegetasi  permukaan, termasuk air terbuka, fitur buatan manusia, tanah kosong, dan  mati  atau  vegetasi  stres,  tidak  akan  menampilkan respon  spektral  tertentu,  dan  rasio  akan  turun  pada
besarnya.  Didalam  proses  indeks  vegetasi  band inframerah  dan  band  merah  diprioritaskan,  dikarenakan band  ini  sangat  kontras  dan  menampilkan  citra  saluran baru dengan memprioritaskan kerapatan vegetasi.
Salah  satu  algoritma  untuk  mendapatkan  nilai Indeks Vegetasi adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Indeks ini merupakan yang sehat, vegetasi hijau.  Kombinasi  formulasi  perbedaan  normalisasi  dan penggunaan  tertinggi  penyerapan  dan  pantulan  daerah klorofil  membuatnya  kuat  atas  berbagai  kondisi.  Hal  ini dapat, bagaimanapun, jenuh dalam kondisi vegetasi yang lebat  ketika Leaf  Area  Index (LAI)  menjadi  tinggi (Rouse, 1973 dalam Maharani, 2017).
    Re Re NIR d NDVI NIR d   
Nilai indeks ini berkisar dari -1 sampai 1. Kisaran umum untuk vegetasi hijau adalah pada rentang nilai 0,2 – 0,8.
3. Landsat-8 OLI/TIRS
Citra  Landsat-8  diketahui  memiliki  11 band . Diantaranya band  Visible , Near , Infrared (NIR), Short Wave Infrared ( SWIR ), Panchromatic dan Thermal . Band 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7  dan  9  mempunyai  resolusi  spasial  30 meter, band 8  mempunyai  resolusi  spasial  15  meter, sementara band 10 dan 11 resolusi spasialnya 100 meter. Dari  masing-masing  band  memiliki  kegunaan  tersendiri. Untuk  melakukan  analisis  dari  Citra  Landsat  8  tersebut, diperlukan kombinasi band untuk  mendapatkan tampilan citra  sesuai  dengan  tema  atau  tujuan  dari  analisis.  Detail kegunaan masing-masing band adalah sebagai berikut:
Tabel  1.  Karakteristik  Spektral  dan  Kegunaan Band Landsat 8 OLI/TIRS
Band Spektral Panjang Gelombang (µm) Kegunaan Dalam Penelitian Band 1 – Coastal Aerosol 0,43 – 0,45 Studi pesisi dan aerosol Band 2 – Blue 0,45 – 0,51 Pemetaan batimetri, membedakan tanah Band 3 – Green 0,53 – 0,59 Menekankan  vegetasi  puncak yang  bergunan  untuk  menilai kekuatan tanaman Band 4 – Red 0,64 – 0,67 Mendiskriminasikan lereng vegetasi Band 5 – Near Infrared (NIR) 0,85 – 0,88 Menekankan  konten  biomassa dan garis pantai Band 6 – Short- Wave Infrared (SWIR) 1 1,57 – 1,65 Mendiskriminasikan  kadar  air tanah dan vegetasi, menembus awan tipis Band 7 – Short- Wave  Infrared (SWIR) 2 2,11 – 2,29 Peningkatan  kadar  air  tanah dan  vegetasi,  penetrasi  awan tipis Band 8 – Panchromatic 0,50 – 0,68 Resolusi  15  meter,  definisi gambar yang lebih tajam Band 9 – Cirrus 1,36 – 1,38 Peningkatan deteksi kontaminasi awan Cirrus Band 10 – TIRS 1 10,60 – 11,19 Resolusi 100  meter,  pemetaan termal dan perkiraan kelembaban tanah
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Band Spektral Panjang Gelombang (µm) Kegunaan Dalam Penelitian Band 11 – TIRS 2 11,5 – 12,51 Resolusi 100 meter, peningkatan  pemetaan  termal dan  perkiraan  kelembaban tanah
(Sumber: www.landsat.usgs.gov dalam Maharani, 2017)
4. Kajian Penelitian Terdahulu
Pada kajian ini, dilakukan studi pustaka dari sumber penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  pada  lokasi yang  sama,  ataupun  pada  lokasi  yang  berbeda  dengan megnggunakan  metode  yang  sama  dengan  metode  pada kajian ini, adalah sebagai berikut:
1. Menurut Fawzi dan Mufarikah. (2013), dimana dalam penelitian  yang  berjudul  “Kajian  UHI  Di  Kota Yogyakarta  Hubungan  antara  Tutupan  Lahan  dan Suhu  Permukaan”,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk menganalisis hubungan tutupan lahan dan suhu permukaan  terhadap  fenomena  UHI,  metode  yang digunakan  dalam  menentukan  nilai  suhu  permukaan menggunakan metode Planck, untuk metode klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  metode ( maximum likelihood ),  hasil dari penelitian ini berupa analisis UHI dan analisis tutupan lahan terhadap suhu permukaan di Kota Yogyakarta.
2. Menurut  Jatmiko,  R.  H.  (2015), pada  penelitian  yang berjudul  “Penggunaan  Citra  Saluran  Inframerah
Termal  Untuk  Studi  Perubahan  Liputan  Lahan  dan Suhu sebagai Indikator Perubahan Iklim Perkotaan di DIY”,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengkaji  perubahan  tutupan  lahan  terhadap  variasi perubahan LST di Yogyakarta dan untuk menentukan indikator  dari  dinamika  LST  di  perkotaan  di  DIY, metode  yang  digunakan,  Ekstraksi  suhu  permukaan lahan,  Klasifikasi  supervised  penggunaan  lahan, Transformasi  indeks  perkotaan,  Transformasi  urban heat  island,  hasil  dari  penelitian  ini  berupa  analisis suhu  permukaan  lahan,  analisis  NDVI,  analisis penggunaan  lahan,  analisis  indeks  perkotaan,  dan analisis Urban Heat Island.
3. Menurut  Dede.  M,  dkk  (2019),  dimana  dalam penelitian yang berjudul “Dinamika Suhu Permukaan Dan  Kerapatan  Vegetasi  Studi  Kasus  di  Kota Cirebon”, tujuan dari penelitian tersebut adalah untuk menganalisis dinamika suhu permukaan dan kerapatan vegetasi di Kota Cirebon selama periode 20 tahun,  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dalam  penentuan  nilai  Suhu  Permukaan  Tanah menggunakan  algoritma  LST  dan  untuk  menentukan nilai  indeks  vegetasi  menggunakan  algoritma  NDVI. Hasil  dari  penilitian  ini  berupa  analisis  perubahan suhu  permukaan  dan  analisis  perubahan  kerapatan vegetasi di kota Cirebon.
4. Menurut Rumengan, dkk (2019), pada penelitian yang berjudul “Persebaran Suhu Permukaan dan Pemanfaatan  Lahan  Di  Kota  Manado”,  tujuan  dari penilitian  ini  adalah  untuk  menegetahui  pola  sebaran suhu  permukaan  dan  penggunaan  lahan  di  Kota Manado.  Sedangkan  metode  yang  digunakan  dalam
menetukan  suhu  permukaan  dan  tutupan  lahan  dalam penelitin  ini  adalah  dengan  menggunakan  algoritma perhitungan  LST  dan  NDVI,  dimana  hasil  dari penelitian  ini  berupa  analisis  persebaran  suhu permukaan dan pemanfaatan lahan.
Persamaan  penelitian  yang  saat  ini  dilakukan  dengan penelitian sebelumnya adalah penggunaan citra penginderaan  jauh  untuk  mengekstraksi  nilai  LST  dan NDVI.  Perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah penggunaan  data  citra  satelit  secara  temporal  guna mengetahui perubahan dari objek wilayah yang di kaji.

## III. M ETODOLOGI
Daerah kajian sebaran nilai Land Surface Temperature dan  Indeks  Vegetasi  ini  berada  di  Kota Semarang,  Provinsi  Jawa  Tengah,  dimana  ditunjukkan oleh letak astronomis pada kisaran 6° 50' - 7° 10' Lintang Selatan dan 109° 35 - 110° 50' Bujur Timur.
Gambar 2. Lokasi Kajian Sebaran Land Surface Temperature dan Indeks Vegetasi Kota Semarang
Pada kajian ini digunakan data Citra Satelit Landsat 8  OLI/TIRS  dengan  waktu  perekaman  tanggal  15 Oktober 2019 dan 31 Oktober 2019. Daerah liputan Citra Landsat  8  tersebut  berada  pada  wilayah  Kota  Semarang, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## Pengolaha Data
Data  penelitian  yang  telah  diunduh  selanjutnya dilakukan  pengolahan  dengan  menggunakan software ArcGIS 10.8.  tahapan  ini  bertujuan  untuk  melakukan ekstraksi  nilai  LST  dan  Indeks  Vegetasi  pada  daerah kajian  Wilayah  Kota  Semarang.  Berikut  bagan  alir perhitungan data disajikan pada Gambar 2.
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Gambar 3. Tahapan Pengolahan Data Pasang Surut
Koreksi Radiometrik
Dalam  kajian  ini,  band  termal  yang  digunakan adalah  band  10  sesuai  rekomendasi  dari  USGS  (USGS, 2019  dalam  Fawzi  dan  Iswari,  2019).  Disarankan  tidak menggunakan  band  11  akibat  ketidakpastian  kalibrasi sensor  sejak  perekaman  29  Maret  2016.  (Fawzi  dan Iswari,  2019).  Data  band  10  serta  band  4  dan  band  5 dikonversi  dari  citra  mentah  ( Raw  Image )  atau  nilai  DN ( Digital  Number )  ke  nilai  TOA Spectral  Radiance menggunakan radiance  rescaling  factors dalam file metadata Landsat  8  (lihat  tabel  2).  Konversi  tersebut merupakan  proses  koreksi  radiometrik  yang  bertujuan untuk  menghilangkan  pengaruh  atmosfer  terhadap  suhu absolut  karena  objek  sebenarnya  berada  di  permukaan bumi,  sedangkan  sensor  satelit  berada  di  luar  angkasa. (Guntara, 2016) dalam (Rumengan, 2019).
Formula  perhitungan  tersebut  sebagai  berikut (USGS, 2013):
L MLQcal AL   
Keterangan: Lλ  : TOA spectral radiance (Watts/(m2 * srad * μm))
ML  : Band-specific  multiplicative  rescaling  factor  from the metadata ( RADIANCE_MULT_BAND_x,
where x is the band number ) lihat Tabel 3. AL  : Band-specific  additive  rescaling  factor  from  the metadata ( RADIANCE_ADD_BAND_x,  where  x is the band number ) lihat Tabel 3.
Qcal : Quantized  and  calibrated  standard  product  pixel values (DN)
Tabel 2. Nilai Radian Rescaling Factors pada landsat 8 Keterangan Band 10 Band 4 Band 5 Radiance Multiplier 0,0003342 0,01004 0,0061467 Radiance Add  0,1000000 -50,22210 -30,7334200

## Brightness Temperature
Pada  perhitungan  ini  untuk  mengetahui  nilau kecerahan suhu (wiweka, 2014). Brightness Temperature (TB) menghasilkan dua nilai yaitu TB10 ( band 10). Band 10  yang  sudah  menjadi  nilai  TOA Spectral  Radiance kemudian  dikonversi  ke  nilai Brightness  Temperature menggunakan  konstanta  termal  yang  disediakan  dalam file  metadata Landsat  8  (lihat  Tabel  4)  dengan  formula sebagai berikut (USGS, 2013 dalam Wiweka, 2014):
2 1 ln 1 K TB K L         
Keterangan: TB  : At-satellite brightness temperature (K) Lλ  : TOA spectral radiance ( Watts / (m2*srad*μm )) K1  : Band-specific  thermal  conversion  constant  from the metadata ( K1_CONSTANT_BAND_x, where x is the band number ) lihat Tabel 4.
K2  : Band-specific  thermal  conversion  constant  from the metadata ( K2_CONSTANT_BAND_x, where x is the band number ) lihat Tabel 4.
Tabel 3. Nilai Konstanta Band pada Landsat 8 Keterangan Band 10 K1 774,89 K2 1321,08
Land Surface Temperature (LST)
Perhitungan LST dilakukan menggunakan algoritma Land  Surface  Temperature (LST),  (Sobrino  dkk,  2004 dalam Fadlin dkk, 2020).
  1 * ln TB LST TB w e         
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.471   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Keterangan: LST  =  Suhu Permukaan Tanah ( celcius ), TB = Temperature Brightness W = wavelength of emitted radiance (11.5 µm)
ρ =  h * c / σ (1,438 * 10-2 mK) h =  konstanta Planck (6.626 *10-34 Js)
c =  kecepatan cahaya (2,998 * 108 m/s)
σ =  konstanta Boltzman (1.38 * 10-23 J/K)
E =  Emisivitas lahan terbangun 0,937
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Nilai  NDVI  dapat  diestimasi  menggunakan  sensor OLI  pada  citra  Landsat  8.  NDVI  berfungsi  untuk mengetahui  tingkat  kerapatan  vegetasi  yang  menyusun suatu area. Band 4 (merah) dan band 5 (inframerah dekat) digunakan  untuk  memperoleh  nilai  NDVI  dengan formula sebagai berikut (Latif, 2014):
5 4
5 4 Band Band NDVI Band Band   
Keterangan: NDVI  = Normalized Difference Vegetation Index Band 4  =  Saluran merah pada Landsat 8 Band 5  =  Saluran inframerah dekat pada Landsat 8

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
1. Hasil  Sebaran Land  Surface  Temperature (LST)  dan Indeks Vegetasi Kota Semarang Citra Landsat 8  yang diunduh dan digunakan sebagai pengolahan  merupakan  data  citra  satelit  rekaman  15  dan 31  Oktober  2019  (Kota  Semarang).  Hasil  dari  penelitian dengan objek pengamatan di Kota Semarang yaitu berupa peta  sebaran Land  Surface  Temperature (LST)  dan  peta sebaran Indeks Vegetasi tanggal 15 dan 31 Oktober 2019. Secara  lengkap  hasil  penelitian  tersebut  disajikan  pada gambar di bawah ini.
Gambar 4. Sebaran Land Surface Temperature (LST) tanggal 15 Oktober 2019
Gambar 5. Sebaran Land Surface Temperature (LST) tanggal 31 Oktober 2019
Gambar 6. Sebaran Indeks Vegetasi (NDVI) tanggal 15 Oktober 2019
Gambar 7. Sebaran Indeks Vegetasi (NDVI) tanggal 31 Oktober 2019
Dari  hasil  pengolahan  Citra  Satelit  Landsat  8 Land Surface  Temperature dan  Indeks  Vegetasi  pada  tanggal 15 dan 31 Oktober 2019 memiliki perbedaan dari tanggal 15  dan  tanggal  31,  perbedaan  selisih  yang  dapat  dilihat dari  pengolahan  data Land  Surface  Temperature dan Indeks  Vegetasi.  Hasil  dari  pengolahan Land  Surface Temperature pada  tanggal  15  Oktober  2019  mendapat kan  hasil  suhu  maksimum  40,38  °C  dan  suhu  minimum
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
13,63  °C,  sedangkan  untuk  hasil  pengolahan Land Surface  Temperature pada  tanggal  31  Oktober  2019 mendapatkan  hasil  suhu  maksimum  40,18  °C  dan  suhu mimum 13,66 °C.
2. Ekstraksi  Lokasi  Nilai Land  Surface  Temperature (LST)  Tertinggi  dan  Terendah  serta  Hubungannya dengan Nilai Indeks Vegetasi (NDVI) Sebaran Land  Surface  Temperature (LST)  tertinggi dan  terendah  pada  tanggal  15  Oktober  2019  terdapat  di wilayah  Kecamatan  Mijen.  Namun  pada  saat  dilakukan interpretasi menggunakan citra komposit lokasi titik Land Surface  Temperature terendah  pada  citra  perekaman tanggal 15 Oktober 2019 adalah kumpulan awan.
Gambar 8. Lokasi nilai Land Surface Temperature (LST) Terendah pada tanggal 15 Okteber 2019 berada pada kumpulan awan
Setelah  dilakukan  interpretasi  lebih  lanjut  didapatkan nilai Land  Surface  Temperature dari  13,63  °C  sampai dengan  23,37  °C  merupakan  kumpulan  awan  dan  nilai Land  Surface  Temperature 23,38  °C  sampai  dengan 25,105 °C merupakan wilayah perairan.
Gambar 9. Lokasi nilai Land Surface Temperature (LST) berada pada kumpulan awan pada tanggal 15 Oktober 2019
Dari beberapa kondisi lokasi Land Surface Temperature (LST)  dimana  merupakan  kumpulan  awan dan  berada  pada  wilayah  perairan,  sehingga  dari  analisis
lanjutan maka didapatkan nilai Land Surface Temperature terendah  berikutnya  berada  pada  wilayah Kecamatan  Gunung  Pati  dengan  nilai  suhu  25,107  °C, dengan nilai Indeks Vegetasi 0,423.
Gambar 10. Lokasi nilai Land Surface Temperature (LST) Terendah pada tanggal 15 Oktober 2019
Suhu tertinggi dari Land Surface Temperature pada tanggal  15  Oktober  2019  dengan  nilai Land  Surface Temperature 40,38  °C  dan  lokasinya  terdapat  di kecamatan  Mijen  dan  merupakan  area  dengan  nilai Indeks Vegetasi -0,195.
Gambar 11. Lokasi nilai Land Surface Temperature (LST) Tertinggi pada tanggal 15 Oktober 2019
Ekstraksi lokasi tersebut juga berlaku pada tanggal 31 Oktober  2019,  dimana  juga  banyak  terdapat  nilai Land Surface  Temperature terendah  dan  tertinggi  juga  berada pada lokasi lindungan awan ataupun perairan. Nilai Land Surface Temperature yang terdapat pada lokasi kumpulan awan  dan  wilayah  perairan  berkisar  antara  13,66  °C sampai dengan 26,48 °C.
Dari beberapa kondisi lokasi Land Surface Temperature ( LST )  dimana  merupakan  kumpulan  awan dan  berada  pada  wilayah  perairan,  sehingga  dari  analisis lanjutan maka didapatkan nilai Land Surface Temperature terendah  pada  tanggal  31  Oktober  2019 berikutnya  berada  pada  wilayah  Kecamatan  Ngaliyan dengan  nilai Land  Surface  Temperature 26,49  °C,  dan memiliki nilai Indeks Vegetasi 0,514.
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Gambar 12. Lokasi nilai Land Surface Temperature (LST) berada pada kumpulan awan pada tanggal 31
Oktober 2019
Gambar 13. Lokasi nilai Land Surface Temperature (LST) Terendah pada tanggal 31 Oktober 2019
Untuk  sebaran Land  Surface  Temperature tertinggi pada tanggal 31 Oktober 2019 dengan nilai Land Surface Temperature 40,18  °C  terdapat  di  wilayah  Kecamatan Tembalang, dan memiliki nilai Indeks Vegetasi -0,052.
Gambar 14. Lokasi nilai Land Surface Temperature (LST) Tertinggi pada tanggal 31 Oktober 2019
3. Luas  Lahan  Berdasarkan  nilai  Indeks  Vegetasi (NDVI) Hasil  pengolahan  Indeks  Vegetasi    pada  tanggal  15 Oktober  2019  mendapatkan  hasil  nilai  Indeks  Vegetasi tertinggi  0,604  dan  Indeks  Vegetasi  terendah  -0,596, dengan luas lahan  vegetasi 18232,777 Ha dan luas lahan non  vegetasi  20350,098  Ha.  Sedangkan  untuk  hasil pengolahan  Indeks  Vegetasi  pada  tanggal  31  Oktober 2019  mendapatkan  hasil  nilai  Indeks  Vegetasi  tertinggi 0,601  dan  Indeks  Vegetasi  terendah  -0.577,  dengan  luas lahan vegetasi 16002,222 Ha dan luas lahan non vegetasi 22579,881 Ha.
Wilayah  di  Kota  Semarang  yang  memiliki  Indeks Vegetasi  tinggi  memiliki  tingkat  nilai Land  Surface Temperature yang  relatif  rendah.  Sebaliknya,  untuk Wilayah  Kota  Semarang  yang  memiliki  Indeks  Vegetasi rendah  memiliki  tingkat  nilai Land  Surface  Temperature yang relatif tinggi. Wilayah dengan Indeks Vegetasi yang rendah terdapat di pusat kota dan wilayah dengan Indeks Vegetasi  tinggi  terdapat  di  pinggiran  kota  hal  ini  sejalan dengan  pernyataan  Kushaini  (2008)  yang  menyatakan bahwa  pada  umumnya Land  Surface  Temperature tertinggi akan terdapat di pusat kota dan  menurun secara bertahap ke arah pinggir kota sampai ke desa.

## V. K ESIMPULAN
Dari  proses  pengolahan  data  citra  satelit  landsat  8 menjadi  nilai Land Surface  Temperature diperoleh  hasil, nilai Land  Surface  Temperature di  Kota  Semarang  pada tanggal  15  Oktober  2019  memiliki  nilai Land  Surface Temperature tertinggi  40,38  °C  dan  nilai Land  Surface Temperature terendah  13,63  °C  dan  untuk  nilai Land Surface  Temperature di  Kota  Semarang  tanggal  31 Oktober  2019  memiliki  nilai Land  Surface  Temperature tertinggi  40,18  °C  dan  nilai Land  Surface  Temperature terendah 13,66 °C.
Dari  proses  pengolahan  data  citra  satelit  landsat  8 didapatkan hasil, nilai Indeks Vegetasi di Kota Semarang pada  tanggal  15  Oktober  2019    dengan  Indeks  Vegetasi tertinggi  0,604  dan  Indeks  Vegetasi  terendah  -0,596 dengan luas lahan  vegetasi 18232,777  Ha dan luas lahan non  vegetasi  20350,098  Ha  dan  untuk  nilai  Indeks Vegetasi  di  Kota  Semarang  pada  tanggal  31  Oktober 2019 dengan  Indeks  Vegetasi  tertinggi  0.601  dan  Indeks Vegetasi  terendah  -0.577  dengan  luas  lahan  vegetasi 16002,222 Ha dan luas lahan non vegetasi 22579,881 Ha.
D AFTAR P USTAKA
BSNI.  2010.  Klasifikasi  Penutup  Lahan.  Jakarta:  Badan Standarisasi Nasional.
Dede. M, Pramulatsih. G. P, Widiawaty.M.A,  Ramadhan. Y.R,  Ati.  A.  2019.  Dinamika  Suhu  Permukaan  Dan Kerapatan  Vegetasi  Di  Kota  Cirebon.  Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol. 6 No. 1 Fadlin.  F,  Kurniadin.  N,  Prasetya.  F.  V.  A.  S.  2020.
Analisis  Indeks  Kekritisan  Lingkungan  Di  Kota Makassar  Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8 OLI/TIRS. Elipsoida Vol 03 No 01.
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Fawzi.  N.  I,  Iswari.  M.  Y.  2019.  Hubungan  Kategori
Tutupan  Lahan  Dan  Suhu  Permukaan  Menggunakan
Landsat 8. Jurnal Spasial Nomor 1, Volume 6.
Fawzi.  N.  I,  Mufarikah.  N.  N.  2013.  Kajian Urban  Heat Island Di Kota Yogyakarta Hubungan Antara Tutupan Lahan Dan Suhu Permukaan. Guntara,  I  2016.  Analisis Urban  Heat  Island Untuk Pengendalian Pemanasan Global Di Kota Yogyakarta Menggunakan Citra Penginderaan Jauh.
Handayani. 2007. Identifikasi Perubahan Kapasitas Panas
Kawasan  Perkotaan  Dengan  Menggunakan  Citra Landsat  TM/ETM  (Studi  Kasus:  Kodya  Bogor). FMIPA IPB.
Ikhwan,  M.  2013.  Aplikasi  Penginderaan  Jauh  untuk Mengidentifikasi  Distribusi  Suhu  Pemukaan  di  Kota Pekanbaru. Universitas Riau.
Indri,  D.  2018.  Penggunaan  Citra  Saluran  Inframerah
Termal  untuk  Studi  Perubahan  Liputan  Lahan  dan Suhu sebagai Indikator Perubahan Iklim Perkotaan di Yogyakarta.    Yogyakarta:  Program  Pasca  Sarjana, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada. Khalil,  B.  2010.  Panduan  Dasar ArcGIS . Tropenbos International Indonesia Programe . Bogor.
Khusaini, N. I. 2008. Pengaruh Tutupan Lahan Terhadap Distribusi  Suhu  Permukaan  di  Kota  Bogor  dengan Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  dan  Sistem Informasi Geografis. Bogor. IPB Latif, M. S. 2014. La nd Surface Temperature Retrival of Landsat-8  Data  Using  Split  Window  Algorithm-  A Case  Study  of  Ranchi  District . International  Journal of  Engineering  Development  and  Research (IJEDR), Volume 2, Issue 4, 3840-3849. Maharani,  R.  2017.  Ekstraksi  Nilai  NDVI  Dari  Citra Satelit Landsat 8 Sebagai Parameter Dalam Identifikasi Tutupan Lahan Kota Samarinda. Program Studi  Geoinformatika  Jurusan  Manajemen  Pertanian Politeknik Pertanian Negeri Samarinda Samarinda. Prahasta,  E.  2010.  Sistem  Informasi  Geografis  Konsep- konsep Dasar Informatika Bandung.
Rumengan,  H.  S.,  Veronica,  A.  K.  dan  Ingerid,  L.
Moniaga.  2019.  Persebaran  Suhu  Permukaan  Dan Pemanfaatan  Lahan  Di  Kota  Manado.  Jurnal  Spasial
Vol 6. No. 2.
Sajiman,  S.  2006.  Modul  Pelatihan  Sistem  Informasi Geografis SIG Informatika. Bandung. Siregar,  S.  2010.  Pengenalan  Software ArcGIS .  Jurusan TMIP FTIP Undap. Bandung. Utomo,  W.  A.,  Suprayogi,  A.  dan  Sasmito,  B.  2017. Analisis
Hubungan Variasi Land Surface Temperature
Dengan Kelas Tutupan Lahan Menggunakan  Data  Citra  Satelit  Landsat  (Studi Kasus: Kabupaten Pati).
Wiweka.  2014.  Pola  Suhu  Permukaan  dan  Udara Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat    Multitemporal. Ecolab. Vol 8. No 1.