Abstrak—Peningkatan  penduduk  terjadi  akibat  banyaknya penduduk  dari  luar  kota/desa  berpindah  menuju  pusat  kota atau  bisa  dikenal  dengan  fenomena  urbanisasi.  Fenomena  ini juga  terjadi  pada  Kota  Surabaya.  Peningkatan  penduduk terjadi  di  Kota  Surabaya,  tercatat  dalam  BPS  2020,  sejumlah 25723  penduduk  luar  kota  menetap  di  Kota  Surabaya.  Selain membawa pengaruh peningkatan penduduk, proses urbanisasi juga  berdampak  pada  alih  fungsi  lahan  perkotaan  dari  lahan tidak terbangun menjadi lahan terbangun. Perubahan tutupan lahan  memiliki  peran  penting  terhadap  naiknya  nilai  suhu permukaan,  hal  ini  diakibatkan  oleh  lahan  terbangun memberikan  pantulan  panas  yang  lebih  tinggi  dibandingkan vegetasi. Oleh karena itu pemantauan tentang suhu permukaan dan kaitannya dengan tutupan lahan penting dilakukan untuk perencanaan  penggunaan  lahan  dalam  upaya  mengurangi permasalahan lingkungan maupun iklim. Dengan memanfaatkan  teknologi  penginderaan  jauh  menggunakan citra  Landsat-8  dan  pengolahan  menggunakan  Google  Earth Engine  (GEE)  dapat  dilakukan  analisis  spasial  fenomena tersebut. Nilai LST berada pada rentang 27,357-31,909 °C dan cenderung  mengalami  peningkatan.  Tutupan  lahan  Kota Surabaya didominasi oleh lahan terbangun dengan kecenderungan  mengalami  peningkatan  di  setiap  tahunnya. Kelas lahan terbangun, vegetasi dan badan air memiliki korelasi kuat  terhadap  Land  Surface  Temperature  (LST)  dengan  nilai koefisien korelasi masing-masing 0,91; -0,81; dan -0,61. Korelasi cukup  terjadi  pada  objek lahan  terbuka  dengan  nilai  korelasi 0,08. Hal ini membuktikan bahwa LST akan lebih tinggi pada objek  lahan  terbuka  dan  LST  akan  lebih  rendah  pada  objek vegetasi.
Kata  Kunci—Land  Surface  Temperature  (LST),  Tutupan Lahan, Penginderaan Jauh, Google Earth Engine.

## I. PENDAHULUAN
ONDISI  perkotaan yang didalamnya memiliki fasilitas ataupun  sarana  dan  prasarana  yang  menunjang kehidupan  sosial  berdampak  pada  peningkatkan  jumlah penduduk  pada  kota-kota  besar.  Peningkatan  penduduk terjadi  akibat  banyaknya  penduduk  dari  luar  kota/desa berpindah  menuju  pusat  kota  atau  bisa  dikenal  dengan fenomena  urbanisasi.  Fenomena  ini  juga  terjadi  pada  Kota Surabaya. Kota Surabaya memiliki penduduk paling banyak di Indonesia setelah Ibu Kota Jakarta. Jumlah penduduk Kota Surabaya  terus  bergerak  dinamis  dari  waktu  ke waktu,  dari tahun 2010-2021 penduduk Kota Surabaya meningkat sekitar 3,94%.  Tercatat  dalam  BPS  tahun  2020,  sejumlah  25723 penduduk dari luar kota menetap di Kota Surabaya [1].
Selain membawa pengaruh peningkatan penduduk, proses urbanisasi juga berdampak pada alih fungsi lahan perkotaan dari  lahan  tidak  terbangun  menjadi  lahan  terbangun. Penggunaan lahan terbangun diantaranya bangunan perumahan, perkantoran dan jalan. Alih  fungsi lahan secara
besar-besaran yang semula merupakan tutupan lahan vegetasi dikonversi  menjadi  pemukiman,  industri  dan  bangunan- bangunan [2].
Alih  fungsi  lahan  menjadi  lahan  terbangun  ini  akan menyerap radiasi matahari lebih tinggi dibandingkan dengan lahan  bervegetasi.  Dengan  adanya  lahan  bervegetasi  dapat menurunkan  suhu  permukaan  [3].  Perubahan  tutupan  lahan memiliki  peran  penting  terhadap  naiknya  nilai  suhu permukaan,  hal  ini  diakibatkan  oleh  lahan  terbangun memberikan pantulan panas yang lebih tinggi dibandingkan vegetasi  [4].  Berdasakan  pengamatan  yang  dilakukan  pada beberapa  kota  besar  di  Amerika,  peningkatan  suhu permukaan  terjadi  seiring  dengan  banyaknya  lahan  yang dimanfaatkan menjadi lahan terbangun tanpa memperhatikan proporsi ruang terbuka [5].
Terjadinya  percepatan  pembangunan  yang  cukup  cepat seperti  pada  Kota  Surabaya  menyebabkan  terjadinya penigkatan  luasan  lahan  terbangun  tanpa  diimbangi  dengan proporsi  lahan  terbuka  yang  cukup.  Dengan  kondisi  ini menjadikan  suhu  pada  lahan  terbangun  sulit  melepaskan panas sehingga akan semakin meningkatkan intensitas suhu permukaan.  kondisi  suhu  di  Kota  Surabaya  secara  umum mengalami  peningkatan  sebesar  1-1,4%  sejak  5  tahun terakhir. Dari analisis tren suhu oleh BMKG, Kota Surabaya memiliki tren peningkatan suhu tertinggi sebesar 0,5 0 C setiap 10 tahun [6].
Peningkatan  suhu  permukaan  dapat  meningkatkan  risiko permasalahan iklim dan lingkungan. Dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh berbasis cloud computing pada Google  Earth  Engine (GEE)  dapat  digunakan  dalam memahami  perubahan  iklim  dan  cuaca  secara  global.  GEE dapat digunakan untuk menganalisis perubahan dan distribusi suhu  permukaan  secara time  series. GEE  memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menganalisis data citra dari berbagai  sumber,  termasuk  Landsat,  Sentinel,  dan  MODIS [7].

## Pemantauan Land Surface Temperature (LST) dan Kaitannya dengan Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kota Surabaya Tahun 2014-2022)
Gea Sivaul Janah, dan Filsa Biorestia Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : filsa.biorestia@gmail.com
K
Gambar 1. Lokasi penelitian.
Oleh karena itu pemantauan tentang suhu permukaan dan kaitannya  dengan  tutupan  lahan  penting  dilakukan  untuk perencanaan  penggunaan  lahan  dalam  upaya  mengurangi permasalahan  lingkungan  maupun  iklim.  Penelitian  ini menggunakan  data  citra  Landsat  8  untuk  pemantauan  suhu permukaan  dan  tutupan  lahan  di  Kota  Surabaya.  Hal  ini bertujuan  untuk  mengetahui  distribusi Land  Surface Temperature (LST) serta kaitannya dengan tutupan lahan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  Kota  Surabaya,  Jawa  Timur yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1,  berada  pada 7°11 ′ 00 ′′ - −7°21 ′ 00 ′′ 𝐿𝑆 dan 112°36 ′ 00 ′′ - 112°54 ′ 00 ′′ 𝐵𝑇 dengan batas  wilayah  sebelah  utara  dan  timur  merupakan  Selat Madura, sebelah selatan dengan Kabupaten Sidoarjo, sebelah barat dengan Kabupaten Gresik. Kota Surabaya memiliki luas ±35000 hektar yang terdiri dari 31 kecamatan [1].

## B. Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra Landsat  8  (Path  118,  Row  65)  yang  diambil  pada  bulan kering,  Mei-Oktober  (USGS).  Citra  diambil  pada  bulan kering untuk mendapatkan data dengan tutupan awan kurang dari  20%, sehingga citra tampak lebih jelas. Data lain yang digunakan  adalah  data  vektor  batas  administrasi  Kota Surabaya yang diperoleh dari InaGeoportal, data pengamatan suhu BMKG Perak I dan Perak II, serta data lapangan sampel tutupan lahan.
Sedangkan pengolahan citra digital menggunakan platform cloud  computing berupa Google  Earth  Engine (GEE)  seta untuk  visualisasi  dan analisis  spasial menggunakan ArcGIS 10.8.

## C. Proses Pengerjaan
Pada  tahap  pengolahan  data  dibagi  menjadi  2  yaitu pengolahan Surface  Urban  Heat  Island (SUHI)  dan
pengolahan tutupan lahan. Alur pengolahan data dapat dilihat pada Gambar 2.

## 1) Pengumpulan Data Raster, Data Vektor dan Data Tabular
Data  raster  yang  digunakan  adalah  data  citra  Landsat-8 dengan waktu  akuisisi  bulan Mei-Oktober tahun 2014-2022 yang telah terkoreksi atmosferik dengan cloud cover dibawah 20%. Data vektor berupa batas administrasai Kota Surabaya yang  didapat  dari  InaGeoportal.  Sedangkan  untuk  data tabular berupa data pengamatan suhu oleh stasiun BMKG.

## 2) Scaling Nilai Piksel
Data citra yang digunakan adalah citra Landsat 8 Surface Reflectance yang  disimpan  dalam  format  double  float, sehingga  perlu  dilakukan  pengembalian  nilai  asli  dari  citra dengan membagi setiap kanal dengan 1000 untuk didapatkan hasil nilai pada rentang 0-1.
3) Pengolahan Estimasi Land Surface Temperature (LST)
a. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) NDVI  adalah  indeks  yang  dapat  menunjukkan  kerapatan vegetasi.  Nilai  NDVI  ini  digunakan  dalam  threshold  untuk ekstraksi  nilai  emisivitas.  Berikut  persamaan  untuk menghitung NDVI:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝑒𝑑) (𝑁𝐼𝑅+𝑅𝑒𝑑) (1)
Keterangan  : 𝑁𝐼𝑅 : Kanal cahaya inframerah terdekat 𝑅𝑒𝑑 : Kanal cahaya merah b. Land Surface Emissivity (LSE)
LSE  digunakan  untuk  menentukan  emisivitas  tanah  yang nantinya  akan  digunakan  dalam  perhitungan  LST. Perhitungan nilai emisivitas menggunakan threshold NDVI. Penentuan nilai emisivitas mengacu pada persyaratan berikut:
𝑁𝐷𝑉𝐼  < 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 (0,2), 𝜀 𝑠 = 0,97
Gambar 2. Diagram pengolahan data. Tabel 1. Estimasi LST Tahun
LST ( °𝐶 ) Minimal Maksimal Rata-Rata 2014 23,420 35,632 29,216 2015 25,474 38,455 31,909 2016 21,156 35,988 29,150 2017 24,068 35,559 30,361 2018 23,409 36,990 31,245 2019 24,607 37,554 30,679 2020 24,310 36,234 30,731 2021 24,859 38,578 31,253 2022 21,674 32,544 27,357 Tabel 2.
Uji goodness of fit Tahun Luas (Ha) Air Lahan Terbangun Vegetasi Lahan Terbuka 2014 5170,8 17576,3 10416,6 546,8 2015 4404,4 18037,8 9381,2 1887,1 2016 5016,0 17892,6 9198,2 1603,7 2017 5140,3 19321,6 8419,1 829,6 2018 4834,7 19506,6 8105,2 1263,9 2019 7673,0 20156,4 4567,5 1313,7 2020 3313,1 20289,6 9825,5 282,3 2021 3940,0 21164,2 8168,9 437,4 2022 5763,2 19939,0 7431,4 576,8
Apabila nilai piksel NDVI kurang dari 0,2 maka keadaan ini dianggap terdiri dari tanah kosong sehingga memiliki nilai emisivitas 0,97.
𝑁𝐷𝑉𝐼 > 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 (0,5), 𝜀 𝑣 = 0,99
Apabila  nilai  piksel  NDVI  lebih  tinggi  dari  0,5  maka keadaan  ini  dianggap  terdiri  dari  vegetasi  rapat  sehingga memiliki nilai emisivitas 0,99.

## 0,2  ≤ 𝑁𝐷𝑉𝐼  ≤ 0,5
Apabila nilai piksel NDVI berada pada rentang 0,2 hingga 0,5  maka  diasumsikan  data  terdiri  dari  campuran  tanah kosong  dan  vegetasi  rapat,  sehingga  perlu  dilakukan perhitungan proportion of Vegetation (PV) untuk membedakan  nilai  vegetasi  setiap  wilayah  menggunakan persamaan berikut:
𝑃𝑉 = ( 𝑁𝐷𝑉𝐼−𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑖𝑛 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑎𝑥 −𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑖𝑛 ) 2 (2)
Keterangan  :
𝑃𝑉 : Proportion of Vegetation dengan nilai berkisar 0-1 𝑁𝐷𝑉𝐼 : Nilai NDVI pada setiap piksel 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑖𝑛 : Nilai NDVI minimum 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑎𝑥 : Nilai NDVI maksimum
Hasil  estimasi  PV  digunakan  untuk  ekstraksi  nilai emisivitas dengan persamaan sebagai berikut:
𝐿𝑆𝐸 = 𝑚 × 𝑃𝑉 + 𝑛 (3)
dengan :
𝑚 = 𝜀 𝑣 − 𝜀 𝑠 − (1 − 𝜀 𝑠 )𝐹 𝑒𝑉 (4)
𝑛 = 𝜀 𝑠 + (1 − 𝜀 𝑠 )𝐹 𝑒𝑉 (5)
Keterangan  : 𝑚 : Konstanta standar deviasi emisivitas permukaan (0,0004)
𝑛 : Nilai emisivitas vegetasi dikurangi m (0,986) 𝜀 𝑣 : Emisivitas vegetasi (0,99)
𝜀 𝑠 : Emisivitas tanah (0,97) 𝐹 : Faktor bentuk distribusi geometri yang berbeda (0,55) c. Estimasi LST Pengolahan LST dilakukan dengan metode mono windows algorithm (MWA), dimana digunakan data thermal band 10 dan  nilai  emisivitas  untuk  didapatkan  nilai  LST.  Berikut persamaan yang digunakan:
𝐿𝑆𝑇 = 𝑇 𝐵 1+(𝜆× 𝑇𝐵 𝛼 )𝑙𝑛 𝜀 (6)
Keterangan  :
𝑇 𝑠 : Land Surface Temperature (LST) (K) 𝑇 𝐵 : TOA Brightness Temperature (K) 𝜆 :  Panjang  gelombang  dari emitted  radiance  equal (11,5 × 10 −6 ) 𝛼 : 1,438 × 10 −2 𝑚𝑘 𝜀 : Emisivitas permukaan atau Land Surface Emissivity
4) Validasi Data LST dengan Suhu Pengamatan BMKG
Validasi LST dilakukan dengan menghitung nilai koefisien
Gambar 3. Estimasi Land Surface Temperature (LST).
korelasi pearson antara LST dengan suhu lapangan. Suhu lapangan  didapatkan  dari  pengamatan  suhu  oleh  stasiun BMKG Perak I dan Perak II .

## 1) Data Lapangan Tutupan Lahan
Klasifikasi  tutupan  lahan  dibagi  menjadi  4  kelas  yaitu badan air, lahan terbangun, vegetasi dan lahan terbuka. Data lapangan  ini  digunakan  dalam training dan testing  data dengan perbandingan 30:70.

## 2) Pengolahan Klasifikasi Tutupan Lahan
Pengolahan  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan metode supervised  classification dengan  menggunakan algoritma Random  Forest yang  telah  tersedia  pada Google Earth Engine (GEE).
3) Uji Akurasi Klasifikasi Tutupan Lahan
Hasil dari pengolahan tutupan lahan dilakukan uji akurasi menggunakan  metode confusion  matrix dengan  kriteria  uji akurasi memiliki nilai overall accuracy ≥ 85%.

## 4) Analisis Spasial
Dari  hasil  LST  dan  tutupan  lahan  dilakukan  analisis mengenai distribusi dan perubahan LST dengan tutupan lahan setiap tahunnya. Selain itu dilakukan juga analisis mengenai pengaruh tutupan lahan terhadap nilai LST.

## III. HASIL DAN DISKUSI
A. Hasil Estimasi Land Surface Temperature (LST )
Estimasi Land Surface Temperature (LST) dilakukan
secara time series yaitu pada tahun 2014 hingga 2022 di Kota Surabaya  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3.  Pengolahan secara time  series dimaksudkan  untuk  menggambarkan perubahan  setiap  tahunnya  secara  jelas.  Hasil  estimasi LST didapatkan  dari  nilai  rata-rata  setiap  citra  yang  digunakan setiap  tahunnya.  Kemudian  hasil  estimasi  LST  digunakan untuk  mengetahui  dan  menganalisis  tren  perubahan  nilai LST. Tabel 1 menunjukkan hasil estimasi tahunan LST tahun 2014-2022 Kota Surabaya.
Hasil  estimasi  tahunan  menunjukkan  nilai  rata-rata  LST berada  pada  rentang  27  –  32 ° C.  Rata-rata  terendah  yaitu 27,357 berada pada tahun 2022 sedangkan rata-rata tertinggi yaitu    31,909  pada  tahun  2015.  Suhu  terendah  terjadi  pada tahun  2016  pada  angka  21,156 ° C  sedangkan  suhu  tertinggi terjadi  pada  tahun  2021  yaitu  pada  angka  38,578.  Dari estimasi LST Kota  Surabaya  selama  9  tahun  ini mengalami perubahan  naik  turun  pada  setiap  tahunnya.  Ada  beberapa faktor yang mempengaruhi perubahan nilai LST ini, baik dari perubahan kondisi tutupan lahan pada Kota Surabaya ataupun adanya  fenomena  alam  yang  memberikan  pengaruh  dalam suhu permukaan Kota Surabaya.
Perubahan  signifikan  terjadi  pada  tahun  2016  yang mengalami  penurunan  nilai  rata-rata  LST  sebesar  2,8 ° C. begitupun  dengan  tahun  2022  yang  mengalami  penurunan signifikan. Hal ini bertepatan dengan terjadinya fenomena La Nina  lemah  yang  menyebabkan  penambahan  curah  hujan yang cukup signifikan di Indonesia. Peningkatan curah hujan ini akan berdampak pada nilai rerata LST pada tahun itu yang mengalami penurunan [8-9].
Gambar 4. Estimasi tutupan lahan kota Surabaya.

## B. Uji Validasi Data LST dan Data Lapangan
Uji  validasi  nilai LST dilakukan  dengan  menghitung korelasi  dengan  pengamatan  suhu  lapangan  oleh  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG).  Uji validasi  dilakukan untuk  mengetahui tingkat korelasi  antara nilai LST dari citra Landsat 8 dengan pengamatan suhu oleh stasiun  BMKG  di  Kota  Surabaya.  Nilai  koefisien  korelasi yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  estimasi  LST  dapat mereprentasikan  kondisi  sebenarnya  di  Lapangan.  Pada penelitian  ini,  validasi  lapangan  menggunakan  pengamatan suhu oleh stasiun BMKG Perak I dan BMKG Perak II.
Hasil  korelasi  antara  LST  dengan  suhu  lapangan menunjukkan  pada  angka  0,402.  Berdasarkan  kriteria  kelas oleh  sarwono  [10],  nilai  korelasi  ini  tergolong  dalam  kelas cukup, yang berarti nilai estimasi LST cukup menggambarkan  kondisi  sebenarnya  di  lapangan.  Koefisien korelasi bernilai positif yang berarti peningkatan LST diikuti juga dengan peningkatan suhu lapangan. Ada beberapa faktor yang menyebabkan nilai korelasi cukup kecil seperti adanya anomali pada perekaman citra ataupun perbedaan parameter yang digunakan dalam penentuan nilai suhu.

## C. Estimasi Tutupan Lahan
Besarnya  suhu  permukaan  erat  kaitannya  dengan kondisi tutupan  lahan  pada  wilayah  tersebut.  Tutupan  lahan merupakan  wujud  fisik  bentang  alam  yang  ada  di  bumi. Tutupan  lahan  ini  mengalami  perubahan  setiap  tahunnya sehingga perlu dilakukan analisis mengenai kondisi tersebut. Pengolahan  tutupan  lahan  menggunakan  titik  sampel  yang diambil menyebar pada wilayah penelitian.
Secara spasial, kelas tutupan lahan terbagi menjadi 4 kelas yaitu badan air, lahan terbangun, vegetasi dan lahan terbuka. Gambar 4 adalah hasil estimasi tutupan lahan Kota Surabaya tahun  2014-2022.  Sebagain  besar  wilayah  kota  Surabaya berupa  lahan  terbangun  yang  membentang  dari  Surabaya Barat hingga Surabaya Timur yang merupakan daerah pusat kota dengan padat bangunan pemukiman dan industri. Objek vegetasi  tersebar  pada  Surabaya  barat  di  Kecamatan Sambikerep dan Lakarsantri berupa lahan pertanian dan juga di  Surabaya  Timur  yang  merupakan  daerah  pesisir  berupa tanaman mangrove. Objek badan air terbentang dari  selatan hingga utara mewakili jalur sungai menuju laut seperti Sungai kalimas dan dan Sungai Kali Jagir. Selain itu objek badan air juga mewakili wilayah tambak di Surabaya Barat dan Timur. Objek  lahan  terbuka  setiap  tahunnya  berubah-ubah  dengan luas  wilayah  yang  rendah.  Lahan  terbuka  ini  mewakili wilayah  persiapan  pembangunan  perumahan  sehingga terdeteksi pada beberapa tahun saja.
Dari Tabel 2 dan Gambar 5 objek badan air memiliki pola yang tidak teratur namun cenderung tetap dengan luas 3300- 5700  Ha.  Peningkatan  yang  signifikan  terjadi  pada  tahun 2019  hingga  mencapai  7672  Ha,  kemudian  mengalami penurunan yang signifikan pada periode selanjutnya hingga pada angka 3313 Ha. Pada objek lahan terbangun mengalami kenaikan  secara  berkala  setiap  tahunnya.  Dari  tahun  2014 hingga 2022, objek lahan terbangun mengalami peningkatan yang cukup besar mencapi 62,79% wilayah Surabaya. Objek vegetasi mengalami penurunan secara perlahan, namum pada tahun  2019  mengalami  penurunan  yang  cukup  signifikan mencapai 11%, kemudian mengalami kenaikan kembali pada periode selanjutnya.

## D. Uji Akurasi Tutupan Lahan
Uji  akurasi  dilakukan  pada  hasil  klasifikasi  tahun  2022 sesuai dengan ketersediaan data validasi lapangan. 70% data
Gambar 5. Grafik tutupan lahan.
Gambar 6. Temporal LST dan tutupan lahan.
2000 3500 5000 6500 8000 2013 2015 2017 2019 2021 2023 Lu as (H a) Tahun AIR 16000 17500 19000 20500 22000 2013 2015 2017 2019 2021 2023 Lu as (H a) Tahun LAHAN TERBANGUN 3000 5000 7000 9000 11000 2013 2015 2017 2019 2021 2023 Lu as (H a) Tahun VEGETASI 200 800 1400 2000 2013 2015 2017 2019 2021 2023 Lu as (H a) Tahun LAHAN TERBUKA Tabel 3. Korelasi LST dengan tutupan lahan Tahun 𝑅 2
𝑅 BA LB V LK BA LB V LK 2014 0,37 0,82 0,37 0,17 -0,61 0,90 -0,61 -0,41 2015 0,48 0,58 0,21 0,21 -0,69 0,76 -0,46 0,46 2016 0,44 0,59 0,20 0,02 -0,66 0,77 -0,45 0,16 2017 0,29 0,68 0,21 0,02 -0,54 0,83 -0,46 0,12 2018 0,58 0,68 0,25 0,13 -0,76 0,82 -0,50 -0,37 2019 0,40 0,87 0,37 0,23 -0,63 0,93 -0,61 -0,48 2020 0,51 0,60 0,24 0,01 -0,72 0,78 -0,49 0,08 2021 0,59 0,79 0,30 0,02 -0,77 0,89 -0,55 0,13 2022 0,64 0,83 0,29 0,10 -0,80 0,91 -0,54 0,31 2014 0,37 0,82 0,37 0,17 -0,61 0,90 -0,61 -0,41 2015 0,48 0,58 0,21 0,21 -0,69 0,76 -0,46 0,46
2016 0,44 0,59 0,20 0,02 -0,66 0,77 -0,45 0,16 Keterangan : BA = badan air
LB  = lahan terbangun
V    = vegetasi
LK  = lahan terbuka
digunakan  sebagai  data  validasi  untuk  mengukur  tingkat akurasi  dari  klasifikasi  yang  telah  dilakukan.  Data  validasi ditentukan secara acak merata di seluruh wilayah penelitian. Dengan  metode confusion  matrix diperoleh  nilai overall accuracy (OA)  87,14%,  yang  mana  nilai  tersebut menunjukkan bahwa hasil klasifikasi layak digunakan.

## E. Pengaruh Tutupan Lahan Terhadap LST
Dari  hasil  pengolahan Land  Surface  Temperature (LST) dan klasifikasi  tutupan lahan, dapat dilakukan analisis lebih lanjut  untuk  mengetahui  keterkaitan  antar  kedua  data tersebut.  Oleh  karena  itu  dilakukan  uji  korelasi  antara  LST dengan  tutupan  lahan  untuk  mengetahui  besar  hubungan antara  masing-masing  kelas  tutupan  lahan  dengan  LST.  Uji korelasi  dinyatakan  dalam  koefisien  korelasi  (R)  dan  R- square.  Nilai 𝑅 2 menunjukkan  pengaruh  antara  variabel sedangkan  nilai  R  menunjukkan  kekuatan  hubungan  antar variabel.  Tabel  3  merupakan  korelasi  antara  rata-rata  LST dengan persentase luasan masing-masing kelas tutupan lahan pada setiap tahunnya.
Korelasi negatif didapatkan antara tutupan lahan badan air dan vegetasi terhadap rata-rata LST, ditunjukkan dengan nilai negatif pada koefisien korelasi. Hal  ini  berarti semakin luas objek  badan  air  dan  vegetasi  maka  suhu  permukaan  akan semakin  rendah.  Objek  badan  air  berkorelasi  kuat  dengan memiliki 𝑅 2 pada  rentang  0,29-0,59  yang  berarti  badan  air memiliki  pengaruh  29-59%  terhadap  nilai  LST.  Sedangkan untuk objek vegetasi berkorelasi  cukup hingga kuat dengan 𝑅 2 pada  rentang  0,21-0,37  yang  berarti  vegetasi  memiliki pengaruh  21-37%  terhadap  nilai  LST.  Lain  halnya  dengan lahan  terbangun  yang  memiliki  hubungan  positif  dengan LST, ditunjukkan dengan nilai positif pada koefisien korelasi. Hal ini berarti semakin luas lahan terbangun semakin tinggi pula  LST.  Lahan  terbangun  berkorelasi  sangat  kuat  dengan 𝑅 2 pada  rentang  0,58-0,83  yang  berarti  lahan  terbangun memiliki pengaruh 58-83% terhadap nilai LST. Untuk objek lahan terbuka memiliki hubungan yang berubah-ubah setiap tahunnya,  namun  kebanyakan  memiliki  hubungan  positif yang berarti semakin luas lahan terbuka maka LST semakin tinggi  juga.  Lahan  terbuka  berkorelasi  lemah  hingga  cukup dengan  nilai 𝑅 2 pada  rentang  0,02-0,23  yang  berarti  lahan terbuka memiliki pengaruh 2-23% terhadap nilai LST.
Untuk  melihat  pengaruh  tutupan  lahan  terhadap  LST secara temporal dilakukan analisis satu titik A pada koordinat 7°20 ′ 5 ′′ 𝐿𝑆 ; 112°44 ′ 6 ′′ 𝐵𝑇 untuk melihat perubahan tutupan lahan dan LST setiap tahunnya. Dari Gambar 6 terlihat bahwa setiap  tahun  terjadi  perubahan  tutupan  lahan  dari  vegetasi hingga tahun 2016 kemudian menjadi lahan terbangun hingga 2019 dan kembali lagi menjadi vegetasi. Perubahan tutupan lahan  ini  diiringi  dengan  perubahan  suhu  permukaan  juga. Vegetasi  memberikan  suhu  permukaan  yang  lebih  rendah daripada suhu permukaan pada objek lahan terbangun.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil dari estimasi LST tahun 2014 hingga 2022 cenderung mengalami peningkatan nilai LST rata-rata dengan nilai LST
berada pada rentang 27,357 − 31,909 ° C dengan nilai  LTS tinggi terdistribusi pada pusat kota. LST tertinggi berada pada angka 31,909 di tahun 2015. Kota Surabaya didominasi oleh lahan  terbangun  dengan  kecenderungan  meningkat  setiap tahunnya. Objek vegetasi cenderung berkurang setiap tahun, sedangkan  badan  air  dan  lahan  terbuka  memiliki  pola perubahan yang tidak teratur.  Dari uji korelasi tutupan lahan dengan  LST  didapatkan  bahwa  korelasi  positif  terjadi  pada kelas lahan terbangun dan lahan terbuka sedangkan korelasi negative terjadi pada kelas vegetasi  dan badan air. Korelasi tertinggi berada pada kelas lahan terbangun dengan nilai 0,91 sedangkan  lahan  terbuka  memiliki  korelasi  paling  rendah dengan  nilai  korelasi  0,08.  Objek  badan  air  memiliki pengaruh  yang  sangat  kuat  terhadap  LST  dengan  nilai korelasi  0,81  dan  vegetasi  memiliki  pengaruh  yang  kuat terhadap nilai rata-rata LST dengan nilai korelasi 0,61. Suhu permukaan meningkat pada kelas lahan terbuka dan menurun pada kelas vegetasi.
Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu dapat melakukan pengamatan  suhu  lapangan  secara  langsung  untuk menguatkan hasil pengolahan LST.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik, Penduduk  Datang  dari  Luar  Kota  Menurut Jenis  Kelamin  Per  Kecamatan  Kota  Surabaya .  Surabaya:  Badan Pusat Statistik, 2020.
[2] E.  Hermawan,  “Fenomena  urban  heat  island  (UHI)  pada  beberapa kota  besar  di  Indonesia  sebagai  salah  satu  dampak  perubahan lingkungan global,” Jurnal Citra Widya Edukasi , vol. 7, no. 1, pp. 33– 45, 2015.
[3] L.  Tursilowati,  “Urban  Heat  Island  dan  Kontribusinya  pada Perubahan  Iklim  dan  Hubungannya  dengan  Perubahan  Lahan,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Pemanasan  Global  dan  Perubahan Global – Fakta, Mitigasi, Dan Adaptasi , 2007, pp. 89–96.
[4] C.  Nadira,  R.  Saraswati,  and  A.  Wibowo,  “Pengaruh  Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Fenomena Urban Heat Island di Kecamatan Cikarang Utara, Kabupaten Bekasi Tahun 2007-2018 Menggunakan Citra  Landsat  5  dan  8,”  in Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh Tahun 2019 : "Peningkatan Pemanfaatan IPTEK Penginderaan Jauh untuk Mendukung Pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs)” , Depok, 2019, pp. 82–96.
[5] A. Jatayu and C. Susetyo, “Analisis perubahan temperatur permukaan wilayah  Surabaya  Timur  tahun  2001-2016  menggunakan  citra LANDSAT,” Jurnal  Teknik  ITS ,  vol.  6,  no.  2,  2017,  doi: 10.12962/j23373539.v6i2.24504.
[6] A.  M.  Bernales et  al. ,  “Modelling  the  relationship  between  land surface  temperature  and  landscape  patterns  of  land  use  land  cover classification  using  multi  linear  regression  models,” International Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , vol. 41, no. 8, pp. 851–856, 2016, doi: 10.5194/isprsarchives-XLI-B8-851-2016.
[7] S.  Kanga et  al. ,  “Understanding  the  linkage  between  urban  growth and land surface temperature—a case study of Bangalore City, India,” Remote  Sens  (Basel) ,  vol.  14,  no.  17,  Sep.  2022,  doi: 10.3390/rs14174241.
[8] I. Athoillah, R. M. Sibarani, and D. E. Doloksaribu, “Analisis spasial pengaruh kejadian el nino kuat tahun 2015 dan la nina lemah tahun 2016  terhadap  kelembapan,  angin  dan  curah  hujan  di  Indonesia,” Jurnal  Sains  &  Teknologi  Modifikasi  Cuaca ,  vol.  18,  no.  1,  p.  33, Nov. 2017, doi: 10.29122/jstmc.v18i1.2140.
[9] B. Yuniasih, W. N. Harahap, and D. A. S. Wardana, “Anomali iklim el  nino  dan  la  nina  di  Indonesia  pada  2013-2022,” AGROISTA : Jurnal  Agroteknologi ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  136–143,  Feb.  2023,  doi: 10.55180/agi.v6i2.332.
[10]  S.  Jonathan, Metode  Penelitian  Kuantitatif  dan  Kualitatif . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.