## ANALISIS HUBUNGAN URBAN HEAT ISLAND TERHADAP INDEKS KEKERINGAN METEOROLOGIS DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA
Dyah Dhani Mustikarini 1 , Karlina 2 dan Joko Sujono 3
1 Magister Teknik Pengelolaan Bencana Alam, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika 2, Sleman, Yogyakarta Email: dyah.dhani@mail.ugm.ac.id
2 Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika 2, Sleman, Yogyakarta Email: karlina.sipil@ugm.ac.co.id
3 Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika 2, Sleman, Yogyakarta Email: jsujono@ugm.ac.id

## ABSTRACT
Uncontrolled urbanization can lead to the rapid growth of residential and industrial areas. It causes an increase  in  surface  temperature  and  accelerates  climate  change.  One  of  the  consequences  of  climate change is the occurrence of meteorological drought. The purpose of this research is to determine the relationship  between  the  Urban  Heat  Island  (UHI)  and  meteorological  drought  based  on  the Standardized  Precipitation  Index  (SPI).  UHI  is  calculated based  on processing  band-10,  band-5,  and band-4  on  Landsat-8  imagery  and  produces  the  value  of  Land  Surface  Temperature  (LST)  and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).  The SPI value is calculated based on the 3-month SPI  calculation  (SPI-3).  The  relationship  between  UHI  and  SPI-3  was  analyzed  using  the  Pearson correlation method. The results show a strong correlation between UHI and SP-3I, with Pearson's value of  0.87  in  the  capital  of  Special  Region  Yogyakarta.  A  moderate  correlation  between  UHI  and  SPI occurs in Kulon Progo, Bantul, and Gunung Kidul Regency. The relationship between UHI and SPI-3 is strong for urban areas. UHI can be a new additional parameter in terms of meteorological drought monitoring. Further research is still needed to see which drought index can better represent the value of UHI.
Keywords: UHI, SPI, Metrological Drought

## ABSTRAK
Laju  urbanisasi  yang  tidak  dikendalikan  dengan  baik  dapat  menyebabkan  pertumbuhan  kawasan perumahan dan industri yang sangat cepat. Hal tersebut dapat menyebabkan kenaikan suhu permukaan dan mempercepat terjadinya perubahan iklim. Salah satu akibat dari perubahan iklim adalah terjadinya kekeringan meteorologis. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan fenomena Urban Heat Island (UHI)  terhadap  kekeringan  meteorologis  yang  ditinjau  berdasarkan  nilai Standardized Precipitation Index (SPI). Analisis UHI dilakukan berdasarkan pengolahan band-10, band-5, dan band- 4  pada  citra  Landsat-8,  sehingga  diperoleh  nilai Land  Surface  Temperature (LST)  dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Analisis SPI dilakukan dengan menggunakan perhitungan SPI 3 bulanan  (SPI-3).  Hubungan  UHI  dan  SPI  dianalisis  menggunakan  metode  korelasi  Pearson.  Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan yang kuat antara UHI dengan SPI-3, dengan nilai korelasi Pearson  0,87  yang  terdapat  di  Kota  Yogyakarta.  Hasil  korelasi  moderat  didapatkan  di  wilayah Kabupaten Kulon Progo, Bantul, dan Gunung Kidul. Hubungan antara UHI dengan SPI-3 adalah kuat pada wilayah urban. Berdasarkan hasil penelitian, UHI dapat digunakan sebagai parameter tambahan dalam pemantauan bencana kekeringan meteorologis. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk melihat indeks kekeringan yang dapat merepresentasikan nilai UHI dengan baik.
Kata kunci: UHI, SPI, Kekeringan Meteorologis

## 1. PENDAHULUAN
Laju  pertumbuhan  penduduk  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  semakin  meningkat.  Hal  ini  menyebabkan pertumbuhan pembangunan kawasan pemukiman yang sangat cepat, sehingga kawasan urban semakin luas. Lahan terbuka hijau yang semakin berkurang secara terus menerus dapat menimbulkan bencana alam, salah satunya adalah bencana  kekeringan.  Di  sisi  lain,  suhu  permukaan  di  kawasan  urban  akan  semakin  meningkat  sebagai  akibat  dari meningkatnya aktivitas manusia di kawasan tersebut. Fenomena peningkatan suhu udara di kawasan urban ini dikenal dengan istilah Urban Heat Island (UHI) atau Pulau Bahang Perkotaan (Union of Concerned Scientists, 2011).
Vol. 5 No. 2, Maret 2022
Kekeringan  meteorologis  merupakan  jenis  kekeringan  yang  terjadi  pertama  kali  saat  jumlah,  intensitas  dan  waktu hujan semakin berkurang di bawah kondisi normal. Kejadian ini dapat terjadi bersamaan dengan naiknya suhu udara, nilai kelembaban yang rendah, penyinaran matahari yang maksimal dan sedikit tutupan awan (Wilhite, 2000). Ketika terjadi  kekeringan  meteorologis,  maka  suhu  permukaan  bumi  akan  meningkat  seiring  dengan  berkurangnya  curah hujan dan tutupan awan. Di Daerah Istimewa Yogyakarta, musim kemarau biasanya dimulai pada Bulan Juni sampai dengan  Oktober,  dan  puncaknya  berada  pada  Bulan  Agustus.  Kabupaten  Sleman  bagian  utara  merupakan  wilayah dengan curah hujan paling tinggi di DIY. Hujan di wilayah tersebut memiliki kecenderungan disebabkan oleh proses hujan orografis. Oleh karena itu, pada penelitian ini tidak menggunakan data hujan dari wilayah tersebut. Tahun 2013 dipilih sebagai waktu penelitian berdasarkan nilai Oceanic Nino Index (ONI) yang menunjukkan tidak ada gangguan iklim yang signifikan dari El Nino maupun La Nina. Oleh karena itu, data hujan yang diperoleh pada musim kemarau tahun  2013  dapat  dijadikan  acuan  untuk  melakukan  analisis  hubungan  antara  fenomena  UHI  terhadap  indeks kekeringan meteorologis.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  UHI  terhadap  indeks  kekeringan  meteorologis  di  Daerah Istimewa Yogyakarta. Parameter UHI dipilih karena dapat merepresentasikan kepadatan penduduk dan berkurangnya lahan terbuka hijau di DIY. Indeks kekeringan meteorologis dihitung berdasarkan metode Standardized Precipitation Index (SPI). Metode tersebut dipilih karena dapat merepresentasikan kekeringan dengan baik dan hanya membutuhkan data hujan bulanan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran tentang bencana kekeringan yang dapat muncul sebagai akibat dari berkurangnya lahan terbuka hijau di DIY.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Wilayah Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Batasan  penelitian  dilakukan  dengan  tidak menggunakan analisis data hujan wilayah sekitar lereng Gunung Merapi untuk menghindari efek hujan orografis, dan menggunakan wilayah yang terekam di dalam citra Landsat-8 ( path 120 dan row 65). Wilayah yang tidak termasuk di dalam penelitian ini adalah Kabupaten Sleman bagian utara, dan Kabupaten Gunung Kidul bagian timur. Cakupan wilayah penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta wilayah penelitian dan titik stasiun hujan
Jurnal Riset Rekayasa Sipil Universitas Sebelas Maret ISSN: 2579-7999
Vol. 5 No. 2, Maret 2022

## Analisis Standardized Precipitation Indeks (SPI)
Data hujan bulanan yang diperoleh dari stasiun hujan, kemudian diolah untuk mendapatkan nilai indeks kekeringan. Pada penelitian ini, metode SPI-3 dipilih untuk dapat melakukan analisis kekeringan meteorologis. Metode SPI durasi 3 bulan (SPI-3) dapat mencerminkan kondisi kelembaban jangka pendek hingga menengah dan dapat memberikan prakiraan  musim  hujan.  Metode  SPI-3  Bulanan  memiliki  korelasi  yang  paling  baik  terhadap  NDVI  dibandingkan dengan SPI periode lainnya, seperti SPI Bulanan, SPI-6 Bulanan dan lainnya (Dwy et al., 2016). Metode SPI dilakukan berdasarkan jumlah sebaran gamma yang didefinisikan sebagai fungsi frekuensi pada data hujan (Saidah dkk., 2017), dengan persamaan (1).
𝐺(𝑥) =   ∫ 𝑔(𝑥) = 1 𝛽 𝛼 Γ(𝛼) 𝑥 0 ∫ 𝑡 𝑎−1 𝑒 𝑥 𝑏 𝑑𝑥 𝑥 0 (1)
Dengan syarat semua parameter harus lebih dari 0,   merupakan parameter bentuk,   merupakan parameter skala, dan x merupakan jumlah curah hujan.
Hasil perhitungan SPI-3 dilakukan untuk melihat periode yang paling kering pada tahun 2013 berdasarkan klasifikasi SPI pada Tabel 1. Setelah itu dilakukan komparasi dengan hasil pengolahan citra Landsat-8 untuk mendapatkan nilai UHI.
Tabel 1. Klasifikasi SPI (McKee et al., 2017)
Nilai SPI Klasifikasi > 2,00 Ekstrem basah 1,50 – 1,99 Sangat basah 1,00 – 1,49 Agak basah (-0,99) – 0,99 Normal (-1,00) – (-1,49) Agak kering (-1,50) – (-1,99) Sangat kering ≤ (-2,00) Ekstrem kering
Hasil pemetaan SPI-3 dianalisis dengan diberikan skor berdasarkan Tabel 2. Pemberian skor dilakukan berdasarkan nilai SPI-3 pada setiap kecamatan di wilayah studi. Pemberian skor dilakukan untuk mempermudah analisis korelasi.
Tabel 2. Klasifikasi skor pada hasil pemetaan SPI-3 bulanan
Klasifikasi SPI-3 Bulanan Skor (-1,5) s.d. (-1,0) 1 (-1,0) s.d. (-0,5) 2 (-0,5) s.d. 0 3 0 s.d. 0,5 4 0,5 s.d. 1,0 5 1,0 s.d. 1,5 6

## Analisis Urban Heat Island (UHI)
Citra Landsat-8 yang diolah pada penelitian ini didapatkan dari laman USGS Earth Explorer , yang merupakan hasil perekaman citra pada periode paling kering berdasarkan pengolahan SPI. Citra yang diperoleh merupakan citra yang direkam pada siang hari pada wilayah dari path 120 dan row 65, dengan kondisi tutupan awan kurang dari 10%. Untuk mendapatkan nilai UHI dilakukan pengolahan citra Landsat-8 pada band-10, band-5, dan band-4 dengan persamaan (2) sampai dengan (7).
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅 +𝑅𝐸𝐷 (2)
Dengan NDVI adalah Normalized Difference Vegetation Index , NIR adalah Saluran inframerah dekat pada Band-5 untuk Landsat-8, dan RED adalah Saluran merah pada Band-4 untuk Landsat-8 (USGS, 2018).
𝑃𝑉 =   ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑖𝑛 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑎𝑥 + 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑚𝑖𝑛 ) 2 (3)
Dengan PV merupakan Proportion of Vegetation , NDVI max adalah nilai NDVI tertinggi, dan NDVI min adalah nilai NDVI terendah pada wilayah studi. Nilai PV digunakan untuk menghitung LSE ( Land Surface Emissivity ) (USGS, 2018).
Vol. 5 No. 2, Maret 2022
𝐿𝑆𝐸 =  0,004 𝑥 𝑃𝑉 + 0,986 (4) 𝐵𝑇 = 𝐾 2 𝑙𝑛( 𝐾1 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑏𝑟𝑎𝑠𝑖 +1) − 273,15 (5)
Dengan BT adalah Brightness Temperature dalam Celsius, K1 dan K2 merupakan konstanta band thermal ( band-10 ) pada meta data Landsat-8 (USGS, 2016).
𝐿𝑆𝑇 = 𝐵𝑇 (1 + (𝜆 𝑥 𝐵𝑇 𝜌 ) 𝑥 ln(𝐿𝑆𝐸)) (6)
Dengan  LST  adalah Land  Surface  Temperature ,   merupakan  rata-rata  panjang  gelombang band-10 .   merupakan hasil  perhitungan  berdasarkan  persamaan   =
,  h  merupakan  konstanta  Plank’s,  c  merupakan  kecepatan cahaya, dan   merupakan konstanta Boltzmann. Sehingga diperoleh nilai UHI dengan cara mengurangkan LST pada titik penelitian dengan LST rata-rata seluruh wilayah penelitian (Wibowo, 2013).
𝑈𝐻𝐼 =   𝐿𝑆𝑇 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛 − 𝐿𝑆𝑇 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎
(7)
Hasil pemetaan UHI dianalisis dengan diberikan skor berdasarkan Tabel 3. Pemberian skor dilakukan berdasarkan nilai UHI pada setiap kecamatan di wilayah studi. Pemberian skor dilakukan untuk mempermudah analisis korelasi
Tabel 3. Klasifikasi skor pada hasil pemetaan UHI
Klasifikasi UHI Skor Tidak ada efek UHI 1 UHI sangat rendah 2 UHI rendah 3 UHI menengah 4 UHI tinggi 5 UHI sangat tinggi 6

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengolahan data hujan diperoleh peta rata-rata curah hujan bulanan pada Bulan Juni sampai dengan Oktober  tahun  2013  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  2.  Wilayah  Kabupaten  Kulon  Progo  memiliki  rata-rata  curah hujan  bulanan  yang  paling  sedikit  dibandingkan  dengan  kabupaten  lain  di  DIY.  Pada  wilayah  Kabupaten  Bantul, Kecamatan Sanden memiliki curah hujan paling tinggi di wilayah DIY selama musim kemarau tahun 2013. Wilayah lain yang memiliki curah hujan tinggi adalah Kecamatan Sleman, Ngaglik, Kalasan, Prambanan, dan Panggang.
Berdasarkan hasil pengolahan data hujan tahun 2010 sampai dengan 2019 dari 20 stasiun hujan, diperoleh peta SPI-3 Bulanan pada Gambar 3. Berdasarkan hasil pemetaan SPI-3 Bulanan dapat dilihat bahwa Kecamatan Girimulyo dan Nanggulan  memiliki  nilai  SPI-3  Bulanan  paling  rendah.  Nilai  yang  rendah  dan  negatif  pada  SPI-3  Bulanan menunjukkan  kondisi  wilayah  yang  kering.  Walaupun  wilayah  Kecamatan  Nanggulan  dan  Girimulyo  merupakan wilayah  yang  paling  kering,  namun  nilai  SPI-3  Bulanan  masih  berada  pada  kondisi  normal  (-0,99  sampai  dengan 0,99). Klasifikasi SPI-3 Bulanan pada Gambar 2 dimodifikasi dengan interval yang lebih kecil. Hal tersebut dilakukan untuk dapat melihat variasi nilai SPI-3 Bulanan dengan lebih jelas pada setiap kecamatan di DIY.
Gambar 2. Peta curah hujan bulanan rata-rata Bulan Agustus-Oktober tahun 2013
.
Vol. 5 No. 2, Maret 2022
Hasil  perhitungan  dan  pemetaan  rata-rata  nilai  UHI  pada  Bulan  Juni-Oktober  2013  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Wilayah Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman bagian timur, dan Gunung Kidul bagian timur memiliki efek UHI yang tinggi.  Wilayah  tersebut  meliputi  seluruh  kecamatan  di  Kota  Yogyakarta,  Kecamatan  Depok,  Kalasan,  Ngemplak, Berbah,  Prambanan,  Nglipar,  Playen,  Wonosari,  dan  Karangmojo.  Wilayah  pesisir  selatan  DIY  yang  terletak  di Kabupaten  Kulon  Progo  dan  Bantul  juga  memiliki  efek  UHI  yang  tinggi.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh  suhu permukaan wilayah pesisir yang tinggi pada saat siang hari.

## Gambar 4. Hasil pemetaan rata-rata UHI pada Bulan Juni - Oktober tahun 2013
Hasil pemberian skor dan perhitungan korelasi Pearson pada masing-masing Kabupaten dapat dilihat pada Tabel 4. Nilai korelasi Pearson yang paling baik terdapat pada nilai UHI dan SPI-3 Bulanan di Kota Yogyakarta, yaitu 0,87. Nilai tersebut menunjukkan korelasi yang sangat kuat. Korelasi yang kuat antara UHI dan SPI-3 Bulanan juga terdapat di wilayah Kabupaten Sleman, dengan nilai 0,63. Untuk hasil korelasi UHI dengan SPI-3 Bulanan di wilayah Bantul, Kulon Progo dan Gunung Kidul adalah 0,30 – 0,37, yang menunjukkan hubungan moderat.
Tabel 4. Hasil korelasi Pearson UHI dengan SPI-3 Bulanan
Kabupaten/Kota Korelasi Pearson UHI dan SPI-3 Sleman 0,63 Bantul 0,30 Kulon Progo 0,37 Gunung Kidul 0,35 Kota Yogyakarta 0,87
Hubungan UHI dengan SPI-3 Bulanan adalah sangat kuat untuk kawasan urban yang paling padat di DIY, yaitu di Kota Yogyakarta. Hal tersebut menunjukkan bahwa pada kawasan urban yang memiliki suhu yang tinggi berhubungan dengan  kejadian kekeringan  meteorologis.  Semakin padat  suatu  wilayah,  maka hubungan suhu permukaan dengan indeks kekeringan akan semakin kuat. Penelitian terkait hubungan antara UHI dengan indeks kekeringan lain perlu dilakukan untuk mengetahui indeks kekeringan apa saja yang berhubungan kuat  atau dapat merepresentasikan nilai UHI. Hubungan yang kuat antara UHI dan SPI-3 Bulanan di Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman menunjukkan
Vol. 5 No. 2, Maret 2022
bahwa UHI dapat digunakan sebagai salah satu variabel monitoring baru di dalam penanganan bencana kekeringan, terutama di wilayah urban.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  UHI  berhubungan  dengan  indeks kekeringan meteorologis SPI-3 Bulanan. Hubungan yang paling kuat terdapat di wilayah Kota Yogyakarta, dengan nilai  korelasi  0,87.  Hubungan  yang  paling  kuat  antara  UHI  dengan  SPI-3  Bulanan  terdapat  di  wilayah  urban  dan merupakan  ibu  kota  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Hubungan  yang  kuat  juga  didapatkan  di  wilayah  Kabupaten Sleman, yang didominasi oleh kawasan sub-urban. Hubungan yang moderat antara UHI dan SPI-3 Bulanan didapatkan pada wilayah Kabupaten Bantul, Kulon Progo dan Gunung Kidul. Wilayah tersebut masih didominasi oleh kawasan non-urban.
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi langkah awal dalam upaya penanggulangan bencana kekeringan meteorologis. Penelitian ini masih jauh dari kata sempurna, oleh karena itu diperlukan penelitian dengan data hujan setidaknya 30 tahun untuk mendapatkan nilai indeks kekeringan yang lebih baik. Perbandingan nilai UHI saat terjadi fenomena iklim seperti El Nino dan La Nina juga diperlukan untuk memperkuat hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Dwy, K., Febyana, T., Sulistiyono, H., & Setiawan, A. (2016). Analisis Tingkat Kekeringan di Wilayah Lombok Bagian Selatan Dengan Menggunakan Metode EDI (Effective Drought Index) .
McKee, PaiMazumder, D., & Holland, G. (2017). A framework for investigating large-scale patterns as an alternative to precipitation for downscaling to local drought. Climate Dynamics , 48 (3–4), 881–892. Union of Concerned Scientists. (2011). Rising Temperatures , Worsening Ozone Pollution (Climate Ch). https://www.ucsusa.org/sites/default/files/2019-09/climate-change-and-ozone-pollution.pdf usgs.gov. (2018). Landsat Normalized Difference Vegetation Index. In USGS for a Changing World- Landsat Surface Reflectance-Derived Spectral Indices . https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat- normalized-difference-vegetation-index?qt-science_support_page_related_con=0#qt- science_support_page_related_con USGS. (2016). Landsat 8 OLI and TIRS and their uses . https://www.usgs.gov/media/images/landsat-8-oli-and-tirs- and-their-uses Wibowo, A. (2013). Spatial - Temporal Analysis of Urban Heat Island in Tangerang City. Indonesian Journal of Geography , 45 (2), 101–115.
Wilhite, D. A. (2000). Chapter1 Drought as a Natural Hazard. Drought: A Global Assessment , 1 , 3–18. https://core.ac.uk/download/pdf/188114319.pdf