## PEMANFAATAN DATA CITRA SENTINEL-3 SEA AND LAND SURFACE TEMPERATURE RADIOMETER (SLSTR) PAGI DAN MALAM HARI UNTUK ANALISIS INTENSITAS FENOMENA PULAU BAHANG PERMUKAAN (Studi Kasus: Kota Bandung)
(UTILIZATION OF SENTINEL-3 SEA AND LAND SURFACE TEMPERA- TURE RADIOMETER (SLSTR) IMAGERY DAY AND NIGHT TO ANAL-

## YSIS SURFACE URBAN HEAT ISLAND INTENSITY (Case Study: Bandung City))
Mirnayani 1,a , Sry Kurnia Rapang 1,a , Andi Nursuasri Aini 1,a , Athar Abdurrahman Bayanuddin 2,a
1 Departemen Geofisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Hasanuddin 2 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN)
a Kontributor utama, b kontributor anggota e-mail: mirnayani17h@student.unhas.ac.id
Diterima: 21 Oktober 2020; Direvisi: 12 Desember 2020; Disetujui: 22 Januari 2021

## ABSTRAK
Suhu permukaan tanah perkotaan lebih tinggi dibanding pedesaan merupakan fenomena alam yang dikenal  sebagai Surface  Urban  Heat  Island (SUHI).  SUHI  memberikan  dampak  negatif  yang  besar seperti mempengaruhi kesehatan manusia, kualitas air, udara serta konsumsi energi makhluk hidup sehingga  perlu  ditemukan  solusi  yang  tepat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  :  (1)  menganalisis  pola spasial  SUHI Intensity (SUHII)  Kota  Bandung  pada  pagi  dan  malam  hari  menggunakan  data  citra Sentinel-3 Sea  and  Land  Surface  Temperature  Radiometer (SLSTR)  dan  (2)  rancangan  mitigasi  iklim perkotaan  bagi  pemerintah  dan  masyarakat  Kota  Bandung.  Penelitian  SUHII  ini  menggunakan  data multiwaktu Land  Surface  Temperature (LST)  citra  Sentinel-3  SLSTR  pagi  dan  malam  hari  musim kemarau  tahun  2019  (Agustus-Oktober)  untuk  menghitung  selisih  LST urban (Kota  Bandung)  dan area sub-urban . Berdasarkan pengolahan data tersebut, diperoleh SUHII maksimum pagi dan malam hari musim kemarau mencapai  5,6ºC dan 2,1ºC. Selain itu, diperoleh pula pola spasial SUHII di Kota Bandung menunjukkan dua area cenderung terjadi fenomena SUHI yaitu di  pusat kota di sisi barat (Kecamatan Babakan Ciparai) dan di area permukiman padat (Kecamatan Antapani dan sekitarnya). Rancangan  mitigasi  pada  area  terindikasi  SUHII  tinggi  bagi  pemerintah  dan  masyarakat  Kota Bandung yaitu berupa penambahan vegetasi.
Kata kunci : surface urban heat island intensity (SUHII), sentinel-3 SLSTR, Kota Bandung, land surface temperature (LST), mitigasi

## ABSTRACT
The land surface temperature (LST) in urban areas higher than rural is a phenomenon of Surface Urban Heat Island (SUHI). There are many negative effects of SUHI that can influence environmental sustaina- bility, such as human health, water and air quality, and energy consumption for human life. Due to the impacts of SUHI, the right solution is required to resolve this problem. This research focused on: (1) ana- lyzing spatial pattern SUHI Intensity (SUHII) in Bandung for day and night by utilizing Sentinel-3 SLSTR (2)  urban  climate  mitigation  strategies  for  the  government  and  communities  in  Bandung.  This  research uses multi-temporal data LST day and night especially the peak of dry season (August - October) for SU- HII  determination  by  applying  method  of  the  difference  LST  between  urban  (Bandung  city)  and  sub- urban area. Based on data processing, the maximum SUHII day and night for dry season reach 5ºC dan 2ºC. Furthermore,  the spatial pattern of SUHII in Bandung City shows  that  there are two  areas  where the  SUHI  phenomenon  tends  to  occur,  the  city  center  on  the  west  side  (Babakan  Ciparai  District)  and dense  settlements  (Antapani  District  and  its  surroundings).  The  mitigation  strategy  for  the  government and community is to increase vegetation.
Keywords : surface  urban  heat  island  intensity  (SUHII),  sentinel-3  SLSTR,  Bandung  City,  land  surface temperature (LST), mitigation

## 1  PENDAHULUAN
Wilayah  perkotaan  di  era  ini  terus dikembangkan guna meningkatkan
kesejahteraan dan
kehidupan
masyarakat utamanya dalam hal ekonomi.  Perkembangan  kota-kota  di seluruh  dunia  terus  melesat  dengan sangat  cepat.  Hal  ini  mendasari  PBB menetapkan  titik  fokus  pengembangan kota  dan  permukiman  yang  inklusif, aman, tangguh dan berkelanjutan pada poin ke-11 dari 17 Tujuan Pembangunan Berkelanjutan atau
SDGs  ( Sustainable  Development  Goals) yang  dikeluarkan  pada  tahun  2015 (United  Nations,  2015).  Terkait  dengan tujuan  tersebut  dibutuhkan  indikator yang valid secara global untuk perbandingan antarkota. Indikator yang memungkinkan yakni perubahan tutupan  lahan  dan  iklim  perkotaan yang mencakup UHI ( Urban Heat Island ) (Ravanelli  et  al.,  2018).  Faktor  utama dalam perubahan iklim adalah urbanisasi (El-Hattab et al., 2018).
UHI  merupakan  suatu  fenomena yang  menunjukkan  temperatur  wilayah perkotaan lebih tinggi dbanding wilayah pedesaan terdekat (Azevedo et al., 2016; H. Li et al., 2018). UHI menjadi masalah serius  karena  secara  perlahan  UHI mempengaruhi tiga komponen ekosistem  yaitu  pangan,  air  dan  energi (Shumilo  et  al.,  2019).  Kerapatan bangunan  yang  tinggi  dan  rendahnya vegetasi menimbulkan UHI pada wilayah  perkotaan  (Y.  Li  et  al.,  2020; Magli et al., 2015; Shumilo et al., 2019). Mitigasi  UHI  perlu  dirancang  untuk meminimalkan  dampak  buruk  yang dapat terjadi  (Darlina et al., 2018). UHI
secara khusus dibagi menjadi tiga jenis yaitu: canopy UHI, boundary UHI  dan surface UHI (Renard et al., 2019). Surface  Urban  Heat  Island (SUHI) merupakan  fenomena suhu permukaan perkotaan
yang lebih
tinggi dibandingkan
suhu
pedesaan sekitarnya  (J.  A.  Sobrino  et  al.,  2012). SUHI  mengacu  pada  perubahan  suhu permukaan  dengan  variabilitas  spasial dan temporal yang terkait jenis material dan orientasi permukaan sesuai penyinaran  matahari  (Pichierri  et  al., 2012).
SUHI dapat
ditentukan berdasarkan LST ( Land Surface
Temperature )  (Shumilo  et  al.,  2019). SUHI Intensity (SUHII)  merupakan selisih  antara  LST  wilayah  perkotaan dan  pedesaan  sekitarnya  (Peng  et  al., 2012; J. A. Sobrino et al., 2012). SUHII terbentuk  karena  adanya  perbedaan antara  LST  (suhu  permukaan  tanah) alami wilayah pedesaan dengan permukaan  kedap  air ( impervious surface ) perkotaan (H. Li et al., 2018). Satelit  penginderaan  jauh  memiliki misi  yang  salah  satunya  mendukung perhitungan  LST  dengan  menyajikan data secara multiwaktu (Shumilo et al., 2019).  Pada  tahun  2016,  Badan Antariksa  Eropa  mulai  melakukan pemantauan permukaan bumi menggunakan  Satelit  Sentinel-3.  Satelit Sentinel-3  melakukan  perekaman  di daerah  yang  sama  pada  siang  hari  dan malam  hari  (European  Space  Agency, 2020).  Sentinel-3  membawa  instrumen penginderajaan  jauh Sea  and  Land
Surface Temperature Radiometer (SLSTR) yang dirancang untuk
pemantauan Sea  Surface  Temperature
(SST)  dan  LST  secara  global  (ACRI-ST, 2018).  Sentinel-3  SLSTR  mengorbit pada  ketinggian  815  km  pada  pukul 10:00  pagi  dengan  arah  orbit  sinkron terhadap matahari. Siklus orbit berulang  pada  27  hari.  Dimensi cakupan  selebar  1420  km,  dengan cakupan global setiap 4 hari. Sentinel-3 SLSTR  memiliki  resolusi  spasial  500  m (0,5  km)  untuk  saluran  tampak maupun  inframerah  gelombang  pendek (SWIR)  dan  1  km  untuk  saluran inframerah  termal  (TIR)  (European Space Agency, 2020).
Data  citra  Sentinel-3  SLSTR  dapat digunakan  untuk  menentukan  UHI karena memiliki saluran termal inframerah.  Penelitian  UHI  dengan sumber data informasi suhu permukaan  tanah  citra  Sentinel-3 SLSTR  telah  dilakukan  oleh  Shumilo  et al.  (2019)  dengan  studi  kasus  di  Kota Kyiv, Ukraina. Penelitian fenomena UHI saat  ini  sedang  marak  dikaji  oleh  para akademisi dan peneliti di Indonesia. Hal ini  terlihat  pada  publikasi  mengenai kajian  UHI  untuk  Kota  Jakarta,  Kota Tangerang, Kota Bandung, Kota Semarang,  Kota  Yogyakarta,  Kota Surabaya  dan  Kota  Makassar.  Namun, berdasarkan studi kasus jurnal penelitian  UHI  di  Indonesia  tersebut, sebagian besar menggunakan data citra Landsat 5 dan Landsat 8 (Darlina et al., 2018;  Guntara,  2019;  Karlengie  et  al., 2018;  Kurniati  &  Rahmi,  2020;  Naf  & Hernawati,  2018;  Syamsudin  &  Lestari, 2017;  Wibowo  &  Rustanto,  2013). Hingga  saat  ini  di  tahun  2020,  analisis UHI menggunakan data citra Sentinel-3 masih  sangat  minim.  Bahkan  di Indonesia  belum  ditemukan  adanya publikasi mengenai analisis UHI menggunakan  data  citra  Sentinel-3 SLSTR,  meskipun  sudah  bisa  diakses secara  gratis  sejak  tahun  2016.  Citra Sentinel-3  SLSTR  memiliki  resolusi spasial  lebih  rendah  dibanding  citra Landsat-5  dan  Landsat-8,  namun memiliki  keunggulan  yaitu:  1)    dua saluran  TIR  dan  satu  saluran  MIR ( Middle Infrared ) yang dirancang khusus untuk  pengamatan  suhu  permukaan bumi  sehingga  tersedia  data  LST  pagi hari dan malam hari di hari yang sama (Zheng  et  al.,  2019);  2)  kemampuan mengukur  LST  dengan  tingkat  akurasi <  1  Kelvin  (ACRI-ST,  2020);  3)  resolusi temporal  ( revisit  time )  kurang  dari  satu
hari  pada  daerah  ekuator  (European Space Agency, 2020). Dengan demikian, data  LST  Sentinel-3  SLSTR  berpotensi untuk  digunakan  sebagai  data  kajian SUHII di Indonesia.
Peneliti melakukan kajian mengenai SUHII di
Indonesia
melalui pemanfaatan  data  citra  multiwaktu Sentinel-3  SLSTR  level  2  LST  dengan studi  kasus  Kota  Bandung  dengan beberapa pertimbangan yaitu: 1) adanya indikasi fenomena UHI di Kota Bandung berdasarkan  perubahan  fungsi  lahan menjadi  lahan  terbangun  di  wilayah Kota Bandung (Naf & Hernawati, 2018); 2) Kota Bandung merupakan salah satu wilayah  dengan  jumlah  penduduk terbesar yang memiliki laju pertumbuhan  ekonomi  paling  tinggi  di Jawa Barat, sehingga dampak UHI akan sangat berpengaruh (BPS Kota Bandung,  2019);  3)  kurangnya  ruang terbuka  hijau.  Ruang  hijau  di  Kota Bandung  pada  tahun  2011  hanya mencakup  11%  dari  luas  kota  yang disebabkan oleh pertumbuhan populasi yang  sangat  cepat  dan  kawasan perumahan  baru  yang  terus  dibangun (Wardana, 2015). Berdasarkan penelitian  sebelumnya  terkait  UHI  di Kota  Bandung,  pada  tahun  2018  dari estimasi  LST  di  Kota  Bandung  telah terjadi  fenomena  UHI  dengan  suhu mencapai  26ºC  -  30ºC  di  tengah perkotaan    (Naf  &  Hernawati,  2018). Sejauh  ini,  penelitian  terkait  SUHII  di Kota  Bandung  dengan  memanfaatkan data  citra  LST  siang  dan  malam  belum dilakukan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian  ini  yaitu  :  1)  menganalisis pola  spasial  SUHII  Kota  Bandung  pada pagi  dan  malam  hari  menggunakan data  citra Sentinel-3 SLSTR; 2)
rancangan  rekomendasi  mitigasi  iklim perkotaan bagi pemerintah dan masyarakat Kota Bandung.
2   METODOLOGI 2.1 Lokasi dan Data
Penelitian mengenai SUHII menggunakan  data  citra  Sentinel-3 SLSTR  dilakukan  pada  wilayah  admis- itratif  Kota  Bandung.  Kota  Bandung merupakan  ibukota  Provinsi  Jawa Barat,  secara  geografis  terletak  antara 107°36 ′ BT  dan 6°55 ′ LS  dengan  luas wilayah 167.31 km 2 dan terbagi menjadi 30  kecamatan  (Gambar  2-1)  (BPS  Kota Bandung, 2019). Dengan jumlah
penduduk  yang  tercatat  sebanyak 2.507.888  jiwa  pada  tahun  2019  (BPS Kota Bandung, 2020). Kepadatan penduduk Kota per tahun 2019 sebesar 14.990 jiwa/km 2 . Hal ini sejajar dengan tingkat  penggunaan  lahan  di  Kota Bandung  yang  didominasi  oleh  lahan terbangun yaitu gedung
dan permukiman  yang  mencapai  75,95% dari luas wilayahnya (Dinas Komunikasi dan Informatika Pemerintah Kota Bandung, 2018). Berdasarkan
pemetaan persentase kepadatan bangunan,  Kota  Bandung  memiliki kepadatan  bangunan  sekitar  70,63%  - 71,30% (Rosyadi & Azahra, 2020).
Penelitian  SUHII  ini  menggunakan data  multiwaktu  LST  Sentinel-3  SLSTR level-2  pagi  hari  dan  malam  hari  saat musim kemarau yaitu bulan Agustus (4, 10,  17),  September  (5,  10,  18,  22)  dan Oktober  (5,  7,  9,  14,  21)  tahun  2019 dengan waktu perekaman sekitar pukul 9:00  WIB  dan  21:00  WIB.  Data  LST Sentinel-3  SLSTR  tersedia  pada  tipe produk level-2 yang diunduh dari laman Copernicus Open
Access Hub
(https://scihub.copernicus.eu/dhus). Penelitian SUHII ini  menggunakan data musim  kemarau  bulan  Agustus –
Oktober tahun 2019 karena pada bulan tersebut  merupakan  puncak  musim kemarau  (BMKG,  2019;  Putra,  2019) dengan  rata-rata  suhu  udara  paling tinggi  berdasarkan  hasil  pengolahan data  suhu  udara  Kota  Bandung  tahun 2019  (BMKG,  2015).  Saat  musim kemarau, matahari memancarkan intensitas  maksimum  terutama  saat siang hari sehingga diperoleh intensitas maksimum  LST  yang  menjadi  indikator penting  pemantauan  SUHI  (Azevedo  et al., 2016; Shumilo et al., 2019; Yuan et al.,  2017).  Data  yang  tersedia  saat
musim  kemarau  relatif  bersih  awan sehingga  memudahkan  analisis  pola SUHII (Hu & Brunsell, 2013; H. Li et al., 2018).

## 2.2 Standarisasi data
LST  dapat  ditentukan  melalui pendekatan Split  Window  Algorithm (SWA), yang  merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  menghilangkan  efek atmosfer melalui perbedaan penyerapan atmosfer  pada  dua  saluran  termal inframerah  yang  berdekatan  dengan pusat  pada  Panjang  gelombang  11  µm dan  12  µm  serta  kombinasi  linear maupun non-linear pada suhu kecerahan  sehingga estimasi  LST  dapat diperoleh (Du et al., 2015). Algoritma ini telah banyak digunakan dalam estimasi LST  dari  beberapa  sensor.  Satelit Sentinel-3  SLSTR  memiliki  saluran termal  yang  memungkinkan  untuk menghitung  LST  menggunakan  SWA (Shumilo  et  al.,  2019).  Saluran  termal inframerah  Sentinel-3  SLSTR  untuk SWA  terdapat  pada band S8  dengan panjang gelombang 10.85 µm dan band S9  dengan  panjang  gelombang  12  µm dengan  resolusi  spasial  1000  m  (1  km) (European Space Agency, 2020).

## 2.3 Metode Penelitian
Pengolahan data citra untuk memperoleh nilai LST dilakukan dengan menggunakan software SNAP  ( Sentinel Application
Platform ) dan QGIS (Quantum  GIS)  versi  3.10.  Pada penelitian  ini  tidak  dilakukan  survei lapangan.
Metode  selisih  LST  antara  wilayah perkotaan dan area referensi digunakan pada  penelitian  SUHII  ini  karena metode ini yang paling umum digunakan  untuk  menghitung  SUHI (Deilami et al., 2018; Zhou et al., 2019). Penelitian ini diawali dengan menentukan  wilayah  perkotaan  dan area  referensi  terlebih  dahulu.  Area referensi memiliki definisi yang berbeda beda  pada  tiap  penelitian,  namun umumnya  mengacu  pada  pedesaan terdekat  dari  perkotaan  dan  juga pinggiran  kota  ( sub-urban )  (Pichierri  et al.,  2012;  Zhou  et  al.,  2019).  Area referensi  didefinisikan  sebagai  lokasi titik  sampel sub-urban yang  berada  di dalam  maupun  di  sekitar  wilayah  Kota Bandung.  Setelah  penentuan  wilayah perkotaan  dan  area  referensi,  nilai  LST
Gambar 2-1: Peta administrasi lokasi penelitian
perkotaan  dengan  LST  area  referensi dikurangkan  untuk  memperoleh  nilai SUHII  (Peng  et  al.,  2012;  J.  A.  Sobrino et al., 2012; Zhou et al., 2019).
Adapun langkah-langkah
yang dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu (Gambar 2-2):
1. Menggunakan  data  sekunder  citra Sentinel-3  SLSTR  sebanyak  12  data citra LST masing-masing untuk pagi dan  malam  hari,  dengan  resolusi spasial  1x1  km  agar  diperoleh  rata- rata  citra  LST  pagi  hari  dan  malam hari  untuk  periode  puncak  musim kemarau (Agustus – Oktober), minimal  satu  citra  LST  siang  dan malam  pada  tanggal  yang  sama untuk satu pekan.
2. Menentukan  25  lokasi  titik  sampel di  wilayah sub-urban yaitu  objek nonartifisial (bukan buatan manusia).  Lokasi  titik  diambil  pada jarak  minimum  2-3  km  dari  area Kota Bandung.
3. Penentuan  titik  sampel  dilakukan dengan bantuan citra resolusi tinggi Google  Earth untuk  memudahkan identifikasi  objek  artifisial  dan  non- artifisial.  Tiap  titik  sampel  mewakili LST pada area 1 km 2 sesuai ukuran piksel citra  Sentinel-3 SLSTR.
Berdasarkan  titik  tersebut diperoleh nilai  rata-rata  LST  area sub-urban dan  dihitung  rata-ratanya  pada masing-masing  data  citra  LST multiwaktu  pagi  dan  malam  hari untuk menghitung nilai SUHII (Tabel 2-1).
4. Menghitung  SUHII  masing-masing tanggal  dengan  cara  mengurangkan LST  Kota  Bandung  (LST urban )  baik pagi  hari  maupun  malam  hari dengan  nilai  rata-rata  titik  sampel (LST sub-urban ), sesuai dengan
persamaan  berikut  (José  Antonio Sobrino  &  Irakulis,  2020;  Zhou  et al., 2018):
𝑆𝑈𝐻𝐼𝐼 =   𝐿𝑆𝑇 𝑢𝑟𝑏𝑎𝑛 − 𝐿𝑆𝑇 𝑠𝑢𝑏−𝑢𝑟𝑏𝑎𝑛 (2-1) 5. Setelah  diketahui  nilai  SUHII  untuk masing-masing  citra  multiwaktu yang digunakan, selanjutnya merata-ratakan  nilai  SUHII  dari seluruh  data  citra  untuk  masing- masing  data  pagi  dan  malam  hari sehingga  diperoleh  citra  SUHII  rata- rata  Kota  Bandung  untuk  periode puncak musim kemarau.
6. Berdasarkan Google Earth dan Street View ditinjau  penggunaan  lahan yang berpengaruh pada lokasi SUHII di  Kota  Bandung.  Selain  itu digunakan  Rencana  Tata  Ruang Wilayah  Kota  Bandung  sebagai dasar  pertimbangan  agar  bisa ditentukan mitigasi yang relevan.

## 3 HASIL PEMBAHASAN 3.1 Perbandingan LST
Hasil  pengamatan  citra  Satelit Sentinel-3
SLSTR (Gambar 3-1)
menunjukkan  rata-rata  intensitas  LST pagi  hari  maupun  malam  hari  di puncak  musim  kemarau  (Agustus – Oktober)  Kota  Bandung  di  tahun  2019. Rata-rata intensitas LST bulan Agustus – Oktober  2019  pagi  hari  berada  pada kisaran  (32,48ºC  -  39,34ºC)  dan  rata- rata  intensitas  LST  bulan  Agustus – Oktober  2019  malam  hari  berada  pada kisaran (17,47ºC - 20,61ºC).
Berdasarkan
periode waktu perekaman bulan Agustus-Oktober
2019  sebagai  sampel  dari  LST  saat musim kemarau, tampak bahwa intensitas  LST  pagi  hari  lebih  tinggi dibandingkan  malam  hari.  Intensitas LST  pagi  hari  musim  kemarau  paling tinggi karena radiasi matahari maksimum  terjadi  pada  pagi  hari  saat musim kemarau (Azevedo et al., 2016).
Gambar 2-2: Diagram alir
Tabel 2-1: Nilai minimum, maksimum dari rata-rata LST titik sampel area sub-urban Waktu
Perekaman LST rata- rata ( °C ) Min LST rata- rata ( °C ) Maks Pagi 27.873 38.475 Malam 14.947 21.712

## 3.2 Perbandingan SUHII
Pengolahan  data  citra  Sentinel-3 SLSTR level 2 LST pagi hari dan malam hari  pada  puncak  musim  kemarau (Agustus – Oktober)  Kota  Bandung  di tahun  2019  setelah  dikurangi  dengan rata-rata  nilai  suhu  permukaan  tanah titik sampel menghasilkan SUHII (Gambar 3-2). Terlihat pada peta bahwa SUHII  musim  kemarau  pagi  hari  tahun
2019 maksimum sebesar 5,6ºC.
Sementara intensitas SUHII malam hari musim  kemarau  Kota  Bandung  tahun 2019 sebesar 2,1ºC.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data citra Sentinel-3 SLSTR level-2 LST Kota Bandung dari periode waktu perekaman pagi  hari  dan  malam  hari  musim kemarau  diperoleh  bahwa  SUHII  pagi hari  lebih  tinggi  dibanding  malam  hari. Besarnya  SUHII  pagi  hari  maupun malam hari umumnya dipengaruhi oleh kondisi geografis, tutupan lahan,
intensitas pembangunan, jumlah vegetasi  dan  ukuran  kota  (Clinton  & Gong,  2013;  Farina,  2012).  Selain  itu, faktor yang memengaruhi SUHII berdasarkan nilai
LST yaitu
kelembapan  tanah  (Shi  et  al.,  2012). Pertumbuhan vegetasi memerlukan tingkat  kelembaban  tertentu,  misalnya saat musim kemarau kelembaban tanah kecil  sehingga  hanya  vegetasi  tertentu yang dapat tumbuh (Nugroho, 2011).

## 3.3 Pola Sebaran SUHII
Hasil pengolahan data citra Sentinel-3  SLSTR  pagi  hari  dan  malam hari  saat  musim  kemarau  menunjuk- kan  pola  persebaran  SUHII  di  Kota Bandung, diperoleh lokasi SUHII tertinggi  yaitu  berada  di  Kecamatan Antapani, Kecamatan Cicendo,
Kecamatan  Andir,  Kecamatan  Bandung Kulon, Kecamatan Bojongloa Kaler, dan Kecamatan  Babakan  Ciparay.  Wilayah
(a) (b)
(Agustus - Oktober)
(a) (b) Gambar 3-1: Peta rata-rata LST Kota Bandung pada pagi hari (a) dan malam hari (b) saat musim kemarau 2019 (Agustus – Oktober)
sebelah  barat  Kota  Bandung  ini didominasi  oleh  lahan  terbangun  yang padat, diantaranya adalah pusat perbelanjaan,  bandara  dan  beberapa pabrik besar, serta wilayah ini berbatasan  langsung  dengan  wilayah Cimahi  yang  juga  memiliki  lahan terbangun yang cukup
padat berdasarkan  hasil  pengamatan Street View dan  citra  resolusi  tinggi  melalui Google Earth .
Selain  itu,  terdapat  pula  wilayah di sebelah  selatan  yang  teridentifikasi sebagai wilayah yang memiliki intensitas suhu permukaan tinggi yaitu di  Kecamatan  Antapani,  wilayah  ini padat akan permukiman dan perumahan penduduk. Menurut Widiawaty  et  al.,  (2018)  Kecamatan
Antapani  memiliki  laju  fungsi  lahan yang sangat tinggi
sehingga teridentifikasi  sebagai  wilayah urban sprawl (fenomena  pembangunan  lahan terbangun yang tidak terkontrol di area perkotaan) yang mempengaruhi keadaan  suhu  permukaan  di  wilayah tersebut.  Sedangkan  untuk  wilayah lainnya  yang  teridentifikasi  menjadi wilayah  SUHII  di  sebelah  barat,  laju fungsi  lahannya  tidak  terjadi  secara signifikan.  Pemerintah  Kota  Bandung membatasi  pembangunan  perumahan dan  konsentrasi  perkantoran  dan pengembangan  perguruan  tinggi  sejak tahun  2012  pada  wilayah  barat  karena kawasan  yang  sudah  sangat  padat, mengacu  pada  dokumen  Rencana  Tata Ruang  Wilayah  (RTRW)  Kota  Bandung (Pemerintah Kota Bandung, 2012).
Lokasi  yang  tidak  teridentifikasi SUHII  terdapat  di  wilayah  utara  dan timur  Kota  Bandung  yaitu  di  sekitar Kecamatan Cidadap, Kecamatan Sukasari, Kecamatan Cibiru, Kecamatan  Panyileukan,  Kecamatan Gedebage, Kecamatan Rancasari,
Kecamatan  Buahbatu,  dan  Kecamatan Bandung Kidul. Wilayah-wilayah
tersebut  memiliki  penggunaan  lahan yang  didominasi  oleh  pegunungan, hutan, wilayah pertanian serta kurangnya  lahan  terbangun.  Pada penelilitian ini diperoleh pula hasil dari pengolahan  data  malam  hari,  SUHII  di seluruh  wilayah  Kota  Bandung  relatif menurun.  Penurunan  SUHII  yang  lebih besar  terjadi  pada  daerah  padat permukiman  atau  bangunan  namun masih  memiliki  banyak  vegetasi  seperti
pada
Kecamatan Kiaracondong, Kecamatan Batununggal,
dan Kecamatan Lengkong.
Kajian SUHII dengan menggunakan citra Sentinel-3 SLSTR ini juga memiliki keterbatasan  yakni  memiliki  resolusi spasial  1  km  (resolusi  spasial  rendah) dan hasil interpretasi belum bisa secara langsung ditentukan tingkat keakuratannya. Serta masih memungkinkan  terdapat  bias  dari  LST yang  diturunkan  dari  citra  tersebut. LST  Sentinel-3  SLSTR  diperkirakan memiliki  eror  sebesar  1  Kelvin  dengan data  malam  hari  tingkat  erornya  lebih rendah  sebesar  0,5  Kelvin  dibanding data pagi hari (Zheng et al., 2019).

## 3.4 Mitigasi SUHII
Citra  SUHII  siang  dan  malam  yang diperoleh  dan  pengamatan  citra Google Earth resolusi  tinggi  menunjukkan bahwa  lokasi  SUHII  tertinggi  yang berada di Kecamatan Antapani,
Kecamatan  Cicendo,  Kecamatan  Andir,
Kecamatan Bandung Kulon, Kecamatan Bojongloa Kaler, dan Kecamatan Babakan Ciparay penggunaan lahannya didominasi oleh permukiman padat dan gedung  tinggi.  Wilayah  barat  Kota Bandung  yang  sangat  padat  membuat pemerintah  melakukan  pembatasan pembangunan perumahan namun pada fasilitas  umum  pembangunannya  tetap berjalan seperti pembangunan jembatan layang dan pembangunan rel kereta api yang  membuat  kondisi  Kota  Bandung bagian  barat  tetap  saja  padat  dan memiliki  suhu  yang  tinggi,  walaupun pemerintah telah melakukan
peremajaan  kualitas  fisik  bangunan serta meningkatkan sarana dan prasarana  untuk  pejalan  kaki  namun hal  itu  kurang  memberikan  efek  yang besar untuk Kota Bandung (Pemerintah Kota  Bandung,  2012).  Sehingga,  untuk mengurangi  dampak  fenomena  SUHII dapat dirancang mitigasi berupa penataan  kondisi  bangunan  melalui penambahan vegetasi di area perumahan dan kawasan padat lainnya. Mitigasi  di  daerah  perumahan  dapat dilakukan dengan penyebaran tanaman di  beberapa  tempat  seperti  pada halaman rumah menggunakan tanaman Asam Ranji atau Kiara Payung dapat digunakan yang umumnya mam- pu mengurangi kadar NO, SO 2 dan CO 2 , kemudian pada pagar rumah sebaiknya
dibuat  konsep  pagar  hijau  atau  pagar hidup  dengan  memanfaatkan  tanaman jenis  perdu  seperti  Kembang  Sepatu, Puring,  Sablo,  Soka  dan  Mussaenda (Suyanto, 2011).
Rekomendasi  mitigasi  ini  selain mampu mengurangi dampak SUHI juga mampu  mereduksi  pencemaran  udara dan  menata  lingkungan  menjadi  lebih teratur,  indah  dan  rapi.  Penanganan mitigasi  SUHI  di  Kecamatan  Antapani utamanya  direkomendasikan  untuk Jalan  Cibatu  Raya,  Jalan  Ahmad  Yani dan Jalan Antapani Lama (Gambar 3-3). Selain  itu,  direkomendasikan  mitigasi SUHI  lainnya  untuk  wilayah  lahan sangat  sempit khususnya pada  wilayah yang  padat  akan  gedung-gedung  yang tinggi,  antara  lain:  1)  penerapan green wall, yaitu  menghias  dinding  luar rumah  ataupun  di  ruas-ruas  jalan trotoar  bagi  pejalan  kaki  dengan menggunakan tanaman jenis merambat seperti  bunga morning  glory dan common ivy; 2) penerapan reflective wall seperti  penggunaan  cat  berwarna  putih pada dinding luar rumah;
3)
penggunaan  material  dengan  albedo tinggi pada jalan, trotoar dan bangunan (Pratiwi &
Safitri,
2019)
serta rekomendasi  berupa  penerapan green roof dan cool  roofs (Aflaki  et  al.,  2017; EPA, 2014).
Bebagai  ruang  terbuka  hijau  yang ditanami  vegetasi  terdapat  di  beberapa wilayah  terutama  di  pusat  Kota Bandung,  sehingga  dapat  mengurangi
SUHII di Kota Bandung. Hal serupa bisa dilakukan  sebagai  upaya  mitigasi  SUHI oleh  Pemerintah  Kota  Badung  untuk wilayah lain yang masih memiliki SUHII tinggi.

## 4 KESIMPULAN
Fenomena  SUHI  teridentifikasi  di wilayah  Kota  Bandung  baik  pagi  hari maupun  malam  hari  berdasarkan  hasil kajian  SUHII  di  Kota  Bandung  dengan memanfaatkan citra multiwaktu
Sentinel-3  SLSTR.  Namun,  fenomena tersebut mengalami penurunan intensitas  SUHI  saat  malam  hari.  Pola spasial  SUHII  di  Kota  Bandung menunjukkan  dua  area  cenderung terjadi  fenomena  SUHI  yaitu  di  pusat kota  di  sisi  barat  (Kecamatan  Babakan Ciparai) dan permukiman padat (Kecamatan Antapani dan sekitarnya).
Rekomendasi
mitigasi iklim
perkotaan  yang  relevan  di  lokasi  SUHI Kota Bandung ialah
berupa penambahan  vegetasi,  hal  tersebut berdasarkan  hasil  pemetaan  SUHII  dan validasi penggunaan lahan. Pada kawasan  permukiman  padat  yang minim  ruang  dan  kawasan urban yang didominasi gedung-gedung tinggi seperti pada  wilayah  Kecamatan  Antapani, pemerintah dapat mengimbau masyarakat serta membantu masyarakat untuk membuat kawasannya lebih asri dengan menerapkan green  wall dan reflective wall.
Gambar 3-3: Sampel kondisi lapangan di Kecamatan Cicendo, Bandung kulon, Andir, dan Antapani
Pada kawasan yang didominasi oleh perumahan  dengan  lahan  kosong, masyarakat  secara  mandiri  dapat mengatasi  fenomena  SUHI  dengan menanam  beberapa  jenis  tanaman  di halaman  rumah,  pagar  rumah  dan bahkan luar halaman rumah yang juga mampu  berfungsi  mengurangi  kadar NO, SO 2 dan CO 2 .
Awan-awan tipis sulit untuk diiden- tifikasi  pada  data  citra  malam  hari  se- hingga  memungkinkan  terjadinya  bias pada  data  LST  Citra  Sentinel-3  SLSTR level  2,  sehingga  menjadi  keterbatasan dalam  penelitian  ini.  Penggunaan algoritma  selain  SWA  juga  dapat diterapkan untuk meningkatkan keakuratan  hasil  penurunan  LST  dari data citra Sentinel-3 SLSTR.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dalam  penulisan  hasil  penelitian ini,  penulis  mendapatkan  banyak bantuan, dukungan dan bimbingan dari berbagai  pihak.  Penulis  mengucapkan terima  kasih  kepada  Ferman  Setia Nugroho, S.Si. dan Zylshal, S.Si., M.Sc. dari  Stasiun  Bumi  Penginderaan  Jauh Parepare, Pustekdata, LAPAN atas saran dan masukannya terkait tema penelitian.  Serta  kepada  Dion  Markus Papulung  dari  Universitas  Kristen Maranatha  Bandung  atas  saran  dan masukannya terkait kondisi aktual Kota Bandung.

## DAFTAR RUJUKAN
ACRI-ST. (2018). Product Data Format Specification-SLSTR Level 1 Land Products
(Issue  January,  pp.  1 – 83).  ESA  and EUMETSAT. www.acri-st.fr ACRI-ST. (2020). S3MPC OPT Annual Performance  Report  -  Year  2019.  In
Preparation and Operations of the Mission Performance  Centre  (MPC)  For  The Copernicus  Sentinel-3  Mission .  European Space Agency.
Aflaki,  A.,  Mirnezhad,  M.,  Ghaffarianhoseini, A.,  Ghaffarianhoseini,  A.,  Omrany,  H., Wang,  Z.  H.,  &  Akbari,  H.  (2017).  Urban heat island mitigation strategies: A state- of-the-art  review  on  Kuala  Lumpur, Singapore  and  Hong  Kong. Cities , 62 , 131 – 145. https://doi.org/10.1016/j.cities.2016.09.
003
Azevedo,  J.  A.,  Chapman,  L.,  &  Muller,  C.  L.
(2016).  Quantifying  the  daytime  and night-time urban heat Island in Birmingham,  UK:  A  comparison  of satellite derived land surface temperature
and  high  resolution  air  temperature observations. Remote  Sensing , 8 (2). https://doi.org/10.3390/rs8020153 BMKG.  (2015). Data  online  -  Pusat  database  - BMKG .  Pelayanan  Terpadu  Satu  Pintu Badan  Meteorologi  Klimatologi  Dan Geofisika. http://dataonline.bmkg.go.id/ BMKG.  (2019).  Prakiraan  Musim  Kemarau 2019 Di Indonesia. In BMKG . BPS  Kota  Bandung.  (2019). Kota  Bandung Dalam Angka 2019 . BPS  Kota  Bandung.  (2020). Kota  Bandung Dalam Angka 2020 .
Clinton, N., & Gong, P. (2013). MODIS detected surface  urban  heat  islands  and  sinks: Global  locations  and  controls. Remote Sensing  of  Environment , 134 ,  294 – 304. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.03.0
08
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. Deilami,  K.,  Kamruzzaman,  M.,  &  Liu,  Y.
(2018).  Urban  Heat  Island  Effect:  A Systematic  Review  of  Spatio-temporal Factors,  Data,  Methods,  and  Mitigation Measures. International Journal of Applied Earth  Observation  and  Geoinformation , 67 , 30 – 42. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.12.0 09
Dinas Komunikasi dan Informatika Pemerintah Kota Bandung. (2018). Survei Data Basis Pembangunan  Daerah  Kota  Bandung tahun  2018 .  Open  Data  Kota  Bandung. https://issuu.com/opendatabdg/docs/s urvei_data_basis_pembangunan_daera/1 48 Du, C., Ren, H., Qin, Q., Meng, J., & Zhao, S. (2015). A Practical Split-Window Algorithm  for  Estimating  Land  Surface Temperature  from  Landsat  8  Data. Remote Sensing , 7 , 647 – 665.
https://doi.org/10.3390/rs70100647 El-Hattab,  M.,  Amany,  S.  M.,  &  Lamia,  G.  E. (2018).  Monitoring  and  assessment  of urban  heat  islands  over  the  Southern region  of  Cairo  Governorate,  Egypt. Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing  and Space
Science , 21 (3), 311 – 323. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.08.0 08 EPA.  (2014).  Reducing  Urban  Heat  Islands : Compendium of Strategies. In Urban Heat Island Basics . Climate Protection Partnership Division Environmental Protection Agency’s Office. https://www.epa.gov/sites/production/fi les/2014-
06/documents/basicscompendium.pdf European  Space  Agency.  (2020). Sentinel Online  -  ESA .  European  Space  Agency  -
Earth Online.
https://sentinel.esa.int/web/sentinel/us er-guides/sentinel-3-slstr/coverage
Farina,  A.  (2012).  Exploring  the  Relationship
Between  Land  Surface  Temperature  and Vegetation  Abundance  for  Urban  Heat Island  Mitigation  in  Seville,  Spain.  In Thesis . Lund University. Guntara,  I.  (2019). Jauh,  Analisis  Urban  Heat Island  Untuk  Pengendalian  Pemanasan Global  Di  Kota  Yogyakarta  Menggunakan Citra Penginderaan . 1 (4), 626 – 636.
Hu, L., & Brunsell, N. A. (2013). The impact of temporal  aggregation  of  land  surface temperature  data  for  surface  urban  heat island (SUHI) monitoring. Remote Sensing
of Environment , 134 , 162 – 174. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.0
22
Karlengie,  P.  K.,  Rijanta,  &  Iskandar,  D. (2018). Pemodelan  Urban  Heat  Island  di Kota  Surabaya [Universitas  Gadjah Mada]. http://etd.repository.ugm.ac.id/ Kurniati,  R.,  &  Rahmi,  D.  H.  (2020). Ketersediaan  Ruang  Terbuka  Hijau  dan Urban  Heat  Island  di  Kota  Makassar.
Jurnal Litbang Sukowati , 3 (2), 1 – 14.
Li, H., Zhou, Y., Li, X., Meng, L., Wang, X., Wu, S.,  &  Sodoudi,  S.  (2018).  A  new  method to  quantify  surface  urban  heat  island intensity. Science of the Total Environment . https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017 .11.360
Li, Y., Schubert, S., Kropp, J. P., & Rybski, D. (2020).  On  the  influence  of  density  and morphology  on  the  Urban  Heat  Island intensity. Nature  Communications , 11 (1),
1 – 9. https://doi.org/10.1038/s41467- 020-16461-9
Magli, S., Lodi, C., Lombroso, L., Muscio, A., & Teggi,  S.  (2015).  Analysis  of  the  urban heat  island  effects  on  building  energy consumption. International  Journal  of
Energy  and  Environmental  Engineering , 6 (1), 91 – 99. https://doi.org/10.1007/s40095-014- 0154-9 Naf, M. Z. T., & Hernawati, R. (2018). Analisis Fenomena  UHI  (Urban  Heat  Island) Berdasarkan Hubungan Antara Kerapatan Vegetasi Dengan Suhu Permukaan (Studi Kasus: Kota Bandung, Jawa  Barat). Indonesian  Journal  of
Geospatial , 5 (1), 25 – 36. Nugroho,  S.  A.  (2011). Analisis  Kelembaban Tanah  dengan  Citra  Landsat  7  ETM  + (Issue August 2011). Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Pemerintah  Kota  Bandung.  (2012). Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Bandung 2011- 2031 . http://library1.nida.ac.th/termpaper6/s d/2554/19755.pdf Peng,  S.,  Piao,  S.,  Ciais,  P.,  Friedlingstein,  P., Ottle, C., Bréon, F. M., Nan, H., Zhou, L., &  Myneni,  R.  B.  (2012).  Surface  urban heat  island  across  419  global  big  cities. Environmental  Science  and  Technology . https://doi.org/10.1021/es2030438 Pichierri, M., Bonafoni, S., & Biondi, R. (2012). Satellite  air  temperature  estimation  for
monitoring  the  canopy  layer  heat  island of Milan. Remote Sensing of Environment . https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.08.0
25
Pratiwi,  S.  N.,  &  Safitri,  R.  A.  (2019).  Upaya Mengurangi  Urban  Heat  Island  Melalui Pemilihan  Material  (Studi  Kasus:  Rptra Meruya Selatan). Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia , 1 (2), 42 – 47. https://doi.org/10.25105/jamin.v1i2.58 57
Putra, Y. M. P. (2019). BMKG : Musim Kemarau di Jabar Hingga Oktober 2019 . Republika. https://nasional.republika.co.id/berita/p udecg284/bmkg-musim-kemarau-di- jabar-hingga-oktober-2019
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
Renard, F., Alonso, L., Fitts, Y., Hadjiosif, A., & Comby, J. (2019). Evaluation of the effect of urban redevelopment on surface urban heat  islands. Remote  Sensing , 11 (3),  1 – 31. https://doi.org/10.3390/rs11030299 Rosyadi, A., & Azahra, M. F. (2020). Pemetaan Presentase Kepadatan Bangunan Menggunakan Model Regresi Berdasarkan  Citra  Landsat  8  (Studi Kasus Kota Bandung). Jurnal Penginderaan  Jauh  Indonesia , 02 (01),  7 – 12.
Shi, B., Tang, C. S., Gao, L., Liu, C., & Wang, B. J. (2012). Observation and analysis of the  urban  heat  island  effect  on  soil  in Nanjing,  China. Environmental  Earth Sciences , 67 (1), 215 – 229. https://doi.org/10.1007/s12665-011- 1501-2
Shumilo,  L.,  Kussul,  N.,  Shelestov,  A., Korsunska,  Y.,  &  Yailymov,  B.  (2019). Sentinel-3  Urban  Heat  Island  Monitoring and  analysis  for  Kyiv  Based  on  Vector Data. 2019  10th  International  Conference on  Dependable  Systems,  Services  and Technologies (DESSERT) , 131 – 135.
https://doi.org/10.1109/DESSERT.2019 .8770042
Sobrino,  J.  A.,  Oltra-Carrió,  R.,  Sòria,  G., Bianchi,  R.,  &  Paganini,  M.  (2012). Impact  of  spatial  resolution  and  satellite overpass  time  on  evaluation  of  the surface urban heat island effects. Remote Sensing  of  Environment , 117 ,  50 – 56. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.04.0 42
Sobrino,  José  Antonio,  &  Irakulis,  I.  (2020).  A methodology  for  comparing  the  surface urban  heat  Island  in  selected  urban agglomerations  around  the  world  from Sentinel-3  SLSTR  data. Remote  Sensing , 12 (12). https://doi.org/10.3390/RS12122052
Suyanto,  H.  (2011). Pengelolaan  Kualitas Udara di Perkotaan . 16 (2), 93 – 98.
Syamsudin,  F.,  &  Lestari,  S.  (2017).  Dampak Pemanasan Pulau Perkotaan (Urban Heat Island)  pada  Peningkatan  Tren  Curah Hujan Ekstrem dan Aerosol di Megapolitan  Jakarta  Sejak  1986. Jurnal Teknologi Lingkungan , 18 (1), 54 – 61. United  Nations.  (2015). Transforming  Our World :  The  2030  Agenda  for  Sustainable Development . http://www.un.org/ Wardana,  I.  K.  (2015). Analysis  of  Urban Surface  Temperature  For  Green  Spaces Planning  In  Bandung  City,  Indonesia . University of Twente.
Wibowo,  A.,  &  Rustanto,  A.  (2013).  Spatial- Temporal  Analysis  Of  Urban  Heat  Island in  Tangerang  City. Indonesian  Journal  of Geography , 45 (2), 101 – 115. Widiawaty,  M.  A.,  Dede,  M.,  &  Ismail,  A. (2018). Analisis Tipologi Urban Sprawl Di Kota  Bandung  Menggunakan  Sistem Informasi  Geografis. Seminar  Nasional Geomatika 2018 : Penggunaan Dan Pengembangan Produk Informasi Geospasial  Mendukung  Daya  Saing Nasional , 547 – 554.
Yuan,  Y.,  Xi,  C.,  Jing,  Q.,  &  Felix,  N.  (2017). Seasonal  Variations  of  the  Urban
Thermal Environment Effect in a Tropical Coastal  City. Advances  in  Meteorology , 2017 .
https://doi.org/10.1155/2017/8917310
Zheng, Y., Ren, H., Guo, J., Ghent, D., Tansey, K.,  Hu,  X.,  Nie,  J.,  &  Chen,  S.  (2019). Land Surface Temperature Retrieval from Sentinel-3A  Sea  and  Land  Surface Temperature  Radiometer,  Using  a  Split- Window  Algorithm. Remote  Sensing , 11 (6), 650. https://doi.org/10.3390/rs11060650
Zhou, D., Bonafoni, S., Zhang, L., & Wang, R. (2018).  Science  of  the  Total  Environment Remote  sensing  of  the  urban  heat  island effect  in  a  highly  populated  urban agglomeration  area  in  East  China. Science  of  the  Total  Environment , 628 – 629 (219), 415 – 429. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018
.02.074
Zhou,  D.,  Xiao,  J.,  Bonafoni,  S.,  Berger,  C.,
Deilami,  K.,  Zhou,  Y.,  Frolking,  S.,  Yao, R.,  Qiao,  Z.,  &  Sobrino,  J.  A.  (2019). Satellite remote sensing of surface urban heat  islands:  Progress,  challenges,  and perspectives. Remote  Sensing , 11 (1),  1 – 36. https://doi.org/10.3390/rs11010048