## Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Tanah dan Hubungannya dengan Pengaruh Albedo dan NDVI Menggunakan Data Satelit Landsat-8 Multitemporal di Kota Palu Tahun 2013 - 2020
Detection of Changes in Land Surface Temperature and Its Relationship with Albedo and NDVI Effects Using Multitemporal Landsat-8 Satellite Data in Palu City 2013 - 2020
Nia Kurniadin* 1 , Muhammad Yani 1 , Nurgiantoro 2 , Annafiyah 3 , F. V. Astrolabe Sian Prasetya 1 , Radik Khairil Insanu 1 , Romansah Wumu 1 , Shabri Indra Suryalfihra 1
1 Program Sudi Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Kampus Gunung Panjang Jl. Samratulangi, Samarinda, 75131, Indonesia
2 Jurusan Geografi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Universitas Halu Oleo
3 Jurusan Teknik Mesin Alat Berat, Politeknik Negeri Madura *Korespondensi penulis: niakurniadin@politanisamarinda.ac.id
Diterima: 06062022; Diperbaiki: 22082022; Disetujui: 30082022; Dipublikasi: 01102022
Abstrak: Gempa yang diikuti tsunami dan likuifaksi melanda Kota Palu pada 28 September 2018. Sejak saat itu, Kota Palu yang merupakan ibu kota Provinsi Sulawesi Tengah, Indonesia, menjadi pusat perhatian dunia. Berbagai kajian dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  dari  berbagai  aspek,  antara  lain  aspek  terestrial,  perubahan  tutupan  lahan, batuan, dan perubahan iklim. Teknologi penginderaan jauh memberikan kontribusi yang baik bagi proses penelitian, terutama untuk penelitian yang mencakup wilayah yang luas dan dalam  jangka waktu yang lama. Salah satu kajian yang dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh adalah kajian Suhu Permukaan Tanah (SPT) dengan  menggunakan  data  satelit  Landsat-8  multitemporal  di  Kota  Palu.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendeteksi SPT Kota Palu dari data satelit Landsat-8 multitemporal (2013-2020) dan hubungan antara LST dengan Albedo  dan  NDVI.  Kanal  Merah,  Biru,  Inframerah  Dekat,  Inframerah  Gelombang  Pendek  1  dan  Inframerah Gelombang Pendek 2 digunakan untuk mendapatkan nilai albedo dan NDVI. Nilai emisivitas tanah dan vegetasi serta kanal  termal  digunakan  untuk  menentukan  nilai  LST.  Selanjutnya  koefisien  determinasi  (R 2 )  digunakan  untuk mengetahui korelasi antara LST dengan Albedo dan NDVI. Hasil dari penelitian ini adalah rata-rata peta sebaran LST dari tahun 2013 hingga 2020. Dari 30 titik sampel penelitian nilai LST antara 17,00 o C sampai 43,27 o C, rata-rata R 2 antara LST dan NDVI adalah 0,657 (korelasi kuat), dan R 2 antara LST dan Albedo 0,069 (korelasi sangat lemah).
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: An earthquake followed by a tsunami and liquefaction hit Palu City on September 28th, 2018. Since then, Palu  City,  which  is  the  capital  of  Central  Sulawesi  Province,  Indonesia, has  become  the  focus  of  world  attention. Various  studies  were  conducted  to  obtain  information  from  various  aspects,  including  the  terrestrial  aspect,  land cover  changes,  rocks,  and  climate  change.  Remote  sensing  technology  makes  a  good  contribution  to  the  research process, especially for research that covers a wide area and over a long period of time. One of the studies that can be carried  out  using  remote  sensing  technology  is  a  study  of  Land  Surface  Temperature  (LST)  using  multitemporal Landsat-8 satellite data in Palu City. The purpose of this study was to detect the LST of Palu City from multitemporal Landsat-8 satellite data (2013-2020) and the relationship between LST with  Albedo and NDVI. Red, Blue, NIR, SWIR1 and  SWIR2  bands  were  used  to  obtain  Albedo  and  NDVI  values.  Soil  and  vegetation  emissivity  values  as  well  as thermal bands are used to determine the LST values. Furthermore, the coefficient of determination (R 2 ) was used to determine  the  correlation  between  LST  with  Albedo  and  NDVI.  The  results  of  this  study  are  the  average  LST distribution map from 2013 to 2020. From the 30 sample point studies, the LST value are between 17.00 o C to 43.27 o C, the average R 2 between LST and NDVI is 0.657 (strong correlation), and R 2 between LST and Albedo of 0.069 (very weak correlation).
Kata kunci: Albedo, Land Surface Temperature , Landsat, NDVI
Cara untuk sitasi: Kurniadin, N., Yani, M., Nurgiantoro, Annafiyah, Prasetya, F. V. A. S., Insanu, R. K., Wumu, R., & Suryalfihra, S. I. (2022). Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Tanah dan Hubungannya dengan Pengaruh Albedo dan NDVI Menggunakan Data Satelit Landsat-8 Multitemporal di Kota Palu Tahun 2013 - 2020. Geoid, 18 (1), 82-98.

## Pendahuluan
Penginderaan Jauh adalah ilmu dan seni yang dipergunakan untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah  atau  fenomena  dengan  alat,  tanpa  kontak  langsung  dengan  objek,  daerah  atau  fenomena  tersebut (Liesand dan Keifer, 2004 dalam Muhsoni, 2015). Alat yang dimaksud adalah alat pengindera atau sensor yang dipasang  pada  wahana,  biasanya  berupa  balon  udara,  pesawat  terbang,  pesawat  ulang  alik  atau  satelit. Penginderaan  jauh  juga  didefinisikan  sebagai  suatau  teknik  yang  dikembangkan  untuk  memperoleh  dan melakukan analisis tentang informasi bumi, informasi tersebut khusus berbentuk radiasi elektromagnetik yang dipantulkan  atau  dipancarkan  dari  permukaan  bumi.  Informasi  yang  dapat  diperoleh  dengan  teknik penginderaan jauh tidaklah hanya pada didang permukaan objek, daerah atau penomena yang tampak langsung di atas permukaan bumi saja, tetapi sampai pada kedalaman tertentu juga dapat dideteksi/diindera (Sutanto, 1994 dalam Muhsoni, 2015).
Dalam  penginderaan  jauh  didapat  hasil  data  observasi  yang  disebut  citra.  Citra  dapat  diartikan  sebagai gambaran  dari  suatu  objek  yang  sedang  diamati,  sebagai  hasil  suatu  liputan  atau  rekaman  alat  pemantau (sensor). Sebuah citra terbentuk dalam format digital yang tersusun dari beberapa unsur gambar atau disebut piksel.  Tingkat  kecerahan  piksel  ini  direpresentasikan  oleh  nilai  numerik  atau digital  number (DN)  pada masing-masing  piksel.  Istilah  lain  yang  penting  dalam  karakteristik  citra  adalah band atau chanel (kanal/saluran).  Informasi  dari  range  Panjang  gelombang  yang  berdekatan  dikumpulkan  menjadi  satu  dan disimpam di dalam kanal (Kusuma, 2008).
Perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh  memberikan  kontribusi  yang  baik  dalam  proses  penelitian terutama untuk penelitian yang mencakup wilayah yang luas dan dalam rentang waktu yang panjang. Salah satu penelitian yang memerlukan rantang waktu yang panjang adalah penelitian tentang suhu permukaan tanah. Suhu merupakan gambaran umum energi pada suatu benda. Hal ini disebabkan oleh tingkat kemampuan benda dalam memberi atau menerima panas. Suhu seringkali dinyatakan sebagai energi kinetis rata-rata suatu benda yang  dinyatakan  dalam  derajat  suhu.  Suhu  permukaan  merupakan  suhu  bagian  terluar  dari  suatu  objek. Distribusi suhu permukaan dipengaruhi oleh perubahan tutupan lahan. Suhu permukaan di daerah perkotaan dan  di  daerah  non  vegetasi  menjadi  lebih  hangat  daripada  di  daerah  bervegetasi.  Studi  perubahan  suhu permukaan  akibat  perubahan  tutupan  lahan  sangat  penting  karena  suhu  permukaan  sangat  mempengaruhi faktor iklim, kualitas udara, kesehatan manusia dan penggunaan energi (Ningrum & Narulita, 2018).
Kota Palu merupakan ibu kota provinsi Sulawesi Tengah, Indonesia. Kota Palu sempat menjadi fokus perhatian dunia  sejak  terjadinya  bencana  gempa  bumi  yang  diikuti  tsunami  dan  likuifaksi  yang  melanda  pada  28 September  2018.  Berbagai  kajian  dilakukan  untuk  melengkapi  informasi  tentang  Kota  Palu.  Beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  diantaranya  tentang  perubahan  garis  pantai  akibat  tsunami  di  Teluk  Palu (Kurniadin  &  Fadlin,  2021),  perubahan  indeks  kerapatan  bangunan  (Pranata  &  Kurniadin,  2021),  deteksi kerusakan perkotaan akibat gempa bumi (Bashiir & Kurniadin, 2021), dan kajian dampak gempa bumi dan tsunami  terhadap  indeks  vegetasi  (Suparjo  &  Triliantoko,  2019).  Penelitian  tersebut  dilakukan  dengan memanfaatan teknologi penginderaan jauh.
Bertambahnya jumlah penduduk di perkotaan diiringi meningkatnya pembangunan sarana dan prasarana yang berupa jalan, jembatan, rumah, perkantoran dan lain-lain, sehingga perlu dilakukan kajian mengenai Albedo. Albedo  adalah  ukuran  reflektifitas  permukaan,  Albedo  merupakan  nisbah  perbandingan  besar  radiasi gelombang  pendek  yang  dipantulkan  dengan  besar  radiasi  gelombang  pendek  yang  diterima.  Nilai  Albedo
dipengaruhi oleh jenis permukaan, sifat radiasi permukaan, kondisi atmosfer dan sifat fisik tanah. Nilai Albedo tersebut tentu akan mempengaruhi nilai suhu permukaan yang berada di wilayah tersebut. Nilai Albedo berada di  rentang  0  sampai  dengan  1,  semakin  tinggi  Albedo  material  maka  radiasi  panas  akan  lebih  mudah direfleksikan dan panas yang diradiasikan oleh material ke lingkungan akan berkurang. Makin terang suatu permukaan (putih) dan makin kering (kurang air) serta makin halus permukaannya (tidak bergelombang atau kasar),  maka  makin  besar  nilai  Albedo.  Sebaliknya  terjadi  bila  permukaan  banyak  mengandung  uap  air, berwarna gelap, dan permukaan kasar atau bergelombang, maka makin kecil nilai Albedo. Makin kecil nilai Albedo sebagai indikator radiasi banyak mengalami absorbsi/penyerapan (Larasati, 2012).
Indeks vegetasi adalah salah satu parameter yang digunakan untuk menganalisa keadaan vegetasi dari suatu wilayah,  Indeks  vegetasi  merupakan  metode  transformasi  citra  berbasis  data  spektral  yang  banyak dimanfaatkan  tidak  hanya  untuk  pengamatan  tumbuhan,  tetapi  juga  telah  dimodifikasi  untuk  berbagai keperluan seperti efek soil background dalam analisis vegetasi. Identifikasi kerapatan vegetasi dapat dilakukan dengan  cepat  dengan  cara  interpretasi  citra  secara  digital  menggunakan  transformasi  NDVI  ( Normalized Difference  Vegetation  Index ).  Tinggi  rendahnya  suatu  kerapatan  vegetasi  dapat  diketahui  dengan menggunakan teknik NDVI, yang merupakan sebuah transformasi citra penajaman spektral untuk menganalisa hal-hal yang berkaitan dengan vegetasi (Putra et al., 2017). Nilai NDVI mempunyai rentang antara -1 (minus) hingga 1 (positif). Nilai yang mewakili vegetasi berada pada rentang 0,1 hingga 0,7, jika nilai NDVI di atas nilai ini menunjukkan tingkat kesehatan dari tutupan vegetasi yang lebih baik (Prahasta, 2008 dalam Waas & Nababan, 2010). Informasi data kerapatan vegetasi dan perubahannya, luas lahan, dan keadaan di lapangan dapat dideteksi dari teknik penginderaan jauh dengan menggunakan citra satelit, salah satunya Landsat-8.
Pentingnya melakukan studi tentang perubahan suhu terutama perubahan suhu di Kota Palu mendorong penulis untuk melakukan penelitian ini. Penelitian dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan data citra Landsat-8 dengan resolusi menengah dan mudah diakses secara gratis (Sugiarto, 2013), diharapkan mampu mendeteksi  perubahan  suhu  permukaan  tanah  di  Kota  Palu.  Juga  diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat melengkapi  informasi  tentang  Kota  Palu.  Pemanfaatan  citra  Landsat-8  dalam  penelitian  ini  berdasarkan ketersediaan band  Thermal (band  10  dan  11)  dengan  resolusi  spasial  100  meter  (Jaelani,  2013).  Resolusi spasial band Thermal pada citra Landsat-8 ini memiliki ketelitian lebih tinggi dibandingkan citra free and open access lain seperti citra MODIS (1000 meter) dan citra Sentinel-3 (300 meter). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi suhu permukaan tanah Kota Palu menggunakan data satelit Landsat-8 tahun 2013 sampai dengan  tahun  2020  serta  mengetahui  hubungan  antara  suhu  permukaan  tanah  dengan  Albedo  dan  NDVI. Sedangkan hasil yang diharapkan tercapai dari peneitian ini adalah tersedianya peta rata-rata suhu permukaan tanah dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2020, dan informasi hubungan antara suhu permukaan dengan Albedo dan NDVI.

## Data dan Metode
Lokasi  sebagai  objek  pada  penelitian  ini  adalah  Kota  Palu,  ibukota  Provinsi  Sulawesi  Tengah  yang  secara astronomis terletak antara 0°36’ – 0°56’ Lintang Selatan dan 119°45’ – 120°01’ Bujur Timur. Secara geografis berbatasan dengan Kabupaten Donggala di sebelah Barat dan Utara, Kabupaten Sigi di sebelah Selatan, dan Kabupaten Parigi Moutong di sebelah Timur. Peta lokasi penelitian disajikan pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Penelitian ini menggunakan dua scene citra Landsat-8 pada yaitu path/row 114/061 dan 115/060, dikarenakan wilayah  administrasi  Kota  Palu  tidak  seluruhnya  ter cover dalam  satu scene .  Langkah  ini  diambil  untuk memperoleh informasi secara keseluruhan. Dalam pengolahannya, kedua scene ini tidak disatukan (di mosaic ) dikarenakan  berada  pada path yang  berbeda  sehingga  ada  perbedaan  tanggal  akuisisi.  Sehingga  penulis memutuskan untuk mengambil 2 data (1 untuk path/row 114/061 dan 1 untuk path/row 115/060) citra Landsat- 8 pada setiap tahunnya dan dilakukan pengolahan secara terpisah. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra satelit Landsat-8 dengan path/row 114/061 dan 115/060, tahun 2013 sampai dengan tahun 2020  yang  diperoleh  dari  laman United  States  Geological  Survey (USGS)  (https://earthexplorer.usgs.gov/) seperti yang disajikan pada Tabel 1, dan data batas administrasi Kota Palu Peta RBI 2018 diunduh dari dari laman Ina-Geoportal (https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web).
Tabel 1. Data Citra Landsat-8 yang Digunakan dalam Penelitian
No Berkas Citra Path/Row Tanggal Akuisisi 1. LC08_L1TP_114061_20131020_20200912_02_T1 114/061 20 Okt 2013 2. LC08_L1TP_114061_20140921_20200910_02_T1 114/061 21 Sept 2014 3. LC08_L1TP_114061_20150706_20200909_02_T1 114/061 6 Juli 2015 4. LC08_L1TP_114061_20160809_20200906_02_T1 114/061 9 Agust 2016
5. LC08_L1TP_114061_20170422_20200904_02_T1 114/061 22 April 2017
6. LC08_L1TP_114061_20180714_20200831_02_T1 114/061 14 Juli 2018 7. LC08_L1TP_114061_20190903_20200826_02_T1 114/061 3 Sept 2019 8. LC08_L1TP_114061_20200414_20200822_02_T1 114/061 14 April 2020 9. LC08_L1TP_115060_20130824_20200912_02_T1 115/060 24 Agust 2013 10.  LC08_L1TP_115060_20141014_20200910_02_T1 115/060 14 Okt 2014 11.  LC08_L1TP_115060_20150713_20200908_02_T1 115/060 13 Juli 2015 12.  LC08_L1TP_115060_20160901_20200906_02_T1 115/060 1 Sept2016 13.  LC08_L1TP_115060_20170413_20200904_02_T1 115/060 14 April 2017 14.  LC08_L1TP_115060_20180721_20200831_02_T1 115/060 21 Juli 2018 15.  LC08_L1TP_115060_20190910_20200826_02_T1 115/060 10 Sept 2019 16.  LC08_L1TP_115060_20200405_20200822_02_T1 115/060 5 April 2020
Perangkat lunak ArcGIS 10.8 pada penelitian ini digunakan untuk pengolahan data penelitian yang terdiri dari koreksi  radiometrik  (kalibrasi  radiometrik  dan  koreksi  atmosfer),  perhitungan  NDVI,  proporsi  vegetasi, perhitungan emisivitas, perhitungan brightness temperature , pengolahan suhu permukaan tanah, perhitungan nilai albedo, pemotongan citra, hingga pembuatan peta NDVI, albedo dan suhu permukaan tanah.
Pengolahan data diawali dengan melakukan koreksi radiometrik terhadap citra Landsat-8 untuk memperoleh nilai Radian ToA ( Top of Atmosphere ) band 10 yang selanjutnya diolah menjadi Brightness Temperature dan nilai Reflektan permukaan band 2 ( blue ), band 4 ( red ), band 5 ( NIR ), band 6 ( SWIR 1 ), dan band 7 ( SWIR 2 ) untuk memperoleh nilai NDVI dan Albedo.
Kalibrasi radiometrik dilakukan terhadap band 10 dengan cara mengkonversi Digital Number (DN) band 10 ke nilai Radian ToA ( Top of Atmosphere ). Kalibrasi radiometrik merupakan perbaikan akibat kesalahan pada sistem optik, kesalahan karena gangguan energi radiasi elektromagnetik pada atmosfer, dan kesalahan karena pengaruh  sudut  elevasi  matahari  (Kurniadin  &  Jaelani,  2016).  Selanjutnya  adalah  proses  konversi  nilai Spektral Radian ToA band 10 ke nilai ToA Brightness Temperature . Secara matematis konversi nilai Spektral Radian dan perhitungan Brightness Temperature menggunakan rumus:
L  = M L * Q cal + A L – O i
(1) BT = (K2 / ln ((K1/L  ) + 1)) – 273,15 (2) dimana: BT = ToA Brightness Temperature ( O C)
L  = Nilai Spektral Radian ToA M L = Radiance Multiplicative Band
A L = Radiance Add Band
Q cal = Quantized and calibrated standard product pixel value (DN) O i
= Correction for band 10 K1 = Konstanta konversi termal 1 K2 = Konstanta konversi termal 2
Koreksi atmosfer dilakukan terhadap band 2 ( blue ), band 4 ( red ), band 5 ( NIR ), band 6 ( SWIR 1 ), dan band 7 ( SWIR  2 )  dengan  cara  mengkonversi Digital  Number (DN)  ke  nilai  Reflektan  ToA  ( Top  of  Atmosphere ). Koreksi  atmosfer  bertujuan  untuk  menurunkan  reflektan  objek  dari  total  radiansi  ToA  setelah  proses normalisasi  kondisi  pencahayaan  dengan  menghilangkan  efek  dari  sudut  sinar  matahari.  Rumus  yang digunakan adalah sebagai berikut (USGS, 2013):
 = (M  * Q cal + A  ) / sin (  SE ) (3)
dimana:

= Nilai Spektral Reflektan ToA M  = Reflectance Multiplicative Band A  = Reflectance Add Band Q cal = Quantized and calibrated standard product pixel value (DN)
 SE = Sun Elevation (Sudut elevasi matahari)
Perhitungan NDVI dilakukan untuk menghitung tingkat kerapatan vegetasi. Nilai NDVI memiliki rentang -1 sampai dengan 1 dimana semakin besar nilai NDVI menunjukkan tingkat kerapatan vegetasi yang semakin tinggi. Perhitungan nilai NDVI memanfaatkan nilai Reflektan ToA band 4 ( band merah) dan band 5 ( band inframerah dekat). Perhitungan NDVI menggunakan rumus sebagai berikut:
NDVI = (  NIR –  Red) / (  NIR +  Red) (4)
dimana:
NDVI  = Nilai Normalized Difference Vegetation Index
 NIR  = Reflektan band inframerah dekat / NIR (band 5)
 Red  = Reflektan band merah (band 4)
Perhitungan Emisivitas (  ) dilakukan untuk mengestimasi suhu permukaan lahan secara akurat dari permukaan radiasi (Sobrino et al., 2008), yang terlebih dahulu perlu dilakukan perhitungan nilai proporsi vegetasi (Pv) .
Secara matematis perhitungan nilai proporsi vegetasi menggunakan Persamaan 5 (Carlson & Ripley, 1997) dan nilai emisivitas menggunakan Persamaan 6 (Sobrino et al., 2008) sebagai berikut:
Pv = ((NDVI – NDVI min ) / (NDVI max – NDVI min )) 2 (5)  = 0,004 * Pv + 0,986 (6) dimana:  = Nilai emisivitas Pv = Proporsi vegetasi
NDVI = Nilai NDVI
NDVI min = Nilai NDVI minimum NDVI max = Nilai NDVI maksimum
Langkah selanjutnya yaitu pengolahan nilai Suhu Permukaan Tanah (SPT) menggunakan persamaan sebagai berikut:
SPT = BT / ((1 + (  *BT/c2)) * ln (  )) (7) dimana: SPT = Suhu Permukaan Tanah ( O C) BT = ToA Brightness Temperature ( O C) 
= Panjang gelombang radiasi yang dipancarkan (  = 10,8 µm) c2
= 14388 µmK
 = Nilai emisivitas
Tahap  selanjutnya  adalah  perhitungan  nilai  Albedo.  Perhitungan  nilai  Albedo  menggunakan  rumus  yang dinormalisasi oleh Smith (2010) dari rumus yang dikembangkan oleh Liang (2000):
a = (0,0356  blue + 0,130  red + 0,373  NIR + 0,085  SWIR1 + 0,072  SWIR2 – 0,0018) / 1,016 (8) dengan a adalah nilai albedo dari citra Landsat-8.
Tahap  selanjutnya  adalah  pembuatan  Peta  Suhu  Permukaan  Tanah  dengan  terlebih  dahulu  dilakukan pemotongan  citra  ( Clip )  untuk  memfokuskan  daerah  yang  diteliti.  Pemotongan  citra  menggunakan  batas admnistrasi Kota Palu untuk mendapatkan data hasil pengolahan SPT, NDVI dan Albedo. Layouting terhadap hasil  pengolahan  Suhu  Permukaan  Tanah  tahun  2013  sampai  dengan  2020  dalam  satu layout untuk mempermudah dalam memahami peta.
Analisis  pengaruh  NDVI  dan Albedo terhadap  Suhu  Permukaan  Tanah  dilakukan  dengan  mengambil  nilai piksel dari data hasil pengolahan NDVI, Albedo dan Suhu Permukaan Tanah menggunakan titik sampel yang ditentukan secara acak dan tersebar, namun masih dalam irisan cakupan citra Landsat-8 path/row 114/061 dan 115/060. Koefisien determinasi (R 2 ) digunakan untuk mengetahui  kekuatan korelasi antara nilai NDVI dan nilai  Albedo  terhadap  nilai  Suhu  Permukaan  Tanah.  Kekuatan  hubungan  atau  korelasi  antara  dua  variabel mengacu pada kriteria berikut: R 2 = 0 tidak ada korelasi antara dua variabel; 0 < R 2 ≤ 0,25 korelasi sangat lemah; 0,25 < R 2 ≤ 0,50 korelasi cukup; 0,5 < R 2 ≤ 0,75 korelasi kuat; 0,75 < R 2 ≤ 0,99 korelasi sangat kuat, dan  R 2 =  1  korelasi  sempurna  (Sarwono,  2006).  Hasil  analisis  kemudian  disajikan  dalam  bentuk  grafik hubungan/korelasi antara nilai NDVI dan Albedo terhadap Suhu Permukaan Tanah.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil pengolahan terhadap dua scene ( path/row 114/061 dan 115/060) citra Landsat-8 pada tahun 2013 sampai dengan 2020 sesuai dengan data yang telah disajikan pada Tabel 1, diperoleh kondisi citra yang berhasil diolah pada masing-masing scene seperti disajikan pada Tabel 2. Persentase luasan awan artinya luas tutupan awan terhadap luas wilayah penelitian, sedangkan persentase NoData artinya luas wilayah yang tidak ter cover oleh scene citra pada masing-masing path/row terhadap luas wilayah penelitian. Data distribusi Suhu Permukaan Tanah (SPT), NDVI, dan Albedo seperti disajikan pada Gambar 2 sampai dengan Gambar 7.
Tabel 2. Persentase Luasan Awan dan NoData Terhadap Luas Wilayah Penelitian
Path/Row Kondisi Tahun 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 114/061 Awan (%) 17,09 8,73 6,53 16,89 8,12 18,89 6,24 11,29 NoData (%) 4,79 8,11 2,61 9,2 5,57 7,41 8,66 5,39 115/060 Awan (%) 1,49 11,17 0,15 6,96 1,05 6,96 0,08 7,32 NoData (%) 33,77 30,01 33,36 24,45 25,95 22,02 22,00 23,14
Berdasarkan Gambar 2 dan Gambar 3, sebaran suhu permukaan tanah tertinggi terjadi di daerah pusat Kota Palu  dan terendah  terjadi  di  daerah  pegunungan.  Pusat  Kota  Palu  berada  pada  daerah  berwarna  kecoklatan sedangkan daerah pegunungan/hutan berada di sisi utara, timur, dan barat ditandai dengan daerah berwarna hijau sebagai penanda wilayah dengan vegetasi tinggi (lihat Gambar 1). Sedangkan berdasarkan Gambar 4 dan Gambar 5, sebaran nilai NDVI tertinggi di daerah pegunungan/hutan dan terendah di daerah pusat Kota Palu. Terjadi anomali nilai Suhu Permukaan Tanah hasil pengolahan citra Landsat-8 pada Path/Row 115/060 tahun 2019, dimana hasil pengolahan pada 30 sampel penelitian menunjukkan nilai terendah 29,10 o C dan tertinggi 43,27 o C.  Hal  itu  dapat  diamati  pada  Gambar  3,  persebaran  suhu  permukaan  tanah  didominasi  oleh  warna merah  dengan  nilai  35 o C  sampai  40 o C.  Hal  ini  mengakibatkan  perlunya  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengetahui  penyebab  terjadinya  anomali  tersebut.  Sehingga  perlu  dilakukan ground  check (validasi  di lapangan)  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  suhu  permukaan  tanah  hasil  prakiraan  menggunakan  citra Landsat-8 ini dan selanjutnya dilakukan modifikasi terhadap algoritma Suhu Permukaan Tanah yang telah ada, sehingga data yang disajikan dapat menjadi rujukan yang baik dan hasil penelitian ini dapat digunakan untuk keperluan analisis penelitian lainnya.
Hasil analisis kondisi sebaran suhu permukaan tanah pada tahun 2018 dan tahun 2019 di mana pada tahun 2018  terjadi  fenomena  bencana  alam  gempa  bumi  yang  disertai  tsunami  dan  likuifaksi  pada  tanggal  28 Septerber  2018  diperoleh  informasi  bahwa  pada path/row 114/061  (data  citra  tanggal  14  Juli  2018  dan  13 September 2019) terjadi kenaikan suhu permukaan tanah hingga 4,89 o C, sedangkan pada path/row 115/060 (data citra tanggal 21 Juli 2018 dan 10 September 2019) terjadi kenaikan hingga 17,14 o C. Tingginya kenaikan suhu permukaan tanah pada pada path/row 115/060 tidak dapat dijadikan informasi tingginya kenaikan suhu permukaan tanah pada tahun 2019 dikarenakan terjadi anomali hasil pengolahan data citra Landsat-8 seperti yang telah disampaikan sebelumnya. Kenaikan suhu permukaan tanah ini juga tidak dapat disimpukan sebagai akibat  perubahan  kondisi  Kota  Palu  akibat  bencana  alam  yang  terjadi  di  tahun  2018  ini,  data  nilai  suhu permukaan  tanah  hasil  prakiraan  menggunakan  algoritma  terhadap  citra  Landsat-8  ini  juga  mengalami perubahan naik atau turun dari tahun ke tahun. Perlu juga dilakukan penelitian menggunakan data citra sebelum dan sesudah terjadinya bencana ini dalam rentang yang masih sangat dekat dengan waktu kejadian, sehingga informasi pengaruh terjadinya bencana tersebut terhadap perubahan suhu permukaan tanah dapat diperoleh.
Gambar 2. Distribusi Sebaran SPT Kota Palu Tahun 2013-2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 3. Distribusi Sebaran SPT Kota Palu Tahun 2013-2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 4. Distribusi Sebaran NDVI Kota Palu Tahun 2013-2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 5. Distribusi Sebaran NDVI Kota Palu Tahun 2013-2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 6. Distribusi Sebaran Albedo Kota Palu Tahun 2013-2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 7. Distribusi Sebaran Albedo Kota Palu Tahun 2013-2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Hasil  analisis  pengaruh  nilai  NDVI  dan  Albedo  terhadap  Suhu  Permukaan  Tanah  menggunakan  koefisien determinasi  (R 2 )  yang  diperoleh  dari  30  titik  sampel  (Gambar  8  dan  Tabel  3)  yang  ditentukan  secara  acak namun masih ter cover oleh semua scene pada path/row 114/061 dan 115/060, disajikan dalam Tabel 4 dan Tabel 5, sedangkan grafik hubungan/korelasi antara nilai NDVI dan Albedo terhadap Suhu Permukaan Tanah disajikan dalam Gambar 8 sampai dengan Gambar 24.

## Gambar 8. Sebaran Titik Sampel
Tabel 3. Data Titik Sampel No Bujur (derajat) Lintang (derajat) No Bujur (derajat) Lintang (derajat) No Bujur (derajat) Lintang (derajat) 1 119,868816 -0,889911 11 119,857989 -0,922391 21 119,872147  -0,750832 2 119,856740 -0,895741 12 119,838418 -0,931135 22 119,870481  -0,779564 3 119,854242 -0,908233 13 119,836753 -0,917394 23 119,872563  -0,716686 4 119,877144 -0,906151 14 119,837585 -0,896990 24 119,909624  -0,877003 5 119,887970 -0,919060 15 119,828424 -0,875337 25 119,912122  -0,931968 6 119,907125 -0,912813 16 119,813434 -0,857431 26 119,910456  -0,799551 7 119,893384 -0,895741 17 119,898797 -0,825785 27 119,899213  -0,710024 8 119,885472 -0,872422 18 119,930027 -0,818289 28 119,853825  -0,695866 9 119,899630 -0,852851 19 119,928778 -0,853684 29 119,918368  -0,834113 10 119,925863 -0,885747 20 119,891718 -0,797885 30 119,885888  -0,844523
Tabel 4. Nilai R 2 antara Data Suhu Permukaan Tanah dan NDVI Path/ Row R 2 Tahun Rerata 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 114/061  0,601 0,660 0,576 0,605 0,685 0,575 0,658 0,718 0,657 115/060 0,652 0,672 0,653 0,659 0,703 0,572 0,734 0,789
Tabel 5. Nilai R 2 antara Data Suhu Permukaan Tanah dan Albedo
Path/ Row R 2 Tahun Rerata 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 114/061 0,056 0,000 0,004 0,155 0,012 0,104 0,037 0,036 0,069 115/060 0,083 0,136 0,015 0,007 0,006 0,090 0,196 0,165
Gambar 9. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2013 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 10. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2013 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 11. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2014 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 12. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2014 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 13. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2015 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 14. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2015 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 15. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2016 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 16. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2016 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 17. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2017 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 18. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2017 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 19. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2018 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 20. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2018 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 21. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2019 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 22. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2019 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Gambar 23. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 114/061
Gambar 24. Grafik Nilai Albedo, NDVI, dan SPT Kota Palu Tahun 2020 dari Citra Landsat-8 Path/Row 115/060
Hasil  analisis  pengaruh  nilai  NDVI  dan  Albedo  terhadap  Suhu  Permukaan  Tanah  menggunakan  koefisien determinasi (R 2 ) diperoleh R 2 nilai NDVI terhadap Suhu Permukaan Tanah terendah 0,572 dan tertinggi 0,789 dengan  rata-rata  R 2 0,657.  Berdasarkan  data  tersebut  maka  korelasi  antara  nilai  NDVI  terhadap  Suhu Permukaan Tanah termasuk dalam kriteria kuat, artinya nilai NDVI memiliki pengaruh yang kuat terhadap data Suhu Permukaan Tanah. Sedangkan nilai R 2 antara Albedo terhadap Suhu Permukaan Tanah terendah 0,000  dan  tertinggi  0,196  dengan  rata-rata  R 2 0,069.  Berdasarkan  data  tersebut  maka  korelasi  antara  nilai Albedo terhadap Suhu Permukaan Tanah termasuk dalam kriteria sangat lemah, artinya nilai Albedo memiliki pengaruh yang sangat lemah terhadap data Suhu Permukaan Tanah. Gambar 25 dan Gambar 26 berikut ini merupakan hasil layout peta sebaran suhu permukaan tanah Kota Palu tahun 2013-2020 path/row 114/061 dan path/row 115/060.
Gambar 25. Peta Sebaran Suhu Permukaan Tanah Kota Palu Tahun 2013-2020 Path/Row 114/061

## Gambar 26. Peta Sebaran Suhu Permukaan Tanah Kota Palu Tahun 2013-2020 Path/Row 115/060

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pada penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Suhu Permukaan Tanah Kota Palu tahun 2013 sampai dengan tahun 2020 dapat dideteksi menggunakan data satelit Landsat-8. Nilai suhu permukaan tanah pada 30 sampel penelitian, terendah adalah 17,00 o C dan tertinggi 43,27 o C. Sebaran rata-rata suhu permukaan tanah tahun 2013 sampai dengan tahun 2020 disajikan dalam bentuk peta. Adanya korelasi antara nilai NDVI dengan suhu permukaan tanah dengan nilai R 2 rata-rata 0,657 yang termasuk dalam kriteria korelasi kuat, artinya nilai NDVI memiliki pengaruh yang kuat terhadap data Suhu Permukaan Tanah. Sedangkan rata-rata R 2 antara nilai Albedo terhadap Suhu Permukaan adalah 0,069 termasuk dalam kriteria sangat lemah, artinya nilai Albedo memiliki pengaruh yang sangat lemah terhadap data Suhu Permukaan Tanah.
Untuk  menjamin  akurasi  suhu  permukaan  tanah  hasil  prakiraan  menggunakan  citra  Landsat-8  di  Kota  Palu  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dan  validasi  di  lapangan,  selanjutnyta  dilakukan  modifikasi  terhadap  algoritma  suhu permukaan tanah yang ada. Juga perlu dilakukan penelitian lain terkait hubungan nilai NDVI dan albedo serta hubungan suhu permukaan tanah terhadap parameter lain, misal dengan indeks kerapatan bangunan.

## Daftar Pustaka
Bashiir, M. F., & Kurniadin, N. (2021). Deteksi Kerusakan Perkotaan Akibat Gempa Bumi di Kota Palu Menggunakan Data Satelit Sentinel-1. Buletin Poltanesa , 22 (1), 66–69. https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.330 Carlson, T. N., & Ripley, D. A. (1997). On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index.
Remote Sensing of Environment , 62 (3), 241–252. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(97)00104-1 Jaelani, L. M. (2013). Landsat 8 Berhasil Diluncurkan . http://lmjaelani.com/2013/02/landsat-8-berhasil-diluncurkan/ Kurniadin,  N.,  &  Fadlin,  F.  (2021).  Analisis  Perubahan  Morfologi  Garis  Pantai  Akibat  Tsunami  di  Teluk  Palu Menggunakan Data Citra Sentinel-2. Geoid , 16 (2), 240. https://doi.org/10.12962/j24423998.v16i2.8078 Kurniadin,  N.,  &  Jaelani,  L.  M.  (2016).  Empirical  Algorithm  Modeling  for  Estimating  Total  Suspended  Solid Concentration Using In- situ Data and Atmospheric Corrected Landsat 8, Case Study : Gili Iyang’s Waters. The 2nd Internasional Seminar on Science and Technology (ISST) for Sustainable Infrastructure Empowering Research and Technology for Sustainable Infrastructure , October , 379–380.
Kusuma, A. (2008). Analisa Suhu Permukaan Laut Pada Sensor Satelit NOOA/AVHRR dan EOS AQUA/TERRA Modis . Universitas Indonesia. Larasati, R. (2012). Radiasi Matahari dan Bumi (Bagian 2) . https://rlarasati.wordpress.com/2012/05/12/radiasi-matahari- dan-bumi-bagian-2/
Liang,  S.  (2000).  Narrowband  to  Broadband  Conversions  of  Land  Surface  Albedo  I  Algorithms. Remote  Sensing  of Environment , 76 , 213–238. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00068-8 Muhsoni, F. F. (2015). Penginderaan Jauh (Remote Sensing) (Edisi I). UTMPRESS.
Ningrum, W., & Narulita, I. (2018). Deteksi Perubahan Suhu Permukaan Menggunakan Data Satelit Landsat Multi-Waktu (Studi Kasus Cekungan Bandung). Jurnal Teknologi Lingkungan , 19 (2), 145–154. https://doi.org/10.29122/jtl.v19i2.2250
Pranata, S., & Kurniadin, N. (2021). Identifikasi Perubahan Indeks Kerapatan Bangunan Pasca Likuifaksi di Kota Palu. Buletin Poltanesa , 22 (1), 27–32. https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.469
Putra, A., Tanto, T. Al, Farhan, A. R., Husrin, S., & Pranowo, W. S. (2017). Pendekatan Metode Normalized Difference Vegetation  Index  (NVI)  dan  Lyzenga  untuk  Pemetaan  Sebaran  Ekosistem  Perairan  di  Kawasan  Pesisir  Teluk Benoa-Bali. Jurnal Ilmiah Geomatika , 23 (2), 87–94. https://doi.org/10.24895/jig.2017.23-2.729 Sarwono, J. (2006). Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif (1) . Yogyakarta: Graha Ilmu. Smith, R. B. (2010). The Heat Budget of the Earth ’ s Surface Deduced from Space (Issue 0, pp. 1–10).
Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., Sòria, G., Romaguera, M., Guanter, L., Moreno, J., Plaza, A., & Martínez, P. (2008).
Land Surface Emissivity Retrieval from Different VNIR and TIR Sensors. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 46 (2), 316–327. https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.904834 Sugiarto,  D.  P.  (2013). Landsat  8 :  Spesifikasi,  Keunggulan  dan  Peluang  Pemanfaatan  Bidang  Kehutanan . https://tnrawku.wordpress.com/2013/06/12/landsat-8-spesifikasi-keungulan-dan-peluang-pemanfaatan-bidang- kehutanan/
Suparjo, & Triliantoko, A. (2019). Kajian Dampak Gempa Bumi dan Tsunami Terhadap Indeks Vegetasi di Kota Palu Menggunakan Data Sentinel-2. Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (Sentrinov) , 5 , 690–695.
USGS. (2013). Using the USGS Landsat 8 Product . U.S. Department of Interior. http://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using_Product.php
Waas,  H.  J.  D.,  &  Nababan,  B.  (2010).  Pemetaan  dan  Analisis  Index  Vegetasi  Mangrove  di  Pulau  Saparua,  Maluku Tengah. E-Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis , 2 (1), 50–58.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .